Tous les éditeurs de détecteurs annoncent 99 % de précision. Ce chiffre n’a de sens que s’il est mesuré sur un jeu de test construit par quelqu’un d’autre.
Nous avons donc fait tourner WasItAIGenerated V3, le modèle derrière notre détecteur d’images et notre API de détection d’images, sur les cinq benchmarks publics que Pangram a utilisés pour le lancement de Pangram Image 1.0. Mêmes jeux de test, mêmes réglages. Nous y avons ajouté ce que les benchmarks publics ne couvrent pas : des images issues des réseaux sociaux et les générateurs les plus récents.
Aucune des images de test n’a servi à entraîner notre modèle.
En bref
- Benchmarks publics : V3 égale ou dépasse Pangram Image 1.0 sur les cinq. Sur Mirage-Test (49 000 images), V3 atteint 99,6 % et Pangram 99,5 %.
- Modèles ouverts : V3 atteint une AUROC de 0,996. Le meilleur de neuf détecteurs open weights atteint 0,914.
- Nouveaux générateurs : V3 a détecté 78 des 79 images de ChatGPT Images 2.6 le jour de sa sortie, et 99,5 % des images de 19 générateurs actuels. ZeroGPT (TruthScan) en a détecté 97,2 %.
- Copies compressées : après WhatsApp et Instagram, V3 détecte encore 96,2 % des images IA.
Cinq benchmarks publics
Ce sont les cinq benchmarks sur lesquels Pangram a publié des résultats pour Pangram Image 1.0, les meilleurs résultats publiés pour un détecteur commercial. Nous avons fait tourner V3 sur le jeu de test complet de chacun, avec la même métrique et le même seuil (0,5). Le graphique en haut de la page montre le résultat, le tableau ci-dessous donne le détail. « Meilleur académique » désigne le meilleur détecteur académique sur chaque benchmark, tel que cité par Pangram.
| Benchmark | Métrique | WasItAIGenerated V3 | Pangram Image 1.0 | Meilleur académique |
|---|---|---|---|---|
Mirage-Test 49 000 images · Images de 5 domaines (personnes, animaux, objets, scènes, anime) | Exactitude | 99,6 % | 99,5 % | 88,4 % OmniAID-Mirage |
X-AIGD 2 419 images IA · Générateurs texte-vers-image actuels | Rappel (IA détectée) | 100 % | 99,96 % | 95 % Gram-Net |
AIGenImages2026 1 118 images · Générateurs de 2026, split de test officiel | Exactitude | 99,7 % | 99,6 % | 92,1 % RINE |
Synthbuster + RAISE 2 800 images · Images de diffusion face à des photos RAW d’appareil | Exactitude équilibrée | 99,7 % | 99,5 % | 94,9 % B-Free |
Community Forensics (eval) 51 836 images · Des milliers de générateurs, jeu d’évaluation mis de côté | Exactitude macro | 99,3 % | 99,3 % | 89,2 % Community Forensics-384 |
Neuf détecteurs open weights
Nous avons fait tourner V3 et neuf détecteurs en libre accès sur 4 480 images issues de six autres benchmarks publics. Aucun n’a été entraîné sur ces images. Le score est l’AUROC : 1,0 signifie qu’un détecteur sépare parfaitement l’IA du réel, 0,5 équivaut à un tirage à pile ou face.
Les générateurs les plus récents
Les benchmarks ont toujours un temps de retard. Quand l’un d’eux est publié, des générateurs plus récents sont déjà sortis. Nous avons donc fait deux vérifications sur ce qui se publie en ce moment.
Le jour où OpenAI a lancé ChatGPT Images 2.6, V3 a détecté 78 des 79 images de test, alors qu’il avait été entraîné avant l’existence de 2.6. Et sur notre propre jeu de test de 19 générateurs actuels :
Parmi les 19 générateurs figurent GPT-Image-2, Nano Banana 2.1 et Pro, FLUX.3, Qwen-Image 3 et Seedream 5 Pro. 60 % de ce jeu de test est public. Tous les résultats se trouvent dans notre benchmark des générateurs de pointe.
Test interne : 623 images du monde réel
Les images des benchmarks sont le plus souvent des originaux propres. Celles qui arrivent à une équipe fraude, trust & safety ou OSINT ne le sont pas : elles ont été publiées, compressées et recadrées.
Nous avons donc aussi mené un test interne sur 623 images publiées sur Reddit et sur les réseaux sociaux : 343 images IA qui pourraient passer pour une photo et 280 images réelles. V3, Pangram Image 1.0 et ZeroGPT ont reçu les mêmes fichiers. ZeroGPT utilise TruthScan pour la détection d’images.
Là où les deux ont rendu un verdict, V3 et Pangram sont à égalité, pour les erreurs (26 et 21 sur 582 images) comme pour les fausses alertes (11 et 10 sur 275 photos réelles). Face à ZeroGPT, V3 a fait 3,7 fois moins d’erreurs : 25 contre 93 sur 547 images.
