Nous présentons le classement FACTS, une suite de classements en ligne accompagnée d’un ensemble de benchmarks permettant d’évaluer de manière exhaustive la capacité des modèles linguistiques à générer du texte factuellement précis dans divers scénarios. Cette suite offre une mesure globale de la facticité en combinant les performances des modèles sur quatre sous-classements distincts : (1) FACTS Multimodal, qui évalue la facticité des réponses aux questions basées sur des images ; (2) FACTS Paramétrique, qui mesure les connaissances mondiales des modèles en répondant à des questions factuelles à partir uniquement de leurs paramètres internes (sans accès à une base externe) ; (3) FACTS Recherche, qui évalue la facticité dans des scénarios d’information, où le modèle doit utiliser une API de recherche ; et (4) FACTS Ancrage (v2), qui évalue si les réponses longues sont bien ancrées dans des documents fournis, intégrant des modèles d’évaluation (judge models) considérablement améliorés. Chaque sous-classement utilise des modèles d’évaluation automatisés pour noter les réponses des modèles, et le score global de la suite est la moyenne des quatre composantes, conçu pour offrir une évaluation robuste et équilibrée de la facticité globale d’un modèle. La suite du classement FACTS sera régulièrement maintenue, incluant à la fois des partitions publiques et privées afin de permettre la participation externe tout en préservant l’intégrité du benchmark. Elle est disponible à l’adresse suivante : https://www.kaggle.com/benchmarks/google/facts .