Benchmark de créateurs de vidéos IA pour le e-commerce: Veo 3 vs Sora 2

La visualisation des produits joue un rôle crucial dans le succès du e-commerce, mais la création de vidéos produits de haute qualité reste un défi majeur. Les récentes avancées dans la technologie de génération de vidéos par IA offrent des solutions prometteuses.

Nous avons comparé les 6 meilleurs créateurs de vidéos IA en utilisant 12 entrées d'images et de prompts pour évaluer leurs capacités à générer des vidéos de démonstration de produits :

Résultats du benchmark des créateurs de vidéos IA

Figure 1 : Succès des outils dans la création de vidéos respectant les prompts et les images d'entrée.

Découvrez notre méthodologie et nos métriques d'évaluation pour voir comment nous avons déterminé ces notes.

Veo 3 est le modèle le plus performant, obtenant les scores totaux et moyens les plus élevés. Il délivre des résultats cohérents et de haute qualité dans presque toutes les dimensions d'évaluation et maintient un réalisme fort, une précision de l'éclairage et des détails de marque.

Wan 2.5 et Kling 2.5 forment le deuxième niveau de performance.

• Wan 2.5 fonctionne de manière fiable sur la plupart des prompts, mais montre des faiblesses avec les prompts de chaise et de bottes, indiquant des défis avec la géométrie rigide et les textures de chaussures.
• Kling 2.5 fonctionne très bien sur des scènes simples à objet unique telles que « mug », « plant » et « lantern », mais montre une précision plus faible sur les articles cosmétiques complexes et les formes irrégulières telles que « boots » et « lipstick and blush ».

Hailuo 02 Pro démontre une performance de niveau intermédiaire. Il fonctionne bien sur des prompts de catalogue simples tels que « plant », « brown bag » et « 4 lipsticks », mais est moins cohérent sur la fidélité de la marque et les objets complexes comme « bags » et « shoes ».

Sora 2 présente une performance variable. Il obtient de bons résultats sur des prompts structurés tels que « mug » et « brown bag », mais performe mal sur d'autres tels que « boots » et « 4 lipsticks ». Le modèle semble sensible à la complexité de la scène et à la variation de l'éclairage.

Pixverse v5 se classe dernier dans l'ensemble. Il performe mal sur plusieurs prompts impliquant des chaussures, des sacs et des cosmétiques, suggérant une mauvaise gestion de la proportion et de l'identité du produit.

• Pixverse n'a pas réussi à générer de sortie pour le prompt de chaise : « Le contenu n'a pas pu être traité car il contenait du matériel signalé par un vérificateur de contenu : 'content_policy_violation' ».
• Les autres modèles ont traité avec succès le prompt de chaise et généré la vidéo. Cela indique un problème de fiabilité et une limitation possible dans le système de filtrage de prompts ou de modération de contenu de Pixverse.

Raisons potentielles derrière les différences de performance

Différences de maturité du modèle et d'échelle d'entraînement

• Le taux de réussite plus élevé de Veo 3 suggère probablement un modèle plus mature, probablement entraîné sur des ensembles de données vidéo-image-texte plus grands et plus diversifiés.
• Les outils moins performants (par exemple, Pixverse v5, Sora 2) semblent moins capables de gérer diverses catégories de produits, indiquant une généralisation limitée à travers les types d'objets, les matériaux et les scènes.
• Les modèles du niveau intermédiaire (Wan 2.5, Kling 2.5, Hailuo 02 Pro) montrent des forces partielles, impliquant une couverture d'entraînement plus étroite ou plus inégale.

Sensibilité à la complexité et à la géométrie des objets

La performance varie fortement selon le type de produit :

• Les articles simples, rigides et à objet unique (par exemple, mugs, plantes, lanternes) sont gérés plus de manière fiable à travers les modèles.
• Les objets complexes avec une géométrie irrégulière, des matériaux réfléchissants ou des structures articulées (par exemple, bottes, sacs, cosmétiques) peuvent causer des distorsions et des échecs.

