« Physique GPT » n’est pas un produit d’OpenAI. C’est une étiquette collée à trois familles d’outils très différentes. Toutes savent aujourd’hui résoudre un exercice de lycée ou de prépa, et aucune ne sait vous dire quand elle se trompe. Ce guide compare les trois voies, chiffre ce que les modèles réussissent vraiment (médaille d’or aux olympiades, moins de 6 % en recherche), détaille les quatre erreurs qu’ils répètent, et vous donne un vérificateur d’unités pour contrôler une réponse en quelques secondes.
Vous tapez « physique gpt » dans Google et vous tombez sur une dizaine de sites qui promettent tous la même chose : photographiez votre exercice, obtenez la solution détaillée, gratuitement et sans inscription. Le problème n’est pas qu’ils mentent. C’est qu’ils ne racontent qu’une moitié de l’histoire.
L’autre moitié tient en une phrase : sur un exercice bien posé, une IA moderne travaille au niveau d’un très bon élève, et sur les points où la physique se distingue vraiment des mathématiques (les unités, les ordres de grandeur, la lecture d’un schéma), elle reste beaucoup moins fiable qu’elle n’en a l’air. Cet article vous donne les deux moitiés, avec les chiffres et une méthode de contrôle.
« Physique GPT », c’est quoi au juste ?
Commençons par lever le malentendu principal : OpenAI ne commercialise aucun produit appelé « Physique GPT ». Ce n’est ni un modèle, ni une option, ni un abonnement. C’est une étiquette générique, forgée par des sites tiers sur le modèle de « Math GPT », et reprise ensuite par les internautes.
Un « physique GPT » désigne tout service qui utilise un grand modèle de langage pour résoudre un exercice de physique et en détailler les étapes. Le terme recouvre aussi bien un site marchand dédié qu’un assistant paramétré dans le magasin de ChatGPT, ou simplement un chat généraliste auquel vous collez votre énoncé.
Concrètement, la première page de résultats mélange au moins quatre choses qui n’ont rien à voir : des sites commerciaux (physics-gpt.com, PhysicsGPT.net, le « Physics GPT » de math.now, physicsai.chat), des assistants du magasin de ChatGPT (« Physics Solver », « Professeur Physique », « Prof Physique-Chimie Lycée »), des vidéos de professeurs qui testent la machine sur un devoir de première, et une annonce d’OpenAI sur un résultat de physique théorique obtenue par GPT-5.2. Autant dire que la requête ne veut pas dire une seule chose.
Bonne nouvelle pour vous : cela signifie qu’il n’y a pas d’outil magique à trouver. Il y a une méthode à appliquer, et elle marche avec la plupart des chats du marché, y compris un ChatGPT gratuit utilisable en français sans créer de compte.
Les trois familles d’outils, et ce qu’elles valent
1. Les solveurs dédiés
Ce sont les sites qui dominent la recherche. Leur promesse est toujours la même : un champ de dépôt de photo, un champ de texte, et une solution pas à pas. Techniquement, ce sont presque toujours des surcouches (des wrappers) branchées sur les modèles d’OpenAI, d’Anthropic ou de Google, avec une consigne système spécialisée et une mise en forme des équations plus soignée que dans un chat brut.
Leur vrai avantage tient en trois points : le rendu des formules est propre, la photo est gérée nativement, et l’interface est en français. Leur vrai inconvénient est commercial : la mention « gratuit » cache presque toujours un quota, un filigrane, ou une limite de longueur, et les conditions changent souvent. Vérifiez la page tarifaire avant de compter dessus pour un semestre entier.
2. Les assistants du magasin de ChatGPT
Ce sont des ChatGPT préconfigurés par des particuliers. « Prof Physique-Chimie Lycée, programme officiel » annonce la couleur : quelqu’un a écrit une consigne système qui cadre le niveau, le vocabulaire et la présentation. C’est gratuit, c’est souvent bien pensé pédagogiquement, et cela demande un compte OpenAI.
