Un benchmark LLM est un jeu de tests standardisé permettant de comparer plusieurs modèles sur des tâches identiques. Indispensable pour choisir un modèle, mais à utiliser avec précaution : un benchmark mesure ce qu’il mesure, pas ce dont votre entreprise a besoin.
En pratique
Benchmarks de référence en 2026 :
- MMLU / MMLU-Pro : 57 sujets de culture générale (médecine, droit, math). Score Claude Sonnet 4.5 : ~89 %.
- HumanEval / SWE-Bench : génération de code Python / résolution de bugs réels GitHub.
- GSM8K / MATH : problèmes mathématiques scolaires et compétition.
- HellaSwag / ARC : raisonnement de sens commun.
- MT-Bench / Arena : préférence humaine en chat (Chatbot Arena Elo).
Benchmarks FR-spécifiques 2026 : MMLU-fr, PIAF, GEM-fr — encore peu utilisés mais cruciaux pour évaluer en contexte français.
Pourquoi c’est important pour votre projet IA
- Un benchmark généraliste ne reflète pas votre cas d’usage. Un modèle 92 % MMLU peut être catastrophique sur votre cas RH spécifique.
- Construire votre propre eval set (50 à 200 cas réels de votre métier) est plus utile que tous les benchmarks publics.
- Risque de “benchmark contamination” : certains modèles ont vu les questions pendant l’entraînement, surestimant leur score.
Liens utiles
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- Audit IA Kezify — construire un eval set spécifique à votre métier.
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#benchmark#MMLU#HumanEval#évaluation