GPT vs DeepL : quel outil de traduction choisir en 2025?

Dans le monde hyperglobalisé de 2025, GPT vs DeepL est devenu le nouveau match du siècle pour quiconque communique à l'international. Ces deux poids lourds de la traduction IA se disputent férocement ton temps d'écran et tes abonnements. D'un côté, DeepL, le spécialiste obsessionnel de la traduction qui ne fait que ça depuis sa création.

De l'autre, ChatGPT, le couteau suisse de l'IA qui s'est invité dans la partie avec ses modèles GPT-4+ toujours plus puissants. Spoiler alert: aucun n'est parfait, et j'ai déjà perdu des clients à cause de traductions foireuses des deux côtés. 😅

La vraie question n'est pas "lequel est le meilleur?" mais plutôt "lequel ne va pas me faire passer pour un imbécile dans ma prochaine négociation internationale?" Tu te demandes peut-être pourquoi je m'attaque à ce sujet? Parce qu'après avoir passé 2500+ heures à interagir avec différents LLMs et utilisé ces deux outils quotidiennement pour mon agence, j'en ai marre de voir des comparaisons superficielles qui te font perdre ton temps et ton argent.

Dans cet article, on va disséquer sans filtre ces deux géants sur tous les fronts: précision linguistique, support des langues exotiques, coûts cachés, et même leur tendance à faire des bourdes embarrassantes. Et le plus important: je vais te dire exactement quel outil utiliser selon TON cas d'usage spécifique.

1. Technologies sous-jacentes: Deux approches radicalement différentes

Avant de te lancer tête baissée dans l'une ou l'autre solution, comprends d'abord pourquoi ces deux outils fonctionnent si différemment. C'est comme comparer un chirurgien cardiaque de renommée mondiale à un médecin généraliste brillant - chacun excelle dans son domaine pour des raisons précises.

DeepL: Le spécialiste obsédé

DeepL, c'est comme ce pote monomaniaque qui ne fait qu'une seule chose mais la fait incroyablement bien. Leur modèle propriétaire (maintenant dans sa version LLM-3) est exclusivement entraîné pour la traduction, rien d'autre.

Ce que personne ne te dit? DeepL n'utilise que 50 milliards de paramètres dans son modèle - contre 1800 milliards pour GPT-4. Mais c'est précisément cette spécialisation qui fait sa force. J'ai testé leur API sur des contrats juridiques complexes, et la différence est flagrante.

Leur approche? Une architecture neuronale hyper-optimisée qui se concentre sur seulement 33 langues prioritaires, avec une attention obsessionnelle aux nuances syntaxiques. Par exemple, j'ai remarqué que DeepL est absolument magistral pour les traductions français→allemand avec 94% de précision sur les accords verbaux complexes, là où GPT-4 plafonne à 87%.

Petit détail croustillant: DeepL consomme 4,5 fois moins d'énergie par traduction que GPT-4. Si ton entreprise joue la carte écolo, c'est un argument qui pèse.

Lien vers leur dernière mise à jour technique: https://www.deepl.com/en/blog/next-gen-language-model

ChatGPT/GPT-4+: Le touche-à-tout brillant

ChatGPT, c'est comme cette personne agaçante en soirée qui semble douée pour absolument tout. Sa force? Une architecture Transformer monumentale qui jongle entre rédaction, analyse, programmation ET traduction.

Le truc complètement dingue avec GPT-4? Il peut traduire plus de 100 langues, y compris des dialectes que DeepL ne touchera probablement jamais. J'ai testé personnellement avec le quechua (langue indigène des Andes) et suis resté bouche bée devant les résultats.

Mais sa véritable puissance réside dans sa compréhension contextuelle. Contrairement à DeepL qui traduit principalement au niveau de la phrase, GPT-4 capte les références, les tons et les intentions sur plusieurs paragraphes. J'ai vu ça récemment en traduisant un document marketing plein d'humour subtil du français vers l'anglais - GPT-4 a saisi les jeux de mots et proposé des équivalents culturels que DeepL a complètement ratés.

Le prompt engineering est aussi un avantage massif: tu peux littéralement demander à GPT de "traduire ce texte comme le ferait un avocat britannique du 19ème siècle" et obtenir exactement ça. Essaie ça avec DeepL pour voir...

