Peut-on reconnaître un site WordPress créé par IA ? Test 10Web face au Showcase

Personnellement, je vois régulièrement les sites fabriqués par IA. Les héros, ces grandes bannières d’en-tête, se ressemblent, les cartes ont les mêmes coins arrondis, les dégradés reviennent, les illustrations 3D flottent au même endroit et le rythme des sections ne surprend jamais.

Mais je reconnais aussi un site Divi. Je reconnais souvent un site Elementor. Pas parce que Divi ou Elementor seraient de l’intelligence artificielle, évidemment. Parce qu’un outil laisse ses habitudes partout quand on ne les corrige pas.

L’IA amplifie exactement ce phénomène. Elle produit vite, elle choisit les solutions statistiquement rassurantes et elle adore les systèmes déjà vus. Si personne ne lui apporte une identité visuelle, une contrainte éditoriale et quelques décisions un peu courageuses, elle vous sert le site moyen du moment.

Que mesure vraiment ce test visuel ?

J’ai constitué deux groupes de dix captures. Le premier vient d’une page commerciale de 10Web, consultée en août 2026, où l’éditeur exposait des exemples de sites produits par son constructeur WordPress IA ; la page a changé depuis et ne les affiche plus. Ce n’est pas une galerie éditoriale, c’est une vitrine de vente : je le compte comme un biais assumé du corpus, et j’y reviens plus bas. Le second vient du Showcase officiel WordPress.org, une sélection éditoriale de sites portés par des équipes, agences, artistes ou institutions avec une direction de design décrite.

Les vingt captures ont été mélangées avec la graine publique 20260814. La zone d’en-tête est masquée de la même façon sur chaque image pour éviter qu’un logo connu ne donne la réponse. Je n’ai pas retouché le reste du visuel.

Votre mission est simple : notez "IA" ou "direction humaine" pour chaque numéro. Ne cherchez pas le code source. Ne faites pas une recherche d’image. Jugez uniquement ce que vous voyez.

Saurez-vous distinguer 10Web du Showcase WordPress ?

Prenez une feuille, le bloc-notes de votre téléphone ou vingt cases dans un document. Pour chaque capture, écrivez simplement I ou H. Le corrigé est fermé plus bas.

Sites 1 à 4

Sites 5 à 8

Sites 9 à 12

Sites 13 à 16

Sites 17 à 20

Avant d’ouvrir les réponses, relisez vos vingt choix et ajoutez un mot sur votre indice principal : couleur, typographie, composition, image, densité ou impression générale. Cette trace compte davantage que le score seul, parce qu’elle révèle les règles visuelles que vous appliquez réellement.

Quel est le corrigé des 20 captures ?

Afficher les 20 réponses

Numéro	Réponse	Provenance
1	IA, exemple 10Web	Page commerciale 10Web
2	IA, exemple 10Web	Page commerciale 10Web
3	Direction humaine de contrôle	Unseen Studio
4	Direction humaine de contrôle	Data for Breakfast
5	IA, exemple 10Web	Page commerciale 10Web
6	Direction humaine de contrôle	be-beau
7	Direction humaine de contrôle	Steffie de Leeuw
8	IA, exemple 10Web	Page commerciale 10Web
9	Direction humaine de contrôle	Orchestre Métropolitain
10	Direction humaine de contrôle	Freethink
11	IA, exemple 10Web	Page commerciale 10Web
12	IA, exemple 10Web	Page commerciale 10Web
13	IA, exemple 10Web	Page commerciale 10Web
14	Direction humaine de contrôle	Art Gallery of Ballarat
15	Direction humaine de contrôle	Fabbrica
16	IA, exemple 10Web	Page commerciale 10Web
17	IA, exemple 10Web	Page commerciale 10Web
18	Direction humaine de contrôle	MOREAN
19	Direction humaine de contrôle	Noma
20	IA, exemple 10Web	Page commerciale 10Web

Avec vingt choix binaires et dix réponses de chaque catégorie, un tirage au hasard produit en moyenne dix bonnes réponses. Le score doit donc être lu avec prudence. Il mesure une performance sur ces captures, pas une capacité générale à attribuer l’origine d’un site.

Score	Lecture raisonnable
0 à 12	Le résultat ne suffit pas à distinguer votre intuition du hasard.
13 ou 14	Des régularités ont peut-être été repérées, sans preuve statistique forte.
15 ou 16	Quinze bonnes réponses ou plus ne surviennent qu’environ 2,1 % du temps par pur hasard dans ce test.
17 à 20	Le corpus paraît très discriminant pour vous, mais ses biais restent présents.

Regardez surtout vos erreurs. Avez-vous classé un site humain très propre comme IA ? Avez-vous attribué à une équipe un exemple 10Web plus audacieux ? Comparez ensuite vos raisons aux réponses. Une bonne analyse explique ce qui a trompé l’œil au lieu de transformer le total en médaille.

Quels indices me font tiquer ?

