L'avenir des grands modèles linguistiques

Découvrez l’avenir des grands modèles linguistiques en explorant des approches prometteuses, comme l’auto-entraînement, la vérification des faits et l’expertise parcimonieuse, qui pourraient remédier aux limites des LLM.

Comparaison du taux de réussite des LLM

Claude Sonnet 4.6 a dominé le benchmark avec un score global de 0.748, les variantes de base et de réflexion étant à égalité jusqu’à la troisième décimale. Claude Opus 4.8 (0.702), Opus 4.6 base (0.706) et Opus 4.6 réflexion (0.729) suivent, offrant à Anthropic les cinq premières positions. Le premier modèle non-Anthropic a été Gemini 3.5 Flash, en mode réflexion à 0.625. Les variantes GPT se regroupent entre 0.57 et 0.60, des scores backend plus solides étant contrebalancés par une instabilité frontend. Voir plus dans notre article sur le benchmark.

Méthodologie du benchmark LLM

Nous avons évalué les principaux grands modèles linguistiques sur 10 tâches de développement logiciel à l’aide d’un harnais CLI agentique. Chaque modèle a été exécuté 3 fois par tâche (30 échantillons par modèle, 270 cellules de validation par itération) afin de stabiliser les scores et de mesurer la variance par cellule. Tous les modèles ont été utilisés via OpenRouter dans des conditions identiques : même harnais, mêmes instructions de tâche, même environnement matériel.

Modèles testés

Le benchmark couvre les modèles disponibles via l’API à partir de juin 2026. Toutes les variantes listées ci-dessous ont été testées indépendamment :

• Claude Sonnet 4.6 (base et réflexion)
• Claude Opus 4.8
• Claude Opus 4.6 (base et réflexion)
• Claude Opus 4.7
• Gemini 3.5 Flash (base et réflexion)
• GPT 5.5 (réflexion)
• GPT 5.4 Mini
• GPT 5.3 Codex
• MiniMax M3
• Grok 4.3
• Qwen 3.6 Plus (base et réflexion)
• GLM 5.1 (base et réflexion)
• Deepseek V4 Pro (base et réflexion)

Environnement de test

Chaque agent et chaque tâche commence dans un environnement propre. Les instructions de tâche sont fournies dans un fichier TASK.md. Un watchdog à pulsations de 20 minutes surveille chaque exécution. Nous enregistrons les codes de sortie, le temps d’exécution, la création de fichiers backend et frontend et l’utilisation de tokens en temps réel, répartie entre les catégories d’entrée, de sortie et de cache.

Les tâches vont des systèmes de réservation aux tableaux de bord interactifs. Toutes nécessitent une gestion de projet multi-fichiers et un livrable full-stack fonctionnel.

Évaluation

Validation backend : Les projets générés sont déployés dans des environnements isolés et testés par rapport à un contrat YAML canonique couvrant les scénarios de parcours nominal, la gestion des erreurs (400/403/409) et la cohérence des données. Deux modes sont utilisés :

• Mode adaptatif valide la fonctionnalité même lorsque les noms de routes diffèrent de la spécification
• Mode strict exige le respect exact du contrat (routes, codes de statut, champs de réponse)

Score backend par cellule : backend_overall = has_backend × (0.7 × adaptive_pass_rate + 0.3 × strict_pass_rate)

Validation de l’interface utilisateur : L’automatisation du navigateur simule des parcours utilisateur réels, notamment les vérifications préliminaires, le rendu, la soumission de la connexion et le comportement post-connexion. Huit étapes sont réparties en deux groupes :

• Étapes d’infrastructure (vérification préliminaire du backend, rendu frontend, formulaire de connexion visible, soumission de la connexion, connexion 2xx, aucune panne d’exécution)
• Étapes de comportement (signal d’authentification post-connexion, signal de comportement post-connexion)

Score d’interface utilisateur par cellule : ui_score = (behavior_passed / (behavior_passed + behavior_failed)) × (infra_passed / infra_total)

Les étapes de comportement bloquées sont exclues du dénominateur du comportement afin qu’une cellule ne soit pas doublement pénalisée lorsque l’application ne se charge pas.

Score final : Final Score = (0.7 × backend_overall) + (0.3 × ui_score)

Le backend est davantage pondéré car les défaillances logiques au niveau de l’API invalident généralement tout succès frontend.

