En bref - Édition 2026
- Llama 4 : 10 millions de tokens — l'équivalent de 15 000 pages
- GPT-5.2 : 400K tokens en entrée, 128K en sortie
- Claude 4.5 : 200K extensible à 1M, avec moins de 5% de dégradation
- Le "Context Rot" est désormais scientifiquement documenté
Marie, directrice d'un cabinet comptable à Lyon, analysait hier un dossier de fusion de 500 pages. En une seule requête. Sans découpage. Ce qui aurait pris une semaine en 2024 s'est fait en 3 minutes. Bienvenue en 2026, où les IA peuvent traiter l'équivalent de 15 000 pages d'un coup.
Comprendre les tokens en 30 secondes
Avant de parler de millions, comprenons l'unité de base : le token.
Une IA ne lit pas des mots. Elle voit des morceaux de texte — comme des pièces de puzzle.
EXEMPLES DE DÉCOUPAGE
Bonjour → 1 token
Transformation → 2 tokens
économie → 2 tokens (l'accent coûte !)
Point crucial : le français coûte 25-30% plus cher que l'anglais. Nos accents consomment des tokens supplémentaires.
L'évolution fulgurante : de 512 à 10 millions
En 2018, BERT de Google ne traitait que 512 tokens. L'équivalent d'un email.
En 2026, Llama 4 ingère 10 millions de tokens. C'est 20 000 fois plus.
CE QUE CES CHIFFRES REPRÉSENTENT
128K
≈ 200 pages
400K
≈ 3 romans
2M
≈ 3 000 pages
10M
≈ 15 000 pages
Le Context Rot : la science derrière les promesses marketing
Voici ce que les communiqués de presse omettent soigneusement.
Les recherches de Chroma Research ont formalisé un phénomène que les praticiens connaissaient : le "Context Rot".
Les conclusions sont sans appel :
- Un modèle "200K tokens" décroche souvent dès 130K
- La chute n'est pas progressive — elle est brutale
- L'IA retient bien le début et la fin, mais oublie le milieu (effet sandwich)
L'exception notable : Claude 4.5
Les benchmarks montrent que Claude 4.5 maintient sa fiabilité avec moins de 5% de dégradation sur toute sa fenêtre de contexte — là où GPT-5.2 perd 35% et les autres modèles jusqu'à 60%.
Comparatif 2026 : quel modèle pour quel usage ?
Pour l'analyse documentaire intensive
Claude 4.5 — 200K extensible à 1M tokens. Fiabilité inégalée sur les longs contextes. Le choix des cabinets d'avocats, experts-comptables et consultants.
Pour les tâches agentiques
GPT-5.2 — 400K entrée / 128K sortie. Raisonnement amélioré et capacités d'agent. Idéal pour automatiser des workflows complexes.
Pour le multimodal (vidéo, audio, images)
Gemini 3 Pro — 1M tokens par défaut (2M disponibles). Traitement natif de la vidéo et de l'audio. Analyse des heures de contenu en une requête.
Pour l'hébergement interne
Llama 4 — 10M tokens, open source. Architecture MoE (Mixture of Experts). Aucune donnée ne quitte vos serveurs.
Ce que ça change concrètement en 2026
Due diligence et M&A
Un dossier de fusion de 500 pages ? Une seule requête. L'IA identifie les clauses à risque, les incohérences, les points de négociation — en 3 minutes au lieu de 3 jours.
Développement logiciel
Soumettre un projet entier — des milliers de fichiers — pour que l'IA comprenne l'architecture avant de modifier quoi que ce soit. Fini les corrections qui cassent le reste du code.
Support client augmenté
L'IA accède à tout l'historique client. Plus de "pouvez-vous répéter votre problème ?" Elle sait que vous avez appelé trois fois le mois dernier pour le même souci.
Formation et onboarding
Un assistant qui maîtrise toute la documentation interne. Chaque nouvel employé dispose d'un expert disponible 24h/24.
Conseils pratiques pour 2026
1. Ne remplissez pas pour remplir
10 millions de tokens disponibles ne signifie pas qu'il faut tout envoyer. Le Context Rot reste réel. Envoyez ce qui est pertinent, pas ce qui est disponible.
2. Structurez intelligemment
Placez les informations cruciales au début et à la fin (effet sandwich). Utilisez des titres clairs. Séparez instructions et données.
3. Surveillez les coûts
COÛT INDICATIF PAR MILLION DE TOKENS (JANVIER 2026)
$0.15
Gemini 3 Flash
$1.50
Claude 4.5
$2.50
GPT-5.2
$5.00
GPT-5.2 Pro
4. Testez avant de déployer
Chaque modèle a son "sweet spot". Testez sur vos données réelles pour trouver la longueur optimale avant le point de décrochage.
Besoin d'aide pour choisir ?
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Ce qu'il faut retenir en 2026
- Les fenêtres de contexte atteignent 10 millions de tokens (Llama 4)
- Le Context Rot est scientifiquement documenté — les chiffres marketing mentent
- Claude 4.5 offre la meilleure fiabilité sur les longs documents
- GPT-5.2 excelle pour les tâches agentiques avec sa sortie de 128K
- Gemini 3 domine le multimodal (vidéo, audio, images)
- Structurez votre contexte et surveillez les coûts
