Un corpus représentatif
Les questions ou cas doivent correspondre aux connaissances, décisions et situations que l’on souhaite réellement évaluer.

Thomas Cole, The Consummation of Empire, 1836
Corpus, référence, protocole, répétitions, erreurs et limites d’interprétation.
Un benchmark est un protocole d’évaluation standardisé. Il soumet plusieurs modèles aux mêmes tâches, dans des conditions comparables, puis confronte leurs réponses à une référence explicite. Il mesure une performance délimitée à un instant donné. Il ne certifie ni la sécurité globale d’un outil, ni sa conformité juridique, ni son utilité dans toutes les situations professionnelles.
Les questions ou cas doivent correspondre aux connaissances, décisions et situations que l’on souhaite réellement évaluer.
Les réponses attendues, règles de notation et procédures d’arbitrage doivent être documentées et validées avec une expertise adaptée.
Version du modèle, prompt, paramètres, répétitions, coûts, non-réponses et profils d’erreur doivent être rapportés clairement.
Un modèle peut être performant en médecine générale, en droit ou en français tout en échouant sur les rôles, les procédures et les raisonnements propres à la santé au travail française. La compétence doit donc être mesurée sur le domaine lui-même, et non supposée à partir d’un classement général.
La santé au travail articule le Code du travail, les missions des SPST, le rôle du médecin du travail, les relations avec l’employeur et le CSE, le maintien en emploi, l’inaptitude, les maladies professionnelles et de nombreuses procédures nationales.
Les réponses mobilisent simultanément clinique, toxicologie, prévention, ergonomie, organisation du travail, éthique professionnelle et droit social. Une évaluation généraliste couvre rarement cet ensemble de façon suffisante.
Les corpus d’entraînement sont seulement partiellement documentés. Ils peuvent contenir des sources françaises inégales, anciennes, contradictoires ou peu représentatives de ce domaine spécialisé.
Une formulation convaincante peut masquer une confusion de rôle, une règle obsolète, une omission de prévention ou une réponse juridiquement imprécise. Le profil d’erreur compte autant que le score moyen.
La qualité ne dépend pas du seul nombre de questions. Elle repose sur la pertinence du corpus, la robustesse de la référence, la répétabilité des résultats et la transparence du protocole.
Le lecteur sait quelles capacités sont testées, quelles populations sont représentées et quelles conclusions ne peuvent pas être tirées.
Les modèles répondent aux mêmes tâches, avec des paramètres et des règles de traitement des erreurs identiques.
Les répétitions, intervalles de confiance, variations entre exécutions et différences statistiquement crédibles sont distingués des écarts anecdotiques.
Sur-inclusion, omission, mauvaise attribution de rôle, raisonnement fragile ou réponse non conforme au format donnent une information plus opérationnelle qu’un score unique.
Réussir un benchmark ne démontre pas automatiquement qu’un système est sûr, utile ou acceptable dans une organisation réelle. Une évaluation de terrain reste nécessaire.
Un benchmark consacré aux performances des grands modèles de langage en santé au travail française a été développé afin de répondre à ce besoin d’évaluation située. Tant que l’article scientifique correspondant n’est pas rendu public, cette page présente uniquement la logique, l’intérêt et les exigences méthodologiques d’un tel travail. Les résultats détaillés, classements et analyses comparatives ne sont pas publiés ici à ce stade.