L’essor des modèles d’intelligence artificielle publics (LLMs comme GPT, Claude ou Gemini) a transformé la manière dont entreprises et créateurs exploitent l’IA, en rendant accessibles des capacités autrefois réservées aux géants de la tech. Grâce à une simple clé API, il est désormais possible de générer du texte, du code ou des images avec une qualité impressionnante et une rapidité inédite. En parallèle, de plus en plus d’organisations investissent dans des modèles "maison", hébergés et entraînés en interne, afin de répondre à des besoins spécifiques et de garantir la souveraineté de leurs données. Cette approche offre une flexibilité maximale, mais demande aussi un investissement initial conséquent en expertise et en infrastructure. Face à cette dualité, une question stratégique s’impose: faut‑il privilégier la puissance et la simplicité des LLMs publics, ou miser sur la personnalisation et la confidentialité des modèles internes?