Quel est le meilleur LLM pour l’analyse de données en 2026 ?
Classement indépendant des LLM pour l'analyse de données : lecture de tableaux, statistiques descriptives, inférence à partir de données structurées .
Interpréter des données, c’est enchaîner trois gestes : lire correctement un tableau, appliquer la bonne statistique, et formuler une conclusion qui ne dépasse pas ce que les chiffres disent. La catégorie Data Analysis de notre benchmark indépendant teste exactement cette chaîne — questions de type « quel groupe a la plus forte croissance », « cette corrélation est-elle significative », sur des jeux de données fournis dans le contexte. Aucun modèle ne peut mémoriser ces tableaux : c’est du raisonnement à vue.
Le podium : les 3 meilleurs modèles en l'analyse de données
Leader incontesté de la catégorie, OpenAI doit sa place à une régularité sur toutes les sous-tâches avec un sommet à tablereformat (100/100). Coût : $0.736/tâche réussie, dans la fourchette des leaders.
81,6 de OpenAI — à 1,4 points du leader, fort en tablereformat (100/100), plus faible en tablejoin (56/100). Coût : $0.436/tâche réussie, dans la fourchette des leaders.
80,5 de Anthropic — à 2,4 points du leader, fort en tablereformat (94/100), plus faible en tablejoin (56/100). Attention au tarif : $1.478/tâche, soit bien plus cher que le leader pour un score inférieur.
Classement Data Analysis complet — top 15
| # | Modèle | Org | Score | Coût/tâche |
|---|---|---|---|---|
| 1 | gpt-6-astra-max | OpenAI | 83,0 | $0.736 |
| 2 | gpt-5.5-xhigh | OpenAI | 81,6 | $0.436 |
| 3 | claude-fable-5-max-effort | Anthropic | 80,5 | $1.478 |
| 4 | claude-fable-5-1-max-effort | Anthropic | 80,3 | $1.212 |
| 5 | smaug-agentic | Other | 79,9 | $0.329 |
| 6 | gpt-5.6-sol-max | OpenAI | 79,8 | $0.507 |
| 7 | muse-spark-1.3-xhigh | Other | 79,6 | $0.219 |
| 8 | deepseek-v4-flash-vision-expopen | DeepSeek | 79,5 | $0.051 |
| 9 | deepseek-v4-flash-0731open | DeepSeek | 79,3 | $0.060 |
| 10 | gpt-5.4-xhigh | OpenAI | 79,3 | $0.387 |
| 11 | gpt-5.6-terra-max | OpenAI | 79,3 | $0.344 |
| 12 | deepseek-v4.1-flash-maxopen | DeepSeek | 79,3 | $0.029 |
| 13 | deepseek-v4-pro-0813open | DeepSeek | 79,2 | $0.044 |
| 14 | smaug-flash | Other | 79,1 | $0.014 |
| 15 | smaug-mini | Other | 78,8 | $0.099 |
Scores sur 100, release du 2026-06-25. Coût = dollars par tâche réussie (plus bas est mieux). 57 modèles classés dans cette catégorie. Voir le benchmark complet →
💚 Le choix qualité/prix : ox-alpha-max (Other)
À $0.0000 la tâche réussie, ox-alpha-max atteint 75,8 de score — soit 91 % de la performance du leader pour 1 % de son prix. Gratuit sur ce benchmark.
Comment nous mesurons cette catégorie
Les tâches combinent lecture de structures tabulaires, calculs statistiques élémentaires et inférence à partir de données présentées en contexte. La correction est automatique. Cette catégorie est révélatrice d’un défaut fréquent : des modèles très forts en raisonnement abstrait qui se trompent sur des opérations simples dès que l’information est noyée dans un tableau.
tablejoin
tablereformat
Business intelligence, recherche, reporting : si vos prompts contiennent des données, cette catégorie vous concerne plus que le score général. Elle se combine bien avec un usage en agent : le meilleur profil est souvent un modèle solide ici ET en Agentic Coding.
Comment lire ce classement
Ce classement porte sur 57 modèles évalués sur la même release, et l’écart entre le premier et le dernier atteint 29,7 points — de quoi séparer fortement les usages professionnels des usages occasionnels. La médiane de la catégorie s’établit à 74,6 : tout modèle sous ce seuil devra prouver qu’il compense par le prix ou la spécialisation. On note aussi une domination de OpenAI dans le haut du tableau (10 modèles dans le top 11), signe que cette compétence récompense des choix d’architecture précis plutôt qu’un simple agrandissement du modèle. Enfin, rappelez-vous qu’un score de catégorie n’est jamais une moyenne de tout : un modèle excellent ici peut rester moyen ailleurs — les six autres classements sont là pour ça.
Ce qui a bougé depuis la release précédente
Le leader actuel (gpt-6-astra-max, OpenAI) est une nouvelle entrée dans le classement : il n’était pas évalué sur la release 2026-01-08. C’est le signe d’une catégorie en pleine recomposition.
Notre recommandation
En résumé : pour la performance pure, gpt-6-astra-max (OpenAI) domine la catégorie avec 83,0/100 — soit 3,1 points de marge sur le 5ᵉ (smaug-agentic), un écart qui se retrouve dans la qualité réelle des livrables sur les tâches longues. Pour un budget serré, deepseek-v4-flash-vision-exp ($0.051) est le meilleur score sous 0,10 $/tâche (79,5/100). Enfin, 16 modèles sur 57 sont en poids ouverts : si la confidentialité de vos données est un impératif, l’auto-hébergement est une voie réaliste dans cette catégorie. Comparez toujours deux axes — le score et le coût par tâche réussie — c’est là que se joue votre choix.
Questions fréquentes
Quel est le meilleur LLM pour l’analyse de données en 2026 ?
Selon notre benchmark (release 2026-06-25), c’est gpt-6-astra-max (OpenAI) avec un score de 83,0/100, devant gpt-5.5-xhigh (81,6)..
Quelle option gratuite ou économique pour l’analyse de données ?
À $0.0000 la tâche réussie, ox-alpha-max (Other) reste à 75,8 de score — la meilleure performance par euro dépensé de la catégorie.
L’écart entre le premier et le dixième est-il sensible en pratique ?
Il est de 3,7 points entre gpt-6-astra-max (83,0) et le 10ᵉ gpt-5.4-xhigh (79,3). Sur une tâche isolée, la différence passe souvent inaperçue ; sur un volume de milliers d’appels ou des enchaînements longs, ces points deviennent des taux de réussite différents — et un budget différent.
Comment ce classement est-il produit ?
iatrust publie des scores de benchmark indépendants dont les questions sont renouvelées pour éviter la contamination des données d’entraînement, avec une correction automatique. Nous n’ajoutons aucun jugement subjectif dans les scores ; les verdicts sont calculés à partir des sous-tâches et des coûts mesurés. La page est régénérée automatiquement à chaque nouvelle release.
Comparez les 57 modèles sur 23 tâches
Classement complet, sous-tâches dépliables, coût par tâche, historique des releases.