Je ne cherche pas un détail magique. Je regarde une accumulation, un réflexe pris à force de passer au crible les sites de mes stagiaires avant chaque formation. Un seul bouton en forme de pilule ne prouve rien. Six réflexes visuels superposés commencent à raconter quelque chose.

• Un héros centré, très propre, avec une phrase énorme, un sous-titre prudent et deux appels à l’action parfaitement alignés.
• Des cartes arrondies qui flottent sur un fond crème, violet ou bleu nuit, avec exactement le même niveau d’ombre.
• Une illustration 3D générique placée à droite pour équilibrer un texte placé à gauche.
• Des sections qui alternent mécaniquement image et texte sans jamais casser la grille.
• Une palette cohérente mais sans accident, sans matière, sans contrainte et sans détail propre au métier présenté.
• Des textes interchangeables : innovation, simplicité, croissance, expérience fluide, sans preuve ni vocabulaire de terrain.
• Des icônes différentes en apparence mais issues du même langage visuel, comme si tout avait été choisi en une seule minute.
• Une page qui semble terminée à 90 %, alors que les 10 % manquants sont précisément ceux qui donnent une identité.

Ce sont des indices de standardisation. Ils peuvent venir d’une IA, d’un kit de démarrage, d’un thème multipurpose ou d’un humain pressé. C’est important de ne pas confondre le symptôme et la cause.

Une grille d’indices vaut mieux qu’un détail isolé

Je ne classe jamais un site sur un seul coin arrondi. Je cherche un faisceau : répétition des mêmes proportions, images interchangeables, hiérarchie sans surprise, textes de longueur presque identique et absence de détail métier. Plus ces signaux s’accumulent sans contre-exemple, plus l’hypothèse d’un système par défaut devient crédible.

Indice visible	Ce qu’il peut révéler	Faux positif fréquent
Cartes toutes identiques	Composant répété sans adaptation au contenu	Design system humain volontairement strict
Dégradé et illustration 3D	Esthétique proposée par défaut	Tendance graphique choisie par une agence
Sections de longueur régulière	Contenu calibré pour remplir un modèle	Travail éditorial très structuré
Aucun détail métier	Brief pauvre ou contenu générique	Page d’attente volontairement minimale
Une rupture visuelle précise	Direction artistique ou contrainte réelle	Accident de mise en page

Le dernier indice est souvent le plus intéressant. Une contrainte concrète oblige le design à sortir du modèle : une œuvre au format inhabituel, un calendrier dense, une carte métier, une typographie historique ou une navigation éditoriale particulière. L’IA peut très bien les traiter, mais seulement si quelqu’un les a décrites, fournies et contrôlées.

Divi et Elementor laissent aussi une signature

Quand vous utilisez longtemps un constructeur de pages, vous finissez par reconnaître ses espacements, ses modules, ses animations et même la manière dont les utilisateurs débutants les combinent. Divi a ses habitudes. Elementor a les siennes. Les bibliothèques de modèles aussi.

Un site généré par IA peut donc paraître "IA" alors qu’il est surtout "Elementor par défaut" ou "starter template peu retouché". À l’inverse, une page produite avec une IA peut devenir impossible à identifier si un designer impose une grille, des composants, une typographie, des états interactifs et une vraie logique de marque.

C’est pour cela que je parle de design system trop proche, pas d’empreinte digitale infaillible.

Le rôle décisif d’un bon système de design

Il peut en effacer une grande partie. Une IA qui reçoit des couleurs, des typographies, une grille, des composants, des captures de référence et des interdits précis ne travaille plus dans le vide. Elle dispose d’un cadre singulier. Ce n’est toujours pas une direction artistique autonome, mais le résultat cesse de ressembler à une moyenne du Web.

Des outils comme Claude Design formalisent cette logique avec des ressources visuelles réutilisables. Les instructions d’un agent peuvent aussi imposer des composants, des contrôles responsive, des règles d’accessibilité et une relecture contre le système du projet. Le gain vient moins d’une formule secrète que du contexte et des critères de validation.

La même prudence s’applique aux plugins IA pour WordPress : leur valeur dépend du cadre, des données fournies et de la capacité à reprendre la main. Le nom de l’outil ne dit rien, à lui seul, sur l’originalité ou la maintenabilité du résultat.

J’observe la même chose dans mes propres workflows. Mes prompts WordPress avec l’IA sont utiles parce qu’ils cadrent une tâche. Ils ne remplacent ni le goût, ni les sources, ni le contrôle final. Mon test de NovaMira avec Elementor montre d’ailleurs l’autre moitié du problème : un beau rendu ne garantit pas une structure propre et maintenable.

Le site générique n’est donc pas une fatalité technique. Il est souvent le résultat prévisible d’un brief de trois lignes, d’aucun référentiel visuel et d’une validation qui s’arrête à la première capture flatteuse.

Comment construire un test visuel plus juste ?