Cela suggère des différences dans la façon dont les modèles apprennent et préservent la structure 3D, les proportions et les propriétés de surface lors de la génération de vidéos.

Limites de suivi des prompts et d'alignement sémantique

Tous les outils montrent une dégradation à mesure que les prompts deviennent plus détaillés ou impliquent plusieurs actions, objets ou contraintes stylistiques.

• Les taux de réussite plus élevés sont corrélés aux modèles qui traduisent mieux l'intention textuelle en mouvement visuel et en changements de scène.

Par exemple, l'échec de Pixverse à générer une sortie pour un prompt neutre « chaise » met en évidence des lacunes dans l'interprétation des prompts ou le filtrage de modération, affectant la fiabilité plutôt que la qualité visuelle uniquement.

Défis d'intégrité du produit et de fidélité de la marque

Les modèles moins bien notés altèrent fréquemment :

• Les proportions et l'échelle du produit
• Les textures, matériaux et couleurs
• Les détails visuels définissant la marque

L'avantage de Veo 3 semble lié à une meilleure cohérence temporelle, maintenant l'identité du produit à travers les images, ce qui impacte directement les scores d'intégrité du produit et de précision physique.

Ces différences reflètent probablement à quel point les modèles sont optimisés pour le réalisme visuel générique par rapport à la précision centrée sur le produit, ce qui est critique dans les contextes de e-commerce.

Cohérence de la scène et réalisme physique

Les modèles diffèrent dans leur capacité à maintenir :

• Un éclairage et des ombres cohérents
• Des interactions plausibles entre l'objet et l'environnement
• Un mouvement de caméra stable

Les outils avec des scores plus faibles violent souvent la physique du monde réel (par exemple, mouvement de main non naturel, objets flottants, réflexions incohérentes), indiquant des représentations internes plus faibles des contraintes physiques.

Effets de la conception de l'évaluation

Le benchmark met l'accent sur la conformité aux prompts, la précision physique et l'intégrité du produit, ce qui favorise les modèles qui privilégient le réalisme structuré par rapport à la variation artistique.

Le nombre limité de prompts (12) et la dépendance aux images de stock peuvent amplifier l'impact de :

• La sensibilité aux prompts
• Les cas d'échec uniques
• Les faiblesses spécifiques à la catégorie

En conséquence, les différences entre les modèles deviennent plus prononcées, en particulier pour les scénarios complexes à plusieurs objets.

Exemples de créateurs de vidéos IA

Les exemples suivants présentent chaque prompt avec sa vidéo de sortie correspondante :

1. Les chaussures à talons hauts rouges et le sac à main noir sur la photo, montrés en gros plan alors que la caméra panote lentement de gauche à droite, les reflets lumineux glissant sur les talons brillants tandis que la chaîne du sac à main donne un éclat métallique subtil, se terminant par un focus doux sur l'ensemble.

2. La petite plante verte dans le vase blanc sur la photo, placée sur un fond blanc propre, alors qu'une main entre doucement par le côté droit, soulève le vase en douceur et le sort du cadre.

3. Le sac à dos sur la photo, posé sur une surface en pierre avec des arbres en arrière-plan, alors que la caméra zoome lentement tandis qu'une main s'étend depuis le côté, saisit le sac à dos par sa poignée supérieure et le sort du cadre.

4. Les quatre rouges à lèvres sur la photo debout avec des étuis argentés et noirs brillants, placés dans une scène sous-marine surréaliste où des bulles dérivent vers le haut et des rayons de lumière scintillants filtrent à travers l'eau, alors que la caméra tourne lentement autour pour mettre en valeur chaque nuance.

5. Le flacon de parfum sur la photo posé sur une surface sombre, alors qu'une main entre en douceur, le saisit et appuie sur le vaporisateur pour libérer un fin brouillard qui capte la lumière au ralenti contre l'arrière-plan.

