Gemini, ChatGPT et Claude face à la vidéo : qui remporte le test ?

Les trois principaux modèles d'IA, Gemini de Google, ChatGPT d'OpenAI et Claude d'Anthropic, savent analyser des vidéos. Mais lequel s'en sort le mieux ? Un test sur des clips YouTube et des fichiers locaux fait apparaître un leader incontestable.

Comment le test a été mené

Le principe est simple : soumettre les mêmes vidéos aux trois modèles et voir lequel en comprend le mieux le contenu. L'auteur a utilisé des contenus variés, des clips YouTube populaires à ses propres enregistrements stockés sur disque, tournés dans des conditions d'éclairage et de qualité différentes.

Chaque modèle a reçu les mêmes questions sur les vidéos : que se passe-t-il à l'écran, qui fait quoi, quels détails sont visibles, quel est le sens de la scène. Pas un simple « décris la vidéo », mais des questions précises comme « Combien de personnes à l'image ? », « De quelle couleur sont les vêtements ? », « De quoi parle le dialogue ? ».

L'objectif n'était pas de juger l'élégance de l'interface, mais de vérifier la compréhension réelle du contenu vidéo. Comment le modèle gère-t-il le texte présent à l'écran ? Peut-il saisir le contexte, et pas seulement compter des objets ?

Résultats : un leader se détache

Les résultats sont parlants. Un modèle surpasse nettement les autres en précision, en vitesse d'analyse et en compréhension du contexte. Il ne s'est pas contenté d'énumérer ce qu'il voyait : il a réellement saisi ce qui se passait et repéré des détails importants que les autres ont manqués ou mal interprétés.

L'écart se vérifie sur chaque critère :

• Traitement plus rapide des vidéos
• Reconnaissance plus précise du texte à l'écran
• Meilleure compréhension des scènes complexes
• Moins de détails inventés, absents de la vidéo

Là où les modèles trébuchent

Une réserve s'impose toutefois : aucun des trois modèles n'analyse la vidéo parfaitement. Même le vainqueur du test peut se tromper sur des objets en mouvement rapide, des images floues ou des contenus spécifiques : schémas techniques, documents, vidéos de mauvaise qualité.

Le texte à l'écran reste un défi pour les trois. Ils confondent souvent des lettres, sautent des mots, lisent mal. Les erreurs sont particulièrement fréquentes avec les petits caractères, les angles de caméra inhabituels ou les polices non standard.

Par ailleurs, le test a été réalisé à un moment précis (probablement début 2024 ou 2025), et les trois modèles s'améliorent en continu. De nouvelles versions peuvent changer la donne. Ce qui est vrai aujourd'hui peut ne plus l'être dans un mois.

Ce qu'il faut en retenir

Si vous devez analyser du contenu vidéo avec l'IA, le choix du modèle compte. Le test montre que l'un des trois fait clairement mieux et sera plus utile dans des workflows réels, de l'analyse d'enregistrements vidéo à l'extraction de détails.

Gardez toutefois à l'esprit que même le meilleur des trois reste une technologie en développement. L'analyse vidéo demeure sujette aux erreurs. Servez-vous de ces résultats comme d'un repère, mais testez vous-même les modèles sur vos propres vidéos avant de choisir.