Grok 4 – Benchmarks réels, tests pratiques, prompts et comparatif complet (2025)
Grok 4 xAI – modèle IA avancé

Grok 4 – Tests réels, benchmarks indépendants et analyse complète

  • Éditeur : xAI
  • Annonce officielle : Juillet 2025
  • Accès : Web, API, X (Premium+ / SuperGrok)
  • Positionnement : Raisonnement avancé, analyse, recherche temps réel
  • Source officielle : x.ai
  • Author : By My AI Tools Tech | Editorial Team


➥ Qu’est-ce que Grok 4 exactement ?

Grok 4 est la version la plus avancée du modèle de langage développé par xAI. Contrairement aux annonces marketing très générales, Grok 4 se distingue surtout par :

  • Un fort accent sur le raisonnement logique
  • L’utilisation d’outils et la recherche en temps réel
  • Des performances solides sur les tâches analytiques et le code

xAI propose également Grok 4 Heavy, une variante orientée usages intensifs et professionnels.

📊 Benchmarks Grok 4 – Ce que montrent les données publiques

Contrairement à certains articles affirmant que Grok 4 a « écrasé tous les benchmarks », xAI ne publie pas de tableau officiel détaillé. Nous avons donc analysé des benchmarks indépendants, publics et reproductibles.

Modèle MMLU GSM8K Code (HumanEval) Fenêtre de contexte
Grok 4 ≈ 87–89% ≈ 92–98% ≈ 88–94% Non communiqué officiellement
GPT-4o ≈ 86–88% ≈ 90–92% ≈ 89–91% 128k
Claude 3.5 ≈ 82–85% ≈ 93–95% ≈ 82–85% 200k
Gemini ≈ 85–87% ≈ 90–93% ≈ 84–88% 128k

📌 Sources : Chatbot Arena, tests communautaires, évaluations indépendantes (2025). Les chiffres représentent des fourchettes observées, pas des scores marketing.

Grok 4 En Action

➤ Grok 4 pour le code (exemple réel)

Prompt testé :

Écris une fonction Python qui trie une liste d’objets par date,
gère les valeurs nulles et explique chaque étape.
  

Réponse générée par Grok 4 :

from datetime import datetime
from typing import List, Any, Optional

def trier_par_date(
    liste: List[Any],
    cle_date: str,
    ordre_descendant: bool = False
) -> List[Any]:
    """
    Trie une liste d'objets par une clé contenant une date.
    
    Les objets dont la date est None sont placés à la fin.
    
    Paramètres :
    - liste : la liste d'objets à trier
    - cle_date : le nom de la clé contenant la date (ex: 'date_creation')
    - ordre_descendant : True pour tri décroissant (plus récent en premier),
                         False pour tri croissant (plus ancien en premier)
    
    Retourne :
    La liste triée.
    """
    
    def cle_de_tri(objet: Any) -> tuple:
        """
        Fonction clé utilisée par sorted().
        Retourne un tuple qui permet un tri stable et correct :
        - Premier élément : 0 si la date existe, 1 si elle est None
          → cela force les None à venir après les dates valides
        - Deuxième élément : la date elle-même (ou datetime.max si None)
          → pour trier correctement les dates valides
        """
        date_value = objet.get(cle_date) if isinstance(objet, dict) else getattr(objet, cle_date, None)
        
        if date_value is None:
            est_null = 1
            date_pour_tri = datetime.max  # valeur maximale pour que les None arrivent en dernier
        else:
            est_null = 0
            date_pour_tri = date_value
        
        return (est_null, date_pour_tri)
    
    # sorted() est préféré à list.sort() car il retourne une nouvelle liste
    # (ne modifie pas l'originale, ce qui est plus sûr)
    return sorted(liste, key=cle_de_tri, reverse=ordre_descendant)


# Exemple d'utilisation
if __name__ == "__main__":
    donnees = [
        {"nom": "Alice", "date_creation": datetime(2023, 5, 12)},
        {"nom": "Bob",   "date_creation": None},
        {"nom": "Charlie", "date_creation": datetime(2024, 1, 8)},
        {"nom": "David", "date_creation": datetime(2022, 11, 30)},
        {"nom": "Eve",   "date_creation": None},
        {"nom": "Frank", "date_creation": datetime(2023, 9, 20)},
    ]
    
    print("Tri croissant (plus ancien en premier) :")
    resultat_croissant = trier_par_date(donnees, "date_creation")
    for item in resultat_croissant:
        print(item["nom"], "->", item["date_creation"])
    
    print("\nTri décroissant (plus récent en premier) :")
    resultat_decroissant = trier_par_date(donnees, "date_creation", ordre_descendant=True)
    for item in resultat_decroissant:
        print(item["nom"], "->", item["date_creation"])

➤ Grok 4 pour la recherche (exemple réel)

Prompt testé :

Explique en détail comment on pourrait estimer la distance maximale qu’un vaisseau spatial propulsé par énergie solaire pourrait parcourir dans le système solaire, en considérant la gravité, la vitesse et les limitations technologiques.

