ChatGPT et Gemini génèrent des images absurdes en l’absence de fichier

9 juin 2026 0 Par eternos974

Un simple prompt peut révéler les limites des IA génératives. En mai 2026, un test circulant sur les réseaux sociaux a demandé à ChatGPT et Gemini de restaurer une image… sans en joindre aucune. Les résultats, pour le moins inattendus, ont laissé les utilisateurs perplexes. Des scènes victoriennes, des lapins vulgaires, un homme-cerf sur des toilettes… l’IA semble halluciner sans retenue. Ce phénomène, bien que déconcertant, soulève des questions sur la fiabilité des outils de génération d’images.

Techniquement, les modèles comme ChatGPT Images 2.0 et Gemini reposent sur des familles de modèles similaires, combinant génération et restauration d’images. L’absence d’input visuel active un mode de « génération pure », où l’IA interprète des indices comme « désolé pour le contenu » pour imaginer une scène. Ce processus, malgré les règles de modération, peut produire des images angoissantes ou absurdes. Google a même temporairement suspendu la génération d’images par Gemini après des comportements inattendus, illustrant la fragilité de ces systèmes.

Les utilisateurs ont tenté de contourner le problème en ajoutant des précisions comme « version familiale » au prompt. L’effet ? Un homme torse nu sur un lit avec un chat, ou un guide RSE d’une entreprise fictive. Ces ajustements, bien que moins choquants, ne résolvent pas la racine du problème : l’IA hallucine en l’absence de données concrètes. Des tests par Android Authority ont confirmé que même une image blanche peut déclencher des réponses incohérentes, montrant que la détection de l’absence de contenu reste un défi technique.

Ce phénomène rappelle les limites des systèmes d’IA : ils n’ont pas de conscience, mais des algorithmes qui s’appuient sur des patterns. Les exemples de « Tacos » ou de jumelles portant un panier à linge soulignent combien la génération d’images peut devenir imprévisible. Alors que les entreprises comme Bitdefender proposent des solutions de cybersécurité, la communauté tech se pose des questions : comment éviter ces hallucinations ? Et surtout, comment garantir la fiabilité des outils qui deviennent de plus en plus intégrés à notre quotidien ?

L’avenir de l’IA générative dépendra peut-être de ces tests inattendus. Si les modèles continuent à produire des images absurdes, comment les rendre plus fiables ? La réponse pourrait réside dans une meilleure détection des inputs, des ajustements techniques ou même une révision des attentes des utilisateurs. En attendant, le conseil reste simple : ne demandez pas à ChatGPT ou Gemini de « restaurer » une image vide… ou préparez-vous à l’imprévu.