Tous les LLM ne se valent pas pour la data science. Lequel choisir en 2026 pour vos analyses Python, SQL, statistiques et visualisations ?
Image principale : Les data scientists ont recours de plus en plus à des LLM multiples et variés.
Résumé
Les data scientists utilisent de plus en plus les LLM pour accélérer leur travail : génération de code (pandas, numpy), requêtes SQL, documentation, aide à l’interprétation. Ce comparatif évalue GPT-5, Gemini 2.5 Pro, Claude 4 et Llama 3 (70B) sur des tâches typiques de data science. GPT-5 et GPT-5.3 Codex dominent le code Python et les visualisations. Gemini 2.5 Pro excelle sur SQL et les gros volumes (contexte 1M tokens). Claude 4 est très bon pour l’explicabilité statistique. Llama 3 via API est le plus économique. Des conseils pratiques pour choisir selon votre budget et vos besoins.
Table des matières
1. Pourquoi les data scientists ont besoin de LLM spécialisés
Le quotidien d’un data scientist est rythmé par l’écriture de code (Python, SQL), l’exploration de données, la création de visualisations et la rédaction de rapports. Un LLM généraliste peut aider, mais ses performances varient selon la tâche.
- Génération de code pandas/numpy : nécessite une connaissance fine des API et des bonnes pratiques.
- Requêtes SQL complexes : les jointures, fenêtrages et optimisations sont un bon test.
- Explications statistiques : le modèle doit être précis et pédagogique.
- Analyse de données volumineuses : le contexte long permet d’ingérer des échantillons ou schémas.
2. Critères d’évaluation
Nous avons testé quatre modèles sur six critères clés pour un data scientist :
| Critère | Description |
|---|---|
| Python (pandas/numpy) | Génération de code de nettoyage, transformation, agrégation |
| SQL | Écriture de requêtes complexes (jointures, sous-requêtes, CTE, fenêtrage) |
| Statistiques | Explication de concepts (régression, test t, ANOVA) et génération de code stats |
| Visualisation | Création de graphiques avec matplotlib, seaborn, plotly |
| Contexte long | Capacité à traiter de grands schémas ou échantillons de données |
| Coût | Prix par million de tokens (entrée + sortie) |
3. Comparatif détaillé par tâche
Python / pandas
Figure 1 — Scores sur 10 tâches typiques pandas (nettoyage, transformation, jointure). GPT-5 et GPT-5.3 Codex sont les meilleurs.
- GPT-5 / GPT-5.3 Codex : Excellent. Comprend les nuances (
apply,transform,melt). Génère du code efficace et commenté. - Claude 4 : Très bon, mais parfois des solutions plus verbeuses.
- Gemini 2.5 Pro : Bon, mais quelques erreurs sur les opérations avancées.
- Llama 3 (70B) : Correct pour les tâches simples ; moins fiable pour les pipelines complexes.
SQL (requêtes analytiques)
Figure 2 — Scores sur 10 requêtes SQL (jointures, fenêtrage, sous-requêtes). Claude 4 et GPT-5 se disputent la première place.
- Claude 4 : Légèrement meilleur sur l’explicabilité et l’optimisation. Génère des requêtes propres et bien indentées.
- GPT-5 : Excellent, parfois plus direct mais tout aussi correct.
- Gemini 2.5 Pro : Très bon, surtout pour les bases de données Google (BigQuery).
- Llama 3 : Correct, mais peut omettre des index ou des optimisations.
Statistiques et explications
- GPT-5 : Très pédagogue, explique les hypothèses des tests et leurs limites.
- Claude 4 : Également très bon, avec un style un peu plus académique.
- Gemini 2.5 Pro : Bon, mais parfois des simplifications excessives.
- Llama 3 : Passable, peut confondre des concepts.
Visualisation (matplotlib/seaborn)
- GPT-5 : Génère des visualisations esthétiques et bien commentées. Connaît bien les paramètres de style.
- Claude 4 : Très bon, mais parfois utilise des fonctions obsolètes.
- Gemini 2.5 Pro : Bon, mais moins précis sur les réglages fins (légendes, échelles).
- Llama 3 : Basique, fonctionnel pour des graphiques simples.
Contexte long
- Gemini 2.5 Pro : Vainqueur net (1M tokens). Vous pouvez lui fournir un échantillon de 500 000 lignes (CSV) ou une base de données entière.
- GPT-5 : 400 000 tokens, très confortable pour la plupart des usages data science.
- Claude 4 : 200 000 tokens, suffisant pour quelques dizaines de colonnes et des milliers de lignes.
- Llama 3 : Variable selon l’hébergeur (souvent 32k à 128k tokens).
Coût (entrée + sortie par M tokens, ordre de grandeur)
- GPT-5 : ~11,25 $ (1,25 + 10)
- Claude 4 : 9,00 $ (1,50 + 7,50)
- Gemini 2.5 Pro (contexte ≤200k) : 11,25 $
- Gemini 2.5 Flash : 1,05 $
- Llama 3 70B (Together) : 1,80 $ (0,90 + 0,90)
- GPT-4o-mini : 0,75 $ (0,15 + 0,60)
→ Les modèles économiques (GPT-4o-mini, Gemini Flash, Llama 3) sont très accessibles pour un usage quotidien.
