# Slash AI Lab : laboratoire d'évaluation IA Source: https://slash-digital.io/fr/ai-lab/ Slash AI Lab Nous évaluons modèles et architectures avec les données du client (en espagnol, français et anglais) avant d'engager coûts et données. Ce qui échoue à l'évaluation n'entre pas en production. - Modèles OpenAI · Anthropic · Gemini · DeepSeek · GLM · Qwen · Mistral · open source - Axes coding · raisonnement · langue · agents · coût - Règle Évaluation, pas hype Démarrer un projet Voir nos réalisations En bref Slash AI Lab est le laboratoire d'évaluation IA de Slash Digital Lab, à Bogotá : nous testons les modèles (OpenAI, Anthropic, Gemini, DeepSeek, GLM, Qwen, Mistral et open source local) sur les prompts réels du client avant d'engager coûts ou données. Règle du laboratoire : aucun modèle n'est choisi pour le hype. Il est choisi par évaluation sur les prompts du client, le coût, la résidence des données et les échecs observés. Ce que nous livrons ## Ce que le lab évalue Axes d'évaluation : espagnol des affaires, français, code, agents, coût, latence et confidentialité. 01 ### Sélection de modèles Comparaisons reproductibles entre fournisseurs et modèles ouverts, sur vos cas d'usage, pas sur un benchmark payé. 02 ### Qualité par langue L'espagnol de votre activité et le français sont évalués avec la même exigence que l'anglais ; les nuances comptent. 03 ### Agents et outils MCP, function calling, mémoire et supervision humaine : nous mesurons ce qui casse quand l'agent se trompe. 04 ### Coût, latence, confidentialité Budget d'inférence, p95 de réponse et résidence des données : cloud, VPC ou inférence locale. Notre méthode ## Comment se déroule une évaluation - ### Collecte Nous réunissons prompts réels ou représentatifs et critères de succès avec votre équipe. - ### Mesures Nous exécutons les candidats (cloud ou local) en mesurant qualité, coût et latence. - ### Rapport Résultats par axe avec exemples : une recommandation claire et reproductible. - ### Veille Le marché bouge chaque trimestre ; quand il bouge, on relance. Périmètre et livrables ## La méthode, par écrit - **Évaluation:** 30 prompts fixes, 5 moteurs, 3 langues (méthodologie publiée dans /insights/). - **Résidence des données:** Cloud standard, VPC ou inférence locale selon la conformité du client. - **Rapport:** Comparaison par axe : langue, code, agents, coût, latence, échecs. - **Reproductibilité:** Prompts, versions et critères documentés pour relancer la mesure. - **Cadence:** Ré-évaluation trimestrielle ou à la moindre évolution majeure. - **Publication:** Conclusions ouvertes dans /insights/ ; jamais les prompts clients. La preuve en production ## La preuve en production 30, prompts fixes par évaluation 3, langues évaluées : ES · EN · FR 0, hype : décisions reproductibles uniquement 5, axes d'évaluation En savoir plus Slash AI Lab · 13 Vendémiaire ### Un documentaire historique par IA sur un seul GPU 13 Vendémiaire, sur Bonaparte et le 5 octobre 1795, généré sur une RTX 4090 : images, vidéo avec son, narration et musique, en français, espagnol et anglais. En savoir plus → En savoir plus SlashBots · Agents de bureau ### Des agents IA de bureau pour notre équipe SlashBots, notre app Windows et Linux : sept bots avec navigateur intégré, contrôle du PC, 421 skills, mémoire, connecteurs MCP, routines et une app compagnon sur téléphone. En savoir plus → En savoir plus slash.events · Panel Studio ### Du site web au panneau de salon en PDF/X-4 Panel Studio, notre app slash.events : analyse du site, quatre concepts, retouches par chat, 23 contrôles preflight et un fichier prêt pour l'imprimeur à 49 €. En savoir plus → Méthode ## Les règles du lab Les mêmes pour chaque publication et chaque projet. 01 ### La méthode avant les chiffres Nous publions la méthode avant les résultats ; sans mesure terminée, pas de chiffre. 02 ### Des prompts réels Nous évaluons sur les tâches du client, pas sur des jouets : 30 prompts fixes et versionnés par cas. 03 ### Trois langues Espagnol des affaires, anglais et français : c'est là que les modèles cassent. 04 ### Des limites déclarées Chaque analyse dit ce qu'elle ne mesure pas, avec sa date, ses versions et ses sources. Publications ## Un critère publié, pas des opinions Modèles ### Claude Opus 5.5 : ce qui change pour les entreprises Lancé le 22 septembre 2026 : moins cher qu'Opus 5, niveau Fable 5.1 selon Anthropic. Prix, benchmarks, changements techniques et cas d'usage. Mis à jour 28 oct. 202614 minJean Martial Modèles ### La carte des modèles d'IA, octobre 2026 Claude Opus 5.5 et Sonnet 5.5, GPT-6 Astra, Gemini 4 Argon, Grok 4.7, Muse Spark : qui mène en octobre 2026, ce que coûte chaque gamme et quoi tester. Mis à jour 28 oct. 202613 minJean Martial IA locale et open source ### Modèles open-weight en 2026 : lequel choisir, sous quelle licence Kimi K3, Qwen3.8, DeepSeek V4.1, GLM-5.3, Gemma 4, gpt-oss, Mistral : tailles, licences, écart avec la frontière et hébergement sans surprise juridique. Mis à jour 28 oct. 202612 minRémy Sanchez Agents et ingénierie ### Fine-tuning vs RAG : le critère Quand le RAG, quand le fine-tuning et quand un hybride : l'ordre de décision avant de payer un entraînement. Mis à jour 26 sept. 20263 minJean Martial Questions fréquentes ## Les questions qu'on nous pose souvent **Quels modèles évaluez-vous ?** Ceux qui peuvent gagner leur place : OpenAI, Anthropic, Gemini, DeepSeek, GLM, Qwen, Mistral et open source local. La liste suit le marché. **Publiez-vous les résultats ?** Oui : méthode et conclusions dans /insights/. Les prompts clients ne sont jamais publiés. **Le lab est-il obligatoire ?** Recommandé, pas obligatoire. Pour les données sensibles ou langues minoritaires, l'évaluation évite des mois de dérive. **Proposez-vous l'inférence locale ?** Oui : modèles ouverts dans votre VPC ou sur votre matériel quand la conformité l'exige. **Peut-on évaluer un cas unique ?** Oui : une évaluation ciblée avec vos prompts et un rapport reproductible. **Acceptez-vous des sponsors ?** Non. La recherche Slash ne s'achète pas.