Marketing publicitaire
Georges Miloradovitch
Chercheur, rédacteur et intervieweur de cas d'utilisation
20 février 2025
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Imaginons que vous faites partie d'une petite équipe, peut-être dans le domaine du marketing numérique, du commerce électronique, du SaaS ou des médias. Votre équipe souhaite automatiser les communications de routine, comme les réponses au service client. Vous avez essayé OpenAI, mais les coûts augmentent et les réponses ne correspondent pas toujours à la voix de votre marque.
DeepSeek se démarque par un raisonnement plus précis et un prix plus léger, comme un partenaire qui fait le travail sans problème. ChatGPT est puissant, mais son prix et sa complexité peuvent faire couler votre budget. C'est là que le premier modèle de raisonnement de DeepSeek entre en jeu : un modèle robuste et abordable, conçu pour être abordable et intelligent.
Ci-dessous, nous vous montrons où le premier modèle de DeepSeek surpasse OpenAI et où il ne le fait pas. Nous vous montrons également comment les tester tous les deux en intégrant les modèles dans vos flux de travail.
Raisonner en IA, c'est comme avoir un partenaire qui peut résoudre un problème avec vous, étape par étape. Le premier modèle de raisonnement de DeepSeek, le R1, gère cela grâce à son approche de chaîne de pensée (CoT). Au lieu de tirer des conclusions hâtives, il pense à voix haute, décomposant des tâches complexes, comme le débogage d'une application SaaS ou l'élaboration de prévisions de ventes de commerce électronique, en morceaux gérables. Cela signifie moins de conjectures et plus de moments « aha ! ».
DeepSeek-R1 s'appuie sur l'apprentissage par renforcement (RL), un peu comme si vous appreniez à un enfant à faire du vélo. Vous le laissez vaciller, s'adapter et finalement apprendre. Contrairement aux modèles d'OpenAI comme ChatGPT 4o, qui s'appuient souvent sur un pré-entraînement massif et peuvent donner l'impression de résoudre votre tâche à la seule force de votre cheval, DeepSeek itère par essais et erreurs pour affiner sa logique.
Il obtient un score de 84 % sur le benchmark MMLU-Pro pour le raisonnement et la connaissance (à égalité avec OpenAI o1 et bien devant o3-mini) et s'attaque aux tâches de codage sur Codeforces avec une note de 2029 - assez proche de celle de 1 de o2061.
DeepSeek-R1 ne se contente pas de calculer des chiffres : il comprend le contexte. Par exemple, votre équipe média a besoin d'un plan de blog sur le thème « Top 10 des tendances mode extraterrestres ». DeepSeek ne se contentera pas de lister des idées génériques. Il utilisera des éléments créatifs (comme « des écharpes en tricot à tentacules ») car il réfléchit au « pourquoi » derrière chaque étape, y compris le type de phrase « Attendez, l'utilisateur veut que je… ».
Dans le même temps, DeepSeek surpasse tous les modèles d'OpenAI dans le benchmark Humanity's Last Exam (HLE), dont le but est de tester la capacité de l'IA à résoudre des problèmes académiques. Avec un taux de réussite de 9.3 %, le modèle est plus performant que o3-mini et o1 qui affichent respectivement 8.7 % et 7.7 %.
Par exemple, Ars Technica examiné ce modèle dans une confrontation avec OpenAI et DeepSeek a remporté une tâche de narration, en créant une histoire d'Abraham Lincoln inventant le basket-ball en 1864.
Voici la réponse de DeepSeek :
Voici ce qu'OpenAI o1 a généré :
Voici comment le premier modèle de Deepseek surpasse OpenAI : sa réponse est une variante fantaisiste et absurde d'une invite absurde. Les auteurs ont adoré la partie sur l'invention d'un sport dans lequel les joueurs ne sautent pas dans les tranchées mais vers la gloire, ainsi que l'idée d'un « 13e amendement » pour protéger les athlètes de la tyrannie du manque d'esprit sportif (quelle que soit sa signification).