Réponse générée par Grok 4 :

Pour estimer la distance maximale qu’un vaisseau spatial propulsé par une voile solaire (solar sail) pourrait parcourir dans le système solaire, il faut comprendre les principes physiques impliqués : la propulsion par pression de radiation solaire, la gravité du Soleil, la vitesse atteinte et les limitations technologiques actuelles ou futures.
Principes de base de la propulsion par voile solaire
Une voile solaire utilise la pression de radiation des photons du Soleil pour propulser le vaisseau. Contrairement aux fusées chimiques ou ioniques, elle n’a pas besoin de propergol : l’accélération est faible mais continue tant que la lumière solaire est suffisante.
La pression de radiation diminue en 1/r² (r = distance au Soleil), tout comme la gravité solaire. L’accélération nette dépend du paramètre de légèreté (lightness number β) : rapport entre l’accélération due à la pression de radiation et l’accélération gravitationnelle solaire.

Si β < 1 : le vaisseau reste lié au Soleil.
Si β = 1 : équilibre parfait (possible pour des voiles très avancées, permettant de "flotter" à une distance fixe).
Si β > 1 : accélération nette vers l’extérieur, permettant l’échappement.

La performance clé est l’accélération caractéristique (a_c) à 1 UA (distance Terre-Soleil) : typiquement 0,001 m/s² pour les technologies actuelles (comme LightSail 2), mais jusqu’à 0,3–1 m/s² pour des voiles ultra-minces futures (densité surfacique < 1 g/m²).
Interaction avec la gravité et la vitesse
Pour maximiser la vitesse d’échappement (v_∞, vitesse asymptotique loin du Soleil), le vaisseau effectue un "solar photonic assist" : il plonge près du Soleil (périhélie proche, ex. 0,1–0,25 UA) pour bénéficier d’une pression plus intense, gagne de la vitesse, puis s’éloigne avec la voile orientée pour accélérer radialement.
La vitesse finale v_∞ dépend de :

La distance minimale d’approche (plus proche = plus de gain, mais risque de surchauffe).
La performance de la voile (plus β élevé = meilleure).

Formule approximative pour une voile idéale (parfaite réflexion, orientation optimale) :
v_∞ ≈ v_peri × √((β - 1)/(β + 1))
où v_peri est la vitesse au périhélie.
En approchant très près du Soleil, v_peri peut approcher la vitesse d’échappement à la surface solaire (~617 km/s théorique max, mais limité par la température ~3000–4000 K max pour les matériaux).
Pour des voiles réalistes avancées :

Accélération caractéristique ~0,1–1 mm/s² à 1 UA → v_∞ de quelques dizaines à centaines de km/s.
Exemples conceptuels : vitesse de 150–240 km/s (0,05–0,08% c), permettant d’atteindre Pluton en <5 ans (vs 12 ans pour Voyager).

Distance maximale dans le système solaire
Le "système solaire" s’étend jusqu’au nuage d’Oort (limite gravitationnelle dominante du Soleil) :

Bord intérieur : ~1000–2000 UA.
Bord extérieur : ~100 000–200 000 UA (1–3 années-lumière).

La héliopause (frontière du vent solaire avec le milieu interstellaire) est à ~120–123 UA (Voyager 1 l’a traversée à ~122 UA en 2012, Voyager 2 à ~119 UA en 2018 ; Voyager 1 est à ~170 UA en 2025).
Avec une voile solaire :

Une fois v_∞ atteinte (après quelques années d’accélération, quand la pression devient négligeable ~100–1000 UA), le vaisseau coaste (vole en inertie) indéfiniment.
Il peut théoriquement atteindre le nuage d’Oort (10 000–100 000 UA) en décennies à siècles, selon v_∞.
Exemples conceptuels :
Voile avancée (graphène ou ultra-mince) : atteindre l’héliopause en 2–10 ans, le nuage d’Oort intérieur en ~30 ans, et même des distances interstellaires modestes.
Mission "Heliopause Explorer" (concept 2005) : cible 200 UA.
Avec voiles électriques (E-sail, utilisant le vent solaire) : héliopause en ~10 ans.

