Ollama contre ChatGPT et Claude : quel modèle d'IA excelle dans le codage et l'inférence des hallucinations ?

Choisir entre Ollama, ChatGPT et Claude, c'est un peu comme choisir un appareil électroménager dans un catalogue de science-fiction. L'un s'intègre à votre machine comme un chef privé dans votre garde-manger. L'autre est un assistant polyvalent et performant, capable d'écrire du code, de synthétiser des fichiers et de faire semblant, avec une politesse exquise, que votre feuille de calcul est passionnante. Le dernier, quant à lui, ressemble souvent à cet ami consciencieux qui lit attentivement la notice avant de monter un meuble.

Ils répondent tous aux questions. Ils écrivent tous du code. Ils disent tous, de temps à autre, quelque chose avec l'assurance d'un raton laveur en blouse blanche.

La vraie question n'est pas « Lequel est le meilleur ? » mais « Lequel est le mieux adapté à la tâche à accomplir ? » La réponse change lorsqu'on prend en compte les hallucinations, les compétences en programmation, la mémoire transversale, l'acheminement du travail vers l'outil approprié et l'inférence, c'est-à-dire le moment précis où une IA génère une réponse.

Une petite précision avant de nous lancer dans le maniement des robots : Ollama n’est pas un modèle unique comme ChatGPT ou Claude. C’est un outil qui permet d’exécuter des modèles open source sur votre ordinateur. Imaginez-le comme un garage où différents moteurs d’IA peuvent coexister. ChatGPT et Claude sont des services hébergés, ce qui signifie que les calculs les plus complexes sont effectués sur les serveurs de l’entreprise.

En résumé, chacun gagne une course différente

Si vous voulez la réponse la plus claire et la plus concise, la voici.

Catégorie	ChatGPT	Claude	Ollama
Hallucinations	Fort, mais peut paraître très sûr de lui quand il a tort.	Souvent plus prudents et plus à même de dire « Je ne sais pas ».	Cela dépend fortement du modèle que vous utilisez.
Codage	Excellent pour une aide générale au codage et au débogage.	Idéal pour lire et modifier de grands blocs de code.	Idéal pour le codage local privé, moins prévisible par modèle
Gestion de l'État	Meilleures fonctionnalités de mémoire intégrée dans de nombreux cas	Gestion du contexte de type projet robuste	Principalement à monter soi-même
Routage des tâches	Puissant lorsqu'il est connecté aux outils	Bonne maîtrise des documents et des tâches structurées	Très flexible si vous configurez le routage.
Inférence	Rapide et précis, géré dans le cloud	Soigné et généralement fiable, géré dans le cloud	Local, privé, dépendant du matériel

Ce tableau représente une réponse simplifiée. Passons maintenant à la version complète.

Voici la grande division :

ChatGPT et Claude sont des restaurants entièrement équipés. Vous entrez, vous commandez, et votre plat arrive. Parfois, il est même garni.

Ollama, c'est votre cuisine. Vous gérez les ingrédients, la plaque de cuisson et même l'alarme incendie. Vous bénéficiez d'une totale intimité et d'un contrôle total, tout en restant maître de votre configuration et des limites de votre matériel.

Cette différence affecte toutes les catégories de cette comparaison.

Les hallucinations, c'est là où la confiance devient comédie.

Une hallucination de l'IA se produit lorsque le système donne une réponse erronée mais convaincante. Il peut inventer une source, mal interpréter votre question ou combler une lacune par une supposition. Il ne s'agit pas d'un « mensonge » au sens humain du terme. C'est plutôt un dysfonctionnement de la reconnaissance de formes, un peu comme la saisie semi-automatique après quelques verres.

Tous trois peuvent avoir des hallucinations. Aucun ne recevra une médaille d'or et une petite toque de diplômé pour toujours.

ChatGPT est puissant, mais peut se montrer très fluide lorsqu'il a tort.

ChatGPT excelle généralement dans les connaissances générales, les explications, le brainstorming et le respect des consignes. Il sait aussi très bien reconnaître ses incertitudes si on lui demande d'afficher ses hypothèses ou de distinguer les faits avérés des suppositions.

