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Le CTO de la startup Obside a récemment contacté l'auteur pour partager un benchmark fascinant impliquant plusieurs modèles d'intelligence artificielle dans un exercice de prédiction peu conventionnel : parier sur les matchs de la Coupe du Monde de football. L'objectif était de mesurer leur capacité à prédire des événements futurs de manière efficace.
Pour ce faire, Obside a sélectionné des modèles tels que ChatGPT, Gemini, Claude, Grok, Mistral, DeepSeek et Kimi. Ces IA ont utilisé les cotes en direct fournies par Polymarket pour placer leurs paris. Une heure avant chaque match, les modèles passaient en mode agent, analysant des informations telles que les équipes en lice et les blessures des joueurs, pour décider du montant à parier à partir d'une bankroll virtuelle de 10 000 $.
L'auteur a vérifié les résultats après les demi-finales jeudi, constatant que le modèle Mistral, développé en open-source en France, s'était distingué en prenant la tête du classement, suivi de près par GPT 5.5 d'OpenAI et DeepSeek V4. En revanche, Claude Opus 4.8 d'Anthropic a terminé en bas du classement, étant le seul à avoir perdu de l'argent, ce qui soulève des questions sur son approche éthique du pari.
Cet exercice original vise à tester le jugement des IA dans des situations d'incertitude, un thème que l'auteur a déjà exploré. L'année précédente, ChatGPT avait déjà participé à un tournoi de prévisions organisé par des économistes, sans pour autant surpasser les participants humains moyens. Bien que parier sur le football soit différent, cela reste un moyen innovant d'évaluer la capacité des IA à transformer des informations en ligne en prédictions rentables.
