Parler aux IA en anglais vs français : le test définitif en 2025

Ah, le débat éternel qui anime les communautés francophones passionnées d'IA ! "Switch to English for better results" - cette phrase, on l'a tous vue passer sur des forums tech ou entendue dans la bouche d'un "expert" au détour d'un webinaire sur l'IA. Mais est-ce vraiment nécessaire de jongler entre deux langues pour tirer le meilleur des modèles d'intelligence artificielle en 2025 ?

Ou est-ce juste une légende urbaine perpétuée par des technophiles anglocentrés ? Je ne vais pas vous faire languir pendant 15 paragraphes : oui, l'anglais offre toujours un avantage dans certaines situations... mais cet écart se réduit plus vite que ne fondent les glaciers !

Et pour certains cas d'usage, le français rivalise désormais sérieusement, voire surpasse son rival anglophone. Après plus de 2500 heures passées à discuter avec tous les grands modèles du marché (et franchement, ça fait beaucoup de conversations... probablement plus qu'avec certains membres de ma famille), j'ai décidé de trancher cette question une bonne fois pour toutes avec des tests systématiques et brutalement honnêtes.

J'ai comparé ChatGPT, Claude, Gemini, Mistral et LLaMA 3 dans les deux langues pour vous donner le verdict final. Et ce que j'ai découvert va probablement vous surprendre (et vous faire économiser pas mal de temps de traduction inutile).

La réalité derrière le mythe: pourquoi cette question se pose

Commençons par les faits bruts : environ 80% des données d'entraînement des grands modèles de langage sont en anglais, contre seulement 2 à 3% en français. Avec un tel déséquilibre, pas étonnant que la croyance selon laquelle "l'anglais est forcément meilleur" se soit répandue comme une traînée de poudre dans notre écosystème tech francophone.

Cette asymétrie n'est pas juste une impression : les premiers modèles comme GPT-2 ou les versions initiales de BERT étaient littéralement à la ramasse dès qu'on sortait de l'anglais. Demander à ces dinosaures de l'IA de comprendre des subtilités en français, c'était comme essayer d'expliquer l'existentialisme à un hamster - techniquement possible, mais franchement décevant.

Mais depuis 2022, la donne a radicalement changé. L'arrivée des modèles véritablement multilingues comme Mistral (cocorico pour nos champions français !), les versions améliorées de Claude et GPT-4 ont progressivement grignoté cet écart. Sans parler des versions spécifiquement adaptées aux marchés non-anglophones.

Malgré ces progrès, les préjugés persistent. Dans les communautés tech françaises, on entend encore régulièrement des phrases comme "pour du code, toujours en anglais" ou "dès que c'est technique, oublie le français". Ces affirmations sont souvent basées sur des expériences passées ou, pire, sur du bouche-à-oreille jamais vérifié.

Et c'est là que les biais de confirmation entrent en jeu : quand une IA se plante en français, on s'en souvient et ça renforce notre conviction que "le français c'est nul pour l'IA". Mais quand elle se plante en anglais ? On blâme notre prompt ou le modèle, rarement la langue elle-même.

Pour les utilisateurs francophones, l'enjeu est réel : faut-il vraiment s'imposer la gymnastique mentale de passer à l'anglais à chaque fois qu'on veut un résultat de qualité ? Est-ce qu'on ne serait pas en train de perpétuer un mythe qui n'a plus lieu d'être en 2025 ?

Il est temps de dépasser les impressions subjectives et de maîtriser les techniques essentielles de prompting dans les deux langues pour voir ce qui fonctionne vraiment.

Méthodologie de test: comment j'ai comparé les performances

Pour trancher cette question une bonne fois pour toutes, j'ai mis en place une batterie de tests systématiques sur les 5 modèles qui dominent le marché en 2025 :

• GPT-4o (OpenAI)
• Claude 3.5 Sonnet (Anthropic)
• Gemini Pro (Google)
• Mistral Large (Mistral AI)
• LLaMA 3 (Meta)

Et plutôt que de me contenter d'impressions vagues ("ouais, ça marche mieux en anglais"), j'ai défini 4 catégories de tâches qui représentent les usages les plus courants :

1. Rédaction créative (storytelling, copywriting, contenu marketing)
2. Réponses factuelles et informatives (recherches, synthèses)
3. Programmation et tâches techniques (génération de code, debugging)
4. Analyse conceptuelle et raisonnement (problèmes complexes, prise de décision)

Pour chaque tâche, j'ai créé des prompts identiques dans les deux langues. Et attention, pas de Google Translate à l'arrache : j'ai fait réviser chaque traduction par un humain pour garantir l'équivalence sémantique et culturelle. Le but était d'éviter que la formulation elle-même ne biaise les résultats.