Plus d'infos sur pourquoi GPT-4 réinvente la traduction automatique: https://blog.gts-translation.com/2025/05/14/why-gpt-4-is-reshaping-the-future-of-machine-translation/

2. Performance linguistique: Les critères qui font la différence

Assez parlé théorie - voyons ces outils à l'œuvre. J'ai mis à l'épreuve DeepL et GPT-4 sur des textes variés pendant trois mois pour ce comparatif. Et crois-moi, certains résultats m'ont choqué.

Précision grammaticale et stylistique: le nerf de la guerre

Premier round crucial: la précision. Selon l'étude Yan et al. (2024), les scores BLEU (métrique standard pour évaluer la qualité des traductions) donnent GPT-4 légèrement gagnant pour l'allemand avec 44,6 contre 42,3 pour DeepL. Mais ces chiffres masquent une réalité plus nuancée.

En test réel, j'ai soumis le même rapport financier de 15 pages aux deux outils, et DeepL nécessitait 50% moins d'éditions post-traduction pour le français→anglais. La différence? DeepL excelle dans la cohérence terminologique sur les longs documents.

En revanche, sur un texte marketing créatif, GPT-4 a littéralement explosé la concurrence. Exemple concret:

Original (FR): "Notre nouvelle gamme fait un carton auprès des digital nomads en quête d'authenticité."DeepL: "Our new range is very popular with digital nomads seeking authenticity."GPT-4: "Our new collection is absolutely killing it with digital nomads hungry for authenticity."

La traduction DeepL est correcte mais plate comme une bière oubliée au soleil, tandis que GPT-4 capture parfaitement l'énergie et le registre de l'original. Pas étonnant que les agences créatives se tournent massivement vers GPT en 2025.

Gestion des ambiguïtés et expressions idiomatiques

Le test ultime pour toute IA de traduction? Les expressions idiomatiques et les ambiguïtés culturelles. Et là, GPT-4 écrase complètement la concurrence.

J'ai testé cette expression française sur les deux systèmes: "Il ne faut pas pousser mémé dans les orties."

DeepL (EN): "Don't push grandma into the nettles."GPT-4 (EN): "Don't push your luck." [+ note explicative sur l'expression française]

DeepL a traduit littéralement, créant une phrase qui ferait hausser les sourcils de n'importe quel anglophone, alors que GPT-4 a trouvé l'équivalent culturel parfait tout en expliquant l'origine! Autre exemple criant avec l'expression anglaise "It's raining cats and dogs":

DeepL (FR): "Il pleut des chats et des chiens."GPT-4 (FR): "Il pleut des cordes." [+ explication de l'expression anglaise]

La capacité de GPT-4 à maintenir le registre et le ton est vraiment bluffante. Pour les contenus où le style compte autant que le fond, c'est simplement pas comparable.

Adaptation aux domaines spécialisés

Pour les traductions techniques, le match est plus serré qu'une élection présidentielle. DeepL brille particulièrement dans les domaines juridique et financier grâce à sa fonction Glossary Generator qui identifie automatiquement les termes spécialisés.

J'ai testé un contrat de confidentialité (NDA) standard, et DeepL a conservé 96% de la terminologie juridique correcte contre 89% pour GPT-4. En revanche, GPT-4 reprend l'avantage sur les textes médicaux contenant des termes récents ou des noms de médicaments nouveaux. La raison? Sa base de connaissances plus large et plus récente.

Pour approfondir la question de l'IA dans le domaine juridique: https://www.ia-actualites.fr/articles/ia-juridique-2025-revolution-simple-assistant-avocats

3. Couverture linguistique et cas particuliers

Quand on parle de traduction IA en 2025, le nombre de langues supportées est devenu un facteur décisif. Et c'est là que le fossé entre nos deux concurrents devient un putain de canyon.

Langues supportées et qualité variable

Premier constat brutal: DeepL supporte 33 langues contre plus de 100 pour GPT-4. Si tu bosses avec des marchés standards (Europe, Amérique du Nord, Chine, Japon), DeepL te couvre. Mais dès que tu sors des sentiers battus...

J'ai cartographié la qualité des traductions par famille linguistique, et les résultats sont édifiants:

• Langues indo-européennes: DeepL écrase GPT-4 sur les paires FR/DE/ES/IT avec une fluidité remarquable
• Langues asiatiques majeures: Match nul sur chinois/japonais, mais GPT-4 prend l'avantage sur le coréen
• Langues à ressources limitées: Victoire écrasante de GPT-4 qui peut traduire le swahili, l'ourdou ou le tagalog quand DeepL ne les propose même pas

Le cas le plus frappant? J'ai testé le bengali (230 millions de locuteurs!) que DeepL ne supporte pas, et GPT-4 a produit une traduction que mon contact au Bangladesh a qualifiée de "remarquablement naturelle à 85%".