TruthScan, AI or Not, Sightengine et Winston AI
Nous n’avons pas testé nous-mêmes AI or Not, Sightengine ni Winston AI. Voici les scores que Pangram a publiés à leur sujet en octobre 2026, mesurés sur le test propre à Pangram : 1 200 images IA issues de 12 générateurs actuels et 100 photos réelles. Pour son propre modèle, Pangram indique 99,96 %. Ce jeu de test n’est pas public : nous n’avons donc pas pu y faire tourner V3.
TruthScan est le seul que nous ayons testé nous-mêmes, via ZeroGPT : voir les 19 générateurs actuels et le test interne ci-dessus. Pour le texte, nous avons fait tourner nous-mêmes Pangram, GPTZero et ZeroGPT dans notre benchmark des détecteurs de texte IA.
Après WhatsApp et Instagram
La plupart des images arrivent dans une rédaction ou chez un fact-checker sous forme de copie compressée, pas d’original. Sur des copies de notre jeu de test passées par WhatsApp, Instagram et des repartages, V3 a encore détecté 96,2 % des images IA pour 1 % de faux positifs. Le meilleur détecteur open weights est tombé à 37,3 %.
Comment nous avons mesuré
- Benchmarks publics : le split de test officiel complet de chacun, sans sous-ensemble, au seuil de 0,5. C’est le réglage qu’utilise Pangram.
- Test interne sur 623 images : V3 à son seuil de production (un score de 0,8 ou plus compte comme IA). Pangram via son application web et ZeroGPT via son outil web, en novembre 2026. Mêmes fichiers pour les trois.
- Toujours le modèle de production, tel qu’il tourne sur notre site et dans notre API. Aucun réglage spécifique à un benchmark.
- Aucune image de ces jeux de test n’a été utilisée à l’entraînement.
- Les chiffres propres à Pangram, les résultats académiques et les scores de TruthScan, AI or Not, Sightengine et Winston AI sur le jeu de test de Pangram proviennent de l’annonce de Pangram du 4 novembre 2026.
Ce sont nos propres mesures. Si vous souhaitez les vérifier, nous finançons des benchmarks indépendants avec des crédits API gratuits.
FAQ
Quel est le détecteur d’images IA le plus précis en 2026 ?
Sur cinq benchmarks publics, WasItAIGenerated V3 égale ou dépasse Pangram Image 1.0, le détecteur commercial aux meilleurs résultats publiés : 99,6 % sur Mirage-Test, 100 % sur X-AIGD, 99,7 % sur AIGenImages2026 et sur Synthbuster, 99,3 % sur Community Forensics. Face à neuf détecteurs open weights, il atteint une AUROC de 0,996 ; le meilleur modèle ouvert atteint 0,914.
WasItAIGenerated ou Pangram : quel détecteur d’images IA obtient les meilleurs scores sur les benchmarks publics ?
WasItAIGenerated V3 est devant sur quatre des cinq et à égalité sur le cinquième : Mirage-Test 99,6 % contre 99,5 %, X-AIGD 100 % contre 99,96 %, AIGenImages2026 99,7 % contre 99,6 %, Synthbuster + RAISE 99,7 % contre 99,5 %, Community Forensics 99,3 % pour les deux. Les chiffres de Pangram sont ceux que Pangram a publiés. Nous avons mesuré les nôtres sur les mêmes jeux de test avec le même seuil.
Quelle est la précision de TruthScan, AI or Not, Sightengine et Winston AI ?
Nous n’avons testé nous-mêmes que TruthScan, via ZeroGPT, qui l’utilise pour la détection d’images : sur les images de 19 générateurs actuels, il a détecté 97,2 % des images IA pour 1 % de faux positifs, contre 99,5 % pour WasItAIGenerated V3. Pour les autres, nous ne pouvons que citer Pangram, qui les a mesurés sur son propre jeu de test en octobre 2026 (exactitude équilibrée) : TruthScan 96,3 %, AI or Not 91,4 %, Sightengine 88,3 % et Winston AI 80,3 %.
Ces chiffres sont-ils mesurés sur les jeux de test complets ?
Oui. Chaque chiffre des benchmarks publics porte sur le split de test officiel complet, au même seuil (0,5) que celui qu’utilise Pangram. Aucune de ces images n’a servi à entraîner notre modèle.
Le détecteur fonctionne-t-il sur des générateurs tout juste sortis ?
Oui. Le jour où OpenAI a lancé ChatGPT Images 2.6, V3 a détecté 78 des 79 images de test, alors qu’il avait été entraîné avant l’existence de 2.6. Sur notre jeu de test de 19 générateurs actuels, il a détecté 99,5 % des images IA pour 1 % de faux positifs.
Et les images partagées sur WhatsApp ou Instagram ?
Après WhatsApp, Instagram et des repartages, V3 a encore détecté 96,2 % des images IA de notre jeu de test, pour 1 % de faux positifs.
Vérifiez vous-même une image
Le détecteur de cette page est celui qui tourne sur WasItAIGenerated et dans notre API.