Gemini 2.5 Pro contre GPT-4.5

Gemini 2.5 Pro de Google, sorti le 25 mars, et le GPT-4.5 d'OpenAI, sorti juste un mois plus tôt, le 27 février, représentent la pointe du développement de l'IA, offrant des capacités améliorées et promettant des avancées significatives par rapport à leurs prédécesseurs.

Gemini 2.5 Pro, présenté comme le modèle d'IA le plus intelligent de Google à ce jour, met l'accent sur de solides capacités de raisonnement et de codage, dans le but d'aborder des tâches complexes avec une précision accrue.

D'autre part, le GPT-4.5 d'OpenAI, baptisé « Orion », est considéré comme le plus grand modèle de l'entreprise à ce jour, conçu pour offrir des expériences conversationnelles plus naturelles et réduire les cas de désinformation.

Cet article propose une analyse comparative de ces deux modèles de pointe, en explorant leurs fonctionnalités, leurs indicateurs de performance et leurs applications potentielles afin de déterminer comment chacun contribue au domaine de l'IA.

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Spécifications et détails techniques

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Sources :

• Documentation sur Google : Modèles Gemini | API Gemini | Google AI pour les développeurs
• Documentation sur OpenAI : Modèle - OpenAI API

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Critères de performance

Gemini 2.5 Pro surpasse GPT-4.5 en termes de raisonnement (18,8 % contre 6,4 %), de mathématiques (92 % dans AIME), de gestion du contexte long (83,1 % contre 48,8 %) et de tâches multilingues, tandis que GPT-4.5 est en tête en matière de vérification des faits (62,5 % contre 52,9 %) et légèrement en termes de génération de code (74,1 % contre 70,4 %).

Dans l'ensemble, Gemini excelle dans le raisonnement avancé et la résolution de problèmes complexes, tandis que GPT-4.5 est plus fiable en termes de précision factuelle et de codage.

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Gemini 2.5 Pro se classe très bien dans de nombreux benchmarks et classements pour les grands modèles linguistiques et devance tous les autres concurrents par une marge impressionnante.

Selon Google, cette réalisation a été rendue possible en « combinant un modèle de base considérablement amélioré avec une amélioration après la formation ».

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Applications pratiques et cas d'utilisation

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Gémeaux 2.5 PRO

1. Codage avancé : Crée des applications Web visuellement attrayantes et des solutions de code d'agence.
2. Raisonnement amélioré : Gère des tâches nécessitant une analyse nuancée et un raisonnement logique, surpassant ses concurrents sur des critères de référence tels que Humanity's Last Exam.
3. Traitement multimodal des données : Traite simultanément du texte, du son, des images, des vidéos et de grands ensembles de données, permettant ainsi des applications dans divers domaines tels que l'analyse des médias ou les agents d'IA intégrés.

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GPT-4,5

1. Création et rédaction de contenu : GPT-4.5 crée des histoires captivantes avec une forte perspicacité émotionnelle et un sens esthétique.
2. Révision et rédaction des contrats : Il simplifie les contrats et crée des documents juridiques clés, ce qui permet aux équipes juridiques de gagner du temps.
3. Organisation du projet et résolution de problèmes : GPT-4.5 rationalise les tâches et facilite la prise de décision grâce à une intelligence émotionnelle approfondie.

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Utilisation des modèles avec des API

L'API Gemini 2.5 Pro est disponible sur Google AI Studio, l'application Gemini pour les abonnés Advanced, et bientôt sur Vertex AI pour les utilisateurs professionnels, tandis que GPT-4.5 est accessible via l'API d'Open AI.

Les exemples suivants montrent comment interagir avec ces modèles à l'aide de Python.

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Accès direct aux API

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Demandes Gemini 2.5 Pro exemple

Exemple de requête Python pour discuter avec l'API de Gemini :

from google import genai

client = genai.Client(api_key="GEMINI_API_KEY")

response = client.models.generate_content(
    model="gemini-2.0-pro-exp-02-05",
    contents=["How does AI work?"]
)
print(response.text)

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Requêtes GPT-4.5 exemple

Exemple de requête Python pour discuter avec l'API d'Open AI :

from openai import OpenAI
client = OpenAI()

completion = client.chat.completions.create(
  model="gpt-4.5-preview-2025-02-27",
  messages=[
    {"role": "developer", "content": "You are a helpful assistant."},
    {"role": "user", "content": "Hello!"}
  ]
)

print(completion.choices[0].message)

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Eden AI propose une plateforme rationalisée qui donne accès aux modèles Google et Open AI via une API unique, éliminant ainsi le besoin de clés multiples et simplifiant l'intégration. Grâce à une sélection variée de modèles d'IA, les utilisateurs peuvent facilement gérer et intégrer des sources de données personnalisées à l'aide d'une interface intuitive et d'un SDK Python.