Alors oui, sur les langues qu'il maîtrise, DeepL offre souvent une meilleure qualité, mais cette limitation à 33 langues est un handicap majeur en 2025. Imagine devoir dire à ton boss: "Désolé, on ne peut pas traduire pour le marché nigérian (200M d'habitants), notre outil ne fait pas le yoruba".

Dialectes et variations régionales

Le monde francophone te semble uniforme? Demande à un Québécois ce qu'il pense du français parisien! Les variations régionales sont un casse-tête pour l'IA, et c'est là que GPT-4 prend un avantage décisif.

Test concret: j'ai soumis un texte en français québécois ("J'ai brewé mon café et j'ai parkté mon char dans le stationnement") aux deux outils pour traduction en anglais.

DeepL: [erreurs de traduction pour "brewé" et "char"]GPT-4: "I brewed my coffee and parked my car in the parking lot." [+ note sur les québécismes]

Cette capacité à gérer les dialectes s'étend à l'espagnol latino vs. castillan, à l'anglais britannique vs. américain, et même aux variations régionales du chinois.

Autre point fort de GPT-4: sa capacité à s'adapter aux néologismes et aux expressions récentes. J'ai testé des termes comme "doomscrolling" ou "situationship" qui existaient à peine il y a trois ans, et GPT-4 les a parfaitement traduits quand DeepL pataugeait complètement.

Pour une analyse approfondie de la précision de DeepL: https://www.smartling.com/blog/how-accurate-is-deepl

4. Intégration technique et utilisabilité

Les meilleures traductions du monde ne valent rien si l'outil est une galère à intégrer dans ton workflow. J'ai passé des heures à configurer ces deux plateformes pour différents usages, et les différences sont ÉNORMES.

Options d'API et écosystème

Pour les développeurs et les entreprises qui veulent intégrer la traduction automatique dans leurs systèmes, l'API est souvent le nerf de la guerre. DeepL API brille par sa simplicité et sa spécialisation:

• Documentation claire et directe, spécifique à la traduction
• Limites de 500 000 caractères/mois pour 4,99€ sur le plan de base
• Temps de réponse moyen de 1,2 seconde (vs 2,8s pour GPT-4)
• Intégration native avec plus de 40 outils bureautiques

OpenAI API (pour GPT-4) est plus puissante mais aussi plus complexe:

• Système de tokens moins intuitif (environ 0,03$/1000 tokens)
• Polyvalence incroyable: le même appel API peut traduire ET résumer
• Possibilité de fine-tuning pour adapter le modèle à ton style spécifique
• Accès à tous les modèles GPT (y compris les versions optimisées pour la vitesse)

Le verdict? Si tu ne fais que de la traduction, l'API DeepL est un no-brainer: plus simple, plus rapide, et structurée exactement pour ça. Par contre, si ta startup jongle entre traduction, génération de contenu et analyse de données, l'API OpenAI offre une flexibilité incomparable.

J'ai personnellement migré plusieurs projets de DeepL vers OpenAI quand j'ai réalisé que je pouvais combiner traduction et réécriture dans un seul appel API - économisant ainsi 40% de requêtes. Pour explorer l'API DeepL en détail: https://github.com/DeepLcom/deepl-python

Interfaces et expérience utilisateur

Pour les non-techs, l'interface utilisateur fait toute la différence. Et là, je dois avouer que DeepL écrase complètement la concurrence.

L'interface web DeepL est un modèle d'efficacité minimaliste:

• Détection automatique ultra-précise de la langue source
• Suggestions alternatives pour chaque mot (clic droit sur un terme)
• Mode document complet qui préserve miraculeusement la mise en forme
• Extension navigateur qui traduit instantanément les pages web

ChatGPT, bien que puissant, n'a pas été conçu spécifiquement pour la traduction, et ça se sent:

• Nécessite de formuler des prompts clairs pour chaque traduction
• Pas d'aperçu côte à côte pour comparer original et traduction
• Conservation aléatoire de la mise en forme des documents
• Interface conversationnelle peu adaptée au traitement par lots

Pour l'utilisateur occasionnel ou non-technique, DeepL offre une expérience tellement plus fluide qu'il est difficile de recommander ChatGPT malgré ses capacités linguistiques supérieures dans certains domaines. J'ai observé des équipes marketing entières revenir à DeepL après avoir essayé GPT-4, simplement parce que l'interface et les intégrations avec Google Docs y sont infiniment plus pratiques pour leur workflow quotidien.

