Quel modèle IA convient à votre entreprise ?
Benchmarking IA spécifique à la Suisse en DE/FR/IT. Nous évaluons les modèles sur des tâches réglementaires, juridiques et financières qui comptent pour les entreprises suisses.
Produits Performance
- Classements de modèles et comparaisons directes
- Analyse des modes d’erreur et recommandation de sélection
- Mode standard : intelligence benchmark trimestrielle
- Mode personnalisé : pipeline complet contre votre modèle
- Tableau de classement complet avec performance par domaine
- Qualité linguistique suisse (DE/FR/IT)
- Scores de conformité EU AI Act
- Analyse du coût total de possession
- Domaines cybersécurité, finance et médecine disponibles
- Les modèles tournent en local, aucune donnée ne quitte vos locaux
- Fine-tuning personnalisé sur vos données sur demande
Fine-tuning : quand un petit modèle bat les grands.
Le fine-tuning spécifique au domaine sur des données soigneusement sélectionnées et vérifiées par des experts peut surpasser de manière spectaculaire les modèles généralistes. Un modèle 8B paramètres, entraîné sur un jeu de données d’instructions méticuleusement conçu et piloté par l’expertise du domaine, surpasse systématiquement les modèles 10–25× plus grands sur les tâches spécifiques au domaine.
Cybersécurité : CyberPal-CH
| Modèle | Paramètres | Score CyberBench-CH | Exécution locale |
|---|---|---|---|
| GPT-4o | >200B (est.) | 68% | Non (API uniquement) |
| Llama 3 70B (base) | 70B | 61% | Non (trop volumineux) |
| Foundation-Sec-8B (Cisco) | 8B | 59% | Oui |
| Qwen 2.5 8B (base) | 8B | 51% | Oui |
| CyberPal-CH 8B (fine-tuned) | 8B | 79% | Oui |
Nous avons testé plus de 50 modèles de domaine. Quatre ont passé notre barre de qualité.
La plupart des modèles fine-tunés sur HuggingFace publient des scores de benchmark gonflés. Nous avons évalué plus de 50 modèles open source spécifiques au domaine en cybersécurité, finance et médecine, avec notre stack d’évaluation complet incluant Swiss-Bench. Nous avons rejeté les modèles présentant des régressions, des allégations non vérifiables ou des licences restrictives. Quatre modèles ont démontré une amélioration réelle et mesurable par rapport à leurs modèles de base.
| Modèle | Domaine | Taille | Delta domaine | Score HAAS |
|---|---|---|---|---|
| Helvetic Med 14B | Médecine | 14B | +6,5pp vs base | 77,6 |
| Helvetic Cyber 8B | Cybersécurité | 8B | +7–13pp vs base | 77,2 |
| Helvetic Finance 8B | Finance | 8B | +19,7pp vs base | 74,1 |
| Helvetic Med 4B | Médecine | 4B | +13,7pp vs base | 71,6 |
Qu’est-ce qui rend ces modèles différents ?
Chaque modèle de la bibliothèque Helvetic AI Select a été évalué indépendamment contre son modèle de base. Nous avons testé les gains de précision de domaine, les régressions de sécurité, la performance linguistique suisse (DE/FR/IT) et la conformité EU AI Act. Les modèles avec des benchmarks gonflés ou des régressions en conditions réelles ont été rejetés, y compris un modèle affichant 72,5% sur les classements mais perdant 29 points de pourcentage sur les cas cliniques.
Conçu pour la réalité suisse.
Swiss-Bench comprend 395 scénarios d’évaluation propriétaires testant les modèles en allemand, français et italien sur des tâches spécifiques à la Suisse. Contrairement aux benchmarks génériques, Swiss-Bench mesure ce qui compte pour les entreprises suisses : la performance réelle sur des tâches réglementaires, juridiques et financières dans les trois langues officielles.
L’intelligence que vous obtenez.
« Pour la synthèse de textes juridiques suisses, Claude Sonnet surpasse GPT-4o de 12% en exactitude factuelle, mais GPT-4o traite les textes juridiques français 8% mieux. »
« Pour les questions réglementaires FINMA, Gemini Pro affiche le taux d’hallucination le plus bas (3,2%), mais rencontre des difficultés avec le raisonnement temporel lors des changements de versions réglementaires. »
« Pour le traitement des sinistres d’assurance en allemand, Mistral Large atteint la performance de GPT-4o avec des coûts API inférieurs de 40%, mais échoue sur les cas limites en italien. »
« Lors du traitement de données financières et de résumés patients, GPT-4o fabrique des valeurs de bilan dans 4,1% des cas, tandis que Claude Sonnet affiche la meilleure fiabilité pour la terminologie médicale en allemand, mais présente des faiblesses sur les termes techniques en italien. »
Ce que vous recevez.
Planifier un appel de cadrage.
Commencez par une évaluation de 5 modèles (dès CHF 8’000) ou mandatez un sweep complet de 30+ modèles. La première étape est toujours un appel de cadrage. Aucune préparation nécessaire.