Gemini ou ChatGPT : le grand duel des IA en 2025, notre analyse pour y voir clair

Google et OpenAI, les deux titans de l'IA, affûtent leurs algorithmes. Mais au-delà des effets d'annonce, qui de Gemini ou ChatGPT tient vraiment la corde en ce printemps 2025 ? On décortique.

Vous vous souvenez de l'intelligence artificielle d'il y a un an ? Oubliez presque tout. Dans la course effrénée des Grands Modèles de Langage (LLM) - ces cerveaux numériques dopés à la donnée capables de discuter, créer, et bien plus –, chaque semestre apporte son lot de champions. Aujourd'hui, sur le ring : Gemini 2.5 Pro de Google, dans sa version de mai 2025, face à la lignée GPT d'OpenAI, notamment l'héritage du fugace GPT-4.5 Preview et son remplaçant plus concret, GPT-4.1. Alors, qui mène la danse ? Plongeons dans les méandres de leurs capacités, chiffres à l'appui.

Sous le capot : des architectures qui en disent long

Au cœur de ces IA, il y a l'architecture. Imaginez des plans de construction ultra-complexes pour des cerveaux virtuels. Pour son Gemini 2.5 Pro, Google parle d'un "modèle pensant", fruit d'un "modèle de base significativement amélioré avec un post-entraînement perfectionné". En clair, Google suggère une machine optimisée pour réfléchir avant de parler. Si Google reste discret sur le nombre exact de "paramètres" (un peu les neurones de l'IA) ou l'utilisation explicite d'une architecture MoE (Mixture-of-Experts) – une technique qui permet d'activer seulement certaines parties du modèle pour plus d'efficacité, un peu comme un chef d'orchestre qui ne sollicite que les instruments nécessaires à un instant T – la tendance de l'industrie pour les très gros modèles va dans ce sens.

Du côté d'OpenAI, le GPT-4.5 Preview, avant d'être rapidement mis au placard au profit de GPT-4.1, était annoncé comme leur modèle le plus grand et compétent, avec une efficacité de calcul améliorée de plus de 10 fois par rapport à GPT-4. On soupçonnait aussi une architecture MoE pour gérer la bête. OpenAI indiquait que c'était une étape pour muscler le pré-entraînement et le post-entraînement. GPT-4.1, son successeur pertinent, a pris le relais avec des améliorations notables.

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Parlez-moi d'amour (ou de code) : qui comprend et génère le mieux ?

La NLU (Natural Language Understanding), c'est la capacité de l'IA à piger ce qu'on lui dit, avec toutes ses subtilités. Gemini 2.5 Pro, avec son approche "modèle pensant", est conçu pour analyser, tirer des conclusions logiques et saisir le contexte, même long. Sa fonctionnalité "Deep Research", qui lui permet de décomposer une requête complexe en un plan de recherche et de raisonner sur les infos collectées, en est une belle illustration.

GPT-4.5 Preview, lui, misait sur une meilleure compréhension du contexte et une "intelligence émotionnelle" (EQ) accrue pour des échanges plus naturels. Il était censé mieux reconnaître les motifs et générer des idées sans qu'on ait besoin de lui expliquer chaque étape de pensée. Les améliorations attendues par rapport à GPT-4 incluaient une compréhension contextuelle plus précise d'environ 30%. GPT-4.1 continue sur cette lancée d'amélioration du suivi d'instructions.

Et pour la NLG (Natural Language Generation), l'art de répondre de façon cohérente et créative ? Gemini 2.5 Pro excelle pour adapter son style, que ce soit pour des articles académiques ou du code pour des applications web "esthétiquement plaisantes". GPT-4.5 Preview visait une génération plus nuancée et un style conversationnel plus engageant, avec des réponses plus succinctes que GPT-4o.

Le grand test du contexte : qui a la plus grosse (fenêtre) ?