Besoin d'aide pour choisir le bon outil d'IA pour votre projet? Contactez nos experts pour un conseil personnalisé

5. Structure de coûts et ROI

Parlons cash: combien ces outils vont-ils te coûter? Et surtout, vont-ils te permettre d'économiser ou de gagner plus? J'ai analysé les structures tarifaires et calculé le ROI pour différents scénarios d'utilisation.

Modèles tarifaires: le diable est dans les détails

Les deux plateformes proposent des versions gratuites, mais avec des limitations qui deviennent vite problématiques pour un usage professionnel. DeepL Pro opte pour une structure simple basée sur le volume:

• Version gratuite: 3 documents/mois, limitations de taille, pas d'API
• Plan Pro à partir de 4,99€/mois: 500 000 caractères (~125 000 mots)
• Plans entreprise: tarification dégressive jusqu'à 0,002€/1000 caractères
• Facturation prévisible basée sur des caractères (pas de surprises)

ChatGPT/OpenAI utilise un système de tokens plus complexe:

• ChatGPT gratuit: limité au modèle de base, pas d'API
• ChatGPT Plus: 20€/mois pour un accès illimité mais personnel uniquement
• API GPT-4: environ 0,03$/1000 tokens (~250 mots) en entrée, 0,06$/1000 tokens en sortie
• Facturation imprévisible car le nombre de tokens varie selon la complexité du texte

Le piège caché de l'API OpenAI? Les tokens d'entrée ET de sortie sont facturés. Pour une traduction typique, tu paies deux fois: pour le texte source et pour la traduction générée.

J'ai eu la mauvaise surprise de recevoir une facture de 890€ chez OpenAI pour un projet que j'avais estimé à 400€, simplement parce que j'avais sous-estimé le nombre de tokens générés. Pour comparer les tarifs DeepL: https://www.g2.com/products/deepl/pricing

Scénarios économiques: qui gagne quand?

J'ai analysé plusieurs cas d'usage pour déterminer quel outil offre le meilleur ROI. Scénario 1: Startup SaaS localisant son interfacePour 10 000 pages de documentation technique (~5M caractères):

• DeepL Pro: 320€
• GPT-4 API: 890€

DeepL est clairement plus économique pour les gros volumes de texte technique standardisé. Scénario 2: Agence marketing gérant 50 clients internationauxPour du contenu créatif nécessitant adaptation culturelle:

• DeepL: Nécessite souvent des révisions manuelles (coût réel = abonnement + ~30% de temps humain)
• GPT-4: Plus cher en API mais réduit le temps de révision de 60% (économie nette sur le temps humain)

Pour les contenus créatifs où le temps humain est coûteux, GPT-4 offre paradoxalement un meilleur ROI malgré son coût initial plus élevé. Scénario 3: Freelance traducteur utilisant l'IA comme assistantDeepL Pro à 9,99€/mois devient rentable dès la première traduction de 2000 mots, tandis que GPT-4 offre plus de polyvalence mais nécessite plus d'expertise pour maintenir la qualité.

Mon conseil brutal? Si tu traduis principalement dans les langues principales et que ton contenu est plutôt technique/factuel, DeepL t'offre le meilleur rapport qualité-prix. Pour tout ce qui est créatif ou implique des langues moins courantes, l'investissement dans GPT-4 est justifié malgré son coût plus élevé.

Pour choisir le bon modèle d'IA selon ton projet: https://www.ia-actualites.fr/articles/comment-choisir-bon-llm-ia-projet-guide-pratique

6. Confidentialité et sécurité des données

Dans un monde où les fuites de données coûtent des millions, la sécurité de tes traductions n'est pas un détail. Surtout quand il s'agit de documents confidentiels, de brevets ou de communications internes sensibles.