Le point de vigilance est simple : personne ne vérifie ces assistants. Un titre qui promet « le programme officiel » n’engage que son auteur, et rien ne garantit qu’il ait été mis à jour depuis. Traitez-les comme un prompt tout fait, pas comme une source.
3. Un chat généraliste bien piloté
C’est la voie que nous recommandons, et ce n’est pas par paresse. Un modèle récent tourne aujourd’hui exactement le même moteur que les solveurs dédiés, sans quota déguisé, sans filigrane, et surtout sans interface qui vous pousse à accepter la réponse telle quelle. Vous gardez la main sur le dialogue, ce qui est précisément ce qui fait la différence en physique : la première réponse est rarement le problème, c’est la relance qui fait le travail.
| Critère | Solveur dédié | Assistant du magasin | Chat généraliste |
|---|---|---|---|
| Compte obligatoire | Souvent non | Oui (OpenAI) | Selon le service |
| Photo de l’énoncé | Oui | Oui | Oui |
| Rendu des formules | Très soigné | Correct | Correct |
| Gratuité réelle | Quota ou filigrane | Quota du compte | Variable, souvent la plus large |
| Relance et dialogue | Limités | Oui | Oui, sans contrainte |
| Qualité pédagogique | Réponse orientée résultat | Dépend de l’auteur | Dépend de votre prompt |
| Contrôle des erreurs | Aucun | Aucun | Aucun |
La dernière ligne du tableau est la seule qui compte vraiment. Aucune des trois familles ne sait détecter ses propres erreurs. Le choix de l’outil pèse donc bien moins lourd que votre protocole de vérification, détaillé plus bas.
Ce que l’IA réussit vraiment en physique
Les promesses commerciales et les fils Reddit qui répètent « l’IA est nulle en physique » ont un point commun : ni les uns ni les autres ne citent de mesure. Il en existe pourtant, et elles racontent une histoire beaucoup plus intéressante, à trois étages.
Niveau olympiade : la médaille d’or est acquise
Une équipe de chercheurs (Ohio State University et Université nationale australienne, entre autres) a fait passer aux modèles les épreuves théoriques de l’Olympiade internationale d’astronomie et d’astrophysique des années 2022 à 2025. Résultat publié en octobre 2025 : Gemini 2.5 Pro obtient 85,6 % de score moyen et GPT-5 84,2 %. Les deux atteignent le niveau médaille d’or et se classeraient dans les deux premiers parmi les quelque 200 à 300 participants humains.
Autrement dit, sur un problème correctement posé, dont la méthode existe et dont les données sont complètes, le débat sur la compétence est clos. Votre exercice de terminale ou de première année est très largement en dessous de ce niveau.
Niveau recherche : moins de 6 %
Le même mois, un consortium de plus de cinquante chercheurs en physique en activité, issus d’une trentaine d’institutions, publiait CritPt, un jeu de 71 défis de recherche non publiés et 190 sous-tâches, construits à partir de leurs propres travaux. Le meilleur modèle de base testé, GPT-5 en effort élevé, atteint 5,7 % de précision moyenne sur les défis complets. Équipé d’un interpréteur de code et d’une recherche web, il monte à environ 12,6 %.
Le contraste entre 85,6 % et 5,7 % ne traduit pas une contradiction. Il mesure exactement la frontière : dès qu’un problème n’est plus posé, que les hypothèses doivent être choisies et que la bonne méthode n’existe nulle part, les modèles s’effondrent.
Février 2026 : le coup d’éclat, et ce que les résumés ont raccourci
Le 12 février 2026, un préprint intitulé « Single-minus gluon tree amplitudes are nonzero » est déposé sur arXiv par Alfredo Guevara, Alexandru Lupsasca, David Skinner, Andrew Strominger et Kevin Weil. Il démontre que certaines amplitudes de diffusion de gluons, longtemps supposées nulles, ne le sont pas dans des configurations dites « semi-colinéaires ». C’est la source de tous les titres du type « GPT-5.2 fait une découverte en physique théorique ».
