Les modèles d'IA testés en image

Cette page explique comment sont publiés les essais de modèles d'IA — LLM comme génératifs. Chaque résultat retenu associe le prompt, le plan utilisé, la date, une capture et une analyse : de quoi juger un rendu réel et reproductible avant de choisir un outil.

Aucun résultat n'est encore publié : nous ne mettons pas en ligne une image de démonstration sans le prompt, le plan, la date et l'analyse qui permettent de la refaire.

Notre méthode de test

Un essai ne cherche pas à désigner une « meilleure IA » universelle. Il compare ce que le modèle fait dans un contexte précis, avec des critères que vous pouvez reprendre chez vous.

1. Contexte complet

Nous publions la consigne exacte, la langue, le modèle et le plan utilisés, ainsi que la date. Une fonctionnalité ou un quota peut changer d'un plan à l'autre.

2. Tâche reproductible

Les cas d'essai portent notamment sur le respect de contraintes, la lisibilité d'un texte dans une image, la retouche et la capacité à reprendre un contexte.

3. Capture non sélectionnée

La publication montre le résultat observé et ses limites, pas seulement une image promotionnelle réussie. Les erreurs utiles font partie de l'analyse.

4. Lecture pratique

Nous précisons pour quel usage le résultat convient, ce qui demande une retouche et ce qui doit être vérifié avant toute diffusion.

Ce qu'un résultat publié indiquera toujours

le modèle, le plan et la date de l'essai ;
le prompt ou les étapes qui ont conduit au résultat ;
la capture produite, ses réussites et ses limites ;
les conditions qui peuvent faire varier le résultat : quota, version, réglages ou fonctionnalité payante.

Les fonctions et limites évoluent selon les plans. Avant de reproduire un essai, consultez les documentations officielles de ChatGPT Images, Gemini ou Adobe Firefly. Pour l'origine d'une image, les métadonnées et identifiants de contenu peuvent aussi apporter un indice, sans remplacer l'analyse humaine.

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