Il a également le mérite de mentionner le secrétaire de Lincoln, John Hay, ce que nous n'avons pas fait, et sa célèbre crise d'insomnie qui a apparemment conduit au brevet d'un oreiller pneumatique (quel qu'il soit).
Cela pourrait signifier plusieurs choses :
DeepSeek a ses inconvénients. Par exemple, les deux modèles actuels de DeepSeek ont une vitesse de sortie lente de 28 et 26 jetons par seconde. Il est environ 6 fois plus lent que o1-mini - l'un des modèles les plus rapides d'OpenAI, et deux fois plus lent que ChatGPT 4o. Lorsque vous envoyez une invite, DeepSeek passe beaucoup de temps à réfléchir à une question même simple, c'est pourquoi cela prend autant de temps.
Contrairement au GPT 4o, l'une des options les plus populaires d'OpenAI, ce modèle peut s'autocorriger au cours de sa chaîne de pensée, en repérant ses propres défauts avant vous. Par exemple, DeepSeek peut détecter une erreur dans la logique des mots clés et la corriger tout en générant une réponse, ce qui permet de gagner du temps sur la gestion manuelle.
Dans l'ensemble, c'est idéal pour les petites équipes qui ont besoin de réponses de qualité. Le premier modèle de Deepseek surpasse les modèles OpenAI dans de nombreux cas d'utilisation, mais vous devrez passer plus de temps pour obtenir la réponse. Dans le même temps, le modèle est gratuit via le lanceur officiel, tandis que son API est moins chère.
DeepSeek-R1 est comme un coéquipier capable de fournir des résultats sans le prix élevé. C'est un outil qui pense à vos côtés, bien que lentement. Associez-le à Latenode, et ces réponses intelligentes se transforment en actions instantanées, comme la création d'une réponse automatique à un e-mail ou la rédaction d'un tweet. Cela rendra le travail moins fastidieux et plus efficace.
Les petites équipes sont les premières à ressentir les coûts élevés. Le modèle de raisonnement DeepSeek First Reasoning Model (DeepSeek-R1) offre ici une bouée de sauvetage, surpassant OpenAI en termes d'accessibilité. Son API ne coûte que 0.55 $ par million de jetons d'entrée et 2.19 $ par million de jetons de sortie. C'est un modèle économique pour les équipes de commerce électronique ou SaaS qui automatisent des tâches. Le modèle o1 d'OpenAI, bien que puissant, a un prix plus élevé : 15 $ par million de jetons d'entrée et 60 $ par million de jetons de sortie.
La conception allégée de DeepSeek réduit également les frais de calcul, en utilisant 20 % de puissance en moins qu'OpenAI pour des tâches similaires, selon les tests d'Ars Technica. Pour les spécialistes du marketing numérique qui gèrent des requêtes de contenu publicitaire ou les équipes média qui rédigent du contenu, cette efficacité signifie plus de résultats pour moins d'argent, des résultats de qualité professionnelle sans la pression du portefeuille.
Ce n'est pas seulement une question de chiffres, c'est aussi une question de stratégie. DeepSeek est un compagnon avisé, qui propose un raisonnement expert à des tarifs adaptés aux startups. Associez-le à la magie plug-and-play de Latenode, et les rêves d'automatisation de votre équipe deviennent abordables, précis et carrément inspirants.
Alors, où le premier modèle de raisonnement de DeepSeek (DeepSeek-R1) se situe-t-il par rapport aux options d'OpenAI ? Ce n'est pas vraiment une bataille. Vous devez trouver la bonne option en fonction de vos objectifs. Le raisonnement précis et étape par étape de DeepSeek convient aux tâches exigeant une grande précision, comme les équipes de commerce électronique qui optimisent les stocks ou les spécialistes des médias qui créent du contenu.