Le déroulé réel est plus instructif que le titre. GPT-5.2 Pro a proposé la solution ; un modèle interne d’OpenAI en a produit la preuve après une douzaine d’heures de calcul continu ; puis les quatre physiciens ont passé une semaine à décortiquer et refaire les calculs à la main avant d’en tirer un article. Andrew Strominger, professeur à Harvard, résume l’ambiguïté mieux que personne, en confiant à la Harvard Gazette : « Peut-être qu’on aurait trouvé une astuce le lendemain. Peut-être qu’on n’y serait jamais arrivé. »
Andrew Strominger, professeur de physique à Harvard, cité par la Harvard Gazette, février 2026
La leçon vaut aussi pour votre exercice : le modèle a proposé, des humains ont vérifié. Personne à Harvard n’a copié la sortie sans la relire.
Les quatre erreurs que l’IA répète en physique
C’est ici que la physique se sépare des mathématiques, et c’est le point aveugle de toutes les pages qui vendent un solveur. Sur les exercices de mathématiques, une erreur est le plus souvent une faute de calcul repérable. En physique, elle est presque toujours d’une des quatre natures suivantes.
1. Les unités et l’homogénéité
C’est de très loin l’erreur la plus fréquente, et la plus facile à attraper. Le modèle enchaîne un raisonnement correct, se trompe d’une puissance de dix dans une conversion, ou oublie de passer des grammes aux kilogrammes, et livre une force en joules sans que rien dans le texte ne signale l’anomalie. Le ton reste parfaitement assuré, ce qui est le vrai piège.
2. Les ordres de grandeur
Un modèle de langage n’a aucune intuition physique du monde. Il ne trouve pas absurde qu’une voiture accélère à 400 m/s², qu’un condensateur de laboratoire stocke 10 kJ, ou qu’un pendule de salon oscille à 200 Hz. Un élève de terminale attentif tique sur ces valeurs. La machine, non.
3. Les schémas et les graphiques
C’est la faiblesse la mieux documentée. L’analyse d’erreurs de l’étude sur les olympiades d’astronomie identifie explicitement le raisonnement conceptuel, le raisonnement géométrique et la visualisation spatiale comme les faiblesses constantes de tous les modèles testés, avec une justesse comprise entre 52 % et 79 %. Sur les épreuves d’analyse de données, l’écart se creuse encore : hors des deux meilleurs modèles, les scores tombent entre 48 % et 76 %, ce qui indique un vrai déficit de lecture des représentations graphiques.
Traduction pratique : un exercice dont la difficulté tient au schéma (un système de poulies, un circuit avec des mailles enchevêtrées, une lecture fine de courbe) est exactement le cas où la photo seule ne suffit pas.
4. Les conventions de signe et le référentiel
Le modèle choisit une orientation d’axe, une origine des potentiels ou un sens de courant, puis en change discrètement au milieu du raisonnement. Le résultat sort avec le bon module et le mauvais signe. C’est particulièrement fréquent en électricité, en thermodynamique (la convention sur le travail reçu ou fourni) et sur les plans inclinés.
Ces quatre erreurs ont une chose en commun : elles sont livrées avec la même assurance qu’une réponse juste. Aucun de ces outils n’affiche d’indice de confiance. Considérez donc toute réponse comme une proposition à vérifier, jamais comme un corrigé. Nous détaillons ailleurs comment vérifier les réponses d’un chatbot sans y passer des heures et les limites générales d’un chatbot IA grand public.
Le vérificateur d’unités : contrôler une réponse en dix secondes
L’analyse dimensionnelle est le contrôle le plus rentable qui existe en physique : elle prend quelques secondes et elle attrape la majorité des erreurs listées ci-dessus. Le principe est simple. Une égalité physique doit être homogène, c’est-à-dire que les deux membres doivent avoir la même dimension. Si le résultat que l’IA vous annonce en newtons se décompose en kg·m²·s⁻², ce n’est pas une force, c’est une énergie, et le raisonnement est faux quelque part.
Composez ci-dessous l’unité de la réponse que vous avez obtenue. L’outil la ramène aux unités de base du Système international, vous dit à quelle grandeur elle correspond, et la compare à celle que vous attendiez.
