Le guide du
routage de l’IA par tâche

Prenons une charge hypothétique de 100 000 requêtes par mois. Chaque modèle a un coût par requête différent (déterminé par le prix des tokens). Chaque catégorie de tâches a un modèle optimal différent.

Stratégie A : toujours utiliser Claude Opus. Claude gagne 27,9 % des requêtes de notre benchmark ; pour les 72,1 % restantes, vous payez un tarif premium pour une réponse qui n’est pas la meilleure. Coût mensuel estimé : 1 140 $ (aux tarifs Anthropic du T2 2026 pour des réponses d’environ 500 tokens).

Stratégie B : toujours utiliser ChatGPT. Même constat : il gagne 28,7 % des requêtes, mais vous payez le prix de GPT-5.5 pour les 71,3 % où il n’est pas optimal. Coût mensuel estimé : 980 $.

Stratégie C : routage par tâche. Utilisez le tableau ci-dessus. Pour chaque tâche, c’est le meilleur modèle qui s’exécute. Pour les traitements par lots à gros volume et faibles enjeux, Grok tourne à moitié prix. Coût mensuel estimé : environ 590 $, avec une qualité EN HAUSSE, et non en baisse, dans les catégories où le gagnant par tâche diffère de votre modèle par défaut.

La stratégie de routage coûte environ deux fois moins cher ET donne des réponses mesurablement meilleures dans la plupart des catégories. Si la plupart des équipes ne la pratiquent pas, c’est uniquement parce que choisir manuellement un modèle différent pour chaque requête est fastidieux. La solution : l’automatisation, en laissant un routeur envoyer automatiquement chaque requête au bon modèle.

Si vous travaillez dans un secteur réglementé. Le coût d’une erreur dépasse celui d’une vérification systématique. Utilisez Auto-Verification sur chaque requête, quel que soit le gagnant du routage. Les 2 à 4 secondes de latence supplémentaires ne pèsent rien face au coût d’une hallucination publiée.

Si votre équipe s’est standardisée sur un seul modèle. Le coût du changement peut l’emporter sur le gain de qualité marginal. Dans ce cas, choisissez le modèle qui gagne le plus souvent sur vos tâches les plus courantes et utilisez-le partout. Pour les équipes classiques de travailleurs du savoir, il s’agit généralement de ChatGPT ou de Claude.

Si vous traitez des données personnelles. La localisation des données, la confidentialité et les conditions contractuelles deviennent la contrainte de routage, et non les capacités. Choisissez le modèle dont le traitement des données correspond à votre niveau de conformité.

Si vous optimisez la latence plutôt que la qualité. Grok et Gemini Flash sont les plus rapides. Les modèles les plus puissants (Opus, GPT-5.5 thinking, Gemini Pro) sont plus lents. Pour une expérience utilisateur en temps réel, le modèle optimal en qualité n’est pas forcément optimal en latence.