Mesure des coûts

Le coût par cellule est calculé à partir de l’utilisation de tokens extraite de la réponse de l’LLM API. Les tokens d’entrée en cache sont soustraits du total des tokens d’entrée pour obtenir l’entrée effective (uniquement les tokens nouvellement traités). Les tokens de sortie ne sont jamais mis en cache et restent inchangés. Les tarifs par token proviennent de la tarification LLM au moment des tests.

Limites

• Périmètre des tâches : Les 10 tâches consistent toutes en la construction d’applications web full-stack. Le benchmark ne couvre pas les tâches de raisonnement pur, la résolution de problèmes scientifiques, la synthèse de textes ni les charges de travail spécifiques à un domaine (juridique, médical, financier). Les scores reflètent spécifiquement la capacité de codage agentique.
• Accès via API uniquement : Tous les modèles ont été testés via l’API. Des déploiements locaux ou sur site des mêmes modèles peuvent produire des résultats différents selon la quantification, le matériel et la configuration d’inférence.
• Photographie à un instant donné : Les versions des modèles évoluent. Les résultats reflètent la version de l’API active au moment des tests. Une mise à jour du modèle peut faire évoluer les scores à la hausse ou à la baisse sans préavis du fournisseur.
• Style d’appel d’outils : Les modèles diffèrent dans la manière dont ils structurent les écritures et modifications de fichiers (par exemple, d’OpenAI apply_patch regroupe un diff complet du fichier en un seul appel ; les modèles Anthropic écrivent et rééditent au cours de plusieurs appels). Le nombre d’appels d’outils n’est pas un proxy direct de la qualité.
• Harnais unique : Tous les tests ont utilisé Opencode comme harnais agentique. Un harnais différent pourrait produire des classements relatifs différents, en particulier pour les modèles dont le comportement par défaut est ajusté à des modèles d’utilisation d’outils spécifiques.

Tendances futures des grands modèles linguistiques

1- Vérification des faits en temps réel avec des données en direct

Les LLM accèdent à des sources externes au cours des conversations au lieu de dépendre uniquement des données d’entraînement. Le modèle interroge des bases de données externes, récupère des informations actuelles et fournit des citations.

Limite : Il commet encore des erreurs. Les citations ne garantissent pas l’exactitude ; les modèles citent parfois des sources de manière incorrecte ou interprètent mal le contenu cité.

Microsoft Copilot : Intègre GPT-5.4 Thinking avec des données Internet en direct, en introduisant les modes « Quick Response » et « Think Deeper » pour un raisonnement adapté selon les types de tâches.¹ L’agent Researcher combine GPT pour la recherche initiale avec Claude d’Anthropic qui examine les résultats pour en vérifier l’exactitude et la qualité des citations, avant de livrer une amélioration de 13,8 % sur le benchmark de recherche approfondie DRACO par rapport aux systèmes autonomes.²

• ChatGPT : Recherche sur le web lorsqu’on l’interroge sur des événements récents. Cite des sources dans ses réponses.
• Perplexity : Conçu spécifiquement pour la recherche avec citations. Chaque réponse inclut des liens vers les sources.

2- Données d’entraînement synthétiques

Les modèles génèrent leurs propres datasets d’entraînement au lieu de nécessiter des données annotées par des humains.

Le modèle auto-améliorant de Google (recherche de 2023) :

• Le modèle crée des questions
• Sélectionne des réponses
• Se fine-tune lui-même sur les données générées

Performance améliorée : 74,2 % à 82,1 % sur les problèmes mathématiques GSM8K, 78,2 % à 83,0 % sur la compréhension de lecture DROP.

OpenAI, Anthropic et Google utilisent tous des données synthétiques pour compléter les datasets annotés par des humains. Cela réduit les coûts d’annotation des données, mais introduit de nouveaux risques de biais ; les modèles peuvent amplifier leurs propres erreurs.

