IA + Xmind : ChatGPT vs. DeepSeek vs. Gemini

Les modèles d'IA ne cessent de s'améliorer, et les gens comparent souvent leur capacité à écrire, coder et faire des recherches. Mais peu de gens examinent comment l'IA aide à la création de cartes mentales, qui joue un rôle clé dans l'organisation des pensées et des informations. La cartographie mentale nécessite une approche différente des tâches habituelles de l'IA car elle implique de mettre les idées en ordre, ce qui la rend délicate pour l'IA.

Cet article examine dans quelle mesure ChatGPT, DeepSeek et Gemini peuvent créer des cartes mentales à l'aide de l'IA. Nous verrons comment ils gèrent l'information, créent des fichiers Markdown structurés et travaillent avec Xmind. Nous jetterons également un œil à Xmind AI, un outil spécial qui facilite la cartographie mentale et pourrait mieux fonctionner que les modèles d'IA classiques pour ce travail.

Aperçu de ChatGPT, DeepSeek et Gemini

Qu'est-ce que ChatGPT

OpenAI a créé ChatGPT, un modèle GPT (transformateur génératif pré-entraîné) de pointe axé sur le traitement du langage naturel. Après plusieurs mises à jour, le nouveau modèle GPT-4o se distingue dans les conversations d'IA, la rédaction de contenu et la gestion de données structurées. ChatGPT fonctionne avec du texte, mais peut également effectuer quelques tâches basiques d'image et parcourir le web pour fournir des informations à jour.

Où ChatGPT excelle

• Création de texte remarquable et compétences en conversation – Donne des réponses claires et pertinentes.

• Très adaptable – Peut modifier son ton et son style pour répondre aux besoins des utilisateurs.

• Écosystème solide – Dispose d'API, de plugins et d'une grande communauté pour vous aider à l'utiliser.

• Obtient de nouvelles informations immédiatement – Parcourt le web pour fournir des réponses à jour.

Qu'est-ce que DeepSeek

DeepSeek est un modèle d'IA open-source créé par une startup chinoise pour un traitement efficace du langage naturel et une extraction de données structurées. Ce modèle se démarque des autres grands modèles d'IA car il coûte moins cher à développer et utilise bien les ressources. Il possède une interface conviviale qui montre comment l'IA réfléchit, ce qui aide les utilisateurs à mieux comprendre et interagir avec elle.

Forces clés

• Meilleure utilisation des ressources – Nécessite moins de puissance de calcul, réduisant ainsi les coûts de fonctionnement.

• Gratuit à utiliser et à modifier – Permet aux gens d'accéder, de modifier et d'utiliser le modèle à leur guise.

• Clarté de la réflexion de l'IA – Montre comment l'IA fait ses choix.

• Travaille bien avec le chinois – Idéal pour les utilisateurs et outils nécessitant de traiter le mandarin.

Qu'est-ce que Gemini

Gemini, développé par Google DeepMind, est un modèle d'IA multi-modal capable de traiter du texte, des images et du son. Conçu pour récupération avancée de connaissances et raisonnement contextuel, il est particulièrement efficace dans les applications nécessitant la synthèse d'informations provenant de diverses sources de données. Gemini est profondément intégré dans l'écosystème Google, exploitant Google Search pour fournir des connaissances en temps réel. Cependant, il peut ne pas correspondre à la fluidité de ChatGPT dans la génération de texte long.

Ce que Gemini fait de mieux

• Gère plusieurs formats – Peut comprendre et créer des mots, des images et des sons, ce qui le rend plus utile.

• Obtient des infos et bien – Travaille avec Google Search pour trouver des faits corrects et à jour.

• Raisonne en contexte – Capable de comprendre et de répondre à des questions complexes.

• S'intègre parfaitement dans les outils Google – Fonctionne mieux pour les personnes utilisant les applications professionnelles de Google.

Comment Créer des Cartes Mentales avec Xmind et l'IA

Étape 1: Donnez à l'IA votre source d'information et votre prompt

Pour commencer à créer une carte mentale à l'aide de l'IA, commencez par préparer une source de données, qui peut être un long texte, des fichiers Word, des fichiers pdf et plus encore. Entrez un prompt pour exposer votre besoin clairement. Le modèle d'IA traite ce document et extrait les points clés, garantissant que l'information est structurée hiérarchiquement.Insérez votre document dans le système IA ou collez-le.