Imaginez que vous lisiez un livre. Plus vous pouvez vous souvenir des pages précédentes, mieux vous comprenez l'histoire. C'est un peu ça, la fenêtre contextuelle pour une IA, mesurée en "tokens" (des mots ou morceaux de mots). Gemini 2.5 Pro frappe fort avec une fenêtre d'entrée allant jusqu'à 1 million de tokens, et des plans pour 2 millions ! De quoi ingurgiter des bases de code entières ou des romans en une seule fois. Sa limite de sortie est de 65 536 tokens.

GPT-4.5 Preview, lui, jouait dans une catégorie plus modeste avec 128 000 tokens en entrée et 16 384 en sortie. Cependant, son successeur pertinent, GPT-4.1, a rattrapé son retard en affichant également une fenêtre de 1 million de tokens, se mettant ainsi au niveau de Gemini sur ce point.

Plus qu'un simple moulin à paroles : la multimodalité en action

La multimodalité, c'est la capacité de jongler avec différents types d'informations : texte, code, image, audio, vidéo. Gemini 2.5 Pro est "nativement multimodal". Il peut analyser le son et l'image d'une vidéo tout en comprenant sa transcription. Une de ses capacités bluffantes est de générer des simulations visuelles interactives à partir de simples descriptions. Il peut traiter des vidéos d'environ 45 minutes avec audio, et jusqu'à 8.4 heures d'audio par prompt. La génération vidéo (via Veo 2, pour des clips de 8 secondes) est même disponible dans Gemini Advanced.

GPT-4.5 Preview supportait les images en entrée et pouvait générer des images SVG ou via DALL·E, mais ne sortait ni audio ni vidéo. Les évolutions avec GPT-4o et les attentes pour GPT-5 suggèrent qu'OpenAI mise aussi gros sur une multimodalité étendue. GPT-4.1 supporte les entrées d'images et montre de bonnes performances sur des benchmarks vidéo.

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Le choc des benchmarks : des chiffres et des lettres (et du code)

Les benchmarks sont des tests standardisés pour évaluer les IA. Sur le MMLU (qui teste la compréhension générale du langage sur de multiples tâches), GPT-4.1 (modèle principal) caracole en tête avec 90.2%, tandis que Gemini 2.5 Pro affiche un solide 84.1-88.6% selon la version du test.

Sur GPQA Diamond (questions-réponses de niveau expert), Gemini 2.5 Pro (mai 2025) obtient 83.0% (en un seul essai), surpassant les 66.3% de GPT-4.1.

Côté codage, sur SWE-Bench Verified (un test d'ingénierie logicielle), Gemini 2.5 Pro (avec un agent personnalisé) atteint 63.2%, devançant les 54.6% de GPT-4.1.

Sur la compréhension multimodale MMMU, Gemini 2.5 Pro obtient 79.6% (un seul essai), contre 75.0% pour GPT-4.1.

Ce que ces chiffres révèlent, c'est une compétition féroce avec des spécialisations. Google semble avoir mis le paquet sur le codage pour la version de mai 2025 de Gemini 2.5 Pro, qui est classé #1 sur le WebDev Arena. Cela coïncide avec des scores en hausse sur les benchmarks de code, mais parfois des baisses sur d'autres, comme le raisonnement, par rapport à une version de mars 2025. Personne ne gagne sur tous les tableaux en même temps !

Vitesse et précipitation : l'IA au quotidien

Avoir le cerveau le plus puissant, c'est bien, mais s'il met trois plombes à répondre... Gemini 2.5 Pro est décrit comme ayant un bon ratio "capacité sur latence". Certains utilisateurs rapportent un "temps de réflexion" d'environ 20 secondes avant une génération rapide. Artificial Analysis note une vitesse de sortie de 154 tokens/seconde (plus rapide que la moyenne) mais un temps jusqu'au premier token de 37.51 secondes (plus lent que la moyenne).

GPT-4.5 Preview était connu pour être "lent et cher". En revanche, GPT-4.1 est positionné pour offrir de meilleures performances à un coût et une latence inférieurs, surtout avec ses versions "mini" et "nano". C'est un rappel que la puissance brute doit s'accompagner de vélocité pour être vraiment utile.

