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comment nous testons

42 080 heures d’ingénierie par an pour tester l’IA et les logiciels d’entreprise

Découvrez notre investissement dans l'analyse comparative afin de créer un environnement de test réaliste pour différentes solutions technologiques B2B.

Approche

L’analyse comparative est complexe. Chaque entreprise a des besoins spécifiques qu’il est impossible de reproduire parfaitement en dehors de son propre contexte. Notre approche d’analyse comparative repose sur les piliers suivants :

  • Amélioration continue : à mesure que les produits mûrissent, leurs cas d’utilisation évoluent, et la manière dont nous effectuons nos tests de performance évolue également.
  • Égalité d'accès aux résultats de synthèse et à la méthodologie : toutes les marques et tous les lecteurs voient la même méthodologie, les mêmes indicateurs et les mêmes résultats publiés. Les abonnés aux services d'évaluation comparative d'AIMultiple reçoivent en plus des résultats détaillés, tâche par tâche.
  • Indépendance des résultats : nous publions ce que nous mesurons. Les abonnés ne peuvent ni se retirer d'une évaluation comparative ni en influencer les résultats de quelque manière que ce soit.
  • Cas d'utilisation pertinents : Chaque solution technologique offre une infinité de possibilités d'utilisation. Nous efforçons de produire des indicateurs de performance aussi réalistes que possible.
    • Devenir des utilisateurs à long terme des produits que nous évaluons
    • Interviewer des experts
    • Analyser des études de cas et des avis pour comprendre l'expérience des autres utilisateurs
  • Transparence:
    • Nous suivons la méthode scientifique et publions notre méthodologie, incluant le calendrier de chaque mesure de référence. Notre objectif est d'aider les autres à comprendre nos mesures et à reproduire nos résultats s'ils le souhaitent.
    • Nous souhaiterions publier des données de test pour chaque évaluation comparative. Cependant, cela peut fausser les données, certains produits pouvant obtenir de meilleurs résultats sur les données de test que sur les données réelles. Pour éviter cela, la plupart de nos tests sont réalisés avec des jeux de données de validation. Nous efforçons de compléter ces jeux de données de validation avec des jeux de données open source dès que possible.
  • Reproductibilité : Les performances fluctuent dans le temps. C’est pourquoi, pour chaque indicateur, nous effectuons plusieurs mesures à différents moments. Si nous n’y parvenons pas, nous le signalerons dans le cadre de l’évaluation comparative.

Indicateurs de performance en chiffres

IA :

Données Web :

Sécurité des applications : 10 analyses Web réalisées pour notre benchmark DAST

Sécurité des données : 5 outils DLP évalués selon plus de 10 indicateurs dans notre benchmark DLP

Automatisation informatique :

IA agentique :

  • Performances ponctuelles des principaux outils CLI Agentic évaluées sur 10 problèmes concrets.

Derrière nos indicateurs de performance

Les analystes sectoriels d'AIMultiple travaillent avec notre réseau d'experts commerciaux et notre analyste principal pour rédiger et mettre à jour les articles d'AIMultiple.

Académie AIMultiple

Nous avons lancé AIMultiple Academy, un programme de formation structuré conçu pour développer les compétences techniques de notre équipe. Notre directeur technique anime ces sessions pratiques, alliant théorie et exercices concrets pour une expérience pratique optimale. Grâce à cette initiative, nous transformons nos analystes en experts de l'IA, capables d'évaluer et de comparer avec assurance des produits complexes. Ce renforcement des compétences techniques représente un investissement stratégique pour permettre à notre équipe de réaliser des analyses et des évaluations comparatives de produits plus approfondies et pertinentes.

Alors pourquoi ne pas simplement coder nos benchmarks de manière intuitive ?

  • Cohérence dans le temps : nos tests de performance doivent être exécutés régulièrement pour mesurer l’amélioration des résultats. Bien que des outils de programmation IA modernes comme Cursor et Windsurf facilitent la création de prototypes fonctionnels, le déploiement de ces applications exige des compétences de développement plus approfondies, allant au-delà de la simple génération de code. Sans expertise DevOps et en infrastructure, les équipes peinent à passer du prototype à la production.
  • Sécurité : Le code généré par l’IA sans examen ni compréhension approfondis rend les systèmes vulnérables aux failles de sécurité. Notre formation met l’accent sur l’identification et la réduction de ces risques d’attaque potentiels afin de garantir la sécurité et la fiabilité des benchmarks.
  • Compréhension : Bien que l’IA puisse générer du code, nos analystes ont toujours besoin de connaissances fondamentales en logiciels pour interpréter ces données de référence avec précision.

Intervalles de confiance courants

Étant donné que nous effectuons un nombre limité de tests, il est nécessaire de calculer les intervalles de confiance et nous avons utilisé cette formule et des intervalles de confiance de 95 % dans l'ensemble du rapport.

Participants

Chaque évaluation comparative d'AIMultiple inclut les produits leaders de son domaine, et chacune précise les critères utilisés pour les identifier. Nous identifions les produits leaders à l'aide d'indicateurs de présence sur le marché vérifiables publiquement, comme le nombre d'employés, décrits dans notre méthodologie de recherche.

Un produit qui n'atteint pas encore ce seuil peut néanmoins être inclus en souscrivant aux services d'évaluation comparative d'AIMultiple.

Nous remercions les centaines de marques qui nous donnent accès à leurs produits, soit en nous accordant des crédits, soit en nous offrant de généreuses périodes d'essai gratuites qui nous permettent de comparer les solutions.

Calendrier des évaluations comparatives

Nous relançons nos évaluations comparatives à mesure que les produits évoluent. Les abonnés peuvent faire programmer une évaluation après une version majeure de leur solution.

Chaque évaluation précise la date à laquelle chaque produit a été testé ainsi que la version testée, afin que vous puissiez juger de l'actualité de chaque score.

Pourquoi l'analyse comparative est importante dans le secteur des technologies B2B

Les indicateurs de performance des produits transparents et fondés sur des données sont rares. Les analystes traditionnels du secteur s'appuient sur des évaluations opaques et potentiellement biaisées, pour lesquelles seules certaines données sont publiées :

  • Critères qualitatifs (c.-à-d. compréhension du marché) et quantitatifs de haut niveau selon lesquels les produits sont évalués.
  • Évaluations générales de ces critères sans divulgation des valeurs sous-jacentes à l'évaluation

  • Biais de l'analyste : Les analystes évaluent les réponses des représentants des fournisseurs, y compris les réponses qualitatives. Les représentants des fournisseurs entretenant des relations commerciales avec l'analyste du secteur ont la possibilité de développer ces relations en programmant des appels tout au long de l'année. En revanche, les représentants des fournisseurs ne disposant pas de telles relations commerciales présentent leur produit lors d'un seul appel.
  • Conflit d'intérêts : Dans le cadre de ces évaluations, les représentants des fournisseurs sont interrogés sur leurs données confidentielles (chiffre d'affaires, fonctionnalités, feuille de route, etc.). Comme il est évident que certaines réponses favorisent le fournisseur (par exemple, un chiffre d'affaires plus élevé se traduisant généralement par un meilleur classement), les représentants des fournisseurs se trouvent en situation de conflit d'intérêts.

Les entreprises peuvent prendre de meilleures décisions technologiques après avoir examiné des indicateurs de performance objectifs et fondés sur des données.