Analyse d’image : ChatGPT, Gemini et Claude comparés à cinq autres IA

L’analyse d’image est devenue l’un des critères les plus concrets pour choisir un assistant d’intelligence artificielle. Lire un menu de logiciel, interpréter une courbe de trafic ou reconnaître les commandes d’un appareil photo sont des demandes ordinaires, mais elles mobilisent plusieurs capacités à la fois : voir les éléments pertinents, comprendre la question et ne pas extrapoler au-delà de ce que l’image permet d’affirmer.

Le comparatif publié par BDM le 19 octobre 2025 confronte ChatGPT, Gemini, Claude, Perplexity, Copilot, DeepSeek et Le Chat à ce type d’exercice. Les résultats ne constituent pas un classement scientifique universel, ni une mesure chiffrée de chaque modèle. Ils offrent en revanche un aperçu utile des comportements de ces outils dans trois situations proches des usages quotidiens : se repérer dans Discord, commenter un graphique Ahrefs et manipuler un appareil photo argentique Pentax.

La leçon principale est simple : une IA qui décrit correctement une image n’est pas nécessairement fiable pour en tirer une conclusion ou donner une instruction pratique. Entre une lecture fidèle des pixels, une interprétation des données et un conseil d’action, la marge d’erreur reste réelle.

Trois images, trois compétences très différentes

Les assistants comparés n’avaient pas tous à résoudre le même type de problème. Les essais ont porté sur des visuels qui exigent des formes de raisonnement distinctes : l’interface d’un logiciel, un graphique de données et un objet technique.

Cette distinction compte. Une interface contient du texte, des icônes et une organisation spatiale. Un graphique demande de lire correctement des axes, des valeurs et des évolutions. Quant à l’appareil photo, il oblige le modèle à reconnaître des détails physiques, tout en évitant de donner une consigne mécanique hasardeuse.

ChatGPT se distingue par une réponse rapide et bien structurée

Dans cette série d’essais, ChatGPT avec GPT-5 se fait remarquer par sa rapidité d’exécution et par une présentation particulièrement utile de ses réponses. L’outil d’OpenAI s’appuie volontiers sur des listes à puces et des sous-titres, un choix qui facilite la lecture lorsque l’utilisateur cherche une marche à suivre concrète.

Sur l’interface Discord, ChatGPT répond efficacement aux demandes d’assistance. Il comprend également le graphique Ahrefs et fournit une analyse exploitable. Son interprétation de l’appareil photo reste globalement utile, même si le comparatif relève une légère erreur dans l’identification du modèle. Ce point est important : la bonne compréhension d’un objet ne garantit pas une reconnaissance exacte de sa référence.

Le principal atout de ChatGPT, dans ce test, réside donc dans l’équilibre entre précision, clarté et niveau de détail. Ses réponses ne sont pas inutilement longues, mais conservent suffisamment de contexte pour expliquer le raisonnement ou les étapes à suivre. Pour un usage quotidien, cette structuration réduit le risque de manquer une information essentielle au milieu d’un paragraphe trop dense.

Il faut toutefois conserver un réflexe de vérification lorsque l’outil nomme un matériel précis. Dans le cas d’un appareil photo ancien, une confusion entre deux modèles de la même marque peut conduire à une mauvaise manipulation si l’utilisateur suit la recommandation sans examiner les inscriptions et les commandes visibles.

Gemini mise sur le contexte et les précautions utiles

Gemini 2.5 Flash, le modèle de Google évalué par BDM, prend parfois quelques secondes pour réfléchir avant de répondre. Ce temps d’attente reste limité lors des essais. Surtout, Gemini démontre une compréhension solide du contexte des trois visuels soumis.

Son aide dans Discord est jugée un peu moins explicite que celle de ChatGPT, mais elle guide néanmoins correctement l’utilisateur. L’écart porte donc davantage sur le degré de précision de l’explication que sur la compréhension de l’objectif. Lorsqu’il analyse le graphique Ahrefs, Gemini se distingue par la clarté et la profondeur de sa lecture, avec une structuration jugée pertinente.