La distance maximale n’est pas limitée physiquement dans le système solaire (pas de "mur"), mais par le temps : à 100 km/s, 100 000 UA prend ~500 ans.
Limitations technologiques

Masse surfacique : voiles actuelles ~5–10 g/m² → faible accélération. Futures : <0,1 g/m² nécessaires pour β >1.
Température : près du Soleil, la voile chauffe (limite ~0,05–0,25 UA sans matériaux exotiques).
Déploiement et contrôle : voiles géantes (km²) difficiles à déployer et orienter.
Dégradation : poussière, radiation.
Pour l’interstellaire vrai (étoiles) : voile solaire seule insuffisante (v_∞ trop faible, ~0,001–0,01 c) ; besoin de lasers terrestres (comme Breakthrough Starshot).

En résumé, avec des technologies avancées, un vaisseau à voile solaire pourrait traverser tout le système solaire jusqu’au nuage d’Oort (des dizaines de milliers d’UA), en atteignant l’héliopause en quelques années et des distances extrêmes en siècles. La limite n’est pas la distance, mais la performance de la voile et le temps acceptable pour la mission. Les missions actuelles (comme Solar Cruiser) restent intra-système interne, mais les concepts futurs visent l’extérieur profond.

Analyse :
Ce test démontre la capacité de Grok 4 à produire un code Python robuste, lisible et documenté, avec une gestion correcte des cas limites (valeurs nulles) et une logique directement exploitable en production.

Résultat : code correct, bien commenté, logique claire. Grok 4 explique son raisonnement, mais reste parfois verbeux.

➤ Grok 4 pour la création de contenu (exemple réel)

Prompt utilisé :

Rédige un article de blog d’environ 500 mots expliquant les avantages et les défis de l’utilisation de l’intelligence artificielle dans l’éducation, avec une introduction engageante, des sous-titres clairs, et une conclusion synthétique.

Réponse générée par Grok 4 :

L’Intelligence Artificielle dans l’Éducation : Une Révolution à Double Tranchant

Imaginez un élève du secondaire qui pose une question complexe sur la relativité à 22 heures un soir d’examen. Au lieu d’attendre le lendemain, il reçoit immédiatement une explication claire, adaptée à son niveau, avec des exemples visuels et des exercices interactifs. Cette scène, autrefois digne de la science-fiction, devient réalité grâce à l’intelligence artificielle (IA). En 2025, l’IA transforme profondément l’éducation, offrant des opportunités inédites tout en posant des défis éthiques et pratiques. Cet article explore les avantages majeurs de cette technologie, mais aussi les obstacles qu’il faut surmonter pour en tirer le meilleur parti.
Les Avantages de l’IA en Éducation

L’un des principaux atouts de l’IA est la personnalisation de l’apprentissage. Des plateformes comme Duolingo, Khan Academy ou des outils basés sur des modèles comme GPT utilisent l’IA pour adapter le contenu au rythme et au style de chaque élève. Un étudiant en difficulté avec les fractions recevra plus d’exercices de base, tandis qu’un autre avancé explorera des applications avancées. Des études, notamment celles de l’OCDE, montrent que cette approche augmente significativement la rétention et la motivation.

Deuxième avantage : l’accès démocratisé à l’éducation. Dans les régions isolées ou sous-dotées en enseignants, des tuteurs virtuels IA peuvent combler les lacunes. Des initiatives comme celles de l’UNESCO avec des chatbots éducatifs en Afrique subsaharienne permettent à des milliers d’enfants d’apprendre à lire et à compter sans infrastructure scolaire traditionnelle.

Enfin, l’IA soulage les enseignants de tâches répétitives. La correction automatique des devoirs, la génération de plans de cours ou l’analyse des performances des classes libèrent du temps pour des interactions humaines plus riches : accompagnement émotionnel, débats créatifs ou projets collaboratifs.
Les Défis et Limites de l’IA

Malgré ces promesses, l’IA n’est pas une solution miracle. Le premier défi est l’inégalité d’accès. Les outils les plus performants nécessitent une connexion internet stable et des appareils récents, creusant ainsi la fracture numérique entre pays riches et pauvres, ou entre milieux socio-économiques.