Au-delà des chiffres : fonctionnalités qui changent la donne

Gemini 2.5 Pro se distingue par son architecture de "Modèle Pensant", son "Deep Research", sa compréhension vidéo avancée (il a obtenu 84.8% au benchmark VideoMME), sa capacité à générer du code à partir de vidéos ("Video to Code") et l'intégration de Veo 2 pour la génération de texte en vidéo. Il peut aussi analyser des fichiers de données (Sheets, CSV, Excel). GPT-4.1, lui, brille par son suivi supérieur des instructions, son codage avancé (surtout pour les "diffs" de code et le frontend) et sa famille de modèles (Mini, Nano) offrant un bon équilibre capacité/vitesse/coût.

Les petits caractères : limitations et zones d'ombre

Aucune IA n'est parfaite. Pour Gemini 2.5 Pro, le statut "expérimental" ou "preview" implique une possible instabilité ou des performances variables entre les versions. Certains utilisateurs ont noté que la mise à jour de mai semblait "moins intelligente" pour des tâches non liées au codage. Il peut aussi peiner avec des prompts ambigus et, comme tous les LLM, peut "halluciner" (inventer des faits), même si son approche "modèle pensant" vise à réduire cela. GPT-4.1, bien que très performant, nécessite un "prompting" (la manière de lui poser des questions) très explicite et littéral. Son score sur SimpleQA (un test de facticité) est de 41.6%, inférieur à celui de Gemini 2.5 Pro (50.8%) ou de l'ancien GPT-4.5 Preview (62.5%), ce qui suggère une potentielle faiblesse dans la récupération directe de faits simples malgré une large connaissance générale.

Éthique et IA : la grande équation de la confiance

Avec une telle puissance, les questions éthiques sont cruciales. Google met en avant l'utilisation de Gemini pour le filtrage de sécurité. Cependant, des critiques ont émergé concernant un manque de transparence sur les détails de sécurité de Gemini 2.5 Pro, notamment l'omission d'évaluations par rapport au Cadre de Sécurité Frontière (FSF). OpenAI, pour GPT-4.5 Preview, avait publié une "System Card" détaillant les mesures de sécurité et les risques (classés "moyens" pour la persuasion ou les menaces CBRN). Mais OpenAI aussi a été critiqué pour un déploiement parfois plus rapide que la publication de rapports de sécurité complets. L'industrie semble marcher sur une corde raide entre la "permissivité" (pour rendre les modèles plus utiles) et la "sécurité" stricte. Ce déficit de transparence est un point sensible, surtout vu les engagements pris.

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Un duel au sommet, mais des stratégies différentes

Alors, qui est le meilleur, Gemini ou ChatGPT ? Gemini 2.5 Pro impressionne par son raisonnement intrinsèque, sa multimodalité vidéo de pointe et son intégration dans l'écosystème Google. C'est un choix solide pour les tâches complexes, la recherche approfondie et le développement d'applications interactives. La lignée GPT-4, avec GPT-4.1 en figure de proue, démontre la force d'OpenAI à fournir des modèles API robustes, excellents en suivi d'instructions et en codage, avec une flexibilité de coût via sa famille de modèles.

Si vous avez besoin d'un raisonnement de pointe et d'une analyse vidéo poussée, surtout dans l'écosystème Google, Gemini 2.5 Pro a des arguments massifs. Pour une API flexible axée sur le codage pointu et un suivi strict des instructions, avec des options de coût, GPT-4.1 est redoutable.

La vraie tendance, c'est la convergence vers des modèles "pensants" et une multimodalité toujours plus étendue. La course à la fenêtre contextuelle la plus large et à l'efficacité (coût/vitesse) est loin d'être finie. Mais de plus en plus, c'est l'écosystème autour du modèle - les outils, les intégrations – qui fera la différence.

Une chose est sûre : la guerre des IA est plus passionnante qu'un épisode de votre série préférée, et les prochains chapitres s'annoncent encore plus ébouriffants. Accrochez-vous, nos futurs assistants numériques sont en pleine puberté algorithmique !