Compar:IA
Démocratiser l'accès aux modèles d'IA conversationnelle et constituer un commun numérique francophone.
Publié le jeudi 13 novembre 2025 | En construction
Contexte et enjeux
Les grands modèles de langage (LLM) actuels sont entraînés sur des données essentiellement anglo-saxonnes, créant des biais linguistiques et culturels. L'évaluation humaine des modèles sur des tâches en français reste coûteuse et complexe. Les corpus d'évaluation existants sont majoritairement en anglais et ne reflètent pas les usages francophones.
Face à ce constat, le Ministère de la Culture a développé Compar:IA, une plateforme publique permettant de tester et comparer des modèles d'IA conversationnelle en français tout en constituant un commun numérique pour l'écosystème.
Compar:IA fonctionne selon le principe suivant :
- Comparaison à l'aveugle : l'utilisateur soumet une question à deux modèles anonymes parmi plus de 20 modèles
- Expression de préférence : l'utilisateur choisit la meilleure réponse
- Révélation et information : l'identité des modèles est dévoilée avec leurs caractéristiques (impact environnemental, etc.)
- Constitution d'un commun : les questions et préférences alimentent des jeux de données open source.
| 🎨 Utilisable | 👱 Utilisé | ♥️ Utile | 🎯 Impactant | |
|---|---|---|---|---|
| Indicateur | Note de facilité d'usage |
Part de marché |
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| Efficience | ||||
| Résultats | 91 modèles testés |
| Critère | Résultat |
|---|---|
| Transférabilité fonctionnelle | Réplication pour autres langues |
| Frugalité et efficience | Affichage impact environnemental des modèles |
| Retours d'expérience |
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IA frugale
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Superscale
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Utilisateur
À propos
Informations clés
- Porteur : L'Atelier Numérique du Ministère de la Culture
- Sponsors : DINUM, Ministère de la Culture
- Lancement : Janvier 2024
- Phase : Accélération (depuis avril 2025)
Critère d'excellence
- Frugalité et efficience : ✅
- Transférabilité fonctionnelle dans l'administration : ✅
- Retours d'expérience : 🟠
Accès
- Site web : compar:IA
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Fiche technique :
- Code source : GitHub
- Technologies : Kubernetes, Python, Gradio, FastAPI, Svelte
- Données ouvertes : Jeux de données disponibles en open source sous licences ouvertes. Les données collectées (questions posées et votes) sont compilées et publiées librement après anonymisation. En savoir plus sur les données
- Contact : L'Atelier Numérique du Ministère de la Culture