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Aujourd’hui, il existe une multitude d’IA — ChatGPT, Gemini, Claude — mais choisir la bonne pour une tâche donnée reste un problème réel.

Notre solution est un routeur intelligent d’IA : l’utilisateur écrit un prompt, et notre système lui recommande automatiquement le modèle le plus performant pour ce type de demande.

Concrètement, nous analysons la requête en la transformant en vecteur sémantique, puis nous recherchons dans une base de données issue de Compar:IA les prompts les plus similaires.

Nous évaluons ensuite les modèles en fonction des retours réels des utilisateurs — utiles, incorrects, créatifs — avec la possibilité d’appliquer un système de scoring combiné avec des critères comme la performance, l’énergie et la souveraineté.

L’objectif est de fournir une recommandation fiable, personnalisée et basée sur des usages réels, et non sur des benchmarks théoriques.

Ce projet est actuellement présenté sous forme de prototype fonctionnel, permettant de démontrer le fonctionnement du routeur intelligent d’IA à travers une interface simple et interactive.
Il a vocation à être enrichi, testé auprès d’utilisateurs réels, puis progressivement étendu pour intégrer davantage de données, de modèles et de critères de recommandation.
Plusieurs pistes d’évolution sont déjà envisagées, notamment l’intégration d’une analyse qualitative plus fine basée sur les retours textuels des utilisateurs, la détection de biais propres aux modèles, l’enrichissement des métriques techniques, ainsi que son intégration dans des agents IA afin d’optimiser automatiquement les coûts et les performances.

Démo Live : https://sbo42.fr/MatchLLM/

Code Source : https://github.com/AnMaLeNo/hackathon_open_data_university

Projet réalisé par : Antoine MONOT & Sébastien BO

École 42

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