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Les références d’IA générative conçues pour mesurer les performances et la précision d’un modèle donné lors de l’exécution de diverses tâches d’entreprise utiles – du codage au suivi des instructions en passant par la navigation Web agentique et l’utilisation d’outils ne manquent pas.

Mais bon nombre de ces benchmarks présentent un inconvénient majeur : ils mesurent la capacité de l’IA à résoudre des problèmes et des demandes spécifiques, et non le caractère factuel du modèle dans ses résultats – la manière dont il génère des informations objectivement correctes liées aux données du monde réel – en particulier lorsqu’il s’agit d’informations contenues dans des images ou des graphiques.

Pour les secteurs où la précision est primordiale (juridique, financier et médical), l’absence de méthode standardisée pour mesurer la factualité constitue un angle mort critique.

Cela change aujourd’hui : l’équipe FACTS de Google et son unité de science des données Kaggle ont publié la suite FACTS Benchmark, un cadre d’évaluation complet conçu pour combler cette lacune.

Le document de recherche associé révèle une définition plus nuancée du problème, divisant la « factualité » en deux scénarios opérationnels distincts : la « factualité contextuelle » (fonder les réponses sur les données fournies) et la « factualité de la connaissance mondiale » (récupérer des informations de la mémoire ou du Web).

Alors que l’actualité principale est le placement de premier plan de Gemini 3 Pro, l’histoire la plus profonde pour les constructeurs est le « mur de réalité » à l’échelle de l’industrie.

Selon les premiers résultats, aucun modèle, y compris Gemini 3 Pro, GPT-5 ou Claude 4.

5 Opus, n’a réussi à atteindre un score de précision de 70 % sur l’ensemble des problèmes.

Pour les leaders techniques, c’est un signal : l’ère du « faire confiance mais vérifier » est loin d’être révolue.

Déconstruire le benchmark

La suite FACTS va au-delà des simples questions-réponses.

Il est composé de quatre tests distincts, chacun simulant un mode de défaillance réel différent que les développeurs rencontrent en production :

Benchmark paramétrique (connaissances internes) : le modèle peut-il répondre avec précision à des questions de type triviale en utilisant uniquement ses données d’entraînement ?

Benchmark de recherche (utilisation de l’outil) : le modèle peut-il utiliser efficacement un outil de recherche Web pour récupérer et synthétiser des informations en direct ?

Benchmark multimodal (Vision) : le modèle peut-il interpréter avec précision des graphiques, des diagrammes et des images sans halluciner ?

Grounding Benchmark v2 (Contexte) : le modèle peut-il s’en tenir strictement au texte source fourni ?

Google a rendu public 3 513 exemples, tandis que Kaggle détient un ensemble privé pour empêcher les développeurs de se former sur les données de test – un problème courant connu sous le nom de « contamination ».

Le classement : un jeu de pouces

La première exécution du benchmark place Gemini 3 Pro en tête avec un score FACTS global de 68,8 %, suivi de Gemini 2.

5 Pro (62,1 %) et du GPT-5 d’OpenAI (61,8 %).

Cependant, un examen plus approfondi des données révèle où se trouvent les véritables champs de bataille pour les équipes d’ingénierie.

Modèle

Score FAITS (Moy.)

Recherche (capacité RAG)

Multimodal (Vision)

Gémeaux 3 Pro

68,8

83,8

46.1

Gémeaux 2.5 Pro

62.1

63,9

46,9

GPT-5

61,8

77,7

44.1

Grok 4

53,6

75.3

25,7

Fermer 4.5 Travaux

51.3

73.2

39.2

Données provenant des notes de version de l’équipe FACTS.

Pour les constructeurs : l’écart entre « recherche » et « paramétrique »

Pour les développeurs créant des systèmes RAG (Retrieval-Augmented Generation), le Search Benchmark est la mesure la plus critique.

Les données montrent un écart énorme entre la capacité d’un modèle à « connaître » des choses (paramétrique) et sa capacité à « trouver » des choses (recherche).

Par exemple, Gemini 3 Pro obtient un score élevé de 83,8 % sur les tâches de recherche, mais seulement de 76,4 % sur les tâches paramétriques.

Cela valide la norme actuelle de l’architecture d’entreprise : ne vous fiez pas à la mémoire interne d’un modèle pour les faits critiques.

Si vous créez un robot de connaissances interne, les résultats de FACTS suggèrent que connecter votre modèle à un outil de recherche ou à une base de données vectorielles n’est pas facultatif : c’est le seul moyen d’augmenter la précision vers des niveaux de production acceptables.

L’avertissement multimodal

Le point de données le plus alarmant pour les chefs de produit est la performance des tâches multimodales.

Les scores ici sont universellement faibles.

Même le leader de la catégorie, Gemini 2.5 Pro, n’a atteint qu’une précision de 46,9 %.

Les tâches de référence comprenaient la lecture de graphiques, l’interprétation de diagrammes et l’identification d’objets dans la nature.

Avec une précision globale inférieure à 50 %, cela suggère que l’IA multimodale n’est pas encore prête pour l’extraction de données non supervisée.

En résumé : si la feuille de route de votre produit implique qu’une IA récupère automatiquement les données des factures ou interprète les graphiques financiers sans examen humain, vous introduisez probablement des taux d’erreur importants dans votre pipeline.

Pourquoi c’est important pour votre pile

Le référentiel FACTS est susceptible de devenir un point de référence standard en matière de passation des marchés.

Lors de l’évaluation des modèles destinés à une utilisation en entreprise, les responsables techniques doivent regarder au-delà du score composite et explorer le sous-référence spécifique qui correspond à leur cas d’utilisation :

Créer un robot de support client ? Examinez le score Grounding pour vous assurer que le bot respecte vos documents de politique. (Gemini 2.5 Pro a en fait surpassé Gemini 3 Pro ici, 74,2 contre 69,0).

Construire un assistant de recherche ? Donnez la priorité aux scores de recherche.

Construire un outil d’analyse d’images ? Procédez avec une extrême prudence.

Comme l’a noté l’équipe FACTS dans son communiqué : « Tous les modèles évalués ont atteint une précision globale inférieure à 70 %, ce qui laisse une marge considérable pour de futurs progrès.

» Pour l’instant, le message adressé à l’industrie est clair : les modèles deviennent plus intelligents, mais ils ne sont pas encore infaillibles.

Concevez vos systèmes en partant du principe que, environ un tiers du temps, le modèle brut pourrait tout simplement être erroné.

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