Comparer les modèles IA : benchmarks 2026 démystifiés
MMLU, HumanEval, GPQA, SWE-bench : à quoi ça sert vraiment. Comparer GPT-5, Claude, Gemini, DeepSeek, Mistral pour TES tâches. 8 leçons.
Cours pratique pour pros francophones qui veulent comparer les modèles IA sans tomber dans le piège du marketing.
Pour managers, tech leads, freelances et pros métier qui veulent : 1) lire un leaderboard sans se faire avoir, 2) tester 2-3 modèles sur leurs vraies tâches, 3) choisir au meilleur ratio coût/qualité, 4) documenter le choix (AI Act).
Ce que tu vas apprendre
- Comprendre pourquoi les benchmarks publics ne suffisent pas
- Lire MMLU, HumanEval, GPQA, SWE-bench sans se faire avoir
- Comparer les top modèles 2026 (GPT-5, Claude, Gemini, DeepSeek, Mistral)
- Repérer saturation, contamination, scaffolding
- Construire ton propre eval avec 20 prompts représentatifs
- Choisir un modèle selon coût, qualité et usage
- Documenter ton choix de modèle (transparence AI Act)
- Construire un plan benchmark personnel signable
After This Course, You Can
What You'll Build
Programme du cours
Questions fréquentes
Score MMLU élevé = meilleur modèle pour moi ?
Non. MMLU est saturé (>89% sur top modèles) et ne reflète pas ton usage réel. Construis ton propre eval. Cours leçon 5 détaille.
Open-weights (DeepSeek, Llama) vraiment compétitifs ?
Oui. DeepSeek R1 = 90.8 sur MMLU (devant Claude Opus). Pour confidentialité ou volume, c'est même souvent meilleur. Cours leçon 4.
Combien de prompts pour un eval interne fiable ?
20-50 prompts représentatifs de ton métier suffisent. Scoring sur 5 par 2 personnes pour réduire le biais. Cours leçon 6 fournit le template.
GPT-5 ou Claude Opus 4.5 pour mon entreprise ?
Ça dépend. Coding → Sonnet 4.5. Raisonnement long → Opus 4.5 ou Gemini Pro. Multilingue → Mistral. Ton eval interne tranche. Cours leçon 7 détaille par usage.