C’est sur l’image de l’appareil photo que son approche apporte une valeur particulière. Gemini ne se contente pas de tenter d’identifier l’objet ou de décrire une manipulation : il ajoute des conseils de précaution. Cette attitude est appréciable face à un équipement mécanique, pour lequel forcer une trappe ou actionner une mauvaise commande peut endommager le matériel.

Gemini illustre ainsi un point essentiel dans l’analyse visuelle : la meilleure réponse n’est pas seulement celle qui reconnaît ce qui se trouve sur une image. C’est aussi celle qui prend en compte les conséquences d’un conseil concret et indique les réserves nécessaires.

Claude reste pertinent, mais parfois trop concis

Avec Sonnet 4.5, Claude adopte une approche plus ramassée. Les réponses observées sont respectées et pertinentes, notamment pour se repérer dans l’interface Discord. Cette concision peut séduire les utilisateurs qui veulent aller droit au but, sans commentaire superflu.

Elle montre néanmoins ses limites dès que la demande exige une analyse plus approfondie. À propos du graphique Ahrefs, Claude formule des constats clairs, mais sans développer suffisamment l’interprétation contextuelle. Or une courbe ne se résume pas à dire qu’elle monte ou baisse : il faut encore expliquer ce que la variation peut signifier, en tenant compte de la période et des données visibles.

L’explication donnée pour ouvrir le logement de pellicule du Pentax est considérée comme correcte dans l’ensemble. Le comparatif souligne toutefois des certitudes parfois injustifiées. Autrement dit, l’outil peut présenter une instruction comme établie alors que l’image seule ne permet pas forcément de lever tous les doutes.

Claude se situe donc parmi les assistants capables de réaliser l’exercice, mais il gagnerait à préciser davantage ses incertitudes et à développer ses réponses lorsque l’utilisateur sollicite une interprétation de données ou une manipulation technique.

Perplexity et Copilot, des résultats contrastés selon la tâche

Perplexity est d’abord connu comme un outil de recherche assistée par IA. Il peut néanmoins traiter les images dans ce comparatif. Il identifie correctement l’interface Discord et décrit de façon satisfaisante le graphique Ahrefs. Ses réponses sont concises et précises, mais l’analyse du graphique manque d’ambition : elle va moins loin dans l’explication que celles des meilleurs résultats observés.

La situation se dégrade sur l’appareil photo. BDM qualifie cette évaluation de catastrophique, en raison d’erreurs sur le modèle identifié et de recommandations erronées pour le logement de pellicule. Pour une question impliquant une action physique, ce type de défaut ne relève pas du simple détail. Il illustre la nécessité de ne jamais traiter une suggestion d’IA comme un mode d’emploi définitif, surtout en l’absence de notice ou de confirmation visuelle indépendante.

Copilot, l’assistant de Microsoft, produit de son côté une performance plus inégale. Il identifie parfaitement l’interface Discord et répond de manière cohérente à propos de l’appareil photo. Les indications pour accéder aux réglages du microphone ou ouvrir le logement de pellicule sont jugées fluides et faciles à suivre.

Son erreur intervient sur le graphique Ahrefs. La mauvaise interprétation de données chiffrées en modifie le sens, ce qui fragilise la confiance que l’on peut accorder à sa conclusion. Une analyse de données doit être vérifiée avec une attention particulière : une IA peut très bien reconnaître qu’il s’agit d’un graphique tout en lisant de travers une valeur, un axe ou une période.

DeepSeek et Le Chat moins convaincants dans cet exercice visuel

La version grand public de DeepSeek apparaît nettement en retrait dans les conditions de ce comparatif. Lorsqu’une image lui est soumise, l’outil indique ne pas être en mesure de traiter les visuels de façon complète et se limite à l’extraction de texte. Cette restriction l’empêche d’analyser réellement une interface ou une photographie.

Les essais rapportent également une réponse erronée concernant le modèle d’appareil photo. Qu’un assistant refuse ou limite l’analyse visuelle ne le protège donc pas nécessairement contre une hallucination, c’est-à-dire la production d’une information plausible mais fausse. Dans cet état, DeepSeek ne peut pas être considéré comme un outil fiable pour interpréter des images face à des concurrents disposant de capacités visuelles plus abouties.