Source : « Les grands modèles linguistiques peuvent s’auto-améliorer »

Une enquête de mars 2026 a révélé que 76 % des chercheurs en IA estiment que les gains issus de l’augmentation de la puissance de calcul et des données ont atteint un plateau, les grands laboratoires signalant des rendements décroissants malgré des investissements massifs. Cette conclusion suggère que le prochain bond des capacités des LLM viendra plus probablement d’innovations architecturales, telles qu’une meilleure efficacité d’entraînement, des architectures parcimonieuses ou des améliorations du raisonnement, plutôt que de la simple poursuite du passage à l’échelle des approches existantes.³

3- Modèles experts parcimonieux (mixture d’experts)

Au lieu d’activer l’ensemble du réseau neuronal pour chaque entrée, seul un sous-ensemble pertinent de paramètres est activé, selon la tâche. Le modèle achemine l’entrée vers des « experts » spécialisés au sein du réseau. Seuls les experts activés traitent la requête.

Exemples concrets :

• Llama 4 Scout : 109B paramètres au total, 17B actifs par token. L’architecture Mixture of Experts (MoE) offre une fenêtre de contexte de 10M tokens sur un seul H100 GPU.
• Mistral Devstral 2 : Conçu spécifiquement pour les tâches d’ingénierie logicielle. 123B paramètres, fenêtre de contexte de 256K tokens. Atteint 72,2 % sur SWE-bench Verified, ce qui en fait le modèle de codage open-weight de référence. Une variante plus petite, Devstral Small 2 (24B paramètres), fonctionne localement sur du matériel grand public sous la licence Apache 2.0.⁴
• Dans notre benchmark A-CODE-LLM, les variantes de base et de réflexion de DeepSeek V4 Pro ont obtenu un score global inférieur à 0.45, avec des temps d’exécution dépassant 1 700 secondes par tâche. La capacité de codage agentique du modèle est en retrait par rapport à ses solides performances sur des benchmarks en requête unique, ce qui reflète probablement une maturité d’utilisation d’outils moindre que celle des modèles de pointe Anthropic et Google à ce stade.

4- Intégration aux flux de travail d’entreprise

Les LLM sont directement intégrés aux processus métier au lieu d’être utilisés comme des outils autonomes.

Exemples concrets :

• Salesforce Agentforce (anciennement Einstein Copilot) : Intègre les LLM aux opérations CRM. Répond aux demandes des clients, génère du contenu et exécute des actions dans Salesforce, en s’appuyant sur les données et métadonnées CRM de l’organisation via l’Einstein Trust Layer.⁵
• Microsoft 365 Copilot : Intégré dans Word, Excel, PowerPoint et Outlook. Rédige des documents, analyse des feuilles de calcul, génère des présentations et résume des fils d’e-mails, en s’appuyant sur les données de l’entreprise via Microsoft Graph pour ancrer les réponses dans le contexte organisationnel.⁶ L’agent Researcher utilise une architecture multi-modèles dans laquelle GPT gère la recherche initiale et Claude examine les résultats avant leur livraison, ce qui constitue le premier déploiement commercial confirmé de fournisseurs d’IA concurrents au sein d’un même produit d’entreprise.
• Anthropic Claude for Enterprise : La séparation de la mémoire par projet maintient des contextes de travail distincts entre les équipes. Claude Opus 4.6 a introduit les équipes d’agents, permettant à plusieurs agents Claude de diviser des tâches plus importantes en flux de travail parallèles, chacun prenant en charge un segment et se coordonnant avec les autres simultanément. La même version a intégré Claude directement dans PowerPoint en tant que panneau latéral natif (aperçu de recherche), permettant de créer et de modifier des présentations dans l’application sans transfert de fichiers.⁷

5- LLM hybrides dotés de capacités multimodales

Les grands modèles multimodaux intègrent plusieurs types de données, comme le texte, les images et l’audio, ce qui leur permet de comprendre et de générer du contenu sur différents types de médias.

• Dans notre benchmark A-CODE-LLM, GPT 5.5 thinking a obtenu 0.597 avec un temps moyen d’exécution de 276 secondes, le modèle plus rapide au-dessus de 0.50 en termes de temps. Le coût par cellule de l’API était de $0,41 à $0,45 pour les mini-variantes, soit environ un tiers du coût de Claude Sonnet 4.6 pour des plages de scores similaires.
• Gemini 2.5 Pro : Gère nativement le texte, l’audio, les images, la vidéo et des dépôts de code entiers dans une fenêtre de contexte de 1M tokens. Disponible dans Google IA Studio, Vertex AI et NotebookLM. La tarification commence à $1,25 par million de tokens d’entrée et $10 par million de tokens de sortie via l’API.⁸
• Llama 4 Scout et Maverick : Les modèles open-weight de Meta utilisent des tokens multimodaux de texte et de vision à fusion précoce, entraînés ensemble dès le départ plutôt qu’ajoutés comme modules séparés. Les modèles ont été pré-entraînés dans 200 langues et ont bénéficié d’un support de fine-tuning spécifique pour 12 langues, dont l’arabe, l’espagnol, l’allemand et le hindi.⁹