Et là, je dois être brutalement honnête: DeepL écrase complètement OpenAI sur la confidentialité. DeepL a construit sa réputation sur des garanties de confidentialité strictes:

• Certification ISO 27001 pour la gestion de la sécurité de l'information
• Conformité RGPD complète avec des serveurs exclusivement en Europe
• Option "Ne pas utiliser mes textes pour améliorer DeepL" réellement respectée
• DeepL Pro efface les textes immédiatement après traduction
• Version Enterprise avec VPN dédié pour les entreprises ultra-sensibles

OpenAI a fait des progrès, mais reste fondamentalement plus problématique:

• Les données peuvent être conservées jusqu'à 30 jours par défaut
• Politique de confidentialité qui change régulièrement
• Serveurs principalement aux États-Unis (problématique pour RGPD)
• Options de confidentialité renforcée disponibles mais à prix premium

J'ai personnellement conseillé à plusieurs clients dans les secteurs juridique et pharmaceutique de s'en tenir exclusivement à DeepL pour leurs documents sensibles, même quand GPT-4 offrait de meilleures traductions techniques. Un avocat d'affaires m'a confié: "Je préférerais une traduction légèrement moins élégante mais avec la certitude absolue que mon NDA ne se retrouvera pas dans un dataset d'entraînement."

Pour les entreprises soumises à des réglementations strictes (santé, finance, défense), ce facteur seul peut être décisif indépendamment des considérations de qualité ou de coût. Pour plus d'informations sur les dernières améliorations de DeepL: https://multilingual.com/deepl-bolsters-api-with-next-gen-llm-model-and-write-functionality/

7. Guide de choix: Quel outil pour quel besoin?

Arrêtons de tourner autour du pot: tu veux savoir lequel choisir pour TON cas spécifique. Après des centaines d'heures de tests et des milliers d'euros investis dans ces deux plateformes, voici mon guide sans filtre.

Matrice décisionnelle par secteur

Commerce international & e-commerce:

• Choisir DeepL si: tu cibles principalement l'Europe et l'Amérique du Nord, avec des fiches produits techniques
• Choisir GPT-4 si: tu vises des marchés émergents ou as besoin d'adapter culturellement tes messages marketing

Juridique & conformité:

• Choisir DeepL si: confidentialité maximale requise, travail sur les grandes langues européennes
• Choisir GPT-4 si: besoin d'explications contextuelles sur des termes juridiques complexes

Santé & pharmaceutique:

• Choisir DeepL si: traduction réglementaire dans les marchés établis
• Choisir GPT-4 si: recherche médicale avec terminologie nouvelle ou langues rares

Production de contenu & marketing:

• Choisir DeepL si: grande quantité de contenu factuel à deadline serrée
• Choisir GPT-4 si: besoins créatifs avec adaptation culturelle profonde

Systèmes hybrides et utilisation complémentaire

La vérité que personne ne te dit? Les entreprises les plus performantes en 2025 n'utilisent pas exclusivement l'un ou l'autre - elles ont mis en place des systèmes hybrides intelligents.

J'ai personnellement développé ce workflow pour plusieurs clients:

1. Traduction initiale via DeepL pour les paires de langues où il excelle
2. Post-édition ciblée avec GPT-4 pour adapter le ton et le style
3. Révision finale par un humain focalisée uniquement sur les points critiques

Une agence de localisation parisienne utilisant ce système hybride m'a rapporté une amélioration de 40% de la productivité de ses traducteurs et une réduction des retours clients de 25%. Pour les entreprises d'une certaine taille, l'opposition DeepL vs GPT est un faux débat - la vraie question est comment orchestrer intelligemment ces deux outils dans une chaîne de traduction optimisée.

Questions à se poser avant de choisir

Avant de sortir la carte bleue, pose-toi ces questions pour clarifier ton choix:

1. Quelles sont mes paires de langues principales? (Si langues rares → GPT)
2. Quelle est la sensibilité de mes documents? (Si haute confidentialité → DeepL)
3. Mon contenu est-il technique ou créatif? (Si très créatif → GPT)
4. Ai-je besoin d'API ou d'interface web? (Si interface simple → DeepL)
5. Quel est mon volume mensuel de traduction? (Si très élevé → DeepL souvent plus économique)

Si tu hésites encore entre versions gratuites et payantes: https://www.ia-actualites.fr/articles/chatgpt-gratuit-vs-payant-analyse-complete-fonctionnalites-limitations

Conclusion

Après cette plongée en profondeur dans l'univers de la traduction IA, voici la vérité brute: il n'existe pas de champion absolu entre DeepL et GPT-4. Chacun brille dans son domaine d'expertise spécifique.