6. La tasse à café en émail blanc sur la photo sur une table en bois, alors qu'une main entre par le haut et penche une bouilloire pour verser un flux lisse de café chaud dans la tasse ; la vapeur s'enroule vers le haut et de douces ondulations se forment à la surface tandis que la caméra maintient un gros plan.

7. Le sac à bandoulière en cuir sur la photo affiché sur un fond uni, alors qu'il commence à tourner en douceur dans un tour complet de 360 degrés, montrant tous les angles et détails des sangles, des boucles et des coutures tandis que la caméra reste centrée.

8. Le vase rose avec des fleurs colorées sur la photo, placé sur un fond noir, commence à tourner lentement alors que les pétales et les feuilles se détachent doucement au ralenti et flottent vers le haut comme s'ils défiaient la gravité, illuminés par des faisceaux de lumière douce et brillante, tandis que le vase lui-même reste solide et brillant à la base.

9. Les bottes à talons hauts marron foncé sur la photo, montrées portées alors que seules les jambes inférieures et les pieds sont visibles, marchant gracieusement sur une surface blanche lisse ; la caméra suit les pas en gros plan, captant la brillance du cuir et le rythme confiant de la marche.

10. La chaise en bois simple sur la photo, maintenant placée dans une cuisine moderne et lumineuse devant une table à manger, alors que la caméra change d'angles en douceur de côté à côté et légèrement au-dessus, mettant en valeur la chaise dans son nouvel environnement avec la lumière naturelle du jour qui s'infiltre.

11. Le rouge à lèvres et le blush sur la photo se transforment en une présentation de beauté magique, alors que le rouge à lèvres se tord lentement vers le haut tout seul et laisse une traînée lumineuse de lumière rose dans l'air, tandis que le compact de blush s'ouvre et libère un nuage doux de poudre rose scintillante qui tourbillonne doucement autour des deux produits avant de redescendre.

12. La lanterne sur la photo est assise dans un cadre extérieur sombre alors que la bougie à l'intérieur est allumée : la mèche s'embrase, la flamme s'épanouit doucement et une lueur dorée chaude se répand à travers le verre avec un scintillement doux et des reflets en forme d'étoile, tandis que la caméra fait un lent rapprochement pour souligner la lumière contre l'arrière-plan nocturne flou.

Quels sont les problèmes avec les générateurs de vidéos IA ?

Les modèles de génération de vidéos IA montrent des progrès dans la synthèse visuelle, mais les outils actuels ne sont pas prêts à produire des vidéos produits répondant aux normes du e-commerce. L'évaluation comparative de six modèles révèle plusieurs limitations techniques et fonctionnelles récurrentes.

1. Représentation inexacte des caractéristiques du produit

La plupart des générateurs de vidéos IA échouent à dépeindre les attributs clés du produit tels que la taille, la couleur, le matériau et la texture de surface.

• Les modèles déforment souvent les géométries rigides (par exemple, chaises, bottes) ou représentent mal les matériaux réfléchissants et texturés comme le cuir ou le métal.
• Les caractéristiques spécifiques à la marque telles que les logos ou les détails d'emballage sont reproduites de manière incohérente.
• Les vidéos résultantes peuvent sembler visuellement plausibles, mais ne sont pas des représentations fiables du produit réel.

Dans le e-commerce, ces inexactitudes risquent de tromper les acheteurs potentiels et d'éroder la confiance dans le contenu.

2. Compréhension limitée du contexte et de l'identité de la marque

Les systèmes manquent de conscience contextuelle de la façon dont un produit devrait apparaître dans un scénario marketing ou de catalogue.

• Même lorsque le prompt indique clairement une intention commerciale, les sorties ont tendance à ressembler à des animations génériques ou à des rendus artistiques plutôt qu'à des démonstrations de produits.
• Les variations d'éclairage, de perspective et de composition d'arrière-plan réduisent la cohérence professionnelle requise pour un usage promotionnel.