La capacité multimodale est standard parmi les modèles de pointe. Le défi restant est la cohérence : les modèles obtiennent de bons résultats sur les combinaisons image-texte courantes, mais se dégradent sur les contextes visuels rares, les entrées à faible résolution et le raisonnement intermodal qui nécessite de relier des preuves visuelles et textuelles.

6- Modèles de raisonnement

Des modèles qui réfléchissent aux problèmes étape par étape plutôt que de générer des réponses immédiates.
Ce passage de la prédiction au raisonnement est essentiel pour permettre :

• Un comportement agentique, où les modèles planifient, exécutent et adaptent des tâches de manière autonome.
• Une IA interprétable, où les résultats sont étape par étape et logiquement solides, et non pas seulement plausibles.
• Claude Sonnet 4.6 : leader actuel de production d’Anthropic sur les benchmarks de codage agentique, avec un score de 0.748 dans le benchmark A-CODE-LLM d’AIMultiple, devant toutes les variantes Opus. Utilise la réflexion adaptative, où le modèle détermine dynamiquement la profondeur du raisonnement en fonction de la complexité de la tâche, sans nécessiter de changement manuel de mode. La tarification est de 3 $/15 $ par million de tokens. Sur SWE-bench Verified, Sonnet 4.6 atteint 79,6 %, à un point du 80,8 % d’Opus 4.7, pour un cinquième du coût.
• Claude Opus 4.7 : modèle amiral d’Anthropic pour le raisonnement complexe en plusieurs étapes et la vision (98,5 % sur le benchmark d’acuité visuelle de XBOW, contre 54,5 % pour la génération précédente). Tarifé à 5 $/25 $ par million de tokens. Dans le benchmark d’AIMultiple, Opus 4.7 a obtenu 0.61, en dessous de Sonnet 4.6 (0.748) et d’Opus 4.8 (0.702), principalement en raison d’une latence plus élevée (1 562 secondes en moyenne par tâche) qui dégrade les scores d’interface utilisateur. L’écart avec Sonnet se creuse sur les tâches de raisonnement abstrait telles que ARC-AGI-2.
• Claude Opus 4.8 : sorti après Opus 4.7, récupérant de la régression du 4.7 en codage agentique. A obtenu 0.702 dans le benchmark A-CODE-LLM, cinquième au classement général. A terminé la tâche de référence en 34 secondes, le modèle plus rapide du benchmark sur cette tâche, avec seulement 6 appels d’outils. Tarification : 2.92 $ par cellule dans les conditions du benchmark (15 $/75 $ par million de tokens).

7- Modèles fine-tunés pour des domaines spécifiques

Des modèles entraînés sur des données spécialisées pour des secteurs précis au lieu d’un entraînement généraliste.
Google, Microsoft et Meta ont tous publié d’importants modèles propriétaires spécifiques à un domaine et fine-tunés ciblant des cas d’usage d’entreprise, en plus de leurs offres généralistes.
Ces LLM spécialisés peuvent entraîner moins d’hallucinations et une précision plus élevée en tirant parti d’un pré-entraînement spécifique au domaine, de l’alignement des modèles et du fine-tuning supervisé.