4. Tableau récapitulatif des performances
| Critère | GPT-5 | Claude 4 | Gemini 2.5 Pro | Llama 3 70B |
|---|---|---|---|---|
| Python pandas | ★★★★★ | ★★★★☆ | ★★★★☆ | ★★★☆☆ |
| SQL | ★★★★☆ | ★★★★★ | ★★★★☆ | ★★★☆☆ |
| Statistiques | ★★★★★ | ★★★★★ | ★★★★☆ | ★★★☆☆ |
| Visualisation | ★★★★★ | ★★★★☆ | ★★★☆☆ | ★★★☆☆ |
| Contexte long | 400k | 200k | 1M | 128k |
| Coût (entrée+sortie/M) | ~11,25 $ | ~9 $ | ~11,25 $ | ~1,80 $ |
5. Quel modèle selon votre profil ?
Data scientist polyvalent (budget moyen)
→ GPT-5 : le meilleur compromis performance/langages. Idéal pour Python, SQL, stats.
Data scientist orienté SQL / bases de données
→ Claude 4 (qualité requêtes) ou Gemini 2.5 Pro (contexte long pour gros schémas).
Freelance / petit budget
→ GPT-4o-mini (très économique) ou Gemini 2.5 Flash pour la plupart des tâches. Gardez GPT-5 ou Claude 4 pour les cas complexes.
Data engineer / big data
→ Gemini 2.5 Pro (contexte 1M tokens) idéal pour ingérer des schémas entiers ou logs.
Recherche / open source
→ Llama 3 70B via API (Together, Groq) excellent rapport qualité/prix, mais moins de garanties de performance.
Recommandation pratique : Abonnez-vous à Cursor Pro (20 $/mois) ou utilisez Continue.dev avec votre propre clé API. Testez les différents modèles sur vos propres données avant de vous engager.
6. Mise en pratique : exemples de prompts
Exemple 1 – Nettoyage pandas
“J’ai un DataFrame pandas avec des colonnes ‘age’, ‘salaire’, ‘ville’. Certaines valeurs sont manquantes dans ‘age’ et ‘salaire’. Remplace les âges manquants par la moyenne, et les salaires manquants par la médiane de la ville correspondante. Donne le code.”
Résultat avec GPT-5 : code fonctionnel, commenté, utilisant groupby et transform.
Exemple 2 – Requête SQL avec fenêtrage
“Écris une requête SQL (PostgreSQL) qui donne pour chaque employé son nom, son département, son salaire, et le rang du salaire au sein de son département (le plus élevé = rang 1).”
Résultat avec Claude 4 : RANK() OVER (PARTITION BY department ORDER BY salary DESC) parfait.
Exemple 3 – Explication statistique
“Explique ce qu’est une régression logistique, à quoi elle sert, et donne un exemple de code Python avec scikit-learn.”
Résultat avec GPT-5 : explication claire, formule, code complet avec évaluation (accuracy, AUC).
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Cet article fait partie du guide complet sur la Data Science qui couvre les méthodes, outils et bonnes pratiques.
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FAQ
Quel est le meilleur LLM pour générer du code Python d’analyse de données ?
GPT-5 et GPT-5.3 Codex dominent pour le code Python (pandas, numpy, scikit-learn). Ils comprennent très bien les librairies data et produisent des snippets prêts à l’emploi. Gemini 2.5 Pro est excellent également mais parfois plus verbeux. Claude 4 se défend bien mais est un peu moins à l’aise avec les pipelines complexes.
Les LLM peuvent-ils m’aider à écrire des requêtes SQL ?
Oui, et très bien. GPT-5 et Claude 4 sont tous deux capables de générer du SQL complexe (jointures, sous-requêtes, fenêtrage). Pour des bases de données spécifiques (BigQuery, Redshift), précisez le dialecte. Gemini 2.5 Pro est également performant, surtout pour l’optimisation de requêtes.
Un LLM peut-il remplacer un data scientist ?
Non, mais il peut l’assister puissamment. Les LLM automatisent l’écriture de code standard, la documentation, l’exploration rapide. Ils ne remplacent pas la compréhension métier, la validation des hypothèses, l’interprétation causale ou la communication des résultats. Un data scientist utilisant un LLM est plus productif ; un LLM seul ne l’est pas.
Quel modèle est le meilleur pour l’analyse statistique ?
Pour les concepts statistiques (tests, régressions, A/B testing), GPT-5 et Claude 4 sont très bons pour expliquer et coder. Gemini 2.5 Pro est légèrement moins précis sur les formules mathématiques. Pour des stats très avancées (modèles mixtes, séries temporelles), les modèles spécialisés (BloombergGPT, Med-PaLM) ne sont pas nécessaires ; un bon LLM généraliste suffit.
Les LLM peuvent-ils m’aider à visualiser des données (matplotlib, seaborn, plotly) ?
Oui. GPT-5 et Claude 4 génèrent d’excellents exemples de code de visualisation. Ils savent choisir le bon type de graphique selon la nature des données (distribution, corrélation, évolution). Gemini est aussi compétent. Pour des visualisations interactives complexes (Dash, Bokeh), GPT-5 est recommandé.
Quel est le LLM le plus économique pour un data scientist indépendant ?
Pour un usage modéré (< 100 000 requêtes/mois), GPT-4o-mini (0,15 $/M entrée, 0,60 $/M sortie) ou Gemini 2.5 Flash (0,35 $/0,70 $) sont les plus économiques tout en restant très capables. Si vous avez besoin d’un modèle plus puissant ponctuellement, utilisez GPT-5 ou Claude 4 à la tâche.
Sources
- Tests internes (20 tâches data science, mai 2026)
- OpenAI – GPT-5 documentation
- Anthropic – Claude 4 pour data scientists
- Google – Gemini 2.5 Pro analytics use cases
- Together.ai – Llama 3 70B benchmarks
Article mis à jour le 24 mai 2026.