Vérificateur d’unités
Un contrôle d’homogénéité en trois clics, sans rien installer.
Cohérent : la dimension obtenue est bien celle de la grandeur attendue.
Les grandeurs reconnues sont celles du tableau ci-dessous. Une combinaison qui n’y figure pas n’est pas forcément fausse, mais elle mérite un second regard.
Voici la table de référence utilisée par l’outil. Elle tient sur une page et vaut d’être connue par cœur : c’est elle qui vous permet de repérer une réponse absurde avant même de refaire le calcul.
| Grandeur | Unité usuelle | En unités de base | Confusion fréquente |
|---|---|---|---|
| Vitesse | m/s | m·s⁻¹ | Avec l’accélération, en oubliant un s⁻¹ |
| Accélération | m/s² | m·s⁻² | Avec une force, en oubliant la masse |
| Force | N | kg·m·s⁻² | Avec l’énergie, à un facteur longueur près |
| Énergie, travail, chaleur | J | kg·m²·s⁻² | Avec la puissance, à un facteur temps près |
| Puissance | W | kg·m²·s⁻³ | Avec l’énergie, erreur classique sur les kWh |
| Pression | Pa | kg·m⁻¹·s⁻² | Avec une force, en oubliant la surface |
| Quantité de mouvement | kg·m/s | kg·m·s⁻¹ | Avec l’énergie cinétique |
| Fréquence | Hz | s⁻¹ | Avec la pulsation, à 2π près |
| Charge électrique | C | s·A | Avec l’intensité |
| Tension électrique | V | kg·m²·s⁻³·A⁻¹ | Avec la puissance, en oubliant l’intensité |
| Résistance électrique | ohm | kg·m²·s⁻³·A⁻² | Avec la tension |
| Masse volumique | kg/m³ | kg·m⁻³ | Avec la masse surfacique |
Ajoutez toujours cette phrase à votre demande : « Termine par une vérification de l’homogénéité du résultat et un contrôle de l’ordre de grandeur. » Le modèle en est parfaitement capable, il ne le fait simplement pas de lui-même. C’est le meilleur rapport effort/bénéfice de tout ce guide.
La méthode en six étapes pour ne pas se faire piéger
- Donnez le contexte scolaire, pas juste l’énoncéLe niveau change tout : « terminale spécialité » n’appelle pas les mêmes outils que « première année de licence ». Sans cette précision, le modèle sort parfois une intégrale là où une formule de cours suffisait.
- Recopiez les données avec leurs unitésSi vous envoyez une photo, retapez quand même les valeurs numériques dans le message. C’est la protection la plus efficace contre une lecture approximative de l’image.
- Interdisez la réponse directeDemandez le raisonnement littéral d’abord, l’application numérique ensuite. Cela vous permet de contrôler la formule avant les chiffres, et c’est aussi ce qui vous fait progresser.
- Exigez les hypothèses explicites« Liste les hypothèses que tu fais » débusque les frottements négligés, les résistances internes ignorées ou les gaz supposés parfaits sans que l’énoncé le dise.
- Vérifiez l’unité, puis l’ordre de grandeurPassez le résultat dans le vérificateur ci-dessus, puis demandez-vous si la valeur a du sens dans le monde réel. Deux contrôles, trente secondes.
- Faites refaire par une autre voieSur un résultat qui compte, demandez une seconde résolution par une méthode différente (énergétique plutôt que dynamique, par exemple). Deux méthodes qui convergent valent bien mieux qu’une méthode répétée deux fois.
Ce prompt condense les six étapes. Copiez-le, remplacez les crochets, collez votre énoncé à la suite.
Tu es professeur de physique en [terminale spécialité / prépa / licence 1].
Résous l'exercice ci-dessous en respectant strictement ces règles :
1. Reformule d'abord l'énoncé et liste les données avec leurs unités.
2. Liste explicitement toutes les hypothèses que tu fais.
3. Donne le raisonnement littéral complet AVANT toute application numérique.
4. Puis fais l'application numérique, en détaillant les conversions d'unités.
5. Termine par deux contrôles : homogénéité du résultat, et ordre de grandeur (la valeur est-elle plausible dans le monde réel ?).
