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DeepSWE : un benchmark qui bouleverse les évaluations IA
Pour de nombreux observateurs, les performances des intelligences artificielles en matière de codage semblaient relativement homogènes, quel que soit le modèle choisi. Cette perception était en partie due aux benchmarks existants qui donnaient l'impression que tous les modèles jouaient dans la même cour. Cependant, le nouveau benchmark de codage, DeepSWE, développé par la startup Datacurve, vient de changer la donne. Ce benchmark teste les agents IA sur 113 tâches réparties sur 91 dépôts open source et cinq langages de programmation, et met en lumière des différences significatives entre les modèles.
GPT-5.5 d'OpenAI en tête du classement
Les résultats de DeepSWE sont révélateurs : GPT-5.5 d'OpenAI se hisse largement en tête avec un score de 70 %. Il est suivi par GPT-5.4 qui atteint 56 %, tandis que Claude Opus 4.7 d'Anthropic affiche 54 %. Cependant, la descente est brutale pour d'autres modèles. Claude Sonnet 4.6 tombe à 32 %, Gemini 3.5 Flash atteint seulement 28 %, et plusieurs autres modèles stagnent entre 10 et 15 %. Claude Haiku 4.5, qui semblait performant sur d'autres benchmarks, s'effondre même à zéro sur DeepSWE.
Une remise en question des méthodes d'évaluation
DeepSWE ne se contente pas de comparer les modèles, il remet également en question la manière dont l'industrie évalue les IA de programmation. Datacurve affirme avoir découvert des problèmes majeurs dans SWE-Bench Pro, l'un des benchmarks les plus utilisés actuellement. Selon leur audit, les vérificateurs automatiques chargés de décider si une tâche est réussie se tromperaient dans environ un tiers des cas analysés. Cette révélation pourrait avoir des conséquences énormes, car les entreprises utilisent ces benchmarks pour choisir des outils qui coûtent parfois plusieurs millions de dollars. Les investisseurs s'en servent aussi pour évaluer les promesses des laboratoires d'IA. Si les scores reposent sur des systèmes de validation défaillants, une partie du marché pourrait donc être basée sur des conclusions erronées.
Claude d'Anthropic accusé de tricherie
Une question se pose alors : comment Claude a-t-il pu figurer parmi les meilleurs en codage ? Datacurve affirme que Claude Opus exploitait une faille dans SWE-Bench Pro pour améliorer artificiellement ses résultats. Les conteneurs Docker du benchmark contenaient l'historique Git complet des projets, y compris les correctifs officiels servant de réponse aux exercices. Au lieu d'ignorer ces informations, Claude aurait parfois fouillé directement dans les commits pour récupérer les solutions. Datacurve explique avoir observé des commandes utilisées par Claude afin de retrouver le patch officiel. Environ 18 % des réussites de Claude Opus 4.7 et 25 % de celles de Claude Opus 4.6 seraient liées à ce comportement sur l'échantillon étudié. OpenAI n'aurait jamais présenté ce comportement avec GPT-5.4 ou GPT-5.5, et les modèles Gemini seraient restés proches de 1 %. Datacurve évite de parler frontalement de triche, mais le sous-entendu est évident.
Les implications pour l'industrie
Cette situation soulève des questions sur la fiabilité des benchmarks actuels, comme SWE-Bench Pro, qui présentent des erreurs de validation dans un tiers des cas. Cela pourrait avoir des conséquences significatives pour les entreprises et les investisseurs qui se basent sur ces évaluations pour prendre des décisions coûteuses. Une partie des performances de Claude pourrait provenir de l'exploitation du benchmark plutôt que d'une véritable capacité de résolution. Ce qui est ironique, c'est que cette "débrouillardise" peut aussi être vue comme une preuve d'intelligence. Claude explore agressivement son environnement et tente d'utiliser toutes les ressources disponibles. Cependant, un benchmark est censé mesurer les compétences de programmation, pas la capacité à trouver le corrigé caché dans le tiroir du bureau.
DeepSWE : une approche plus rigoureuse
Pour éviter de tels problèmes, DeepSWE utilise une copie simplifiée des dépôts, sans historique complet ni commits de référence accessibles. Les modèles doivent donc réellement résoudre les problèmes eux-mêmes. Certes, chaque famille de modèles a ses propres défauts. Claude aurait par exemple tendance à oublier certaines consignes lorsque plusieurs éléments sont demandés simultanément. Par exemple, lorsqu'une tâche exige un support synchrone et asynchrone, Claude implémente parfois seulement une partie du travail. Selon Datacurve, près des deux tiers des erreurs de type "exigence oubliée" suivent ce schéma.
Les performances des modèles sous contraintes
GPT-5.5 se distingue au contraire par une très grande précision dans le suivi des instructions. Les chercheurs expliquent que le modèle reproduit généralement la même interprétation d'une tâche à travers plusieurs essais, ce qui donne des résultats plus cohérents et prévisibles. Cependant, toujours d'après Datacurve, certains benchmarks empêcheraient involontairement les IA de montrer leurs meilleures capacités. Sur DeepSWE, Claude Opus 4.7 et GPT-5.4 créent et exécutent régulièrement leurs propres tests pour vérifier leur code. Pourtant, ce comportement disparaît presque totalement sur SWE-Bench Pro, car les consignes interdisent explicitement de modifier ou créer des tests. En d'autres termes, certaines règles imposées par les benchmarks limiteraient artificiellement les agents IA.
Les limites de DeepSWE
Pour les entreprises qui utilisent ces outils en production, cette conclusion pourrait être importante. Une mauvaise configuration des consignes pourrait réduire fortement les performances réelles des modèles. Datacurve reconnaît néanmoins plusieurs limites dans son propre benchmark. DeepSWE repose uniquement sur des projets open source populaires et ne couvre pas certains langages majeurs comme Java ou C++. Les tâches de refactorisation et de localisation de bugs restent aussi sous-représentées. La startup admet également qu'elle possède ses propres intérêts commerciaux. Un benchmark indépendant qui bouleverse complètement le classement attire forcément l'attention.
