Comment évalue-t-on l’IA ? Voici 10 benchmarks essentiels (et leurs limites)

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👉 TL;DR : L’évaluation des IA s’appuie sur des benchmarks, des tests standardisés, la plupart du temps publics et indépendants, qui mesurent des compétences spécifiques (compréhension, code, éthique). Ces examens, comme MMLU ou SWE-bench, sont essentiels pour comparer les modèles, mais ils sont limités notamment par la saturation et le risque de contamination, ou encore un manque d’honnêteté plus ou moins grand de la part des entreprises développeuses d’IA. D’ailleurs, ces grandes entreprises créent leurs propres tests pour rester à la pointe, mais sont-ils réellement objectifs ?

Les annonces sur les nouveaux modèles d’intelligence artificielle comme GPT-5 ou Grok 4 se multiplient, avec des promesses de performances toujours plus impressionnantes. Mais en tant que spécialistes de l’IA chez LabSense, nous savons que ces chiffres ne sont qu’une partie de l’histoire. Pour vraiment comprendre la puissance d’un modèle et ce qui le différencie de ses concurrents, il faut se plonger dans le monde des benchmarks IA. Ces tests standardisés ne sont pas de simples classements ; ils évaluent des compétences précises, du raisonnement académique mesuré par le MMLU à la génération de code testée par HumanEval. Mais comment ces outils nous aident-ils à identifier les forces et les faiblesses d’une IA et à nous assurer qu’elle réponde aux exigences du monde réel ? LabSense vous dit tout ce qu’il faut savoir !

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Les benchmarks IA aux fondations de l’intelligence artificielle

Pour comprendre où en est l’IA aujourd’hui, il faut commencer par les tests qui mesurent ses compétences de base, de la compréhension du langage à la génération de code. Ces benchmarks constituent la première étape pour évaluer un modèle.

1. GLUE & SuperGLUE : les piliers de la compréhension linguistique 🗣️

Premièrement, le General Language Understanding Evaluation (GLUE) est l’un des premiers benchmarks majeurs. Il teste la capacité des modèles à comprendre le langage à travers des tâches simples comme l’analyse de sentiment ou la détection de la similarité entre deux phrases. Sa version améliorée, SuperGLUE, propose aussi des exercices plus complexes, comme la résolution de coréférences.

• Ce qu’ils mesurent : La compréhension sémantique et la cohérence.
• Leur limite : Les modèles modernes atteignent désormais des scores proches de 100 %, rendant ces benchmarks moins pertinents pour différencier les meilleurs modèles.

2. MMLU : la culture générale de l’IA 🎓

De son côté, le benchmark MMLU (Measuring Massive Multitask Language Understanding) est devenu une référence. Il contient plus de 16 000 questions à choix multiples réparties sur 57 matières, du droit à l’histoire, en passant par les mathématiques et aussi la physique. C’est le test par excellence de la connaissance générale et du raisonnement académique.

• Ce qu’il mesure : La connaissance générale et la capacité à raisonner sur des sujets très variés.
• Sa limite : Certaines questions peuvent avoir fuité et se retrouver dans les jeux de données d’entraînement des modèles (phénomène de « contamination »).

3. AIME 2025 : l’examen de mathématiques de haut niveau 🔢

Initialement une compétition de mathématiques de haut niveau, le concours AIME est désormais utilisé comme un benchmark. Les questions, très difficiles, n’acceptent qu’une réponse entière, sans crédit partiel. Les meilleurs modèles ont récemment atteint des scores impressionnants sur ce test.

• Ce qu’il mesure : La capacité de raisonnement et de calcul sur des problèmes mathématiques complexes.
• Sa limite : Très spécifique aux mathématiques et risque de contamination des données.

4. HumanEval : l’épreuve de la programmation 💻

Pour évaluer la capacité d’une IA à générer du code, on utilise souvent le benchmark HumanEval. Il propose notamment des problèmes de programmation concrets, et les solutions générées par le modèle sont automatiquement testées pour vérifier leur bon fonctionnement.