6. Si une donnée manque ou si l'énoncé est ambigu, demande-la-moi au lieu de l'inventer.
Énoncé :
La dernière règle est celle qu’on oublie le plus souvent, et c’est la plus utile : sans elle, un modèle préfère presque toujours inventer une donnée manquante plutôt que d’admettre qu’elle manque. Si vous voulez creuser cette mécanique, notre guide sur les modèles de prompts en français qui donnent des réponses vraiment utiles l’applique à d’autres matières.
Photographier un énoncé : ce qui passe, ce qui ne passe pas
Tous les outils cités acceptent une image, et la reconnaissance de texte est devenue excellente. Le tri est net entre ce qui fonctionne bien et ce qui reste risqué.
Ce qui passe très bien :
- Un énoncé dactylographié, même dense, même avec des équations.
- Un tableau de valeurs expérimentales bien aligné.
- Une écriture manuscrite soignée, à condition que la photo soit nette et bien éclairée.
- Un schéma simple et légendé : un circuit série, une seule force, un mobile sur un axe.
Ce qui passe mal, et qu’il faut décrire à la main :
- Les schémas denses : poulies multiples, circuits à plusieurs mailles, systèmes de lentilles.
- Les graphiques dont il faut lire une valeur précise, une pente ou une aire.
- Les figures en trois dimensions et tout ce qui demande une visualisation spatiale, la faiblesse mesurée des modèles.
- Les indices et exposants manuscrits serrés, qui se confondent facilement.
- Les énoncés à plusieurs questions dépendantes : envoyez-les question par question.
La règle pratique tient en une ligne : la photo remplace la saisie du texte, elle ne remplace jamais votre description du schéma.
Ce que dit l’Éducation nationale
Sur ce sujet, la France a un cadre écrit, et il est plus précis que ce qu’en disent la plupart des articles. Le ministère de l’Éducation nationale a publié le 14 juin 2025 son Cadre d’usage de l’intelligence artificielle en éducation, annoncé le 7 février 2025 par Élisabeth Borne.
Trois points concernent directement un élève qui veut faire résoudre un exercice de physique.
- Avant la 4e, non. L’utilisation pédagogique des IA génératives par les élèves, encadrée par l’enseignant, est autorisée en classe « à partir de la 4e ». Avant, les élèves sont sensibilisés sans manipuler ces services.
- Au lycée, en autonomie mais sous cadre. Le texte précise que les lycéens « peuvent les utiliser de manière autonome dans un cadre d’apprentissage et de formation explicitement défini par l’enseignant ».
- Le devoir rendu tel quel est une fraude. C’est écrit noir sur blanc : utiliser une IA générative pour réaliser tout ou partie d’un devoir scolaire, « sans autorisation explicite de l’enseignant et sans qu’elle soit suivie d’un travail personnel d’appropriation à partir des contenus produits, constitue une fraude », assimilée à l’intervention d’une tierce personne.
Le même document déconseille explicitement les logiciels de détection de contenus générés par l’IA, « en raison de leur manque de fiabilité », parce qu’ils « pourraient pénaliser à tort un élève ». Une accusation fondée sur un détecteur n’a donc aucune valeur officielle. Côté enseignants, nous avons consacré un guide entier aux usages d’un chatbot IA qui ne trahissent pas l’esprit des devoirs. Information générale : en cas de doute, la règle applicable reste celle fixée par votre établissement.
Une formation obligatoire aux IA est par ailleurs prévue sur la plateforme Pix, au moins en 4e, en seconde des voies générale, technologique et professionnelle, et en première année de CAP.
Questions fréquentes
Existe-t-il un « Physique GPT » officiel d’OpenAI ?
Non. OpenAI ne publie aucun produit portant ce nom. Les sites qui l’utilisent sont des services tiers, le plus souvent des surcouches branchées sur les modèles d’OpenAI, de Google ou d’Anthropic. Le nom ressemble à une marque, il n’en est pas une.
