En un peu moins d’un an et demi, ChatGPT a visiblement révisé sa géographie. En mars 2025, une simple demande visant à générer une carte de France donnait naissance à un territoire méconnaissable, rempli de villes imaginaires, de noms illisibles et de curiosités géopolitiques, comme le souligne l’utilisateur Tontoncarton sur Reddit.
Paris apparaissait à plusieurs endroits, tout comme Toulouse et Bordeaux — parfois rebaptisée « Bordouse » (c’est hilarant) ou « Bordol ». Marseille se retrouvait en Bretagne, tandis que le Royaume-Uni, généreusement renommé « France », semblait avoir été annexé.
La forme générale du pays restait vaguement identifiable, mais l’ensemble ressemblait davantage à une carte issue d’une paralysie du sommeil ou d’une soirée bien arrosée.
Mais voilà : on n’arrête plus les progrès de l’IA. La course entre les entreprises s’est intensifiée et dépasse désormais largement le simple texte, comme en témoignent les nouveaux modèles de génération d’images lancés par OpenAI et Google. L’occasion, donc, de retenter l’expérience.
En août 2026, cet internaute a demandé à ChatGPT de « générer une carte de la France », en lui fournissant le lien vers la publication de 2025. Le résultat, partagé sur Reddit, n’a plus grand-chose à voir avec la première tentative.
Une carte beaucoup plus crédible… mais toujours fausse
Au premier regard, le résultat est plutôt impressionnant. Les contours de la France sont reconnaissables et la plupart des grandes villes — Paris, Lille, Strasbourg, Bordeaux, Toulouse, Lyon ou Marseille — se trouvent désormais dans la bonne zone. Le contraste avec la carte de 2025, où Paris et Bordeaux (aka Bordouse) apparaissaient plusieurs fois à travers le pays, est spectaculaire.
La comparaison avec une véritable carte montre toutefois que le résultat est encore loin d’être fiable. C’est surtout à l’échelle locale que ChatGPT se trompe : il suffit de regarder la Bretagne ou le sud-est du pays, où Béziers apparaît deux fois, au détriment de Montpellier.
Le tracé des routes, des cours d’eau et des reliefs donne également l’illusion d’une carte extrêmement détaillée, sans correspondre précisément à la réalité. Sans parler du Luxembourg, qui a été sacrément boosté niveau taille.
Reste que cette comparaison a ses limites : les deux images n’ont pas été produites par le même modèle, ni nécessairement avec exactement le même prompt et les mêmes paramètres.
La seconde génération a également reçu la première carte comme référence visuelle. Elle montre néanmoins à quel point les images produites par ChatGPT sont devenues plus cohérentes en seulement dix-sept mois.
Des modèles de génération d’images qui progressent…
Pour rappel, début mars 2025, ChatGPT s’appuyait encore principalement sur DALL-E 3 pour créer des images. Lancé en 2023, le modèle savait produire des illustrations convaincantes, mais rencontrait encore beaucoup de difficultés avec le texte et la disposition précise des éléments.
Le 25 mars 2025, quelques semaines après la publication de la première carte, OpenAI a intégré la génération d’images directement à GPT-4o. Cette nouvelle approche lui permettait de mieux comprendre les consignes et les images fournies en référence, mais aussi de produire du texte plus lisible.
La concurrence a ensuite accéléré le mouvement. En août 2025, Google a lancé Nano Banana, particulièrement efficace pour modifier une image tout en conservant les mêmes personnages ou objets. Nano Banana Pro, présenté en novembre, a amélioré le rendu du texte et la création d’infographies, avant l’arrivée de Nano Banana 2 en février 2026.
OpenAI n’est évidemment pas resté immobile. En avril 2026, l’entreprise a lancé ChatGPT Images 2.0, promettant notamment un texte plus fiable, une meilleure prise en charge des langues et une compréhension plus précise des consignes : et pour le coup, le progrès était réel (à quelques situations terrifiantes près).
…mais qui ont encore des limites
Chez Numerama, on adore tester les petites limites des IA. En 2024, nous nous étions intéressés à l’une d’entre elles, mise en lumière sur Reddit : les verres de vin. Quels que soient le prompt et le modèle utilisés, il était presque impossible d’obtenir l’image cohérente d’un verre rempli à ras bord. Une difficulté moins spectaculaire que les fameuses mains à six doigts, que les générateurs ont depuis globalement appris à corriger.
Nous avons donc retenté l’expérience deux ans plus tard. ChatGPT parvient désormais à générer un verre rempli jusqu’au bord, même si le résultat demeure un peu étrange.
Avec Gemini, l’expérience a été plus laborieuse et surtout assez hilarante. L’IA nous a d’abord proposé un verre cadré de si près qu’il était impossible d’en voir le niveau réel (elle a tout misé sur l’ambiance).
Lorsque nous lui avons demandé de dézoomer, le verre n’était plus rempli qu’à hauteur classique. Plusieurs prompts auront finalement été nécessaires pour obtenir le résultat attendu.
Cette difficulté s’explique probablement par les données utilisées pour entraîner ces outils à reconnaître et reproduire les caractéristiques des images. Dans la vie réelle, un verre de vin n’est presque jamais rempli jusqu’au bord, mais plutôt au tiers, parfois à la moitié. Les modèles ont donc probablement rencontré beaucoup moins d’images correspondant à cette demande.
Face à une scène inhabituelle, l’IA tend à revenir vers l’image la plus probable : celle d’un verre partiellement rempli. Deux ans plus tard, le verre à ras bord n’est plus impossible à générer, mais il montre toujours la différence entre comprendre une instruction et parvenir à la représenter correctement.
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