• Ce qu’il mesure : La capacité à écrire du code fonctionnel et à résoudre des problèmes de logique de programmation.
• Sa limite : Il se concentre sur des fonctions isolées et ne reflète pas la complexité de la gestion d’un projet logiciel complet.

5. BIG-bench : le test de la créativité 💡

Plus de 200 tâches très diversifiées composent le benchmark BIG-bench (Beyond the Imitation Game). On y trouve par exemple des énigmes, des jeux de mots, des problèmes de créativité ou des tests de raisonnement. Il est conçu pour évaluer des compétences qui vont au-delà des tâches linguistiques classiques.

• Ce qu’il mesure : Le raisonnement, la créativité et la résolution de casse-têtes.
• Sa limite : Sa grande diversité rend l’analyse des résultats complexe et ne permet pas d’identifier facilement les forces précises du modèle.

Les défis modernes de l’évaluation pour les benchmarks IA

Avec l’évolution des modèles, les tests doivent également devenir plus sophistiqués. Cette section aborde les benchmarks qui évaluent des aspects critiques et complexes, du raisonnement à l’éthique.

6. TruthfulQA & BBQ : le détecteur de mensonges et de biais ⚖️

Ces benchmarks s’attaquent à des problèmes fondamentaux : la véracité et les biais. TruthfulQA teste la capacité d’un modèle à ne pas donner de fausses informations, même face à des questions trompeuses. BBQ (Bias Benchmark for QA) évalue les préjugés et les stéréotypes dans les réponses aux questions sensibles.

• Ce qu’ils mesurent : L’honnêteté et l’équité des réponses.
• Leur limite : Ces datasets sont souvent de petite taille, et les biais testés ne couvrent pas l’ensemble des préjugés existants.

7. Humanity’s Last Exam : le test ultime de la connaissance 🤯

Ce benchmark récent est conçu pour être si difficile que même les modèles les plus performants y échouent. Chaque question est validée par des experts et n’est ensuite ajoutée au test que si les IA n’arrivent pas à la résoudre. C’est l’un des rares tests qui n’est pas encore saturé.

• Ce qu’il mesure : La capacité à résoudre des problèmes inédits et complexes, non vus à l’entraînement.
• Sa limite : Le nombre de questions est encore limité.

8. ARB (Advanced Reasoning Benchmark) : le champion du raisonnement avancé 🧠

Spécialisé dans le raisonnement avancé, l’ARB se concentre davantage sur des domaines très exigeants comme la physique, le droit ou la biologie. Les meilleurs modèles obtiennent toujours des scores inférieurs à 50 % sur ce test, preuve de sa grande difficulté.

• Ce qu’il mesure : La capacité à faire des déductions complexes sur des sujets pointus.
• Sa limite : Sa forte spécialisation le rend moins représentatif de l’usage général d’une IA.

9. SWE-bench : l’ingénieur logiciel à l’épreuve 🛠️

Contrairement à HumanEval, le SWE-bench met l’IA face à de vrais défis de développement logiciel. Les modèles doivent résoudre des bugs réels ou implémenter de nouvelles fonctionnalités à partir de dépôts GitHub existants. C’est en fait un test de la capacité d’un modèle à agir comme un véritable assistant de codage.

• Ce qu’il mesure : Les compétences en ingénierie logicielle dans des conditions réelles.
• Sa limite : Sa complexité technique et le coût important en ressources de calcul le rendent difficile à utiliser.

10. HELM : l’évaluation holistique, la vision à 360° 🔭

Le Holistic Evaluation of Language Models (HELM) propose une approche différente. Au lieu de donner un score unique, il évalue les modèles sur plusieurs dimensions : précision, robustesse, équité, biais, toxicité, efficacité… Il offre ainsi une vision beaucoup plus complète des forces et faiblesses d’un modèle.

• Ce qu’il mesure : Une performance complète sur plusieurs critères.
• Sa limite : Gourmand en ressources et difficile à mettre en œuvre.

