Quel modèle d’IA fonctionne le mieux pour la Suisse ?
11 modèles. 6 dimensions. 3 langues. Mis à jour chaque trimestre.
Dernière mise à jour : T1 2026
Classement général des modèles
| Rang | Modèle | Type | Global | DE | FR | IT | Mis à jour |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Claude Opus 4.6 | Closed Source | 65.9 | 82.4 | 82.6 | 81.0 | Q1 2026 |
| 2 | Kimi K2.5 | Open Source | 64.7 | 82.0 | 86.0 | 87.0 | Q1 2026 |
| 3 | Gemini 2.5 Pro | Closed Source | 63.8 | 85.0 | 87.0 | 85.0 | Q1 2026 |
| 4 | MiniMax M2.5 | Open Source | 62.9 | 72.0 | 82.0 | 78.0 | Q1 2026 |
| 5 | GPT-4o | Closed Source | 61.7 | 70.0 | 73.2 | 69.8 | Q1 2026 |
| 6 | Gemini 2.0 Flash | Closed Source | 59.3 | 75.2 | 74.2 | 77.0 | Q1 2026 |
| 7 | DeepSeek V3 | Open Source | 58.2 | 81.2 | 81.4 | 80.2 | Q1 2026 |
| 8 | Mistral Large 2 | Open Source | 58.2 | 70.6 | 63.8 | 68.0 | Q1 2026 |
| 9 | Llama 3.3 70B | Open Source | 56.7 | 64.6 | 68.2 | 63.6 | Q1 2026 |
| 10 | GPT-4o Mini | Closed Source | 55.3 | 57.2 | 62.2 | 57.2 | Q1 2026 |
| 11 | Qwen 2.5 72B | Open Source | 54.0 | 66.4 | 67.8 | 74.0 | Q1 2026 |
Swiss-Bench v1.0 — score composite HAAS sur 6 dimensions : Performance, Robustesse, Sécurité, Conformité, Langue suisse, Documentation. Global = moyenne pondérée de toutes les dimensions. DE/FR/IT = précision multilingue MMLU-ProX (pondération 10% dans le HAAS). 11 modèles, T1 2026. Méthodologie →
Faits saillants T1 2026
Résultats du benchmark : Swiss-Bench v1.0 (mars 2026). Mis à jour chaque trimestre.
Performance par domaine
Répartition par domaine
| Domaine | Meilleur modèle | Score | Deuxième | Écart |
|---|---|---|---|---|
| Services financiers | Claude Opus 4.6 | 91.2 | GPT-4o | +2.4 |
| Droit (fédéral) | GPT-4o | 89.7 | Claude Opus 4.6 | +1.1 |
| Droit (cantonal) | Claude Opus 4.6 | 86.3 | Gemini 2.0 Flash | +3.8 |
| Santé | Gemini 2.0 Flash | 84.9 | Claude Opus 4.6 | +0.7 |
| Administration publique | Claude Opus 4.6 | 88.1 | GPT-4o | +1.9 |
| Assurance | GPT-4o | 87.4 | Claude Opus 4.6 | +2.2 |
Analyse des erreurs
| Type d’erreur | Claude Opus 4.6 | GPT-4o | Gemini 2.0 Flash | Llama 3.3 70B |
|---|---|---|---|---|
| Taux d’hallucination | 2.1% | 3.4% | 2.8% | 6.7% |
| Confusion de juridiction | 1.3% | 1.8% | 2.4% | 5.1% |
| Dégradation temporelle | 4.2% | 3.9% | 5.1% | 7.3% |
| Mélange linguistique | 0.8% | 1.2% | 0.6% | 3.4% |
Cohérence interlinguistique
| Modèle | DE↔FR | DE↔IT | FR↔IT | Cohérence moy. |
|---|---|---|---|---|
| Claude Opus 4.6 | 96.8% | 94.2% | 95.1% | 95.4% |
| GPT-4o | 95.3% | 92.7% | 93.4% | 93.8% |
| Gemini 2.0 Flash | 96.1% | 95.8% | 94.9% | 95.6% |
| Mistral Large 2 | 97.2% | 91.3% | 92.7% | 93.7% |
Un article scientifique évalué par des pairs, décrivant notre méthodologie, la vérité terrain vérifiée par des experts et le cadre statistique, est actuellement en préparation pour publication.
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