Cela indique que la plupart des modèles ne sont pas encore fine-tuned pour les exigences visuelles et sémantiques spécifiques de la génération de contenu de marque.

3. Désalignement entre les prompts et les sorties

Un problème courant dans tous les outils testés est l'échec partiel à suivre les instructions des prompts.

• Les modèles fonctionnent de manière acceptable sur des prompts simples à objet unique (« mug », « plant ») mais montrent des erreurs ou des omissions dans des prompts complexes à plusieurs objets ou descriptifs (« lipstick and blush », « 4 lipsticks »).
• Certains outils, comme Pixverse, échouent à générer des sorties pour des prompts neutres en raison de systèmes de filtrage de contenu restrictifs ou peu fiables.

Ces résultats démontrent que certains des générateurs de vidéos IA actuels interprètent les entrées textuelles de manière superficielle et ne peuvent pas traduire de manière fiable l'intention descriptive en forme visuelle.

4. Performance et fiabilité incohérentes

La performance varie considérablement entre les prompts et les modèles.

• Même le système le plus performant, Veo 3, ne maintient la cohérence que dans un sous-ensemble de types de prompts.
• Les autres, comme Sora 2 et Hailuo 02 Pro, fluctuent en qualité à travers des scènes avec un éclairage ou une complexité d'objet différents.
• Les échecs causés par des filtres de modération ou des erreurs de génération réduisent davantage la fiabilité pour les flux de travail de production.

Une fiabilité incohérente rend ces outils inadaptés à un usage commercial où la reproductibilité de la sortie est essentielle.

Recommandations

Pour améliorer les vidéos générées par IA pour le e-commerce, une adaptation technique est nécessaire plutôt qu'une simple itération de prompts.

• Améliorer la qualité des prompts : Inclure des descriptions structurées des attributs du produit, des matériaux, de l'éclairage et du contexte d'utilisation prévu.
• Fine-tune on domain data : Utiliser des catalogues de produits et des visuels de marque pour entraîner ou conditionner les modèles sur des normes de marque spécifiques.
• Intégrer des systèmes basés sur la récupération : Employer contextual ou agentic retrieval-augmented generation (RAG) pour fournir des informations pertinentes sur le produit et la marque lors de la génération.

Ces mesures peuvent aider à combler le fossé entre la synthèse vidéo générique et la représentation précise et consciente du contexte du produit.

Outils de génération de vidéos IA

*Les outils fournissent un système de crédits, et les crédits dépensés dépendent de nombreux facteurs, comme la résolution, la durée de la vidéo et le modèle utilisé dans la création.

Pour calculer le prix de PixVerse : Prix ≈ (durée ÷ 5 s) × (crédits pour 5 s de qualité) × 0,01 $. Par exemple, vidéo 720p de 10 secondes : (10 ÷ 5) × 60 × 0,01 $ = 1,20 $.

Veo

Veo propose des outils pour l'analyse automatisée de vidéos, la recherche visuelle, la détection d'objets et la compréhension de scène.

Veo 3.1 est la dernière version du modèle de génération de vidéos de Google, et la récente mise à jour Ingredients to Video apporte plusieurs améliorations axées sur l'expressivité, le contrôle créatif et une sortie de meilleure qualité lors de la génération de vidéos à partir d'images de référence :

• Expressivité vidéo améliorée : Les vidéos générées à partir d'images d'ingrédients montrent maintenant des mouvements et une narration plus riches. Cela permet aux sorties de paraître plus dynamiques et engageantes, même avec des prompts simples.
• Meilleure cohérence des personnages : Le modèle maintient l'identité visuelle des personnages à travers les scènes, de sorte que les personnes ou les objets semblent les mêmes tout au long d'une séquence.
• Cohérence de la scène et des objets : Les paramètres, les arrière-plans et les objets peuvent être préservés à travers les clips vidéo, permettant des récits plus cohérents.
• Prise en charge native de la vidéo verticale (9:16) : Veo 3.1 produit maintenant des vidéos verticales optimisées pour les plateformes mobiles-first et à court format telles que YouTube Shorts sans recadrage depuis le paysage.
• Upscaling vers 1080p et 4K : Les utilisateurs peuvent générer des vidéos aux résolutions 1080p et 4K, adaptées aux flux de travail professionnels et de qualité diffusion.

