le comparatif entre les meilleurs LLM du moment

Aujourd’hui, on entend de plus en plus souvent parler LLM (Grands modèles de langage), ou grands modèles de langage. Ce sont les systèmes d’intelligence artificielle qui sont à la base du fonctionnement des chatbots que nous utilisons au quotidien pour les raisons les plus variées : de ChatGPT à Gemini, en passant par Claude, DeepSeek, Grok, etc. Chaque LLM a ses particularités et caractéristiques : cela dépend de la manière dont il a été formé et du but pour lequel il a été conçu. C’est pourquoi, avant de nous tourner vers un LLM, nous devons nous demander s’il est le plus adapté à l’objectif que nous souhaitons atteindre. Dans cette étude, nous avons réalisé une sélection des meilleurs LLM du moment et, sur la base des référentiels disponibles, nous les avons organisés en fonction du type d’activité le plus adapté aux caractéristiques de chacun.

Les modèles plus avancés ont tendance à se comporter de la même manière dans les tâches générales, mais des différences significatives n’apparaissent que lorsque nous les analysons. référence ciblé, c’est-à-dire tests standardisés conçu pour mesurer des compétences spécifiques telles que le raisonnement, la programmation ou les connaissances scientifiques. Un indice de référence est, par essence, un essai comparatif ce qui permet d’évaluer objectivement les capacités d’un système. Aujourd’hui, ces tests sont devenus beaucoup plus sophistiqués que par le passé, car les plus simples sont « saturés » : les modèles ont obtenu des scores si élevés qu’ils sont de peu d’utilité pour distinguer les performances réelles. Pour cette raison, le panorama actuel s’appuie sur des batteries de tests diversifiées et plus difficiles, conçues pour éviter des phénomènes tels que la contamination des données, c’est-à-dire le risque qu’un modèle ait déjà « vu » les réponses lors de l’entraînement. Il ne s’agit pas de tests fiables au sens absolu, mais ils représentent certainement un excellent étalon pour mesurer les capacités des différents LLM. Dans ce contexte, pour comprendre quel LLM utiliser, il faut pensez aux cas d’utilisation. Dans cette étude, nous en analyserons trois : les recherche universitaire/scientifiqueil développement de logiciels et le raisonnement complexe. Des activités qui nécessitent des compétences différentes et donc des modèles différents.

Recherche académique/scientifique

Quand on travaille sur le terrain académique ou scientifiquela priorité est la fiabilité des réponses et la capacité à gérer des questions de niveau avancé sans encourir d’erreurs plausibles mais fausses, les soi-disant « hallucinations ». C’est là que les critères tels que ceux-ci entrent en jeu Diamant GPQA (Questions et réponses à l’épreuve de Google pour les diplômés), un test conçu avec des questions avancées de physique, de chimie et de biologie de niveau collégial. Les questions sont posées de manière à être « Google-proof », donc avec des réponses qui nécessitent plus qu’une simple recherche sur Google pour les trouver.

Les données montrent que des modèles comme Gémeaux 3.1 Pro de Google DeepMind atteignent des performances très élevées, atteignant une précision moyenne de 94% de précision, tandis que GPT-5.4 d’OpenAI e Claude Opus 4.6 d’Anthropic suivent de près avec des scores de précision qui, respectivement, sont de 93% Et 91% à une courte distance. Ce type de résultat indique une forte capacité de synthèse et de compréhension approfondie, rendant ces systèmes particulièrement adaptés à la revue de la littérature ou à la construction d’analyses scientifiques structurées.

Programmation et développement de logiciels

Dans le domaine de programmation de logiciels la conversation change radicalement. En effet, les modèles ne doivent pas « simplement » générer du code : ils doivent comprendre des projets logiciels entiers, naviguer entre différents fichiers et proposer des modifications opérationnelles. Parmi les benchmarks les plus pertinents dans ce domaine, on trouve celui appelé Banc SWE Vérifiésimule des problèmes réels extraits des référentiels GitHub. Pour aller plus en détail, le benchmark comprend 2 294 cas basés sur des problèmes réels rencontrés par les développeurs sur GitHub, collectés à partir de 12 des projets les plus populaires écrits en Python. En pratique, les modèles sont invités à analyser l’intégralité d’un projet logiciel, à comprendre la description d’une erreur ou d’une fonctionnalité à corriger et à proposer une modification du code pour la résoudre. Il s’agit d’un test bien plus complexe que la simple écriture de fonctions : les modèles doivent naviguer dans des projets complexes, comprendre comment les différents fichiers sont connectés les uns aux autres et produire des modifications qui s’intègrent correctement au code existant. Les solutions sont ensuite automatiquement testées pour vérifier qu’elles fonctionnent réellement et n’introduisent pas de nouvelles erreurs.

Dans cet essai Claude Opus 4.5 (raisonnement élevé) apparaît comme le leader incontesté avec un score de 76,8%grâce à sa capacité à intervenir sur des bases de code complexes. En deuxième position on se retrouve à égalité Gemini 3 Flash (raisonnement élevé) Et MiniMax M2.5 par MiniMaxAI avec un score de 75,8%. Il apparaît cependant en troisième position Claude Opus 4.6.

Raisonnement complexe

Si nous sommes intéressés par raisonnement complexenous entrons dans le domaine de ce qu’on appelle « Système 2 »une façon de penser décrite par Daniel Kahnemancaractérisé par des processus lents, analytiques, logiques et énergivores. Un référentiel de référence dans ce domaine est Arène des chatbotsgéré par LMSYS. Il se distingue par sa méthodologie totalement innovante. Au lieu de mesurer les capacités de l’intelligence artificielle sur des tests standards et préétablis, elle exploite directement les avis des gens au travers de tests « aveugles ». En effet, les utilisateurs discutent simultanément avec deux modèles sans connaître leur identité et choisissent celui qui a fourni la meilleure réponse. Ayant accumulé plus de 5 millions de votes, cette méthode permet de calculer le Bookmakersqui offrent une estimation très fiable de l’efficacité de l’IA au quotidien. Le système Elo, initialement conçu pour les échecs, génère des classements constants et faciles à lire : une note élevée signifie simplement que ce modèle gagne régulièrement des duels directs selon l’opinion du public. On obtient ainsi une évaluation complète à 360 degrés, qui prend en compte l’utilité, la précision, la clarté et l’agrément d’utilisation, autant d’éléments fondamentaux que les tests sectoriels traditionnels peinent à détecter.

Au moment de la rédaction de cet article, les modèles qui ont obtenu les meilleurs résultats en raisonnement complexe sont Gémeaux 3.1-Pro (avec 1505 points Elo), Claude Opus 4.6 Penser (avec 1503 Points Elo) e Grok-4.20 (avec 1496 points Elo).

Récapitulatif des meilleurs LLM