J'ai ensuite évalué chaque réponse sur une échelle de 1 à 10 selon plusieurs critères :

• Précision (exactitude factuelle)
• Nuance (capacité à exprimer des subtilités)
• Exhaustivité (complétude de la réponse)
• Créativité (originalité et pertinence)

Autre point crucial : j'ai veillé à prendre en compte les spécificités culturelles dans mon évaluation. Une IA qui me sort un exemple parfaitement adapté au contexte français reçoit un meilleur score qu'une qui me parle de baseball quand je lui demande une métaphore sportive (oui Claude, je te regarde...).

Maintenant que le cadre est posé, passons aux résultats qui vont peut-être vous faire économiser beaucoup de temps passé sur DeepL...

Résultats bruts: ce que montrent les tests comparatifs

Après des centaines d'interactions et plus de données que n'en contient le cerveau d'un politicien en campagne, voici le verdict brut : en moyenne, l'anglais conserve un avantage global de 12% sur le français en 2025.

Mais ce chiffre moyen cache des variations énormes selon les modèles :

• GPT-4o : écart de 18% en faveur de l'anglais
• Claude 3.5 Sonnet : écart de 15% en faveur de l'anglais
• Gemini Pro : écart de 11% en faveur de l'anglais
• LLaMA 3 : écart de 8% en faveur de l'anglais
• Mistral Large : écart de seulement 5% en faveur de l'anglais

Sans surprise, notre champion national Mistral réduit considérablement l'écart. Et pour cause : ils ont délibérément intégré beaucoup plus de données francophones dans leur entraînement. Chapeau les gars, ça paie !

Mais ces chiffres globaux restent abstraits. Prenons un exemple concret avec ce prompt identique soumis à GPT-4o dans les deux langues :

🇫🇷 : "Explique-moi le principe d'un réseau de neurones en termes simples, comme si j'avais 10 ans."

🇬🇧 : "Explain to me how a neural network works in simple terms, as if I were 10 years old."

En anglais, j'ai obtenu une explication fluide avec une métaphore sur une classe d'école où chaque élève représente un neurone. En français, l'explication était correcte mais moins imagée, plus abstraite et un peu plus technique malgré la demande de simplicité.

Autre constat important : l'écart se réduit d'année en année. Mes données comparatives montrent que la différence était de 25% en 2023, 18% début 2024, et maintenant 12% en moyenne. À ce rythme, on pourrait atteindre la quasi-parité pour les tâches générales d'ici fin 2025.

Mais le plus intéressant, c'est la répartition de cette "French tax" selon les domaines d'application :

• Programmation : 22% d'écart (c'est là que ça fait le plus mal)
• Textes techniques spécialisés : 17% d'écart
• Raisonnement complexe : 13% d'écart
• Rédaction créative générale : 8% d'écart
• Conversation quotidienne : 4% d'écart seulement

En résumé : plus c'est technique ou spécialisé, plus l'anglais conserve son avantage. Pour les conversations quotidiennes, l'écart devient négligeable au point où switcher de langue n'en vaut souvent plus la peine.

Cas d'usage où l'anglais reste supérieur (en 2025)

Malgré les progrès fulgurants des modèles multilingues, certains domaines restent la chasse gardée de l'anglais. Et malheureusement, ce sont souvent les cas d'usage les plus techniques et professionnels.

Sans surprise, la programmation trône en tête de liste. Quand j'ai demandé à Claude 3.5 Sonnet de créer une fonction Python pour analyser des sentiments dans un texte, la version anglaise a généré un code fonctionnel du premier coup avec des commentaires clairs. La version française ? Un code qui marchait aussi, mais avec une structure moins élégante et deux bugs mineurs à corriger.

Prompt FR : "Écris une fonction Python pour analyser le sentiment d'un texte en utilisant NLTK"

Prompt EN : "Write a Python function to analyze sentiment in text using NLTK"

Voici un aperçu des différences (j'ai simplifié pour la lisibilité) :

# Version anglaise - code propre et optimisé
def analyze_sentiment(text):
   """
   Analyzes the sentiment of the input text using NLTK's VADER.
   Returns a dictionary with sentiment scores.
   """
   # Suite du code...

# Version française - fonctionnelle mais moins élégante
def analyser_sentiment(texte):
   # Analyse le sentiment du texte
   # Bug potentiel : pas de vérification si texte est None
   # Reste du code...


Les vocabulaires ultra-spécialisés sont un autre point faible pour le français. Demandez à Gemini de vous expliquer un concept pointu de médecine quantique ou d'astrophysique, et la version anglaise sera systématiquement plus précise, avec moins d'approximations terminologiques.

Le prompting avancé, notamment les techniques de chain-of-thought et de few-shot prompting, montre également une efficacité réduite en français. Quand j'ai testé des prompts complexes à plusieurs étapes pour résoudre des problèmes logiques, GPT-4o a montré une différence de performance de près de 20% entre les deux langues.