Pourquoi un score ne suffit pas ? Les limites des benchmarks IA

Les dix benchmarks mentionnés dans l’article sont publics et indépendants. Ils ont été créés et sont encore la propriété d’instituts de recherche, d’universités ou de communautés scientifiques, et non d’entreprises qui développent les modèles de langage telles que OpenAI ou encore Google. C’est d’ailleurs ce qui fait leur valeur et leur rôle de référence. Ils permettent ainsi de comparer les modèles de différentes entreprises sur une base commune, transparente et accessible à tous.

Cependant, il est important de noter que même s’ils sont publics, ils ne sont pas totalement à l’abri. Malgré leur utilité, les benchmarks ne sont pas parfaits. Ils souffrent en effet de plusieurs faiblesses qui obligent les chercheurs à constamment développer de nouvelles approches.

Saturation, contamination… Qu’est-ce que c’est ?

Les modèles de langage progressent si vite qu’ils atteignent rapidement les scores maximaux sur les évaluations IA existants. Quand un modèle « casse » un test, il devient inutile pour évaluer les prochains modèles. S’ajoute à cela le risque de contamination : si un benchmark a été utilisé pour l’entraînement d’un modèle, ce dernier ne mesure plus une compétence, mais une simple mémorisation.

Le manque d’une évaluation holistique

En outre, chaque benchmark mesure une facette spécifique d’un modèle : le code, le raisonnement, le biais, la connaissance… Aucun ne donne à lui seul une vision complète. C’est pour cette raison qu’un benchmark comme HELM (Holistic Evaluation of Language Models) a été créé. Il évalue ainsi les modèles sur plusieurs dimensions à la fois, comme la précision, la robustesse, la toxicité et l’équité, pour une vue d’ensemble plus complète.

La diversité et les langues dans les benchmarks IA

Beaucoup de benchmarks sont également uniquement centrés sur l’anglais ou ne couvrent pas l’ensemble des langues ou des cultures. Cela rend alors difficile l’évaluation des modèles dans d’autres langues et peut conduire à une vision partielle de leurs capacités.

L’honnêteté des entreprises testeuses

Optimisation pour les évaluations IA

Les entreprises peuvent entraîner leurs modèles de manière spécifique pour exceller sur un benchmark donné, plutôt que de développer une capacité générale. C’est le phénomène de la « loi de Goodhart¹ » : quand une mesure devient un objectif, elle cesse d’être une bonne mesure. Par exemple, un modèle peut être très bon sur HumanEval en écrivant des fonctions courtes, mais ne pas être capable de gérer un projet de code plus large comme le teste SWE-bench.

Divulgation sélective

Les entreprises publient régulièrement les résultats qui les avantagent le plus, en omettant ceux où leurs modèles sont moins performants. C’est une stratégie de communication courante mais qui ne reflète pas une évaluation complète et objective du modèle.

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La conclusion de LabSense sur les benchmarks IA

Ainsi, il n’existe pas de « benchmark unique » capable de juger seul de la véritable intelligence d’une IA. Chaque test, qu’il s’agisse de la compréhension basique évaluée par GLUE ou du raisonnement complexe de Humanity’s Last Exam, éclaire alors une facette différente des capacités d’un modèle. La performance d’une IA se mesure donc à sa capacité à exceller sur l’ensemble de ces épreuves. C’est en combinant les scores de benchmarks IA comme le MMLU et le SWE-bench que les utilisateurs peuvent obtenir une vision nuancée et plus juste de la performance d’un modèle, les entreprises étant en effet parfois tentées de se référer uniquement à leurs évaluations internes ou d’entraîner leurs modèles pour réussir un ou plusieurs benchmarks IA.

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1. Formulée pour la première fois en 1975, la loi de Goodhart est un principe qui stipule que lorsqu’une mesure devient un objectif, elle cesse d’être une bonne mesure. En d’autres termes, dès que vous utilisez un indicateur pour juger la performance de quelqu’un ou de quelque chose, cet indicateur se déforme et perd de sa fiabilité. Les gens ou les systèmes s’efforcent alors d’optimiser le chiffre mesuré plutôt que l’objectif réel qu’il était censé représenter. ↩︎