1. Téléchargez ou collez un document dans l'interface IA.

2. Saisissez un prompt approprié pour instruire l'IA de résumer et catégoriser le contenu en sujets principaux et sous-sujets.

3. Vérifiez le contenu généré par l'IA et assurez-vous qu'il maintienne un flux logique adapté à une carte mentale.

Étape 2: Exporter le Résultat Markdown

Après que l'IA ait traité les données, la prochaine étape consiste à obtenir un résultat formaté en Markdown, essentiel pour que Xmind fonctionne avec. Les systèmes d'IA créent un contenu organisé en Markdown, que vous pouvez :

• Exporter immédiatement en tant que fichier .md pour l'importer dans Xmind.

• Insérer dans un éditeur Markdown pour vérifier et ajuster avant de l'amener dans Xmind.

Un résultat Markdown bien structuré devrait avoir :

• En-têtes (H1, H2, H3) pour montrer l'ordre

• Puces pour regrouper les sous-sujets

• Espacement correct pour montrer comment la carte mentale se déploie

Étape 3: Intégrer Markdown dans Xmind

Après avoir créé un fichier Markdown propre, vous pouvez l'importer dans Xmind :

1. Démarrez Xmind et rendez-vous dans la zone Importation.

2. Choisissez Markdown comme type de fichier.

3. Chargez votre fichier Markdown.

4. Xmind convertira automatiquement le texte organisé en une carte mentale visuelle, en maintenant la structure mise en place par l'IA.

5. Effectuez des ajustements manuels, tels que réorganiser les nœuds, ajouter des annotations ou modifier le style visuel pour améliorer la clarté.

En suivant ces étapes, vous pouvez transformer des informations complexes en cartes mentales bien organisées et attrayantes sans avoir à tout organiser depuis le début.

Méthodes de Comparaison pour les Modèles d'IA en Cartographie Mentale

Pour évaluer ChatGPT, DeepSeek et Gemini pour la cartographie mentale alimentée par l'IA, nous utilisons une méthode de comparaison claire. Nous examinons comment ils gèrent des informations complexes, créent des fichiers Markdown structurés et travaillent avec Xmind.

Étape 1: Fournir une Entrée Complexe

Nous testons avec un document multi-niveaux détaillé. Cela met au défi les modèles d'IA avec des informations multicouches, des détails techniques, et un contenu organisé qui correspondent aux besoins réels de cartographie mentale. Et utilisez le même prompt : « Je souhaite créer une carte mentale en utilisant l'outil Xmind pour résumer le fichier. Lisez le fichier et créez un résumé structuré en format Markdown, et exportez un fichier Markdown. Il doit contenir H1, H2 et H3 pour l'intégration Xmind. »

Étape 2: Évaluer les Zones Clés de Performance

Nous jugeons chaque modèle d'IA sur quatre compétences principales :

• Traitement d'Informations Structurées – L'IA peut-elle extraire les idées principales et les organiser de manière cohérente ?

• Qualité de la Sortie Markdown – Crée-t-elle un Markdown bien formaté qui fonctionne avec Xmind ?

• Qualité du Contenu Généré par l'IA – Le résultat est-il clair, concis et bien organisé pour la cartographie mentale ?

• Qualité de la Carte Mentale – Dans quelle mesure le contenu généré par l'IA se transforme-t-il en une carte mentale fonctionnelle et organisée ?

En examinant ces éléments, nous voulons découvrir quel modèle d'IA offre la meilleure méthode, la plus précise et la plus rapide pour créer des cartes mentales.

Comparaison de Performance : ChatGPT vs. DeepSeek vs. Gemini

Performance de ChatGPT 4o

Capacité de Traitement d'Informations Structurées

ChatGPT a une mise en page claire et hiérarchisée, qui la rend facile à suivre. Il regroupe bien les sujets et sous-sujets tout en gardant un ordre cohérent. Chaque section a des titres clairs et des puces, ce qui aide à décomposer les sujets complexes. Mais certaines parties manquent de profondeur et sa méthode peut sembler un peu stéréotypée, s'en tenant à un schéma fixe plutôt que de s'adapter en fonction du contenu.

