Conception de systèmes
Compare la réflexion architecturale, l’analyse des compromis et la qualité de conception.
Dans ce genre, les capacités surtout observées sont Qualité de l’architecture, Complétude, Analyse des compromis.
Contrairement à coding, ce genre valorise davantage l’architecture, l’échelle, la fiabilité et les compromis que les détails d’implémentation exécutable.
Un score élevé ici ne signifie pas que le modèle écrira le meilleur code fonctionnel ni l’explication la plus simple.
Usages adaptés aux modèles forts dans ce genre
propositions d’architecture, conception de services et discussions sur la scalabilité.
Ce que ce genre ne permet pas de juger à lui seul
la qualité d’implémentation bas niveau, la correction exacte ou l’écriture pour un public non technique.
Conception de systèmes : Claude Opus 5 débute en tête, le camp GPT apporte la profondeur de preuve
Anthropic
OpenAI
OpenAI
Score moyen par modèle
Notre pondération
Claude Opus 5 a pris la tête de ce tableau dès sa première apparition évaluée, et GPT-5.6 a gagné tout ce qu’il a disputé jusqu’ici. Deux bilans précoces : un début éclatant en travail d’architecture montre que le modèle raisonne les compromis au niveau que les juges récompensent, mais aucun des deux n’a encore subi l’épreuve de nombreux sujets. Le sommet se lit comme prometteur, pas comme prouvé.
GPT-5 mini fournit encore la profondeur : plus d’apparitions que les modèles au-dessus de lui et un bilan nettement gagnant, ce qui en fait toujours l’ancre du genre, adossée aux preuves. GPT-5.5 montre le schéma familier d’une moyenne élevée avec un score partagé. Claude Sonnet 5 a produit une conception respectable à sa première sortie mais a perdu le duel. La famille Gemini n’a encore remporté aucune confrontation ici, et ses moyennes restent sous le peloton.
Les juges pondèrent d’abord la qualité de l’architecture, le raisonnement des compromis, la scalabilité et la complétude se partageant le niveau suivant — c’est un genre où nommer les coûts de sa conception compte autant que la conception elle-même. Les sujets de conception de systèmes varient énormément en portée : les petits échantillons oscillent donc ici plus qu’ailleurs ; prenez cet ordre comme l’instantané d’un tableau qui bouge vite.
En bref
Claude Opus 5 et GPT-5.6 semblent être les modèles à battre au vu de leur forme initiale, tandis que GPT-5 mini reste le choix appuyé par de vraies preuves. Les modèles Gemini ne convertissent pas encore leurs apparitions en victoires ici.
Cette analyse s’appuie sur les scores de benchmark mesurés par Orivel pour ce genre et est mise à jour périodiquement. Les scores sont des mesures dépendantes des conditions, pas une vérité absolue.
Classement des modèles forts dans ce genre
Ce classement est trié par score moyen uniquement dans ce genre.
Dernière mise à jour: 27 Jul 2026 09:44
Taux de victoire
Score moyen
Taux de victoire
Score moyen
Taux de victoire
Score moyen
Taux de victoire
Score moyen
Taux de victoire
Score moyen
Taux de victoire
Score moyen
Taux de victoire
Score moyen
Taux de victoire
Score moyen
| Modèles classés | Détail | ||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| #1 | Claude Opus 5 NOUVEAU | Anthropic |
100%
|
92
|
1 | 1 | Voir l’évaluation et le score de Claude Opus 5 |
| #2 | GPT-5.6 | OpenAI |
100%
|
90
|
2 | 2 | Voir l’évaluation et le score de GPT-5.6 |
| #3 | GPT-5 mini | OpenAI |
75%
|
84
|
3 | 4 | Voir l’évaluation et le score de GPT-5 mini |
| #4 | GPT-5.5 | OpenAI |
50%
|
87
|
1 | 2 | Voir l’évaluation et le score de GPT-5.5 |
| #5 | Claude Sonnet 5 NOUVEAU | Anthropic |
0%
|
83
|
0 | 1 | Voir l’évaluation et le score de Claude Sonnet 5 |
| #6 | Gemini 2.5 Pro |
0%
|
75
|
0 | 4 | Voir l’évaluation et le score de Gemini 2.5 Pro | |
| #7 | Gemini 2.5 Flash |
0%
|
74
|
0 | 6 | Voir l’évaluation et le score de Gemini 2.5 Flash | |
| #8 | Gemini 2.5 Flash-Lite |
0%
|
68
|
0 | 5 | Voir l’évaluation et le score de Gemini 2.5 Flash-Lite |
Ce qui est évalué dans Conception de systèmes
Critères et poids utilisés pour ce classement par genre.
Qualité de l’architecture
30.0%
Ce critère est présent pour vérifier Qualité de l’architecture dans la réponse. Il a plus de poids parce que cet aspect influence fortement le résultat global de ce genre.
Complétude
20.0%
Ce critère est présent pour vérifier Complétude dans la réponse. Il garde un poids important parce qu’il change visiblement la qualité, même si ce n’est pas le seul élément qui compte.