Code

GitHub Copilot : Fine-tuné sur des dépôts de code. En juillet 2025, 20 millions de développeurs utilisaient GitHub Copilot, soit une augmentation de 400 % en glissement annuel, et 90 % des entreprises du Fortune 100 l’utilisent. Il complète automatiquement le code, génère des fonctions et suggère des corrections de bogues.¹⁰

Finance

BloombergGPT : 50 milliards de paramètres, LLM entraîné sur un dataset de 363 milliards de tokens de documents financiers Bloomberg, surpassant des modèles de taille comparable sur les benchmarks de NLP financier, notamment l’analyse de sentiment, la reconnaissance d’entités nommées et la réponse à des questions.¹¹

Santé

Google Med-PaLM 2 : Fine-tuné sur des datasets médicaux, a atteint une précision de plus de 85 % sur des questions de type United States Medical Licensing Examination (USMLE), le premier LLM à atteindre des performances de niveau expert sur ce benchmark. Il alimente MedLM, la famille de modèles de base pour la santé de Google Cloud.¹²

Droit

ChatLAW : Un modèle de langage open source spécifiquement entraîné sur des datasets du domaine juridique chinois.¹³

8- IA éthique et atténuation des biais

Les entreprises se concentrent de plus en plus sur l’IA éthique et l’atténuation des biais dans le développement et le déploiement des grands modèles linguistiques.

• Anthropic et OpenAI ont mené une évaluation mutuelle de l’alignement à la mi-2025, testant les modèles publics l’un de l’autre pour la sycophance, les tendances à lancer des alertes et les comportements d’auto-préservation. L’exercice a révélé de la sycophance dans tous les modèles testés, y compris des cas où les modèles validaient des décisions nuisibles provenant d’utilisateurs simulés présentant des croyances délirantes. Anthropic a ensuite développé le framework de test Bloom spécifiquement pour évaluer ce comportement dans les nouveaux modèles.
• Anthropic a également publié Claude Mythos Preview (Project Glasswing), un modèle sur invitation uniquement mis à la disposition d’un petit ensemble d’organisations spécifiquement pour trouver et corriger des vulnérabilités de cybersécurité dans les principaux systèmes d’exploitation et navigateurs web. Anthropic a déclaré ne pas prévoir de rendre ce modèle généralement disponible. L’approche à accès contrôlé représente un nouveau framework pour déployer des modèles spécialisés très performants lorsque le profil de risque exige un déploiement restreint.¹⁴
• Google DeepMind : A publié « The Ethics of Advanced IA Assistants », offrant le premier traitement systématique des questions éthiques et sociétales soulevées par les agents d’IA, couvrant l’alignement des valeurs, les risques de manipulation, l’anthropomorphisme, la vie privée et l’équité. L’évaluation Responsible IA de l’entreprise a inclus plus de 350 exercices contradictoires de red teaming et a introduit un nouveau Critical Capability Level spécifiquement pour la manipulation nuisible, le traitant comme un risque de niveau frontière aux côtés des cyberattaques et des menaces CBRN.

Limites des grands modèles linguistiques (LLMs)

1- Hallucinations

Les modèles génèrent des informations apparemment plausibles mais incorrectes.

Le classement des hallucinations Vectara est la référence de synthèse ancrée la plus citée du secteur. Sur le dataset Vectara initial, les modèles Gemini de Google occupent régulièrement les premières places, les variantes Gemini Flash atteignant des taux d’hallucinations inférieurs à 1 %. La famille GPT d’OpenAI se situe entre 0,8 % et 2,0 %.

Vectara a lancé un benchmark nettement plus difficile fin 2025 avec 7 700 articles (contre 1 000), des documents plus longs jusqu’à 32K tokens et des contenus couvrant le droit, la médecine, la finance et la technologie. Les résultats sur le nouveau dataset révèlent un schéma contre-intuitif : les modèles de raisonnement et de réflexion qui excellent dans les tâches complexes hallucinent souvent davantage en synthèse ancrée que les modèles plus petits et plus rapides. La plupart des modèles de classe réflexion présentent des taux d’hallucinations supérieurs à 10 % sur le dataset plus difficile, tandis que des modèles plus légers comme les variantes Gemini Flash maintiennent des taux plus faibles.¹⁵

Remarque : Aucun benchmark ne fournit à lui seul un « taux d’hallucinations » définitif pour un modèle donné. Une évaluation responsable croise au moins deux benchmarks mesurant des choses différentes : une tâche ancrée (Vectara), une tâche de connaissances ouverte, et précise la version exacte du modèle ainsi que les conditions d’appel.

Tous les modèles hallucinent. La fréquence a nettement diminué, passant d’environ 21 % en 2021 à moins de 5 % pour les meilleurs sur les benchmarks standard, mais elle n’est pas éliminée. Les applications critiques nécessitent encore une vérification humaine.