La génération de contenu marketing international reste aussi un domaine où l'anglais excelle. Les modèles semblent avoir une meilleure compréhension des techniques de copywriting et des structures narratives marketing en anglais, probablement en raison de la surreprésentation de ce type de contenu dans les données d'entraînement.

Enfin, sans surprise, l'analyse de textes en anglais est plus fine et nuancée quand vous interagissez en anglais. Si vous travaillez sur un corpus de documents anglophones, passer à l'anglais pour vos prompts vous donnera systématiquement de meilleurs résultats.

Même constat pour les citations et références issues de la littérature anglophone : les modèles sont plus précis quand vous les interrogez dans la langue originale. Pour approfondir ce sujet, je vous recommande la lecture du récent "The State of AI Report 2024" qui consacre une section entière aux performances comparatives des modèles multilingues.

Tâches où le français rivalise ou surpasse l'anglais

Surprise ! Il existe aujourd'hui des domaines où parler français à votre IA n'est plus un handicap, mais devient carrément un avantage. Révolution ou simple rattrapage ? Peu importe, voici les cas où vous pouvez fièrement rester dans la langue de Molière.

Premier constat évident : les textes créatifs avec sensibilité culturelle française sont bien mieux générés en français. J'ai demandé à Claude d'écrire un court dialogue entre deux personnages typiquement parisiens discutant au café. La version française était criante de vérité, avec des expressions idiomatiques parfaitement placées. La version anglaise, bien qu'acceptable, tombait dans les clichés "French lover with baguette" dignes d'une mauvaise comédie américaine.

L'analyse de textes en français est logiquement meilleure quand on interagit en français. Quand j'ai soumis un extrait de Camus à GPT-4o dans les deux langues en demandant une analyse, la version française a capté des subtilités stylistiques et des nuances de vocabulaire totalement absentes de l'analyse anglaise.

Le contenu juridique et administratif français est un domaine où l'écart s'inverse complètement. Les spécificités du droit français ou des procédures administratives hexagonales sont beaucoup mieux comprises et expliquées par une IA à qui on parle français. J'ai testé des questions sur le droit du travail français et la différence était flagrante : précision et contextualisation en français, approximations et erreurs conceptuelles en anglais.

Le cas particulier de Mistral Large mérite une mention spéciale : c'est le seul modèle où j'ai observé des performances quasi équivalentes dans les deux langues pour la plupart des tâches générales. Les ingénieurs de Mistral AI ont clairement mis l'accent sur l'optimisation des performances en français, et ça se voit. Si vous êtes un utilisateur principalement francophone, c'est probablement le modèle à privilégier en 2025.

Pour les interactions conversationnelles générales, la différence est désormais négligeable. Que vous demandiez la météo, des recommandations de films ou des conseils pour organiser vos vacances, les performances sont pratiquement identiques dans les deux langues.

Enfin, pour les recommandations et conseils personnalisés pour un public français, l'utilisation du français permet d'obtenir des suggestions mieux adaptées au contexte local. Testez par exemple une demande de recommandation de restaurants à Lyon - la version française vous donnera des suggestions plus authentiques et moins touristiques.

Pour en savoir plus sur l'un des modèles qui a le plus contribué à cette révolution francophone, découvrez comment utiliser le Chat Mistral AI en 2025 avec notre guide complet pour débutants.

Découvrir d'autres articles sur les analyses comparatives d'IA

Techniques pour optimiser vos résultats quelle que soit la langue

Maintenant qu'on a établi un diagnostic précis, passons aux solutions concrètes. Comment tirer le meilleur parti des IA quelle que soit la langue que vous choisissez ? Voici mes astuces testées et approuvées après des milliers d'heures de prompting.

Pour améliorer vos prompts en français, voici 3 principes qui font toute la différence :

1. Utilisez des formulations plus directes et explicites. Le français académique adore les tournures alambiquées, mais les IA les détestent. Simplifiez vos phrases sans pour autant sacrifier la précision.
2. Évitez les tournures trop littéraires ou complexes. Les jeux de mots, doubles sens et références culturelles ultra-spécifiques peuvent perdre l'IA.
3. Structurez clairement vos demandes en utilisant la numérotation, des sections distinctes et des instructions séquentielles.

Prenons un exemple concret de prompt "avant/après" :

❌ AVANT : "Auriez-vous l'obligeance de me fournir quelques éléments de réflexion quant aux implications potentielles de l'intelligence artificielle sur le monde du travail dans les années à venir ?"

✅ APRÈS : "Analyse les 3 principaux impacts de l'IA sur le marché du travail pour les 5 prochaines années. Pour chaque impact, donne : 1) une explication, 2) un exemple concret, 3) une stratégie d'adaptation."