Le risque réside dans le ton employé. ChatGPT peut produire des réponses impeccables même lorsqu'elles sont bancales. Cette élégance est utile lorsqu'elle est juste, mais dangereuse lorsqu'elle est fausse. Une réponse fausse, même si elle est présentée avec assurance, reste fausse, malgré une apparence plus soignée.

Il fonctionne généralement mieux lorsque vous :

• Demandez des sources ou une justification.

• Donnez-lui suffisamment de contexte.

• Dites-lui de dire quand il ne sait pas.

• Vérifiez vous-même les affirmations importantes.

  
  

Pour les tâches courantes de rédaction, de planification et de programmation, ChatGPT offre généralement un bon compromis entre rapidité et qualité. En revanche, pour les dossiers juridiques, médicaux, financiers ou les analyses factuelles à fort enjeu, il est préférable de le considérer comme un assistant intelligent plutôt que comme un arbitre.

Claude joue souvent le rôle du bibliothécaire prudent

Claude est réputé pour sa prudence. Il sait reconnaître ses lacunes, notamment dans les documents volumineux ou les tâches complexes. Si ChatGPT est le genre d'ami qui dit : « Je peux t'expliquer ça », Claude est celui qui dit : « Lisons d'abord le manuel en entier. »

Cette prudence contribue à réduire les hallucinations dans certains cas. Claude peut s'avérer particulièrement utile pour :

• Résumer un texte long.

• Comparaison des arguments.

• Révision des ébauches.

• Gérer les messages sensibles ou ambigus.

  
  

Il peut encore avoir des hallucinations. Il peut encore manquer des détails. Il peut aussi refuser de répondre ou atténuer ses réponses plus souvent que certains utilisateurs ne le pensent. Mais lorsque la tâche récompense une lecture attentive, Claude se sent généralement plus serein.

Ollama dépend du modèle sous le capot

C'est là que ça se complique. Dire « Ollama hallucine plus » ou « Ollama hallucine moins » n'est pas tout à fait juste, car cela dépend du modèle utilisé.

Un petit modèle sur un ordinateur portable peut générer des erreurs plus fréquentes qu'un modèle hébergé de haute performance. Un modèle local plus robuste, doté de la documentation adéquate, excelle dans des tâches spécifiques. Connecté à vos notes, votre code source ou vos manuels, il peut répondre à des questions confidentielles sans transmettre de données à un service externe.

C'est là l'échange clé.

Les modèles hébergés offrent généralement une meilleure précision en matière de connaissances générales. Les modèles locaux peuvent s'avérer plus performants lorsque la confidentialité et le contexte privé sont primordiaux.

Par exemple, si vous interrogez un modèle local sur une affaire judiciaire au hasard, il risque d'avoir des difficultés. En revanche, si vous lui demandez de résumer vos propres notes de projet que vous lui fournissez dans l'invite, il pourrait s'en sortir très bien, et vos notes resteraient sur votre ordinateur.

Une règle en langage clair :

• Pour les informations générales, ChatGPT et Claude ont généralement l'avantage.

• Pour les documents internes privés, une configuration locale peut être plus sûre et mieux contrôlée.

• Pour toute question qui doit impérativement être correcte, vérifiez la réponse quel que soit l'outil utilisé.

  
  

Les compétences en programmation reposent sur la complexité, le contexte et la patience.

L'assistance au codage par IA est passée du statut de simple gadget à celui de questionnement : « Pourquoi ai-je écrit du code répétitif à la main ? » Elle peut créer des fonctions, expliquer les erreurs, rédiger des tests, restructurer les fichiers désordonnés et vous aider à maîtriser un nouveau framework. Elle peut aussi produire du code qui semble correct jusqu'à ce que votre terminal se mette à hurler comme une imprimante hantée.

ChatGPT est le partenaire de codage flexible

ChatGPT est performant pour le développement web car il gère efficacement de nombreux styles d'aide. Vous pouvez lui demander de :

• Expliquez un message d'erreur.

• Écrivez une fonction.

• Convertir du code d'un langage à un autre.

• Tests préliminaires.

• Proposez une structure de projet.

• Identifiez les bugs potentiels dans un extrait de code.

  
  

C'est particulièrement utile lorsque la tâche a un objectif clair et un contexte suffisant. Par exemple, « Écrire une fonction Python qui lit un fichier CSV et renvoie les lignes où le statut est actif » convient parfaitement.