2- Biais

Les modèles absorbent et amplifient les biais sociaux présents dans les données d’entraînement.

Source : Scores globaux de biais par modèles et taille.¹⁶

Types de biais observés :

• Biais de genre dans les suggestions de professions
• Biais racial dans les simulations de tri de CV
• Biais d’âge dans les recommandations de santé
• Biais socio-économique dans les contenus éducatifs

3- Toxicité

Les modèles peuvent générer du contenu nuisible, offensant ou toxique malgré les mesures de sécurité.

Source : Carte de toxicité des LLM par des chercheurs de l’UCLA et de l’UC Berkeley¹⁷

*GPT-4-turbo-2024-04-09*, Llama-3-70b* et Gemini-1.5-pro* sont utilisés comme modérateurs ; les résultats pourraient être biaisés sur ces 3 modèles.

Des mesures de sécurité strictes réduisent la toxicité mais augmentent les faux positifs (refus de demandes inoffensives). Des mesures laxistes laissent passer la toxicité.

4- Limites de la fenêtre de contexte

Chaque modèle possède une capacité de mémoire fixe, c’est-à-dire le nombre de tokens qu’il peut traiter en une seule session. Au-delà de cette limite, le modèle tronque le contenu antérieur ou refuse la requête. L’écart pratique entre les modèles est suffisamment important pour avoir un impact sur les charges de travail réelles.

Fenêtres de contexte les plus récentes :

• Llama 4 Scout (Meta) : 10M tokens (~7.5M mots), la plus grande fenêtre de contexte vérifiée en production parmi les principaux modèles.¹⁸ En pratique, cela permet de charger des bases de code entières, des archives juridiques ou des historiques de conversation de plusieurs jours sans découpage.
• Gemini 2.5 Pro : 1 048 576 tokens (~780 000 mots), avec une entrée multimodale native pour le texte, l’audio, les images et la vidéo dans la même fenêtre. La mémorisation reste à 100 % jusqu’à 530 000 tokens et à 99,7 % à la limite totale de 1 million de tokens.
• Claude Sonnet 4.6 : 1M tokens (~750 000 mots) au tarif standard, disponible sans en-têtes bêta ni configuration spéciale.¹⁹
• GPT-5.5 : fenêtre de contexte de 1M tokens au niveau de l’API.²⁰

Une grande fenêtre de contexte ne signifie pas automatiquement de meilleures performances sur toute sa longueur. La mémorisation se dégrade vers le milieu des contextes très longs sur la plupart des modèles, et les coûts augmentent avec la longueur d’entrée : traiter 1M de tokens coûte nettement plus cher que traiter 10K tokens sur le même modèle. Pour la plupart des charges de travail en production, la question pratique n’est pas de savoir quel modèle possède la plus grande fenêtre, mais quel modèle récupère de manière fiable aux longueurs de contexte réellement requises par votre cas d’usage.

5- Date limite des connaissances statiques

Les modèles s’appuient sur des connaissances pré-entraînées avec une date limite précise. Ils n’ont pas accès aux informations postérieures à l’entraînement, sauf s’ils sont connectés à des sources externes.

Problèmes :

• Des informations obsolètes sur l’actualité
• Une incapacité à traiter les évolutions récentes
• Une moindre pertinence dans les domaines dynamiques (technologie, finance, médecine)

Solution : Intégration de la recherche web. ChatGPT, Claude et Perplexity proposent tous une recherche en temps réel. Mais la recherche n’élimine pas les hallucinations ; les modèles interprètent parfois mal les résultats de recherche.

Principales plateformes de LLM

GPT-5.5

Le modèle amiral actuel d’OpenAI est sorti le 23 avril 2026. Conçu autour d’un effort de raisonnement configurable, les développeurs définissent la profondeur de réflexion pour chaque requête (de none à xhigh), afin que les requêtes simples ne consomment pas la puissance de calcul réservée aux problèmes difficiles. Le modèle excelle dans le codage agentique, l’utilisation d’ordinateurs et les tâches à long horizon où il doit conserver le contexte sur de grands systèmes et vérifier son propre travail en cours d’exécution.²⁰

Qui l’utilise : Développeurs, entreprises et créateurs de contenu. La plus grande base d’utilisateurs parmi les LLM.