OpenAI o1 excelle dans les tâches plus vastes et à enjeux élevés, le surpasse en mathématiques, en calculs et en manipulations de nombres (comme le calcul du nombre d'objets spécifiques dans un fichier), et il est également beaucoup plus rapide. Cependant, DeepSeek R1 bat OpenAI en termes de rentabilité. Par exemple, grâce à une API moins chère, la sortie de DeepSeek est 30 fois moins chère que les réponses du modèle o1.
Pour les spécialistes du marketing numérique qui écrivent des articles SEO, la précision et le faible coût de DeepSeek semblent être un allié de confiance : moins gourmand en ressources, selon Ars Technica, qui utilise 20 % moins de ressources informatiques. C'est idéal pour les budgets serrés.
Alors, quel est votre choix ? DeepSeek semble être un partenaire intelligent mais lent, tandis qu'OpenAI est une option rapide pour des tâches telles que l'analyse de données. Grâce à la tarification flexible de Latenode, vous pouvez combiner les solutions et laisser votre équipe se concentrer sur l'innovation, et non sur les coûts.
DeepSeek n'est pas parfait, et c'est normal : il est humain dans ses erreurs. Par exemple, il peut parfois mal interpréter l'argot de niche ou compliquer les réponses avec trop de métaphores, de comparaisons et d'argot. Pourtant, cette profondeur alimente la créativité, suscitant des textes publicitaires et des articles uniques. C'est un compromis : un potentiel brut avec une courbe d'apprentissage.
Pour les équipes de commerce électronique, cela peut se traduire par des descriptions de produits parfois étranges, comme suggérer des « baskets lumineuses » pour une promotion tendance. Mais DeepSeek apprend vite et s'adapte après seulement 50 exemples. C'est comme un débutant qui trébuche mais grandit, parfait pour les équipes agiles prêtes à s'adapter.
Caractéristiques de DeepSeek:
Les imperfections de DeepSeek ressemblent aux particularités attachantes d'un ami, et non à des facteurs rédhibitoires. Pour les équipes SaaS qui automatisent le support, son état d'esprit de croissance en fait un partenaire fiable au fil du temps.
Latenode agit comme le lien vital qui unifie DeepSeek avec vos outils existants et vous permet de comparer ce modèle avec ChatGPT. Les deux outils sont disponibles dans différentes versions grâce à l'intégration plug-and-play directe, qui ne nécessite aucune connexion API ni informations d'identification de compte, mais propose également une tarification personnalisée.
Pour les équipes de commerce électronique, par exemple, il connecte les descriptions et classifications d'inventaire de DeepSeek à Shopify, synchronisant les données en temps réel.
La force de cette plateforme réside dans sa flexibilité, qui permet aux spécialistes du marketing numérique de lier Google Analytics à DeepSeek R1 ou ChatGPT 4o pour analyser ces données, puis d'envoyer des idées de contenu à Trello. Sans aucun code requis, l'interface de Latenode permet même aux non-techniciens de personnaliser leurs propres outils d'automatisation, ce qui leur fait gagner des heures de travail. C'est comme avoir un coordinateur de confiance pour assurer le bon fonctionnement de tout.
Pour les équipes SaaS qui automatisent l'intégration, Latenode associe le raisonnement et la créativité de DeepSeek dans ses réponses aux nouvelles mises à jour de HubSpot CRM, réduisant ainsi le travail manuel d'accueil des clients lorsqu'ils se présentent. Ou bien, les équipes CS peuvent automatiser le système de support, comme dans notre modèle à propos d'un chatbot qui connecte Intercom, Google Sheets et ChatGPT pour conserver les informations contextuelles et répondre aux nouveaux clients.
Principaux avantages de Latenode:
L'intégration de Latenode transforme DeepSeek et ChatGPT en une véritable centrale pour votre équipe, que vous optimisiez des campagnes de vente au détail ou des calendriers de publication. C'est une solution pratique et chaleureuse qui vous permet de vous concentrer sur les grandes idées, et non sur les problèmes techniques.