Le Chat, l’assistant de Mistral, comprend les requêtes et montre une capacité d’interprétation réelle. Mais les imprécisions relevées l’empêchent de rivaliser avec les outils les plus solides du panel. Ses indications sur l’interface Discord manquent de précision, ce qui réduit leur utilité pour une personne qui ne connaît pas les réglages du logiciel.

L’erreur la plus parlante concerne l’appareil photo : Le Chat identifie à tort un Pentax ME Super comme un Pentax Spotmatic. Le comparatif invite aussi à la prudence dans la lecture des graphiques, où des erreurs peuvent influencer une décision. Le Chat n’est donc pas incapable de répondre à une question visuelle, mais ses résultats nécessitent un contrôle attentif avant toute utilisation pratique.

Pourquoi une erreur d’image peut-elle changer une décision ?

Le test du graphique Ahrefs montre que l’enjeu dépasse la reconnaissance visuelle. Une analyse inexacte peut fausser un diagnostic de référencement, de trafic ou de performance. Il ne suffit pas qu’un assistant reformule une tendance générale : il doit identifier les données correctes et distinguer ce que l’image prouve de ce qu’elle suggère seulement.

Même logique pour l’appareil photo. Confondre un ME Super et un Spotmatic peut paraître anodin dans une conversation, mais les mécanismes et les commandes d’appareils argentiques peuvent varier. Une instruction erronée concernant le logement de pellicule risque de faire perdre du temps, de rater une prise de vue ou de conduire l’utilisateur à forcer un élément.

Pour tirer profit de ces outils, quelques habitudes simples s’imposent :

• demander à l’IA de décrire d’abord ce qu’elle voit avant de lui demander une conclusion ;
• fournir une image nette, recadrée sur l’élément concerné, avec les inscriptions lisibles ;
• demander les incertitudes et les alternatives possibles lorsqu’un modèle ou une valeur n’est pas parfaitement visible ;
• vérifier toute donnée chiffrée directement sur le graphique ou dans la source d’origine ;
• pour un appareil ou un matériel technique, croiser la réponse avec une notice officielle ou un spécialiste.

Les résultats essentiels du comparatif

Le face-à-face fait ressortir deux profils. D’un côté, ChatGPT et Gemini offrent les réponses les plus équilibrées, avec une bonne compréhension générale des images et une présentation exploitable. Claude reste solide mais plus succinct. De l’autre, Perplexity, Copilot et Le Chat alternent bonnes réponses et erreurs significatives selon la nature du visuel, tandis que DeepSeek est limité par l’absence d’analyse visuelle complète dans sa version grand public testée.

Il serait pourtant réducteur d’en déduire qu’un outil est « bon » ou « mauvais » pour toutes les images. Les performances varient selon la netteté du document, la complexité de la scène, la précision de la question et la capacité propre du service à accepter des fichiers visuels. Elles peuvent aussi évoluer avec les versions des modèles et de leurs interfaces.

Ce qu’il faut surveiller avant de confier une image à une IA

Le comparatif de BDM rappelle qu’une capacité multimodale devient un critère de choix à part entière. Les utilisateurs n’attendent plus seulement d’un assistant qu’il rédige un texte : ils veulent qu’il explique une capture d’écran, synthétise un graphique, lise un document ou les aide face à un objet inconnu.

La qualité de cette aide se jouera sur trois éléments. Le premier est la fiabilité visuelle, c’est-à-dire la capacité à lire les détails sans les inventer. Le deuxième est la qualité du raisonnement, indispensable pour ne pas transformer une donnée correctement vue en conclusion erronée. Le troisième est la gestion de l’incertitude : un bon assistant doit savoir dire ce qu’il ne peut pas identifier avec certitude.

À ce stade, ChatGPT et Gemini apparaissent comme les options les plus régulières parmi les sept outils évalués. Mais le résultat le plus utile pour les lecteurs est peut-être ailleurs : quelle que soit l’IA choisie, une réponse qui semble claire, rapide et sûre d’elle mérite encore d’être contrôlée lorsque l’image sert à prendre une décision importante.