Faut-il encore croire les benchmarks IA ?

Un quiz pour évaluer une IA ?

Imaginez un élève qui ne révise qu’un seul chapitre avant un examen.
Le jour J, il tombe justement sur ce chapitre. Il obtient 18/20.

Est-il bon ?
Oui. Mais seulement sur ce chapitre. Sa capacité globale, son raisonnement, sa polyvalence… restent inconnus.

C’est exactement le biais produit par SimpleQA, un benchmark aujourd’hui massivement utilisé pour comparer les performances des grands modèles de langage (LLMs).

Popularisé par OpenAI fin 2024, SimpleQA propose des milliers de questions factuelles courtes. Une seule bonne réponse est attendue. Les modèles sont évalués sur leur capacité à donner cette réponse... ou pas.

Facile à comprendre. Pratique à standardiser. Mais dans un contexte entreprise ou business ? Ce type d’évaluation est largement insuffisant.

Peut-on vraiment choisir une IA stratégique sur la base d’un quiz généraliste ?
C’est la question qu’on s’est posée — et à laquelle on a décidé de répondre autrement chez Starzdata.

Ce que mesure SimpleQA — et ce que ça ne mesure pas

SimpleQA, publié par OpenAI fin 2024, est rapidement devenu un standard dans les comparatifs de modèles IA.
Le principe : plus de 4 000 questions factuelles à réponse unique. Capitales, dates, noms, formules. Chaque LLM est testé sur sa capacité à répondre juste, dans un format proche du QCM.

📊 C’est simple. Stable. Chiffrable.
Et donc extrêmement utile pour les chercheurs, les ingénieurs ML… ou les argumentaires marketing.

Mais SimpleQA ne teste qu’un seul type d’intelligence : la mémoire brute.

🔗 Official paper: Measuring short-form factuality in large language models (OpenAI, 2024)

Quelques biais majeurs à connaître

1. Le biais thématique

Surreprésentation de sujets comme la musique, le sport, la géographie, les jeux vidéo. Peu de contenu B2B ou de logique métier.

2. Le biais d’optimisation

Des modèles sont entraînés sur les benchmarks publics. Ils performent très bien sur le test, mais sans généralisation.

3. L’absence de raisonnement

SimpleQA ne teste ni la logique suivie, ni la justification, ni la gestion de l’incertitude.

🔗 SimpleQA Verified: improved diversity & labeling (2025)

👉 En clair

SimpleQA mesure la précision sur des faits connus.
Mais dans un contexte professionnel, ce qu’on attend d’un LLM, c’est plutôt sa capacité à :

• Explorer une problématique floue

• Formuler une réponse contextualisée

• Argumenter, voire reconnaître qu’il ne sait pas

Et ça, aucun quiz ne peut le capturer.

Tavily, Linkup, Perplexity : la course au benchmark

À mesure que SimpleQA s’impose comme standard, plusieurs acteurs se disputent les premières places.
Tavily, Linkup, Perplexity… chacun revendique des scores de plus en plus élevés.

Mais derrière cette compétition technique, une vraie question :
👉 Ces chiffres disent-ils vraiment quelque chose d’utile pour votre entreprise ?

Résultats récents (2024–2025)

🔗 Tavily vs Perplexity vs EXA vs Google

Ce que ces chiffres ne disent pas

Un score élevé à SimpleQA peut donner une illusion de fiabilité. Mais en réalité :

• Optimisation pour le test : réponse rapide, sans justification

• Pas de gestion de l’incertitude : pas de « je ne sais pas »

• Peu de pertinence métier : aucun segment, aucun KPI, aucun contexte business

Ce qu’il faut vraiment évaluer

Ce qui compte pour vous, ce n’est pas si un modèle répond correctement à « Quel est le plus long fleuve du monde ? »

C’est :

• Est-ce qu’il peut reformuler une stratégie segmentée ?

• Justifier un choix de pricing ?

• Rechercher des signaux d’opportunité dans un corpus métier ?

Et ça, aucun benchmark grand public ne le teste aujourd’hui.

Pourquoi les entreprises ont besoin d’une autre méthode

Choisir une IA, ce n’est pas une question académique.
C’est une décision business, avec un impact direct sur vos coûts, vos opérations, vos délais, vos choix stratégiques.

Mais les benchmarks publics comme SimpleQA ne permettent pas :

• De poser vos questions

• D’obtenir des réponses nuancées

• De mesurer l’impact sur vos KPIs réels

Vous ne choisissez pas une IA pour savoir « qui a gagné la coupe du monde en 1998 ».

Vous la choisissez pour :

• Explorer une base CRM et prioriser les bons comptes

• Structurer une segmentation Go-to-Market

• Identifier des signaux d’intention chez vos clients

Et ça, aucun benchmark ne vous y prépare.

L’approche Starzdata : raisonnement + pluralité

Plutôt que de scorer les IA sur des quiz, nous les testons sur leur capacité à répondre à des cas business réels, à se confronter entre elles, à se corriger, et à produire une réponse activable.

Notre méthode

• Une question stratégique concrète est posée

• Plusieurs LLMs répondent, se notent, se corrigent

• Une seule réponse est retenue, scorée et documentée

Chaque donnée produite est :

• Explicable

• Fiable (score d’accord entre modèles)

• Activable (injectable dans vos outils)

• Personnalisée (segment, secteur, langue, ton)

Cas d’usages clients

Les clients utilisent déjà les Magic Segments Starzdata pour :

• Dimensionnement de marché : identifier des clusters sectoriels ou géographiques pour orienter produit ou R&D

• Activation GTM : cibler les comptes à potentiel dans les campagnes Paid ou Outbound (ex : entreprises riches mais peu digitales)

• Optimisation CRM : enrichir des leads incomplets avec des données vérifiées et scorées (ex : domaines actifs, maturité digitale)

🤔 Ces données sont livrées, testées, scorées — en moins de 72h.

Conclusion — Mieux qu’un quiz : un raisonnement

Les benchmarks publics sont utiles.
Mais ils ne remplacent pas une évaluation orientée raisonnement, impact et activabilité.

Un LLM utile sait :

• expliquer,

• dire quand il ne sait pas,

• s’adapter à vos contraintes métiers,

• produire une donnée fiable et utile.

C’est exactement ce que nous cherchons à mesurer et à livrer, chaque jour, chez Starzdata.

🤓 Envie de tester un cas complexe, en conditions réelles ?