Il peut également faciliter la planification de l'architecture, mais attention à ne pas tomber dans l'excès de confiance. Il arrive qu'il propose un package inexistant, utilise une méthode obsolète ou fournisse du code qui nécessite des tests approfondis.

Utilisation optimale : assistance rapide pour de nombreux langages et frameworks.

Attention aux bibliothèques imaginaires, aux modèles obsolètes et au code qui fonctionne dans l'exemple mais pas dans votre projet réel.

Claude excelle dans la lecture et la restructuration de grands ensembles de code.

Claude excelle souvent lorsque la tâche de programmation implique beaucoup de texte. Il est très doué pour la relecture de fichiers volumineux, l'explication du fonctionnement d'une base de code et la réécriture de code avec assurance.

Il est utile pour des tâches comme :

• «Expliquez ce fichier.»

• «Trouvez le bug dans cette longue fonction.»

• « Réécrivez ce code pour qu'il soit plus lisible. »

• « Comparez ces deux versions. »

• «Aidez-moi à comprendre la structure de ce cadre.»

  
  

Le style rigoureux de Claude facilite grandement la refactorisation, c'est-à-dire la modification de la structure du code sans en altérer le fonctionnement. C'est l'équivalent, en matière d'IA, de ranger son garage sans y jeter par inadvertance la tondeuse à gazon.

Utilisation optimale : revue de code approfondie, refactorisation, explications et modifications minutieuses.

Attention : prudence occasionnelle, échanges plus lents et réponses pouvant nécessiter des incitations plus directes pour une génération de code rapide.

Ollama est idéal pour le développement privé et local, si vous faites les bons choix.

Exécuter des modèles axés sur le code en local peut être un vrai plaisir. Plus besoin d'envoyer de code privé à un service hébergé. Plus besoin d'attendre un site web. Plus d'angoisse liée à un abonnement à chaque fois qu'on se demande : « Pourquoi cette boucle est-elle interrompue ? »

Le codage local avec Ollama fonctionne de manière optimale lorsque :

• Le code source est sensible.

• La tâche est de petite ou moyenne envergure.

• Vous souhaitez une aide locale rapide de type saisie semi-automatique.

• Vous aimez choisir et tester des modèles.

• Votre ordinateur est suffisamment puissant.

  
  

C'est là que le matériel entre en jeu. Les modèles plus imposants nécessitent des machines plus puissantes, notamment une bonne carte graphique, composant capable d'effectuer de nombreux calculs simultanément. Les modèles plus petits fonctionnent sur des ordinateurs portables plus courants, mais ils peuvent commettre davantage d'erreurs.

Il existe des modèles locaux entraînés pour le code, et certains sont étonnamment performants. Cependant, les résultats peuvent varier. Un modèle peut produire du Python propre, tandis qu'un autre peut traiter JavaScript comme s'il en avait entendu parler par un cousin éloigné.

Utilisation optimale : aide au codage privée, expériences locales, tâches répétitives et travail hors ligne.

Attention : qualité inégale, temps de configuration et temps de réponse plus longs sur les machines moins performantes.

La gestion d'État consiste à savoir si l'assistant se souvient de l'intrigue

La gestion d'état semble tout droit sortie d'un manuel d'informatique, mais l'idée est simple.

Cela signifie que l'assistant peut garder une trace de ce qui s'est déjà passé.

Si vous indiquez « Utiliser le même style qu'auparavant », le système comprend-il ce que signifie « avant » ? Si vous développez une application par étapes, se souvient-il des choix effectués il y a trois invites ? Si vous déboguez, garde-t-il en mémoire les correctifs déjà essayés ?

C'est important car le travail sur l'IA est souvent une conversation, et non un distributeur automatique.

ChatGPT offre l'expérience de mémoire la plus familière

ChatGPT se révèle souvent performant car il conserve le contexte d'une conversation et, selon les paramètres et les options de l'abonnement, mémorise les préférences de l'utilisateur d'une conversation à l'autre. Cela le rend utile pour un travail continu.

Par exemple, il peut se souvenir que vous préférez les réponses courtes, les exemples en Python ou un certain style d'écriture. Lors d'une longue session, il peut suivre assez bien les objectifs de votre projet, à condition que la conversation ne s'éternise pas ou ne devienne pas confuse.