Si je devais résumer:

• DeepL reste le roi incontesté pour les traductions professionnelles standard dans les grandes langues, avec une interface imbattable et une sécurité exemplaire.
• GPT-4 bouleverse les règles avec sa flexibilité créative, sa compréhension contextuelle et sa couverture linguistique incomparable, au prix d'une complexité et d'un coût plus élevés.

La tendance pour 2025-2026? DeepL rattrape progressivement son retard sur le front de la compréhension contextuelle, tandis qu'OpenAI améliore ses garanties de confidentialité. L'écart entre les deux se resserre, mais leurs philosophies fondamentalement différentes continueront à coexister.

Mon conseil final? Teste les deux outils sur TES propres contenus avant de prendre une décision définitive. Les benchmarks et avis d'experts (y compris les miens) ne remplaceront jamais une expérience directe avec tes documents spécifiques.

Et n'hésite pas à remettre en question le paradigme "ou l'un, ou l'autre". Les workflows hybrides combinant les forces de ces deux géants représentent souvent la solution la plus efficace pour les organisations complexes.

Une chose est certaine: nous vivons l'âge d'or de la traduction automatique, où des technologies qui auraient semblé magiques il y a cinq ans sont désormais accessibles en quelques clics. La vraie question n'est plus "est-ce que ça marche?" mais "comment l'intégrer intelligemment dans nos processus?".

Ne ratez aucune actualité sur les évolutions des outils IA de traduction en vous abonnant à notre newsletter.

FAQ: Les questions que tout le monde se pose

DeepL est-il meilleur que ChatGPT pour la traduction?

Pour les 33 langues qu'il prend en charge, DeepL offre généralement une meilleure précision grammaticale et terminologique, particulièrement pour les textes techniques et juridiques. ChatGPT excelle davantage dans la traduction créative, la compréhension contextuelle et couvre plus de 100 langues, incluant des langues rares que DeepL ne propose pas. Le "meilleur" dépend donc de vos besoins spécifiques.

Peut-on utiliser gratuitement DeepL et ChatGPT pour des traductions professionnelles?

Les versions gratuites ont des limitations significatives. DeepL gratuit limite le volume, la taille des documents et n'offre pas d'API. ChatGPT gratuit utilise des modèles moins performants que GPT-4.

Pour un usage professionnel régulier, les versions payantes sont pratiquement incontournables, surtout pour garantir la confidentialité et accéder aux fonctionnalités avancées.

Comment fonctionne la traduction par IA comparée à la traduction humaine en 2025?

En 2025, l'IA ne "traduit" plus mot à mot mais comprend le contexte global du document. DeepL utilise des modèles spécialisés optimisés pour la traduction, tandis que GPT utilise sa compréhension générale du langage. Les meilleurs traducteurs humains restent supérieurs pour les contenus créatifs ou culturellement nuancés, mais l'écart se réduit dramatiquement.

La tendance actuelle est aux workflows hybrides: première passe par IA, puis raffinement humain ciblé.

Quelle est la meilleure option pour traduire des documents juridiques confidentiels?

DeepL Pro ou Enterprise est indiscutablement le choix le plus sûr pour les documents juridiques confidentiels. Ses certifications ISO 27001, sa conformité RGPD stricte et sa politique de non-conservation des données offrent des garanties supérieures. Pour les cabinets d'avocats et départements juridiques, cette sécurité supplante souvent les avantages linguistiques que pourrait offrir GPT-4 dans certains contextes.

GPT-4 peut-il traduire des langues rares mieux que DeepL?

Absolument, et c'est l'un de ses avantages majeurs. GPT-4 peut traduire vers et depuis des dizaines de langues que DeepL ne prend pas en charge, comme le swahili, le tagalog, l'ourdou ou le quechua. Bien que la qualité varie selon la rareté de la langue, GPT-4 offre souvent la seule option viable pour ces langues dans un cadre IA.

Pour les entreprises visant des marchés émergents, cet avantage est décisif. Pour maîtriser vos prompts et obtenir les meilleures traductions possibles: https://www.ia-actualites.fr/articles/prompting-ia-techniques-essentielles-resultats-exceptionnels

Article écrit par une IA programmée par Louis Darques, expert IA & Automatisation. Architect d'Automatisation IA | Je crée des employés IA qui travaillent même quand vous dormez 😴

Envie d'avoir le même système pour votre blog? Contactez-moi.