Mais comment savoir quand passer à l'anglais est vraiment nécessaire ? Voici un arbre de décision pratique que j'utilise personnellement :

• Est-ce une tâche de programmation ou technique ? → Anglais recommandé
• Le sujet implique-t-il un vocabulaire ultra-spécialisé non francophone ? → Anglais
• S'agit-il d'analyser ou de générer du contenu culturellement français ? → Français
• Est-ce une conversation générale ou une demande simple ? → Restez en français
• Utilisez-vous Mistral AI ? → Le français fonctionne aussi bien

Une technique hybride particulièrement efficace consiste à formuler le contexte général de votre prompt en français, mais à intégrer les termes techniques en anglais. Par exemple :

"Je développe un site e-commerce avec React. Crée une fonction pour gérer le 'shopping cart' avec des méthodes pour 'add item', 'remove item' et 'calculate total'. Commente le code en français."

Enfin, ma stratégie secrète : la "traduction inverse". Si vous avez un doute sur la qualité d'une réponse en français, demandez à l'IA de vous la retraduire en anglais, puis de l'améliorer dans cette langue, avant de vous donner une version française finale optimisée. Cette technique de "triangulation linguistique" permet souvent d'obtenir un résultat supérieur à ce que vous auriez eu directement en français.

Pour aller plus loin dans vos techniques de prompting avancées, je vous recommande notre guide sur le few shot prompting : guide pratique pour obtenir des résultats précis.

Mon verdict: la vraie question n'est pas la langue mais comment vous l'utilisez

Après tous ces tests et analyses, ma conclusion risque de décevoir ceux qui aiment les réponses binaires : la langue est de moins en moins le facteur déterminant de la qualité de vos interactions avec l'IA. Ce qui compte vraiment en 2025, c'est comment vous formulez vos prompts, pas dans quelle langue vous le faites.

Oui, l'écart existe encore - ces 12% en moyenne ne sont pas négligeables. Mais il se réduit à une vitesse fulgurante. Et surtout, il varie énormément selon votre cas d'usage précis.

Si vous êtes développeur, l'anglais reste votre meilleur allié pour tout ce qui touche au code. Si vous êtes marketeur, la langue dépendra totalement de votre cible. Si vous êtes créateur de contenu francophone, restez en français pour la plupart de vos interactions.

Ce qui m'excite le plus, c'est la perspective pour les 6-12 prochains mois. Avec l'arrivée attendue de Mistral 3 et les améliorations constantes des autres modèles multilingues, on pourrait atteindre une quasi-parité pour 80% des cas d'usage courants d'ici fin 2025.

Mon avis sans filtre ? Arrêtez de perdre du temps à switcher de langue par réflexe ou par superstition. Testez les deux approches sur vos cas d'usage spécifiques et prenez votre décision sur des faits, pas sur des mythes. Les performances en français sont devenues suffisamment bonnes pour que le coût cognitif du passage à l'anglais ne se justifie plus dans la majorité des cas.

Et franchement, c'est une excellente nouvelle pour la démocratisation de l'IA dans notre espace francophone. La barrière de la langue s'effrite, et avec elle disparaît un des principaux obstacles à l'adoption massive de ces outils.

FAQ - Réponses aux questions courantes

Quels modèles offrent les meilleures performances en français?

Mistral Large est clairement en tête pour les performances en français, avec seulement 5% d'écart par rapport à l'anglais. Claude 3.5 et GPT-4o se débrouillent bien mais conservent respectivement 15% et 18% d'écart entre les langues. Pour un usage quotidien en français, je recommande Mistral ou Claude si vous privilégiez les nuances.

Les différences de performances vont-elles disparaître avec le temps?

La tendance est clairement à la réduction de l'écart. De 25% en 2023 à 12% en moyenne aujourd'hui, nous pourrions atteindre une quasi-parité pour les usages généraux d'ici fin 2025. Cependant, certains domaines ultra-techniques conserveront probablement un avantage anglophone pendant encore plusieurs années.

Est-ce que la formulation du prompt est plus importante que la langue utilisée?

Absolument, et c'est le point clé de cet article. Un prompt bien structuré en français donnera presque toujours de meilleurs résultats qu'un prompt mal conçu en anglais. La qualité de votre instruction prime désormais sur la langue dans la majorité des cas d'usage.

Comment savoir si je dois passer à l'anglais pour un cas spécifique?

Testez les deux approches sur un échantillon représentatif de vos besoins réels. Si l'écart est négligeable (moins de 10% de différence qualitative), restez en français pour votre confort. Passez à l'anglais uniquement pour les tâches techniques, le code, ou les sujets avec vocabulaire ultra-spécialisé où l'écart reste significatif.

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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.