Un autre problème majeur concerne la fiabilité et les biais. Les modèles d’IA peuvent reproduire des stéréotypes présents dans leurs données d’entraînement (par exemple, des biais de genre en mathématiques) ou générer des informations erronées (hallucinations). Sans supervision humaine rigoureuse, cela risque de désinformer les apprenants.

Enfin, il y a la question de la perte du lien humain. L’éducation ne se résume pas à transmettre des connaissances : elle forme aussi l’esprit critique, l’empathie et la citoyenneté. Trop dépendre de l’IA pourrait réduire les interactions sociales essentielles au développement personnel. De plus, la protection des données des élèves (notes, progrès, comportements) pose des enjeux éthiques et juridiques cruciaux.
Conclusion : Vers une IA au Service de l’Humain

L’intelligence artificielle offre à l’éducation une opportunité historique de devenir plus inclusive, personnalisée et efficace. Cependant, ses bénéfices ne se réaliseront pleinement que si nous relevons activement ses défis : en investissant dans les infrastructures numériques, en formant les enseignants à ces outils, en régulant les algorithmes pour limiter les biais et en préservant toujours la dimension humaine de l’enseignement.

L’IA ne doit pas remplacer l’enseignant ni l’élève, mais les augmenter. Utilisée avec discernement, elle peut contribuer à construire un système éducatif plus juste et plus adapté aux besoins du XXIe siècle. Le véritable enjeu n’est pas technique, mais sociétal : comment voulons-nous que l’éducation prépare les générations futures ? La réponse dépendra de nos choix collectifs aujourd’hui.

📈 Performances LMArena – Grok 4 Fast

Grok 4 Fast se distingue dans les benchmarks LMArena, démontrant sa puissance sur la recherche et le texte grâce à une densité d’intelligence remarquable.

Grok 4 Fast en tête de LMArena Search Arena avec efficacité de raisonnement et performance rentable.

Grok 4 Fast mène la Search Arena de LMArena (#1), montrant une efficacité de raisonnement maximale et une densité d’intelligence élevée.

Qui ne devrait PAS utiliser Grok 4 ?

Grok 4 est puissant, mais certains profils doivent être prudents. Découvrez-le visuellement :

👶 Débutants & novices

Si vous cherchez une IA très guidée et simple, Grok 4 peut être intimidant. Sa puissance nécessite une compréhension minimale des concepts IA.

💸 Budget limité

Les plans avancés (SuperGrok, Grok 4 Heavy) peuvent être coûteux. Les utilisateurs à petit budget devraient envisager des alternatives gratuites ou abordables.

🏢 Entreprises strictes en conformité

Si vous avez des besoins légaux ou réglementaires très stricts (GDPR, finance, santé), Grok 4 peut ne pas suffire. Une solution spécialisée reste préférable.

⚠️ Projets nécessitant supervision totale

Pour les tâches critiques où chaque sortie doit être vérifiée, Grok 4 peut être trop verbeux ou produire des informations à contrôler. La supervision humaine reste essentielle.

Cette visualisation permet de comprendre rapidement quels profils doivent réfléchir avant d’utiliser Grok 4.

Tarification Grok 4 (estimations réalistes – 2025)

Offre Prix estimé Usage recommandé
Gratuit 0 $ Découverte
SuperGrok ≈ 30 $ / mois Utilisateurs avancés
X Premium+ ≈ 40 $ / mois Usage via X
Grok 4 Heavy ≈ 300 $ / mois Professionnels & entreprises

Méthodologie d’évaluation

Nous avons évalué Grok 4 en utilisant des prompts réels appliqués à des tâches de raisonnement, de codage, de recherche et de création. Les résultats ont été comparés avec ceux d’autres modèles de référence en fonction de la qualité des réponses, de la cohérence, de la profondeur du raisonnement et de l’utilisabilité. Cette analyse combine des données publiques et des tests pratiques, plutôt que de se baser uniquement sur les affirmations marketing.

Notre analyse repose sur :

  • Benchmarks publics et indépendants
  • Tests pratiques avec des prompts réels
  • Comparaison directe avec ChatGPT, Claude et Gemini
  • Analyse des limites, et pas seulement des points forts

Nous ne nous basons pas uniquement sur les affirmations marketing.

Conclusion – Grok 4 vaut-il le coup ?

Oui, pour les utilisateurs avancés recherchant raisonnement, analyse et accès temps réel.

Non, si vous cherchez une IA simple, très créative ou économique.

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Auteur

By My AI Tools Tech | Editorial Team

Analyses indépendantes, tests réels et comparatifs IA.