Wan AI

La série Wan2.6 introduit de nouvelles capacités qui étendent la capacité des utilisateurs à générer et personnaliser du contenu IA, en particulier les récits vidéo :

• Génération de référence vers vidéo : Permet aux utilisateurs de télécharger une courte vidéo de référence qui inclut l'apparence et la voix d'un sujet, puis de générer de nouvelles scènes mettant en vedette ce même personnage. Cela préserve l'identité visuelle et les caractéristiques audio, permettant aux personnes, animaux ou objets d'apparaître de manière cohérente dans le contenu vidéo généré.
• Récit multimodal et vidéo multi-plans : Dans ses modèles vidéo (text-to-video et image-to-video), Wan2.6 introduit un récit intelligent multi-plans, permettant aux créateurs de construire des récits plus expressifs avec une continuité visuelle à travers plusieurs scènes.
• Durée vidéo étendue : Les modèles prennent en charge des sorties vidéo d'une durée allant jusqu'à 15 secondes, offrant aux créateurs une plus grande flexibilité pour le rythme narratif et cinématographique.
• Synchronisation audio-visuelle améliorée : La série améliore l'alignement des visuels avec le timing du dialogue naturel, les effets sonores et la génération audio-vidéo.
• Compréhension avancée des prompts multimodaux : Les modèles ont une meilleure compréhension des longs prompts textuels chinois et anglais, aidant la génération de contenu visuellement expressif qui reflète mieux l'entrée nuancée et l'intention artistique.

Kling AI

Kling VIDEO 3.0, les dernières mises à jour de Kling AI, introduit une génération vidéo native plus longue, un contrôle narratif plus fort et une intégration audio-visuelle :

• Le modèle 3.0 prend en charge la génération vidéo de 15 secondes avec un contrôle de durée flexible entre 3 et 15 secondes, étendant la limite précédente de 10 secondes de Kling. Cela permet des scènes plus complètes et une progression narrative plus fluide dans une seule génération.
• Il introduit également l'édition multi-plans via un système « AI Director » , permettant jusqu'à six coupes de caméra par vidéo. Les utilisateurs peuvent définir des cadres de storyboard personnalisés, tandis que le modèle planifie automatiquement les plans et applique des transitions professionnelles, telles que des motifs de plan contre-plan pour les scènes de dialogue.
• Avec la variante Omni, Kling fournit une synchronisation audio-visuelle native, générant du dialogue, de la musique et des effets sonores directement avec la vidéo en un seul passage, améliorant la cohérence entre les visuels et l'audio.
• Le système Elements 3.0 améliore la cohérence du sujet en préservant l'identité du personnage à travers les flux de travail image-à-vidéo, en utilisant à la fois des captures de référence visuelle et audio. Cela aide à maintenir des traits de personnage cohérents à travers plusieurs scènes et plans.

Hailuo AI

Hailuo AI est conçu pour les artistes et les créateurs afin de transformer des images statiques en vidéos animées.

Son dernier modèle, Hailuo 2.3, prend en charge à la fois la génération texte-à-vidéo et image-à-vidéo. Le modèle améliore la stabilité du style artistique pour l'anime et d'autres visuels stylisés, améliore les mouvements corporels et de danse complexes, délivre des détails faciaux plus réalistes et des micro-expressions, et augmente la fiabilité dans les scènes commerciales et de e-commerce grâce à une meilleure gestion du mouvement du produit.

