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Comment déterminer s’ils sont fiables pour une tâche donnée ?

La première étape consiste à comprendre que chaque LLM possède une zone de compétence propre, façonnée par son corpus d’entraînement, sa taille, son type de supervision et son degré d’alignement avec les attentes humaines.

 

Pour évaluer cette compétence, les chercheurs utilisent des benchmarks, c’est-à-dire des ensembles standardisés de tests conçus pour mesurer les performances d’un modèle sur des dimensions précises: raisonnement, compréhension, connaissances factuelles, ou encore robustesse face à des contextes ambigus.

 

Parmi les plus reconnus, le MMLU (Massive Multitask Language Understanding) évalue la capacité d’un modèle à répondre correctement à des questions couvrant 57 disciplines, du droit à la biologie.

 

Historiquement, GPT-3.5 plafonnait autour de 70 %, GPT-4 atteignait environ 86 %, et Claude 3 ou Gemini 1.5 se situaient dans une fourchette comparable selon les rapports publiés en 2025 (Papers with Code, 2025).

 

Les modèles de nouvelle génération montrent cependant une nette progression. Selon Noveum AI et GraphLogic AI, GPT-5 atteint désormais environ 91,4 % sur MMLU, dépassant légèrement le score moyen d’un expert humain, estimé à 89,8 %. De son côté, Claude Opus 4.1 maintien des performances très élevées (autour de 88-89 %), tandis que Grok 4, le modèle de xAI, montre des résultats proches de la saturation sur plusieurs benchmarks tels que MMLU et ARC, bien que ses scores précis ne soient pas toujours publiés.

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Mais la fiabilité d’un modèle ne se réduit pas à sa moyenne globale. Des benchmarks plus ciblés permettent d’en explorer les limites: TruthfulQA mesure la tendance à produire des réponses factuellement exactes plutôt que socialement plausibles ; HaluEval et le Hallucination Leaderboard de Vectara comparent les taux d’hallucination lors de résumés ou de génération libre ; ARC (AI2 Reasoning Challenge) évalue le raisonnement scientifique à partir de QCM scolaires ; BIG-Bench Hard teste la généralisation à des tâches non vues durant l’entraînement. D’autres jeux de données spécialisés, comme MedQA pour le raisonnement médical ou LawBench pour le droit, permettent de mesurer les performances dans des contextes professionnels exigeants.

 

Au-delà des chiffres, il est crucial de procéder à une évaluation contextuelle: un modèle peut bien performer en anglais mais mal en français; être excellent sur des questions fermées mais défaillant dès qu’il doit argumenter. Les tests internes en environnement réel (par exemple en comparant les réponses du modèle à celles d’experts sur des cas typiques de l’organisation) sont indispensables pour valider la fiabilité effective.

 

L’usage d’un protocole “human-in-the-loop” (humain dans la boucle) reste la meilleure garantie: il permet de détecter les erreurs de raisonnement, les approximations ou les biais qui échappent aux benchmarks classiques.

 

Enfin, la fiabilité doit être envisagée comme une mesure dynamique: les modèles évoluent, les données changent et les contextes d’usage se transforment. Une veille régulière des benchmarks publics et des rapports techniques (OpenAI System Cards, Anthropic Model Cards, ou rapports de MMLU et Vectara) est essentielle pour s’assurer qu’un modèle reste cohérent avec les exigences de la tâche.

 

En résumé, la fiabilité d’un LLM se démontre moins par son éloquence que par sa capacité prouvée, testée et surveillée à produire des réponses justes, stables et vérifiables dans un cadre donné.

 

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Références

  1. Hendrycks D, Burns C, Basart S, Zou A, Mazeika M, Song D, et al. Measuring Massive Multitask Language Understanding. ICLR; 2021. Available from: https://arxiv.org/abs/2009.03300

  2. Clark P, Cowhey I, Etzioni O, Khot T, Sabharwal A, Schoenick C, et al. Think you have Solved Question Answering? Try ARC, the AI2 Reasoning Challenge. arXiv; 2018. Available from: https://arxiv.org/abs/1803.05457

  3. Suzgun M, Scales N, Schärli N, Gehrmann S, Tay Y, Chung HW, et al. Challenging BIG-Bench Tasks and Whether Chain-of-Thought Can Solve Them (BBH). arXiv; 2022. Available from: https://arxiv.org/abs/2210.09261

  4. Lin S, Hilton J, Evans O. TruthfulQA: Measuring How Models Mimic Human Falsehoods. ACL (Long); 2022. Available from: https://aclanthology.org/2022.acl-long.229/

  5. Li J, Zhang X, Jiang X, Sha L. HaluEval: A Large-Scale Hallucination Evaluation Benchmark for Large Language Models. EMNLP; 2023. Available from: https://aclanthology.org/2023.emnlp-main.397.pdf

  6. Vectara. Hallucination Leaderboard (document summarization hallucination rates). GitHub/HF space; 2024-2025 (living benchmark). Available from: https://github.com/vectara/hallucination-leaderboard

  7. Jin D, Pan E, Oufattole N, Weng WH, Fang H, Szolovits P. What Disease Does This Patient Have? A Large-Scale Open-Domain QA Dataset from Medical Exams (MedQA). arXiv; 2020. Available from: https://arxiv.org/abs/2009.13081

  8. Fei Z, Shen X, Zhu D, Zhou F, Han Z, Zhang S, et al. LawBench: Benchmarking Legal Knowledge of Large Language Models. arXiv; 2023. Available from: https://arxiv.org/abs/2309.16289

  9. Liang P, Bommasani R, Zeng A, Zhang T, Narayan A, Reich R, et al. Holistic Evaluation of Language Models (HELM). arXiv; 2022 — site vivant/leaderboard. Available from: https://crfm.stanford.edu/helm/

  10. Mitchell M, Wu S, Zaldivar A, Barnes P, Vasserman L, Hutchinson B, et al. Model Cards for Model Reporting. FAccT (ACM); 2019. Available from: https://dl.acm.org/doi/10.1145/3287560.3287596

  11. Christiano PF, Leike J, Brown T, Martic M, Legg S, Amodei D. Deep Reinforcement Learning from Human Preferences. NeurIPS; 2017. Available from: https://arxiv.org/abs/1706.03741 (référence clé pour les approches “human-in-the-loop”/alignement par feedback humain).

  12. Kazemi M, et al. BIG-Bench Extra Hard (BBEH): pushing LLM reasoning evaluation beyond BBH. arXiv; 2025. Available from: https://arxiv.org/abs/2502.19187

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