Quelle est la meilleure IA pour la physique-chimie ?
Pour un exercice de niveau scolaire, les modèles récents des trois grands éditeurs se valent largement, et l’écart entre eux est plus petit que l’écart entre un bon et un mauvais prompt. Les mesures disponibles placent Gemini 2.5 Pro et GPT-5 au coude à coude sur les épreuves d’olympiade. Choisissez donc en fonction de l’accès (gratuit, en français, sans compte) plutôt que d’un classement.
Peut-on résoudre un exercice de physique à partir d’une photo ?
Oui pour le texte de l’énoncé, avec prudence pour le schéma. La reconnaissance de texte est fiable, y compris sur du manuscrit propre. En revanche, la lecture d’une figure dense ou d’un graphique reste la faiblesse mesurée des modèles : décrivez le schéma en toutes lettres en plus de la photo.
Ces outils sont-ils vraiment gratuits ?
Le terme « gratuit » recouvre trois réalités : un quota de messages par période, une version bridée en longueur ou en qualité, ou un accès réellement libre en échange de publicité. Sur les solveurs dédiés, vérifiez la page tarifaire avant de compter dessus sur la durée. Notre guide des modes d’accès, limites et alternatives gratuites à ChatGPT fait le point.
L’IA se trompe-t-elle souvent en physique ?
Cela dépend entièrement du niveau du problème. Sur un exercice de lycée bien posé, les erreurs sont rares et portent surtout sur les unités et les conversions. Sur un problème de recherche ouvert, le meilleur modèle testé sur le benchmark CritPt plafonne à 5,7 % de réussite. Entre les deux, la fiabilité chute dès que la figure porte l’essentiel de la difficulté.
Comment vérifier une réponse sans refaire tout le calcul ?
Trois contrôles suffisent à attraper la grande majorité des erreurs : l’homogénéité (avec le vérificateur d’unités ci-dessus), l’ordre de grandeur (la valeur est-elle plausible dans le monde réel ?) et les cas limites (que devient la formule si la masse tend vers zéro, si l’angle vaut 0° ou 90° ?). Comptez une minute au total.
Utiliser une IA pour ses devoirs de physique, est-ce autorisé ?
En classe, à partir de la 4e et sous l’encadrement de l’enseignant. Au lycée, en autonomie dans un cadre défini par le professeur. En revanche, rendre un devoir produit par une IA sans autorisation et sans travail personnel d’appropriation est qualifié de fraude par le cadre d’usage publié par le ministère en juin 2025.
Ce qu’il faut retenir
« Physique GPT » ne désigne pas un outil à trouver mais une pratique à cadrer. Les modèles récents résolvent aujourd’hui un exercice de lycée ou de prépa mieux que la plupart des élèves, et ils échouent toujours aux mêmes endroits : une unité, un ordre de grandeur, un schéma, un signe. Ces quatre points sont vérifiables en une minute, et cette minute est la seule chose qui sépare un outil de révision d’un générateur d’erreurs bien présentées.
Le reste est affaire d’accès. Un chat généraliste en français, gratuit et sans compte, fait le même travail que les solveurs payants, avec la liberté de relance en plus. Pour aller plus loin, notre guide de référence sur ChatGPT en français et celui sur réviser efficacement avec un chatbot IA complètent cette méthode.
Testez votre exercice tout de suite
Un ChatGPT en français, gratuit et sans inscription. Collez votre énoncé, ajoutez le prompt ci-dessus, et vérifiez l’unité du résultat.
Sources principales : préprint arXiv:2602.12176 (12 février 2026) ; « Large Language Models Achieve Gold Medal Performance at the IOAA », arXiv:2510.05016 (octobre 2025) ; « Probing the Critical Point (CritPt) of AI Reasoning », arXiv:2509.26574 (septembre 2025) ; L’IA en éducation, cadre d’usage, ministère de l’Éducation nationale, juin 2025 ; Harvard Gazette, février 2026.
