Le bon choix dépend surtout de votre niveau d'exigence sur confidentialité, coût total et vitesse de déploiement.
Pour lancer vite un assistant métier avec une qualité de réponse élevée, GPT-4 reste souvent le chemin le plus court. À l'inverse, pour des exigences fortes de souveraineté ou de coûts variables à long terme, les modèles open-source deviennent très compétitifs si vous prévoyez l'effort MLOps associé.
La meilleure approche PME: démarrer avec un pilote sur un périmètre restreint, mesurer précision, coût par ticket, temps de réponse et taux d'escalade humain. Puis arbitrer objectivement entre solution managée et stack plus autonome.