J'ai demandé à 8 IA quelle est la meilleure IA

J'ai demandé à 8 IA quelle est la meilleure IA. Voici ce que leurs réponses révèlent vraiment.

En juillet 2026, j'ai posé exactement les mêmes quatre questions à huit intelligences artificielles grand public : ChatGPT, Claude, Gemini, Mistral (Le Chat), DeepSeek, Grok, Qwen et Kimi. Les questions étaient simples en apparence : quel est le meilleur modèle, lequel pour coder, lequel pour rédiger, et — la plus révélatrice — lequel recommanderais-tu autre que toi-même.

L'exercice ressemble à un jeu. Il ne l'est pas. Les réponses dessinent trois phénomènes qui disent quelque chose de profond sur la façon dont ces modèles sont construits, sur ce qu'ils savent réellement du marché, et sur la manière dont vous devriez lire n'importe quelle recommandation produite par une IA. Ce dernier point est le seul qui compte pour votre travail au quotidien.

Le protocole, en toute transparence

Avant les résultats, la méthode — parce qu'une étude qui n'est pas reproductible ne vaut rien.

Chaque IA a reçu le même message, via son interface grand public gratuite, le même jour de juillet 2026. Quatre questions, formulées de façon identique : quel est le meilleur LLM toutes catégories confondues, lequel pour coder, lequel pour la rédaction de contenu, et lequel recommander autre que soi-même. Aucune relance, aucune reformulation : la première réponse spontanée de chaque modèle. Les réponses brutes sont conservées telles quelles.

La matrice complète : qui recommande qui

Voici, condensé, ce que chaque IA a répondu. La colonne la plus intéressante est la dernière : le modèle désigné quand l'auto-citation est interdite.

Trois IA sur huit se sont désignées elles-mêmes comme le meilleur modèle du marché : ChatGPT, Claude et Qwen. Les cinq autres ont pointé un concurrent. Et parmi les modèles cités par les autres, un nom domine largement.

Enseignement n°1 : Claude, le favori de ses propres concurrents

C'est le résultat le plus frappant de l'étude. Quand on agrège les recommandations sur les quatre questions, un modèle est cité par la quasi-totalité des autres — y compris par des IA qui n'ont aucun intérêt commercial à le faire.

ChatGPT recommande Claude pour coder, pour rédiger, et comme meilleure alternative à lui-même. Gemini recommande Claude pour la rédaction. Mistral et DeepSeek le désignent pour le code. Qwen le choisit pour la rédaction. Grok, lui, va plus loin que tous les autres : il recommande Claude aux quatre questions, sans exception — y compris quand on lui demande un modèle « autre que lui-même ».

Enseignement n°2 : le biais d'auto-préférence, et l'exception Grok

Un modèle de langage a-t-il tendance à se préférer lui-même ? La réponse, mesurée sur nos huit IA, est : cela dépend énormément du modèle. Et c'est en soi une information précieuse.

Le cas Grok mérite qu'on s'y arrête. Interrogé quatre fois, y compris sur « le meilleur modèle » où rien ne l'empêchait de se citer, il n'a jamais mentionné Grok. Il a recommandé Claude à chaque fois. À l'autre extrême, Qwen se place lui-même en tête aux deux premières questions (Qwen-Max, puis Qwen-Coder) avant de céder sur les deux dernières.

Enseignement n°3 : la fracture temporelle, le vrai révélateur

Voici l'angle que personne ne regarde, et qui est pourtant le plus instructif. Toutes les IA n'ont pas la même date de coupure de connaissance. Certaines connaissent le marché de mi-2026 ; d'autres répondent comme si nous étions encore en 2024. Leurs réponses trahissent cette fracture.

Mistral recommande « GPT-4o » comme meilleur modèle toutes catégories — un modèle de 2024. DeepSeek cite « OpenAI o1 » et « Claude 3.7 Sonnet », eux aussi largement dépassés en juillet 2026. Qwen parle de « Claude 3.5 Sonnet » pour la rédaction. Ces réponses ne sont pas fausses par malveillance : elles reflètent simplement une date d'entraînement plus ancienne, ou une mise à jour moins fréquente de la connaissance du modèle.

Ce que cette étude change dans votre façon d'utiliser l'IA

Au-delà de l'anecdote, trois réflexes concrets à adopter, valables quelle que soit l'IA que vous utilisez.

D'abord, neutralisez l'auto-préférence. Ne demandez jamais à un modèle s'il est le meilleur pour votre tâche ; demandez-lui quel autre modèle il recommanderait. Vous obtiendrez un avis bien plus fiable.

Ensuite, datez la connaissance. Avant de suivre une recommandation d'outil, de version ou de prix donnée par une IA, demandez-vous : ce modèle sait-il ce qui existe aujourd'hui ? En cas de doute, croisez avec une source à jour. Une réponse confiante n'est pas une réponse récente.

Enfin, lisez le consensus, pas l'avis isolé. Un seul modèle peut se tromper ou être daté. Mais quand plusieurs IA indépendantes convergent vers le même nom, le signal devient exploitable. C'est exactement le principe d'un comparateur : agréger plutôt que croire une source unique.

Testez votre compréhension

Méthodologie et limites

Étude menée en juillet 2026, huit IA interrogées via leurs interfaces grand public gratuites, une seule fois chacune, avec les mêmes quatre questions formulées à l'identique. Les réponses reflètent la première sortie spontanée de chaque modèle, sans relance.

Limites à garder en tête : les réponses d'un modèle varient d'une exécution à l'autre (température non nulle) ; les interfaces gratuites ne donnent pas toujours accès à la dernière version d'un modèle, ce qui peut accentuer l'effet de fraîcheur ; et le panel, bien que représentatif des grandes écuries, n'est pas exhaustif. Cette étude n'établit pas un classement de qualité des modèles : elle observe ce que les modèles disent les uns des autres, ce qui est une donnée différente — et complémentaire — des benchmarks objectifs.

Pour un classement fondé sur des mesures et non sur des opinions, consultez notre comparateur et le Podium IA mensuel, mis à jour à partir de sources vérifiées.