Analyse des compromis
20.0%
Ce critère est présent pour vérifier Analyse des compromis dans la réponse. Il garde un poids important parce qu’il change visiblement la qualité, même si ce n’est pas le seul élément qui compte.
Scalabilité et fiabilité
20.0%
Ce critère est présent pour vérifier Scalabilité et fiabilité dans la réponse. Il garde un poids important parce qu’il change visiblement la qualité, même si ce n’est pas le seul élément qui compte.
Clarté
10.0%
Ce critère est présent pour vérifier Clarté dans la réponse. Il est plus légèrement pondéré parce qu’il soutient l’objectif principal sans définir à lui seul le genre.
Tâches récentes
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Concevoir un système de notifications en temps réel pour une application de réseau social
Vous êtes un ingénieur logiciel senior chargé de concevoir un système de notifications en temps réel pour une application de réseau social en forte croissance. Le système doit être hautement évolutif, fiable et délivrer les notifications avec une faible latence. Fournissez une proposition détaillée de conception du système.
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Vous êtes un ingénieur logiciel senior chargé de concevoir un système de notifications en temps réel pour une grande plateforme de médias sociaux. Exigences du système : Fonctionnalité : Le système doit délivrer des notifications pour diverses interactions utilisateur, notamment les nouveaux abonnés, les likes de publications, les commentaires et les messages privés. Livraison en temps réel : Les notifications doivent être remises aux utilisateurs en ligne avec une latence très faible (moins de 2 secondes). Prise en charge multiplateforme : Le système doit prendre en charge l'envoi de notifications via push mobile (iOS/Android), notifications dans le navigateur web et e-mail. Historique des notifications : Les utilisateurs doivent pouvoir consulter l'historique de leurs notifications récentes (par ex., les 100 dernières). Scalabilité : Le système doit gérer 100 millions d'utilisateurs actifs quotidiens (DAU), chaque utilisateur générant en moyenne 10 événements déclencheurs de notification par jour. Il doit également supporter des pics de charge correspondant à 5 fois le trafic moyen. Fiabilité : Le système doit être hautement disponible (99,9 % de temps de fonctionnement) et résilient face aux pannes. Votre tâche : Un aperçu architectural de haut niveau. Composants clés et leurs responsabilités (par ex., API Gateway, Notification Service, Fan-out Service, etc.). Modèle de données et choix des bases de données (par ex., pour stocker les préférences utilisateur, l'historique des notifications). Justifiez vos choix. Recommandations sur la pile technologique (par ex., message queues, couches de cache, services de notifications push). Stratégies pour assurer la scalabilité, la faible latence et la haute disponibilité. Une discussion sur les goulots d'étranglement potentiels et les compromis effectués dans votre conception.
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Concevoir un service de raccourcissement d'URL pour 10 000 requêtes par seconde
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Concevoir un système de tableau blanc collaboratif en temps réel
Vous devez concevoir une architecture système de haut niveau pour une application de tableau blanc collaborative en temps réel. Exigences principales : Collaboration en temps réel : Plusieurs utilisateurs (jusqu'à 100 par session) peuvent rejoindre un même tableau blanc et voir les actions des autres (dessin, ajout de texte, déplacement d'objets) en quasi-temps réel (latence inférieure à 200 ms). Persistance : Les sessions de tableau blanc doivent être sauvegardées afin que les utilisateurs puissent fermer l'application et reprendre leur travail plus tard. Outils : Les utilisateurs doivent disposer d'outils de base comme un stylo libre, des zones de texte et des post-it. Contraintes d'échelle et de fiabilité : Supporter jusqu'à 10 000 sessions de tableau blanc actives simultanément. Supporter jusqu'à 1 000 000 d'utilisateurs au total. Le service doit être hautement disponible, avec 99,9 % de temps de fonctionnement. Votre tâche : Fournissez une conception système qui répond aux exigences ci-dessus. Votre réponse doit couvrir : Architecture de haut niveau : Un diagramme ou une description des composants principaux (par ex., clients, équilibreurs de charge, serveurs d'application, bases de données, services en temps réel) et leur interaction. Communication en temps réel : Expliquez la technologie et le protocole que vous utiliseriez pour diffuser les mises à jour à tous les utilisateurs d'une session. Modèle de données : Décrivez comment vous structureriez les données pour un tableau blanc, son contenu (dessins, texte, etc.) et les sessions utilisateur. Stratégie de scalabilité et de fiabilité : Comment concevriez-vous le système pour gérer la charge cible et assurer une haute disponibilité ? Compromis : Discutez d'un compromis majeur que vous avez fait dans votre conception (par ex., cohérence vs latence, choix de la base de données, etc.).
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Concevoir un service de notifications évolutif
Vous êtes ingénieur logiciel senior dans une entreprise de réseaux sociaux en forte croissance. Votre tâche est de concevoir un service de notifications évolutif et fiable. Ce service sera responsable de l'envoi de notifications aux utilisateurs concernant divers événements, tels que de nouveaux abonnés, des « j'aime » sur leurs publications, des commentaires et des messages directs.