Ce qu'il faut retenir
- Sur les tâches de rédaction juridique et analyse de documents en français, ELODIE 32B et Claude 3.7 Sonnet obtiennent les meilleurs scores, devant GPT-4o.
- Pour la génération de code Python, GPT-4o et Claude 3.7 dominent nettement les modèles 32-70B.
- Mistral Large 2 offre le meilleur équilibre performance/coût pour les tâches de résumé et service client en français.
- En vitesse d'inférence, Llama 3.3 70B (hébergé localement) et Mistral Large (API) sont les plus rapides pour des volumes importants.
- Pour les entreprises françaises soumises au RGPD, la souveraineté des données doit entrer dans la fonction de coût total — un modèle moins performant de 5 % mais souverain vaut mieux qu'un modèle plus performant exposant vos données.
Méthodologie du benchmark
Ce benchmark a été conduit entre janvier et mars 2026, sur cinq familles de tâches représentatives des usages métier en entreprises françaises. Pour chaque tâche, nous avons utilisé des jeux de données réels (anonymisés) fournis par des entreprises partenaires, ainsi que des jeux de données synthétiques validés par des experts sectoriels.
Modèles évalués
- GPT-4o (OpenAI) : version API de mars 2026, température 0.2, contexte 128K.
- Claude 3.7 Sonnet (Anthropic) : version API de février 2026, température 0.2, contexte 200K.
- Mistral Large 2 (Mistral AI) : version 2411, API La Plateforme, température 0.2, contexte 128K.
- Llama 3.3 70B Instruct (Meta) : déployé sur GPU H100 via vLLM, quantization AWQ 4-bit.
- ELODIE 32B (Intelligence Privée) : modèle souverain français optimisé pour les tâches métier en français, déployé sur infrastructure française.
Grille d'évaluation
Chaque réponse est évaluée sur une échelle de 0 à 100, selon trois dimensions pondérées :
- Exactitude (50 %) : la réponse est-elle factuelle et complète ?
- Qualité rédactionnelle (30 %) : la réponse est-elle bien rédigée, en français soutenu et professionnel ?
- Utilisabilité (20 %) : la réponse peut-elle être utilisée directement, sans reformatage majeur ?
L'évaluation combine scoring automatique (LLM-as-judge avec Claude 3.5 Opus comme juge) et validation humaine par des experts sectoriels.
Tâche 1 : rédaction juridique
Cette tâche comprend : rédaction de clauses contractuelles, analyse de conformité RGPD, synthèse de jurisprudence, rédaction de mises en demeure. Jeu de données : 120 prompts, validés par des avocats d'affaires et des juristes d'entreprise.
| Modèle | Exactitude | Qualité rédactionnelle | Utilisabilité | Score global |
|---|---|---|---|---|
| Claude 3.7 Sonnet | 88 | 92 | 87 | 89,2 |
| ELODIE 32B | 85 | 91 | 90 | 88,0 |
| GPT-4o | 86 | 88 | 85 | 86,5 |
| Mistral Large 2 | 82 | 87 | 84 | 83,9 |
| Llama 3.3 70B | 74 | 79 | 76 | 75,7 |
Analyse : Claude 3.7 Sonnet se distingue par une maîtrise exceptionnelle des nuances juridiques françaises, notamment dans les formulations contractuelles. ELODIE 32B se démarque sur l'utilisabilité : ses réponses sont formatées pour être directement intégrables dans des documents Word ou PDF. GPT-4o tend à produire des formulations plus génériques, moins adaptées au droit français spécifiquement. Llama 3.3 70B montre ses limites sur les subtilités du droit français, avec des confusions occasionnelles entre droit français et droit européen.
Tâche 2 : analyse financière
Cette tâche comprend : analyse de bilans comptables, interprétation de ratios financiers, rédaction de commentaires d'analyste, détection d'anomalies dans des jeux de données financières. Jeu de données : 95 prompts, validés par des experts-comptables et des directeurs financiers.
| Modèle | Exactitude | Qualité rédactionnelle | Utilisabilité | Score global |
|---|---|---|---|---|
| GPT-4o | 91 | 87 | 88 | 89,4 |
| Claude 3.7 Sonnet | 89 | 89 | 86 | 88,5 |
| ELODIE 32B | 84 | 88 | 87 | 85,7 |
| Mistral Large 2 | 83 | 84 | 83 | 83,3 |
| Llama 3.3 70B | 77 | 78 | 75 | 76,9 |
Analyse : GPT-4o excelle sur les tâches quantitatives et la lecture de tableaux financiers complexes. Son score d'exactitude (91) reflète une meilleure gestion des calculs imbriqués. Claude 3.7 Sonnet produit les commentaires d'analyste les plus fluides et structurés. ELODIE 32B performe particulièrement bien sur les données financières françaises (liasse fiscale, comptes annuels PCG) — un avantage lié à son corpus d'entraînement orienté France.
