La turbulence optique représente un défi significatif pour les systèmes de communication, d'énergie dirigée et d'imagerie, en particulier dans la couche limite atmosphérique. Une modélisation efficace de l'intensité de la turbulence optique est cruciale pour le développement et le déploiement de ces systèmes. Le manque d'outils d'évaluation standardisés, notamment de jeux de données à long terme, de tâches de modélisation, de métriques et de modèles de référence, empêche des comparaisons efficaces entre les approches et les modèles. Cela réduit la facilité de reproduction des résultats et contribue au surajustement sur les microclimats locaux. Les performances caractérisées par des métriques d'évaluation offrent quelques indications sur l'applicabilité d'un modèle pour prédire l'intensité de la turbulence optique. Cependant, ces métriques ne sont pas suffisantes pour comprendre la qualité relative d'un modèle. Nous présentons le paquet \texttt{otbench}, une bibliothèque Python destinée au développement rigoureux et à l'évaluation des modèles prédictifs d'intensité de turbulence optique. Ce paquet offre une interface cohérente pour évaluer les modèles de turbulence optique sur diverses tâches et jeux de données de référence. Le paquet \texttt{otbench} inclut une gamme de modèles de référence, y compris des modèles statistiques, pilotés par les données (data-driven) et basés sur l'apprentissage profond (deep learning), afin de donner une idée de la qualité relative des modèles. \texttt{otbench} fournit également un support pour ajouter de nouveaux jeux de données, tâches et métriques d'évaluation. Le paquet est disponible à l'adresse \url{https://github.com/cdjellen/otbench}.