Eden AI fournit également un suivi et une surveillance robustes des performances pour aider les équipes à maintenir une productivité maximale.

Sa structure tarifaire est simple et rentable, ne facturant que pour l'utilisation réelle de l'API, sans frais cachés ni abonnements.

La tarification transparente d'Eden AI est soutenue par une marge côté fournisseur, et il n'y a aucune restriction sur les appels d'API, quel que soit leur volume.

Conçu pour les développeurs, Eden AI privilégie la facilité d'utilisation, la fiabilité et l'évolutivité, permettant aux équipes de créer de puissantes solutions d'IA sans complexité inutile.

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Exemple de flux de travail Eden AI :

import requests

url = "https://api.edenai.run/v2/multimodal/chat"

payload = {
    "fallback_providers": ["claude-3-7-sonnet-20250219"],
    "response_as_dict": True,
    "attributes_as_list": False,
    "show_base_64": True,
    "show_original_response": False,
    "temperature": 0,
    "max_tokens": 16384,
    "providers": ["gpt-4.5-preview-2025-02-27"]
}
headers = {
    "accept": "application/json",
    "content-type": "application/json"
}

response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)

print(response.text)

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Analyse des coûts

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Gémeaux 2.5 Pro :

À l'heure actuelle, Google n'a pas publié d'informations sur les prix de Gemini 2.5 Pro. La société a indiqué que les détails des prix seront annoncés dans les semaines à venir afin de permettre des limites tarifaires plus élevées et une utilisation accrue de la production.

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GPT-4,5 :

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Sources :

• Tarifs officiels d'OpenAI : https://platform.openai.com/docs/pricing

Le coût du GPT-4.5 est plus élevé en raison de ses capacités avancées et de ses exigences de calcul élevées.

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Conclusion

Gemini 2.5 Pro et GPT-4.5 représentent tous deux des jalons importants dans le développement de l'IA, chacun excellant dans différents aspects des performances et des applications.

Gemini 2.5 Pro se distingue par son raisonnement supérieur, sa résolution de problèmes complexes et ses capacités multilingues, ce qui en fait la solution idéale pour les tâches nécessitant une analyse approfondie et une prise de décision avancée.

Il surpasse GPT-4.5 dans des domaines clés tels que les mathématiques et la gestion des longs contextes, s'imposant comme un modèle puissant pour des applications d'IA plus complexes.

D'autre part, GPT-4.5 se distingue par ses capacités conversationnelles et sa précision factuelle, ce qui en fait un choix fiable pour la création de contenu, la révision de contrats et les projets nécessitant intelligence émotionnelle et clarté.

Les deux modèles sont de formidables outils, mais le choix entre eux dépend des besoins et des tâches spécifiques à accomplir.

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Recommandations :

• Pour les tâches avancées de raisonnement et de résolution de problèmes : Gemini 2.5 Pro est le choix préféré, en particulier lorsqu'il s'agit de jeux de données complexes, d'environnements multilingues ou de codage avancé.
• Pour les tâches nécessitant une aisance conversationnelle, une perspicacité émotionnelle et une précision factuelle : Le GPT-4.5 est recommandé, en particulier dans des applications telles que la génération de contenu, la rédaction de contrats ou la gestion de projet où la fiabilité et l'interaction humaine sont essentielles.
• Pour les développeurs qui recherchent flexibilité et facilité d'intégration : Envisagez d'utiliser des plateformes comme Eden AI, qui fournissent un accès aux deux fournisseurs via une API unique, simplifiant ainsi l'intégration et la gestion.

En fin de compte, les deux modèles ont leurs points forts, et le choix du bon dépend des exigences uniques de votre projet et du type spécifique de tâches que vous souhaitez optimiser.

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Ressources supplémentaires

• Comparez les modèles - OpenAI API
• Notes de publication de Gemini
• Documentation sur l'IA Eden