• Points forts :

• Points faibles :

Qualité de la Sortie Markdown

ChatGPT crée un Markdown bien structuré avec des en-têtes corrects (H1, H2, H3), des puces et des espacements appropriés. Le résultat est prêt à être importé dans Xmind sans formatage supplémentaire, le rendant le meilleur choix pour une utilisation immédiate.

• Forces :

• Faiblesses :

Qualité du Contenu Généré par l'IA

ChatGPT crée un contenu concis, clair et simple, s'assurant que chaque section s'écoule de manière logique. Cependant, certaines zones manquent de profondeur, et il simplifie parfois trop les idées complexes.

• Points forts :

• Points faibles :

Qualité de la Carte Mentale

• Crée des cartes mentales équilibrées et faciles à utiliser.

• Le contenu est suffisamment court pour les points de la carte mentale sans trop de détails.

• Pourrait nécessiter des ajouts pour des sujets très techniques.

Performance de DeepSeek R1

Capacité de Traitement d'Informations Structurées

DeepSeek garde également une hiérarchie bien organisée et inclut des analyses plus détaillées de chaque sujet. Contrairement à ChatGPT, il entre dans les aspects techniques dans les sujets liés à la sécurité, ce qui aide à la cartographie mentale technique. Cependant, certaines parties se répètent, rendant la carte mentale trop détaillée et difficile à naviguer.

• Points forts :

• Points faibles :

Qualité de la Sortie Markdown

DeepSeek génère un format Markdown, mais certains points à puce ont trop de niveaux, rendant la structure complexe pour une carte mentale simple. Certains en-têtes ne correspondent pas, ce qui pourrait nécessiter des corrections manuelles avant de les intégrer dans Xmind.

• Points forts :

• Points faibles :

Qualité du Contenu Créé par l'IA

DeepSeek procure un contenu plus détaillé pour les sujets techniques. Il reste clair mais ajoute parfois des détails supplémentaires, rendant la sortie trop chargée pour une carte mentale.

• Points forts :

• Points faibles :

Qualité de la Carte Mentale

• Crée des cartes mentales trop détaillées nécessitant une simplification manuelle.

• La structure en arbre est correcte mais surchargée, ce qui la rend plus difficile à comprendre.

• Mieux adapté aux personnes techniques souhaitant des informations complètes.

Performance de Gemini 2.0 Flash

Capacité de Traitement d'Informations Structurées

Gemini identifie efficacement les sujets clés mais les présente d'une manière plus fragmentée et moins structurée que ChatGPT et DeepSeek. Bien qu'il réussisse à extraire des détails pertinents, certaines sections manquent de profondeur et ses explications contiennent souvent des redondances inutiles. La structure ne suit pas toujours un schéma hiérarchique clair, rendant la conversion de carte mentale directe moins intuitive sans organisation supplémentaire.

Contrairement à DeepSeek et ChatGPT, Gemini ne fournit pas de catégorisation cohérente des éléments de sécurité sous des en-têtes distincts. Cependant, il met bien en valeur les composants de sécurité critiques, en particulier dans les domaines liés à la virtualisation.

• Forces :

• Faiblesses :

Qualité de la Sortie Markdown

La sortie Markdown de Gemini manque de cohérence structurelle, rendant l'importation directe dans Xmind moins efficace que celle de ChatGPT ou DeepSeek. Le formatage Markdown échoue souvent à maintenir une indentation correcte, et les puces manquent de subordination claire, nécessitant des ajustements manuels avant la visualisation.

• Forces :

• Faiblesses :

Qualité du Contenu Généré par l'IA

Gemini produit un contenu détaillé mais incohérent. Certaines sections sont trop brèves, tandis que d'autres contiennent des informations redondantes. Bien qu'il identifie avec succès les fonctionnalités de sécurité clés, ses explications tendent à manquer de profondeur pour des sujets comme la sécurité par conception et celle des systèmes d'exploitation.

• Forces :

• Faiblesses :

Qualité de la Carte Mentale

• Génère une carte mentale comprehensive mais peu structurée, nécessitant une réorganisation significative.

• Certaines sections sont sous-développées ou mélangées, ce qui rend plus difficile la visualisation de couches de sécurité claires.

• Nécessite une restructuration supplémentaire pour séparer les concepts de haut niveau des implémentations techniques.

Verdict Final