En revanche, Hailuo 2.3-Fast prend en charge uniquement la conversion image-à-vidéo et est optimisé pour une génération plus rapide à moindre coût, le rendant mieux adapté à l'itération rapide et aux tests. Dans l'ensemble, Hailuo 2.3 vise une création vidéo de meilleure qualité et plus expressive, tandis que Hailuo 2.3-Fast met l'accent sur la vitesse et l'efficacité.

OpenAI Sora

Sora 2 est le modèle IA multimodal de OpenAI conçu pour des tâches de compréhension et de raisonnement visuel haute performance. Les capacités clés incluent :

• Raisonnement visuel amélioré : Sora 2 peut comprendre et interpréter des images détaillées et complexes, y compris des diagrammes, des infographies, des plans architecturaux, des figures scientifiques et des captures d'écran UX/UI.
• Compréhension multimodale : Le modèle gère le texte et les images ensemble, permettant aux utilisateurs de poser des questions sur les visuels dans leur contexte, par exemple, expliquer une fonction à partir d'un schéma, identifier des erreurs dans un organigramme ou résumer le contenu dans des diapositives.
• Réponses structurées : Sora 2 peut produire des sorties organisées, y compris des tableaux, des instructions étape par étape et des comparaisons qui aident les utilisateurs à agir sur les idées visuelles plus efficacement.

En mars 2026, OpenAI a décidé de fermer Sora, malgré la popularité de l'outil et un soutien majeur, y compris un partenariat prévu de 1 milliard de dollars avec Disney pour utiliser ses personnages.¹

Selon WSJ,² l'une des raisons principales derrière la décision de OpenAI est que l'entreprise privilégie actuellement des outils IA pratiques et générateurs de revenus par rapport aux produits consommateurs expérimentaux.

Les autres raisons comprenaient :

• Coûts de calcul élevés : La génération vidéo a consommé de grandes quantités de puces IA rares.
• Manque de rentabilité : Le produit aurait perdu environ 1 million de dollars par jour.
• Faible rétention des utilisateurs : L'intérêt initial s'est estompé rapidement et l'utilisation a considérablement diminué.

PixVerse

PixVerse AI est une plateforme de génération de vidéos IA qui crée de courtes vidéos à partir de prompts textuels ou d'images statiques, adaptée à la création de contenu pour les réseaux sociaux. Elle comprend des fonctionnalités telles que la génération automatique d'audio, la synchronisation labiale et les mouvements de caméra cinématiques.

Selon nos résultats de benchmark, malgré ses capacités, PixVerse V5 a des limites dans la gestion de scènes complexes, l'atteinte de précision artistique et l'offre de sortie haute résolution dans son plan gratuit.

PixVerse V5.6 est la dernière version du modèle de génération de vidéos IA, qui se concentre sur le réalisme, le contrôle créatif et la qualité de sortie immersive :

• Qualité visuelle cinématique : Le modèle produit des visuels de qualité studio avec un éclairage, des textures et une fidélité visuelle globale améliorés, rendant les scènes générées plus semblables à des images tournées professionnellement.
• Audio et voix authentiques : V5.6 améliore la génération audio pour délivrer une parole naturelle dans plusieurs langues.
• Mouvement plus fluide : Le contrôle du mouvement est affiné pour réduire les déformations et distorsions visuelles, résultant en un mouvement plus fluide et réaliste pour les personnages et les objets.
• Réalisme physique amélioré : Le modèle montre une meilleure compréhension des comportements physiques, tels que la façon dont les tissus tombent ou les liquides s'écoulent, résultant en des scènes plus crédibles et immersives.

Découvrez davantage de nos benchmarks et analyses basées sur les données dans la recherche Google.

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Méthodologie

Produits utilisés

• Veo 3
• Wan 2.5 Preview
• Kling 2.5 Turbo Pro
• Hailuo 02 Pro
• Sora 2
• Pixverse v5

Remarque : Tous les produits sont testés en octobre 2025.