L'automatisation peut sembler intimidante, mais DeepSeek éclaire la voie à suivre comme un guide fiable. Ses capacités de raisonnement aident le commerce électronique à prédire les tendances originales, le SaaS à rationaliser le support et les médias à créer des histoires audacieuses. Saviez-vous qu'il a déjà généré un format de mème viral pour une startup, en commençant par un jeu de mots aléatoire sur les chats ?
Cependant, nous vous recommandons de comparer le modèle avec ses concurrents pour voir si le premier modèle de Deepseek surpasse vraiment OpenAI dans votre tâche, ou non. Le talent de ce modèle pour une créativité inattendue, associé à son agilité d'apprentissage, en fait un outil adapté aux petites équipes. Essayez-le pour votre prochain projet sur Latenode ! Votre équipe pourrait découvrir une étincelle à laquelle elle ne s'attendait pas.
Qu'est-ce qui différencie le premier modèle de raisonnement DeepSeek des modèles OpenAI comme ChatGPT ?
Le premier modèle de raisonnement de DeepSeek se distingue par son raisonnement par chaîne de pensée (CoT), qui lui permet de décomposer les problèmes en étapes logiques au lieu de tirer des conclusions hâtives. Contrairement aux modèles d'OpenAI qui s'appuient sur une vaste préformation, DeepSeek apprend de manière dynamique grâce à l'apprentissage par renforcement, en affinant sa logique au fil du temps. Il est particulièrement utile pour les petites équipes qui ont besoin d'une automatisation rentable et précise sans surcharge de calcul excessive.
DeepSeek est-il meilleur qu’OpenAI pour la génération de contenu créatif ?
Oui, dans de nombreux cas ! DeepSeek surpasse les modèles d'OpenAI en matière de créativité contextuelle, ce qui en fait un excellent choix pour les équipes de marketing numérique, de médias et de commerce électronique. Il génère des textes publicitaires uniques, des résumés de blogs et même des récits avec des informations contextuelles approfondies. Cependant, il peut parfois suranalyser les métaphores ou mal interpréter l'argot, ce qui le rend particulièrement adapté aux équipes désireuses d'affiner leurs résultats.
Comment le modèle de raisonnement DeepSeek First se compare-t-il en termes de rentabilité ?
DeepSeek propose une API moins chère qu'OpenAI, ce qui en fait une alternative intéressante pour les équipes soucieuses de leur budget. Son API ne coûte que 0.55 $ par million de jetons d'entrée et 2.19 $ par million de jetons de sortie, tandis que le modèle o1 d'OpenAI coûte 15 $ par million de jetons d'entrée et 60 $ par million de jetons de sortie. Cela signifie que DeepSeek peut être jusqu'à 30 fois moins cher pour les flux de travail automatisés.
Quels sont les inconvénients de DeepSeek par rapport à OpenAI ?
Bien que DeepSeek excelle en matière de raisonnement et de créativité, il est à la traîne en termes de vitesse de traitement. Sa vitesse de sortie de 28 jetons par seconde est nettement inférieure à celle de l'o1-mini d'OpenAI (186 jetons par seconde). Si la vitesse est une priorité, comme pour le support client en temps réel, OpenAI peut être la meilleure option. Cependant, la capacité de DeepSeek à s'autocorriger et à affiner les réponses peut conduire à des résultats de meilleure qualité au fil du temps.
DeepSeek peut-il être intégré à des outils d’automatisation comme Latenode ?
Absolument ! DeepSeek s'intègre parfaitement à Latenode, ce qui permet aux équipes de le connecter à des plateformes de commerce électronique, des systèmes CRM et des outils marketing. Par exemple, il peut synchroniser les descriptions de produits Shopify, générer des rapports SEO ou analyser les données de Google Analytics, le tout sans nécessiter de compétences en codage. Cela en fait un outil d'IA puissant pour les entreprises qui cherchent à automatiser les flux de travail à moindre coût.
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Première demande + Deuxième demande