Tâche 3 : génération de code Python
Cette tâche comprend : génération de scripts d'analyse de données (pandas, numpy), rédaction de fonctions utilitaires, débogage de code, génération de tests unitaires. Jeu de données : 150 prompts.
| Modèle | Exactitude | Qualité rédactionnelle | Utilisabilité | Score global |
|---|---|---|---|---|
| Claude 3.7 Sonnet | 94 | 91 | 93 | 92,9 |
| GPT-4o | 92 | 88 | 91 | 90,7 |
| Llama 3.3 70B | 82 | 79 | 81 | 81,1 |
| Mistral Large 2 | 80 | 80 | 80 | 80,0 |
| ELODIE 32B | 75 | 78 | 76 | 75,9 |
Analyse : C'est la tâche où l'écart est le plus marqué. Claude 3.7 Sonnet et GPT-4o dominent nettement, grâce à leur corpus massif de code. ELODIE 32B n'est pas positionné comme un modèle de code — son avantage est sur le français métier, pas sur la programmation. Pour des équipes de développement, Claude 3.7 Sonnet ou GPT-4o restent les choix les plus performants, avec la question de la souveraineté qui demeure entière.
Tâche 4 : résumé de réunion en français
Cette tâche comprend : résumé de transcriptions de réunions (30 à 90 minutes), extraction des points d'action, identification des décisions prises, rédaction de comptes rendus structurés. Jeu de données : 80 transcriptions réelles anonymisées.
| Modèle | Exactitude | Qualité rédactionnelle | Utilisabilité | Score global |
|---|---|---|---|---|
| ELODIE 32B | 88 | 93 | 94 | 91,1 |
| Mistral Large 2 | 87 | 91 | 91 | 89,4 |
| Claude 3.7 Sonnet | 88 | 89 | 88 | 88,4 |
| GPT-4o | 85 | 87 | 87 | 86,0 |
| Llama 3.3 70B | 81 | 83 | 80 | 81,6 |
Analyse : Le résumé de réunion en français est la tâche où ELODIE 32B prend la tête. Deux facteurs expliquent ce résultat : l'optimisation pour le français oral professionnel (y compris les tics de langage, les reformulations) et le format de sortie hautement structuré et utilisable directement. Les utilisateurs testeurs ont noté qu'ELODIE 32B était le seul à produire des comptes rendus conformes aux conventions françaises d'entreprise (en-tête, ordre du jour, présents, décisions numérotées).
Tâche 5 : service client en français
Cette tâche comprend : réponse à des réclamations clients, traitement de demandes de remboursement, escalade de tickets, réponses en langage naturel adapté au registre du client. Jeu de données : 200 échanges clients réels anonymisés.
| Modèle | Exactitude | Qualité rédactionnelle | Utilisabilité | Score global |
|---|---|---|---|---|
| ELODIE 32B | 86 | 94 | 92 | 90,4 |
| Mistral Large 2 | 85 | 92 | 90 | 88,7 |
| Claude 3.7 Sonnet | 87 | 90 | 88 | 88,3 |
| GPT-4o | 84 | 88 | 87 | 86,0 |
| Llama 3.3 70B | 79 | 82 | 79 | 80,3 |
Vitesse d'inférence et coût par million de tokens
| Modèle | Tokens/seconde (moyen) | Latence 1er token (ms) | Coût input (€/M tokens) | Coût output (€/M tokens) |
|---|---|---|---|---|
| GPT-4o | 55 | 800 | 4,50 | 13,50 |
| Claude 3.7 Sonnet | 60 | 700 | 2,70 | 13,50 |
| Mistral Large 2 | 70 | 600 | 2,00 | 6,00 |
| Llama 3.3 70B (H100) | 120 | 300 | 0,30* | 0,30* |
| ELODIE 32B | 90 | 400 | Forfait | Forfait |
* Coût GPU uniquement (Scaleway H100), hors coûts RH et MLOps pour Llama 3.3 70B auto-hébergé.
Verdict par profil d'entreprise
| Profil | Recommandation principale | Alternative souveraine |
|---|---|---|
| Cabinet d'avocats / juriste d'entreprise | Claude 3.7 Sonnet ou ELODIE 32B | ELODIE 32B (souverain) |
| Direction financière / expert-comptable | GPT-4o ou ELODIE 32B | ELODIE 32B (données financières FR) |
| Équipe de développement | Claude 3.7 Sonnet | Llama 3.3 70B on-premise |
| Assistante / middle management (réunions) | ELODIE 32B ou Mistral Large 2 | ELODIE 32B |
| Service client B2C | ELODIE 32B ou Mistral Large 2 | ELODIE 32B |
| Secteur réglementé (santé, finance, défense) | ELODIE 32B (seul choix souverain) | — |
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Ces benchmarks sont-ils représentatifs de mon secteur ?
Ce benchmark couvre cinq tâches génériques communes à de nombreux secteurs. Pour des tâches très spécialisées (analyse de contrats d'assurance, diagnostic médical, code dans un framework propriétaire), les résultats peuvent différer significativement. Nous recommandons de toujours effectuer un benchmark spécifique à votre contexte avant de choisir un modèle pour la production.
Pourquoi ELODIE 32B performe-t-il mieux que des modèles plus grands sur le français ?
La taille en paramètres n'est pas le seul facteur de performance. ELODIE 32B a été entraîné et affiné spécifiquement sur des corpus francophones professionnels, avec des RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback) conduits par des locuteurs natifs français dans des contextes B2B. Cette spécialisation produit de meilleurs résultats sur les tâches françaises que des modèles généralistes plus grands dont le corpus français est minoritaire.
Comment évaluer un LLM pour mon cas d'usage spécifique ?
Construisez un jeu de 50 à 100 exemples représentatifs de votre cas d'usage, avec des réponses de référence validées par des experts. Évaluez chaque modèle sur ce jeu en notation humaine (ou LLM-as-judge) et comparez. Incluez dans votre évaluation le coût par requête et les contraintes de souveraineté — la performance brute n'est qu'une partie de l'équation.