Le risque, c'est la dérive du contexte. Après un certain nombre d'itérations, n'importe quel assistant peut perdre des détails. Il pourrait oublier une contrainte, mélanger d'anciennes et de nouvelles instructions, ou reprendre avec assurance une décision que vous avez abandonnée il y a 20 minutes. C'est très dramatique. Digne d'un feuilleton.

Utilisation optimale : travail d’assistance continu, préférences répétées, planification en plusieurs étapes.

Meilleure habitude à prendre : résumer régulièrement les décisions clés dans la conversation.

Claude possède une solide expérience professionnelle.

Claude est souvent loué pour sa capacité à gérer efficacement les longs documents et les longues conversations. Cela s'avère particulièrement utile lorsque le « résultat » n'est pas la mémoire personnelle, mais une grande quantité de texte à traiter.

Par exemple:

• Un long document de politique générale.

• Spécifications d'un produit important.

• Plusieurs chapitres en version préliminaire.

• Un fichier de code volumineux.

• Une longue note de recherche.

  
  

Claude peut identifier les thèmes et les instructions dans une grande quantité de documents. Il a cependant ses limites et peut passer à côté d'informations cruciales, même si elles sont enfouies au cœur du document. Si vous dissimulez l'instruction essentielle comme une carte de pirate, ne soyez pas surpris si le trésor reste caché.

Utilisation optimale : travail sur de longs documents, grandes invites, continuité soignée au sein d’une même tâche.

Bonne habitude : placez les instructions les plus importantes au début et répétez-les vers la fin lorsque la tâche est complexe.

Ollama a généralement besoin que vous lui fournissiez le souvenir

Par défaut, les configurations de modèles locaux sont souvent plus rudimentaires. Si vous fermez une conversation ou en ouvrez une nouvelle, le modèle risque de ne rien conserver en mémoire, sauf si l'application associée enregistre la conversation. Certains outils basés sur des modèles locaux peuvent stocker l'historique des conversations, mais cela ne remplace pas un système de mémorisation performant.

Cela peut être un inconvénient ou un atout.

Inconvénient : vous devez gérer vous-même le contexte.

Caractéristique : Le modèle ne transpose pas silencieusement d’anciennes hypothèses dans les nouvelles tâches.

Pour les travaux locaux, la gestion étatique ressemble souvent à ceci :

• Enregistrez un résumé du projet dans un fichier texte.

• Collez le résumé pertinent dans chaque nouvelle session.

• Conservez une note répertoriant les « décisions prises ».

• Utilisez une application locale qui stocke l'historique des conversations.

• Fournissez au modèle uniquement les fichiers dont il a besoin.

  
  

Cela paraît moins magique, car ça l'est. Mais c'est aussi plus maîtrisé. Vous décidez de ce que l'assistant sait.

Utilisation optimale : flux de travail axés sur la confidentialité, tâches locales répétables, contexte de projet contrôlé.

Meilleure habitude : rédiger un projet court de manière concise et le réutiliser.

Le routage des tâches est un domaine où la gestion du trafic est essentielle.

Le routage des tâches consiste à choisir le modèle ou l'outil qui doit gérer chaque partie d'une tâche.

Un exemple simple : vous demandez la création d’un article de blog à partir d’une feuille de calcul. Le système devra peut-être lire le fichier, synthétiser les données, rédiger le brouillon, vérifier le ton et éventuellement générer un graphique. Un seul modèle ne sera pas forcément optimal à chaque étape.

Bien organiser ses tournées, c'est comme gérer une cuisine. On ne demande pas au pâtissier de griller du saumon simplement parce qu'il est à proximité.

ChatGPT est performant pour effectuer des tâches mixtes en un seul endroit.

ChatGPT excelle souvent lorsqu'une tâche comporte plusieurs étapes. Il permet d'écrire, de coder, d'analyser des fichiers et d'interagir avec des outils, selon les fonctionnalités disponibles. Pour de nombreux utilisateurs, cette interface unifiée constitue un atout majeur.

Demandez-lui de transformer des notes désordonnées en un plan, puis en une liste de contrôle, puis en un courriel, puis en code, et il s'exécute généralement sans problème.

