# Benchmarks IA : lire les vrais scores et comparer les modèles sans se tromper

LearnIA — modèle pédagogique — 2026-10-14

Utilisez des données fictives pour le premier essai. Adaptez cette trame à votre contexte et vérifiez le résultat avant utilisation.

## Brief à remplir

- Objectif et décision attendue :
- Public et contexte :
- Documents, versions et sources :
- Contraintes et limites :
- Format de sortie attendu :
- Informations à confirmer :
- Personne qui valide :

## Consigne de départ

Prépare une fiche de benchmark pour comparer trois modèles sur une tâche documentaire. Sépare les scores publiés par des tiers de nos futurs essais. Prévois les champs source, date du résultat, version exacte, réglages, outils, jeu de test, vérité de référence, cas ambigus, erreurs critiques, sorties brutes, coût et durée totale. N’invente aucune mesure. Termine par les conditions qui invalideraient notre conclusion.

## Contrôle qualité

- [ ] Chaque score a une source et une date.
- [ ] Les métriques de nature différente restent séparées.
- [ ] Les échecs et les reprises sont conservés.
- [ ] La conclusion indique le périmètre et les limites.

## Journal de vérification

| Élément | Source ou calcul | Résultat | Correction |
| --- | --- | --- | --- |
| | | | |

## Validation et suite

- Erreurs restantes :
- Hypothèses à résoudre :
- Version conservée :
- Action suivante et responsable :

Tutoriel complet, exemple et sources : https://learn-prompting.fr/fr/blog/benchmarks-ia-comprendre-comparer

Cette ressource prépare un brouillon ; elle ne constitue pas une certification, une décision de notation, un avis juridique ou une garantie de résultat.