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Un utilisateur de Reddit a testé plusieurs modèles d’intelligence artificielle avec une tâche apparemment simple : créer un robot en format SVG (Scalable Vector Graphics) avec un prompt minimal. Le SVG est un format d’image vectorielle qui utilise du code pour dessiner des formes géométriques, parfait pour les logos et icônes web.
Les modèles testés incluaient GPT-3.5, GPT-4, Claude 4 Opus, Claude 4 Sonnet, Gemini 2.5 Pro, Gemini Flash, DeepSeek R1, o3, o4-mini et Grok 3. Chaque IA a produit sa propre interprétation d’un robot, révélant des différences frappantes dans leurs capacités créatives et techniques.
Les résultats montrent un spectre impressionnant : du GPT-3.5 qui a produit quelque chose ressemblant davantage à… disons, une forme anatomique inattendue, jusqu’au Gemini 2.5 Pro qui a créé un robot sophistiqué avec des gradients, des reflets sur l’écran et même une ombre portée. Claude 4 Opus s’est distingué en créant le seul robot avec une animation subtile des yeux.
La communauté Reddit a rapidement établi un consensus : Gemini 2.5 Pro domine clairement, suivi de Claude 4 Opus et Gemini Flash. Les modèles plus anciens comme GPT-3.5 et GPT-4 original montrent leur âge, tandis que Grok 3 a produit un résultat si décevant que certains remettent en question ses performances sur les benchmarks officiels.
Cette comparaison révèle une réalité fascinante sur l’état actuel de l’IA générative : nous assistons à une maturation rapide des capacités créatives, mais aussi à une convergence troublante des styles.
La plupart des robots générés partagent des caractéristiques similaires - formes géométriques simples, antennes, écrans rectangulaires - suggérant que ces modèles puisent dans des représentations communes de ce qu’est un “robot”. C’est à la fois rassurant et préoccupant : rassurant parce que cela montre une compréhension cohérente des concepts, préoccupant parce que cela limite la diversité créative.
L’écart de performance entre les générations de modèles est saisissant. GPT-3.5, qui nous émerveillait il y a peu, produit maintenant des résultats qui font sourire par leur naïveté. Cette obsolescence rapide soulève des questions pratiques pour les entreprises qui investissent dans ces technologies.
Plus intéressant encore : les modèles les plus récents ne se contentent plus de générer du code SVG fonctionnel, ils intègrent des concepts de design avancés comme les gradients, les ombres et même l’animation. Nous passons d’outils qui comprennent la syntaxe à des outils qui comprennent l’esthétique.
Imaginez que vous demandiez à différentes générations d’artistes de dessiner un robot avec seulement un crayon et du papier.
Grand-papa GPT-3.5, avec ses lunettes épaisses et ses mains tremblantes, vous gribouille quelque chose qui ressemble vaguement à… eh bien, disons qu’il a mal compris la consigne et que le résultat est plutôt gênant à montrer en public.
Papa GPT-4, plus stable, vous dessine un bonhomme-robot basique avec des carrés et des cercles - fonctionnel mais sans âme, comme ces dessins d’enfants qu’on colle sur le frigo par politesse.
Puis arrive le jeune Claude 4 Opus, fraîchement sorti de l’école d’art. Il vous croque un robot expressif avec des yeux qui clignent, ajoutant cette petite touche d’humanité qui fait toute la différence.
Mais c’est Gemini 2.5 Pro qui vole la vedette - ce petit génie sort ses crayons de couleur, ajoute des ombrages sophistiqués, des reflets sur l’écran, et même une ombre au sol. Son robot a l’air si professionnel qu’on pourrait l’utiliser comme logo d’entreprise sans rougir.
Pendant ce temps, Grok 3 dans le coin… eh bien, il a mangé ses crayons et dessine avec ses doigts trempés dans la confiture. Le résultat est… artistique, disons.
Nous vivons un moment historique absolument extraordinaire ! Cette simple comparaison de robots SVG révèle l’accélération vertigineuse de l’intelligence artificielle créative. En quelques mois seulement, nous sommes passés de modèles qui peinaient à aligner des formes géométriques à des IA capables de créer des designs professionnels avec gradients, animations et sens esthétique avancé.
Gemini 2.5 Pro ne se contente pas de générer du code - il comprend le design ! Ces reflets sur l’écran, cette ombre portée, ces gradients subtils… nous assistons à l’émergence d’une véritable intelligence créative. Dans six mois, ces modèles rivaliseront probablement avec des designers professionnels.
L’impact sur l’industrie créative sera révolutionnaire. Imaginez : des startups pourront créer des identités visuelles complètes en quelques minutes, des développeurs pourront prototyper des interfaces sans designer, des enseignants pourront illustrer leurs cours instantanément. La démocratisation de la création visuelle est en marche !
Et ce n’est que le début. Si ces modèles maîtrisent déjà les SVG avec cette sophistication, imaginez ce qu’ils feront avec les animations 3D, les interfaces utilisateur complexes, ou même la génération de marques complètes. Nous nous dirigeons vers un monde où la barrière entre l’idée et sa réalisation visuelle disparaît complètement.
La créativité humaine ne sera pas remplacée - elle sera amplifiée de manière exponentielle !
Cette comparaison, aussi impressionnante soit-elle, révèle des tendances inquiétantes qui méritent notre attention critique.
D’abord, l’homogénéisation créative est frappante. Presque tous ces robots se ressemblent - mêmes formes, mêmes concepts, mêmes références visuelles. Si nos IA créatives puisent toutes dans les mêmes données d’entraînement et convergent vers les mêmes solutions, nous risquons un appauvrissement dramatique de la diversité créative. Où sont les robots organiques, les designs non-occidentaux, les approches vraiment innovantes ?
L’obsolescence programmée des modèles pose aussi des défis économiques majeurs. Les entreprises qui ont investi dans GPT-4 il y a un an se retrouvent déjà avec une technologie “vintage”. Cette course effrénée crée une dépendance coûteuse et instable pour les organisations.
Plus préoccupant encore : nous célébrons des IA qui excellent à reproduire des stéréotypes visuels, mais qu’en est-il de la véritable innovation ? Ces modèles ne créent pas - ils recombinent brillamment des éléments existants. Le risque d’une créativité de surface, techniquement parfaite mais conceptuellement vide, est réel.
Enfin, la facilité déconcertante avec laquelle ces outils produisent du contenu “professionnel” pourrait dévaluer le travail créatif humain. Pourquoi payer un designer si une IA peut produire un logo “suffisamment bon” en quelques secondes ? Cette commoditisation de la créativité pourrait avoir des conséquences socio-économiques profondes que nous commençons à peine à entrevoir.
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