C'est un bon choix lorsque :

• Vous souhaitez un seul assistant pour gérer différents types de tâches.

• Vous devez pouvoir passer rapidement de l'écriture au codage.

• Vous souhaitez un support technique sans avoir à construire le système vous-même.

• Vous préférez la facilité au contrôle.

  
  

L'inconvénient est que l'on ne voit pas toujours précisément comment le routage s'effectue. Le service gère une grande partie de cela en arrière-plan. Généralement, cela convient. Parfois, on souhaite un contrôle plus poussé.

Claude est performant lorsqu'il s'agit de traiter de nombreux documents.

Les points forts de Claude en matière de routage se révèlent souvent dans le traitement de documents. Qu'il s'agisse d'un long article, d'un texte contractuel, de comptes rendus de réunion ou d'une spécification produit, il peut en identifier les éléments, les résumer et les transformer en quelque chose d'utile.

Il est particulièrement utile lorsque la tâche exige un jugement sur une grande quantité de texte.

Par exemple:

• Extraire les exigences d'un long document.

• Comparez deux versions d'une politique.

• Transformer les notes de recherche en un brouillon structuré.

• Examiner une proposition pour repérer les affirmations ambiguës.

  
  

Claude ne semble pas toujours aussi gourmand en outils que ChatGPT, selon la configuration exacte, mais il est souvent très à l'aise avec la tâche de « lire cette montagne de texte et d'en comprendre le sens ».

Ollama vous donne le contrôle, mais c'est vous qui construisez les feux de circulation.

Avec une configuration locale, le routage des tâches est plus direct. Vous pouvez choisir un modèle léger et rapide pour les tâches simples, un modèle plus robuste pour les raisonnements complexes et un modèle axé sur le code pour la programmation. C'est très puissant.

Cela représente également plus de travail.

Vous aurez peut-être besoin d'un petit script ou d'une application locale pour dire :

• Utilisez ce modèle pour résumer.

• Utilisez ce modèle pour le code.

• Utilisez un autre modèle de classification.

• N'envoyez que certains fichiers dans l'invite de commandes.

• Enregistrez les résultats localement.

  
  

Si ChatGPT et Claude sont des taxis sympathiques, Ollama est un atelier de personnalisation. Vous pouvez y construire un monster truck, un scooter ou un engin à huit roues qui donnera des sueurs froides à vos voisins.

Utilisation optimale : flux de travail personnalisés, besoins de confidentialité, expériences locales, tâches répétitives.

Attention aux points suivants : temps d’installation, choix du modèle et maintenance.

L'inférence est le test de vitesse et de contrôle dans le monde réel

L'inférence est le processus de génération d'une réponse. Vous posez une question, le modèle raisonne à sa manière, un peu particulière, teintée de mathématiques, et un texte apparaît.

C’est là que la différence entre les systèmes hébergés et les systèmes locaux devient très concrète.

ChatGPT et Claude s'occupent du gros du travail pour vous.

Avec ChatGPT et Claude, nul besoin d'une machine puissante. Ouvrez l'application, saisissez votre texte et patientez. Leurs serveurs se chargent des opérations les plus complexes.

Cela vous donne :

• Installation facile.

• Modèle de haute qualité.

• Bonne vitesse la plupart du temps.

• Accès depuis différents appareils.

• Moins de complications matérielles.

  
  

Les compromis :

• Vous dépendez d'une connexion internet.

• Vos données sont transmises à un service externe, conformément à ses paramètres et politiques.

• Vous pourriez atteindre les limites d'utilisation.

• Vous avez moins de contrôle sur le comportement exact du modèle.

  
  

Pour la plupart des utilisateurs, ce compromis est acceptable. Le confort l'emporte. Personne n'a envie que le ventilateur de son ordinateur portable se mette à faire un bruit d'enfer au décollage d'un avion juste pour résumer sa liste de courses.

Ollama fonctionne en local, ce qui change tout.

Lorsque vous exécutez un modèle en local, l'inférence se fait sur votre propre machine. Cela peut être formidable.

L'inférence locale vous donne :

• Plus d'intimité.

• Utilisation hors ligne.

• Contrôle du modèle exécuté.