Limites : 5 $/30 $ par million de tokens, le prix de base le plus élevé de cette liste. Produit encore des hallucinations. Nécessite une intégration de recherche web pour tout ce qui suit la date limite de son entraînement.

Claude Opus 4.8 / Sonnet 4.6

Claude Sonnet 4.6 est en tête du benchmark A-CODE-LLM d’AIMultiple avec un score global de 0.748 pour un coût de $1,26 à $1,33 par cellule, devant toutes les variantes Opus testées. Claude Opus 4.8 suit avec 0.702, récupérant de la régression d’Opus 4.7 (0.61) à $2,92 par cellule. Opus 4.7 reste le plus performant sur les tâches complexes de raisonnement multi-étapes et de vision (98,5 % sur le benchmark d’acuité visuelle de XBOW), mais son temps moyen d’exécution de 1 562 secondes dans les flux de travail agentiques porte le coût total à $3,08 par cellule, le modèle plus cher du benchmark.

Les variantes Sonnet 4.6 et Opus utilisent toutes la réflexion adaptative : le modèle détermine la profondeur du raisonnement en fonction de la complexité de la tâche, sans nécessiter de commutation manuelle de mode. Sonnet 4.6 a effectué le moins d’appels d’outils par tâche parmi les modèles Anthropic (51 en mode de base, 48 en mode réflexion), atteignant le meilleur score du benchmark avec moins d’itérations que les variantes Opus (56 à 70 appels d’outils). Les équipes d’agents, disponibles dans toute la gamme de production d’Anthropic, permettent à plusieurs instances de Claude de diviser une tâche en flux de travail parallèles coordonnés en temps réel.

Qui l’utilise : Développeurs et entreprises exécutant du codage agentique, des flux de travail de recherche ou des pipelines multi-agents. Les équipes qui privilégient l’efficacité des coûts utilisent Sonnet 4.6 ; celles qui traitent des charges de travail fortement visuelles ou de raisonnement complexe utilisent Opus 4.7.

Limites : La réflexion étendue est plus lente et plus coûteuse par token. L’écart de performance avec Sonnet se creuse sur les tâches de raisonnement abstrait (ARC-AGI-2). Opus 4.8 est tarifé à 15 $/75 $ par million de tokens.

Gemini 3.5 Flash

Gemini 3.5 Flash thinking a obtenu 0.625, le meilleur résultat non-Anthropic à $1,30 par cellule et 390 secondes de temps moyen d’exécution. La variante de base a obtenu un score inférieur à celui du mode thinking, à un coût plus élevé (0.56 $ par cellule de base), en raison de réécritures (131 lignes pour une tâche dont la solution de référence est d’environ 50 lignes).

Llama 4 Scout

Le modèle MoE open-weight de Meta. 109B paramètres au total, 17B actifs par token, fonctionne sur un seul NVIDIA H100 GPU avec quantification int4. L’implication pratique est qu’une fenêtre de contexte de 10M tokens est accessible sans contrat de centre de données.¹⁸ La multimodalité à fusion précoce signifie que le texte et la vision sont traités conjointement dès la première couche plutôt que combinés à l’étape de sortie. Disponible sous la licence Llama 4 Community de Meta.

Qui l’utilise : Chercheurs, organisations ayant besoin d’un déploiement sur site, développeurs évitant la dépendance envers un fournisseur et équipes pour lesquelles le coût à grande échelle rend la tarification de l’API intenable.

Limites : Les performances dépendent fortement de la configuration d’hébergement et des choix de quantification. Nécessite un investissement dans l’infrastructure et des capacités de ML ops. Moins de finition de production que les modèles commerciaux.

DeepSeek V4

Le modèle de quatrième génération de DeepSeek est disponible en avant-première. Il utilise une architecture MoE d’un billion de paramètres, environ 50 % plus grande que V3, avec des capacités multimodales couvrant le texte, l’image et la vidéo. Thinking in Tool-Use permet au modèle de raisonner en interne avant d’appeler des outils externes et de vérifier les résultats de ces outils par rapport à sa propre logique, ce qui constitue le principal différenciateur pour les flux de travail agentiques. La tarification d’entrée de l’API commence à $0,27 par million de tokens (cache-miss), soit environ 18x moins cher que GPT-5.5.²¹

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Journal des modifications

12 mises à jour

Toutes12Général11Méthodologie1

202620252024

1. 25 juin

   Supprimé le graphique de référence des hallucinations pour les LLM populaires.