Classification des images de test et objectifs

Notre étude a utilisé trois catégories distinctes d'images de produits, chacune conçue pour tester les capacités spécifiques des outils de génération de vidéos IA :

Produits sur fond blanc

Objectif : Évaluer les capacités doubles

1. Manipulation de base : Mouvement et rotation du produit dans un cadre neutre
2. Adaptation environnementale : Intégration de produits dans de nouveaux contextes

Focus du test : Capacité de l'IA à maintenir l'intégrité du produit tout en ajoutant ou en changeant d'environnements.

Images de produits contextuelles

Objectif : Évaluer les capacités d'animation environnementale

1. Précision de la conversion scène-à-vidéo
2. Maintenance de l'éclairage et de l'atmosphère existants
3. Ajout d'éléments dynamiques à un cadre établi

Focus du test : Capacité de l'IA à donner vie à des clichés de produits environnementaux statiques.

Scènes multi-produits

Objectif : Tester les relations et interactions complexes de produits

1. Interactions physiques inter-produits
2. Maintenance cohérente de l'échelle
3. Dynamique de mouvement de groupe
4. Effets d'éclairage collectifs

Focus du test : Capacité de l'IA à gérer plusieurs produits tout en maintenant l'intégrité individuelle et des interactions naturelles.

Cette approche à trois catégories nous permet d'évaluer non seulement le rendu individuel du produit et la création d'environnement, mais aussi la capacité de l'IA à gérer des scénarios multi-produits complexes, fournissant une évaluation plus complète des applications réelles de e-commerce.

Nos métriques d'évaluation sont :

Conformité aux prompts : (3 points)

• Cohérence entre les exigences du prompt et la sortie générée pour le produit
• Cohérence entre les exigences du prompt et la sortie générée pour l'environnement
• Cohérence entre les exigences du prompt et la sortie générée pour la caméra et le tournage.

Précision physique : (3 points)

• Respect de la physique du monde réel
• Précision des interactions d'objets (contact de surface, mouvement)
• Comportement de l'éclairage et des ombres

Intégrité du produit : (4 points)

• Cohérence de l'apparence du produit tout au long de la vidéo génération
• Préservation des caractéristiques et détails spécifiques au produit / à la marque
• Maintenance des proportions et de l'échelle du produit
• Précision du rendu de la texture, de la couleur et du matériau

Chaque vidéo générée est notée sur 10 selon ces métriques.

Dataset : Nous avons utilisé des images de stock de pexels.³

FAQ

Pour aller plus loin

Découvrez davantage les capacités, les cas d'utilisation et les outils de l'IA générative :

• Applications de l'IA générative avec des exemples concrets
• Outils d'IA générative par popularité et catégorie

Citez ce benchmark

Choisissez le format qui correspond à votre lieu de publication. Coller la version avec lien dans votre CMS préserve le lien retour.

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  note   = {AIMultiple. Consulté le 24 Juin 2026}
}

Liens de référence

1.

Sora: OpenAI closes AI video app and cancels $1bn Disney deal

BBC News

2.

Free Stock Photos, Royalty Free Stock Images & Copyright Free Pictures · Pexels

3.

Free Stock Photos, Royalty Free Stock Images & Copyright Free Pictures · Pexels

Sıla Ermut

Analyste du secteur

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Sıla Ermut est analyste chez AIMultiple, spécialisée dans le marketing par e-mail et les vidéos de vente. Auparavant, elle travaillait comme recruteuse dans des cabinets de conseil et de gestion de projets. Sıla est titulaire d'un master en psychologie sociale et d'une licence en relations internationales.

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Recherche effectuée par

Şevval Alper

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Şevval est analyste chez AIMultiple, spécialisé dans les outils de codage IA, les agents IA et les technologies quantiques.

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