• Aucune attente dans le cloud par message, une fois la configuration effectuée.

• Un formidable terrain de jeu pour apprendre.

  
  

Mais votre ordinateur a toute son importance. Un ordinateur de bureau puissant offre une fluidité optimale. Un ordinateur portable classique peut gérer correctement les petits volumes de données, mais peiner avec les plus volumineux. Les ordinateurs hébergés les plus performants surpassent généralement de loin les capacités du matériel personnel ordinaire.

La question n'est donc pas seulement « Quel est le plus intelligent ? » mais aussi « Où le travail doit-il avoir lieu ? »

Privilégiez l'inférence locale lorsque la confidentialité, le contrôle ou l'utilisation hors ligne sont importants. Optez pour l'inférence hébergée si vous recherchez les meilleures performances générales avec une configuration minimale.

Le verdict dépend de ce à quoi vous accordez le plus de valeur.

Il n'y a pas de champion unique dans toutes les catégories. Ce serait trop facile, et les robots n'auraient plus rien à se disputer.

Voici la réponse tout simplement.

Idéal pour réduire les hallucinations en général

Claude est souvent le plus prudent, surtout face à des textes longs et des raisonnements complexes. ChatGPT est performant et proche de la réalité, mais son ton poli peut rendre les réponses erronées plus crédibles. Les outils locaux varient considérablement selon le modèle et la configuration.

Idéal pour coder sur de nombreuses tâches

ChatGPT et Claude sont tous deux excellents. ChatGPT est souvent l'assistant de programmation le plus flexible au quotidien. Claude est particulièrement performant pour la lecture, l'explication ou la refactorisation de gros volumes de code. Les modèles de programmation locaux sont idéaux lorsque la confidentialité est importante et que la taille du projet est compatible avec celle du modèle.

Idéal pour la gestion d'État

ChatGPT offre généralement la meilleure expérience de gestion de la mémoire intégrée. Claude excelle dans la préservation du contexte lors du traitement de longs documents. Les configurations locales peuvent fonctionner correctement, mais il est souvent nécessaire de gérer la mémoire manuellement.

Idéal pour la planification des tâches

ChatGPT est performant si vous souhaitez centraliser de nombreuses fonctionnalités. Claude est idéal pour les flux de travail impliquant de nombreux documents. Ollama l'emporte si vous préférez concevoir votre propre système de routage et tout conserver en local, mais sa configuration sera plus complexe.

Idéal pour le contrôle des inférences

Les applications locales l'emportent en matière de confidentialité et de contrôle. Les applications hébergées, quant à elles, offrent une commodité immédiate et, généralement, une meilleure qualité de modélisation. C'est le choix le plus net dans cette comparaison.

Une meilleure façon de choisir consiste à raisonner par scénario :

Si vous avez besoin...	Prendre...
L'assistant polyvalent le plus facile	ChatGPT
Lecture attentive de longs documents	Claude
Travail local privé en IA	Ollama
Une aide au codage général avec des allers-retours rapides	ChatGPT
Revue de code approfondie et réécriture minutieuse	Claude
Expériences hors ligne et contrôle du modèle	Ollama
Installation minimale	ChatGPT ou Claude
Contrôle maximal sur la destination des données	Ollama

Un dernier conseil : la configuration optimale peut nécessiter plusieurs robots. Cela ne signifie pas pour autant qu’il vous faut une armée de robots complexe. Cela signifie simplement que vous pouvez utiliser ChatGPT pour les tâches rapides, Claude pour une relecture attentive des documents et un modèle local pour le code privé ou les tâches hors ligne.

Le choix le plus judicieux n'est pas toujours le modèle le plus « intelligent ». C'est celui qui correspond à la tâche, au risque et au niveau de réglage que vous êtes prêt à tolérer avant que votre café ne refroidisse.

Pour la plupart des utilisateurs, ChatGPT ou Claude sont de bons choix pour un rendu fluide et puissant sans installation. Ajoutez un outil local lorsque la confidentialité, l'accès hors ligne ou le contrôle priment sur la simplicité d'utilisation. Quel que soit l'assistant choisi, n'oubliez pas la règle d'or de l'IA : la confiance n'exclut pas la vérification, car même un robot très intelligent peut se tromper.