2. 25 juin

   Ajout d'une section méthodologie de benchmark détaillant les modèles testés et la notation.

3. 2 mai

   Remplacement de GPT-5.2, Gemini 3.1 Pro et DeepSeek V3.2 par GPT-5.5, Gemini 2.5 Pro, DeepSeek V4 et Claude Opus 4.7.

4. 25 fév

   Mis à jour les données des 'Exemples concrets' dans la section 'Domain-Specific Fine-Tuned Models'.

5. 26 jan

   Mise à jour de la section "Tendances futures des grands modèles linguistiques" avec de nouveaux exemples de vérification des faits en temps réel.

Liens de référence

1.

Available today: GPT-5.4 Thinking in Microsoft 365 Copilot | Microsoft Community Hub

2.

GPT drafts, Claude critiques: Microsoft blends rival AI models in new Copilot upgrade – GeekWire

GeekWire

3.

Vectara Hallucination Leaderboard: Claude, GPT, Gemini Compared

4.

Introducing: Devstral 2 and Mistral Vibe CLI. | Mistral AI

5.

Salesforce’s Einstein Copilot is Here: The Conversational AI Assistant for CRM that Delivers Trusted AI Responses Grounded with Your Company Data - Salesforce

Salesforce

6.

What is Microsoft Copilot? | Microsoft Learn

7.

Anthropic releases Opus 4.6 with new 'agent teams' | TechCrunch

TechCrunch

8.

Gemini Developer API | Gemma open models  |  Google AI for Developers

Google AI for Developers

9.

meta-llama/Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct · Hugging Face

10.

GitHub Copilot crosses 20M all-time users | TechCrunch

TechCrunch

11.

[2303.17564] BloombergGPT: A Large Language Model for Finance

12.

Sharing Google’s Med-PaLM 2 medical large language model, or LLM | Google Cloud Blog

Google Cloud

13.

[2306.16092] Chatlaw: A Multi-Agent Legal Assistant based on a Role-Aligned Mixture-of-Experts Architecture

14.

Claude (AI) - Wikipedia

Contributors to Wikimedia projects

15.

Introducing the next generation of Vectara's Hallucination Leaderboard

16.

Évaluation comparative des biais cognitifs dans les grands modèles linguistiques en tant qu’évaluateurs

17.

OR-Bench: An Over-Refusal Benchmark for Large Language Models

18.

Welcome Llama 4 Maverick & Scout on Hugging Face

Hugging Face

19.

Claude Platform release notes - Claude Platform Docs

20.

Introducing GPT-5.5 | OpenAI

21.

DeepSeek AI: R1 Reasoning, API & Local Deployment 2026

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Cem Dilmegani

Analyste principal

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Cem est analyste principal chez AIMultiple depuis 2017.

Le travail de Cem chez AIMultiple a été cité par des publications mondiales de premier plan, notamment Business Insider, Forbes, Morning Brew et Washington Post, par des entreprises mondiales comme Deloitte et HPE, par des ONG comme World Economic Forum et par des organisations supranationales comme European Commission. [1], [2], [3], [4], [5]

Tout au long de sa carrière, Cem a été consultant en technologies, acheteur de technologies et entrepreneur technologique. Il a conseillé des entreprises sur leurs décisions technologiques chez McKinsey & Company et Altman Solon pendant plus de dix ans. Il a également publié un rapport McKinsey sur la digitalisation.

Il a dirigé la stratégie technologique et les achats d'un opérateur télécom, sous la responsabilité du PDG. Il a également dirigé la croissance commerciale de l'entreprise de technologie profonde Hypatos, qui a atteint un revenu récurrent annuel à 7 chiffres et une valorisation à 9 chiffres, passant de 0 à ce résultat en deux ans. Le travail de Cem chez Hypatos a été couvert par des publications technologiques de premier plan comme TechCrunch et Business Insider.

Cem intervient régulièrement lors de conférences technologiques internationales. Il est diplômé de Bogazici University en tant qu'ingénieur informatique et titulaire d'un MBA de la Columbia Business School.

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Sena Sezer

Analyste sectorielle

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Sena est analyste sectorielle chez AIMultiple. Elle a obtenu sa licence à Bogazici University.

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