Il faudrait comparer des sites de secteurs, d’époques et d’ambitions proches, puis documenter précisément la part de l’IA dans chacun. Un corpus sérieux ne mettrait pas seulement une galerie commerciale face aux meilleurs exemples d’un Showcase. Il inclurait plusieurs constructeurs IA, des modèles humains ordinaires et des sites réellement dirigés sur mesure.

1. Définir avant la collecte ce que signifie "créé par IA" : page générée de bout en bout, design assisté, texte assisté ou simple utilisation ponctuelle.
2. Apparier les sites par secteur, type de page, année, langue et niveau de budget pour réduire les différences qui n’ont rien à voir avec l’IA.
3. Utiliser plusieurs outils et plusieurs équipes humaines afin de ne pas mesurer uniquement la signature de 10Web ou la sélection de WordPress.org.
4. Produire les captures au même format, à la même largeur, avec la même hauteur visible et sans choisir seulement les pages les plus spectaculaires.
5. Randomiser l’ordre, figer les réponses avant le corrigé et recueillir la raison du choix, pas seulement la case cochée.
6. Publier la liste des sources, la règle d’échantillonnage, les exclusions et les images utilisées pour permettre une vraie reproduction.

Un tel protocole demanderait beaucoup plus de temps et l’accord des propriétaires pour qualifier leur processus. Il produirait aussi une conclusion moins accrocheuse : on détecterait probablement mieux certains outils et certains briefs faibles que "l’IA" en général. C’est justement cette nuance qui rendrait le résultat utile.

Pour préparer les captures sans installer vingt serveurs, un environnement jetable comme WordPress dans le navigateur peut standardiser une partie du protocole. Il ne remplace pas les vrais sites de production, mais il aide à contrôler le thème, la version et la largeur de rendu.

Que ne permet pas d’affirmer ce test ?

Une capture ne prouve jamais qu’une IA a créé un site. Un humain peut acheter un modèle, changer le logo et laisser tous les réglages par défaut. Une IA peut recevoir une direction remarquable. Ici, je compare une galerie marketing 10Web à une sélection éditoriale de sites WordPress : je ne compare pas deux échantillons moyens du Web.

Le corpus favorise donc la distinction. Les exemples 10Web ont été choisis pour vendre un constructeur et montrent surtout le haut des pages. Les sites du Showcase ont été retenus parce qu’ils ont quelque chose à montrer. Le masque des en-têtes retire un indice, mais une capture desktop ne révèle ni le responsive, ni les interactions, ni le code, ni la qualité d’édition.

La catégorie "créé par IA" reste elle-même floue. L’IA peut avoir écrit le contenu, proposé le wireframe, généré les images, produit le CSS ou seulement corrigé un composant. Entre une assistance ponctuelle et un site sorti d’un bouton, il y a un monde. Ce test oppose donc deux provenances documentées, pas deux essences.

• La graine de mélange est 20260814.
• Les dix exemples IA viennent d’une page commerciale de 10Web présentant des sites produits par son constructeur.
• Les dix contrôles viennent des pages liées du Showcase WordPress.org.
• Les en-têtes ont été masqués de la même manière, sans autre retouche.
• Le corrigé reste visible et chaque site de contrôle est vérifiable.

Comment sortir du site IA préfabriqué

La solution n’est pas de demander "fais quelque chose de plus original". Cette phrase donne généralement une autre version du même site. Il faut fournir de la matière et prendre des décisions.

• Donnez un vrai système de design : couleurs nommées, échelle typographique, espacements, rayons, composants et règles responsive.
• Ajoutez des références contradictoires, puis expliquez ce que vous prenez dans chacune. Une IA copie moins bêtement quand elle doit arbitrer.
• Remplacez le texte de démonstration par des preuves réelles, des chiffres, des photos de terrain et le vocabulaire exact du métier.
• Interdisez explicitement les réflexes que vous ne voulez plus voir : héros centré, cartes flottantes, dégradé violet, illustration 3D, alternance mécanique.
• Demandez plusieurs directions structurellement différentes avant de polir la première.
• Faites relire sur mobile, au clavier et avec de vraies longueurs de contenu. Les défauts de système apparaissent vite.
• Gardez un humain responsable du refus. La meilleure amélioration vient parfois d’un simple "non, cette section ne raconte rien".

Si vous construisez votre premier projet, commencez par une base maîtrisable et documentée. Mon guide pour créer un site WordPress sépare les choix d’hébergement, de thème, de sécurité et de contenu. L’IA peut accélérer chaque étape, mais elle ne doit pas rendre le résultat impossible à expliquer. Et si votre site existant coche déjà la moitié de la liste ci-dessus, un regard extérieur d’expert WordPress coûte moins cher qu’une refonte à l’aveugle.

Mon verdict : je reconnais surtout les choix par défaut

Oui, je continue à penser que beaucoup de sites créés par IA se reconnaissent. Je le vois dans le rythme, la composition, les composants et ce sentiment étrange d’avoir déjà vu la page dix fois cette semaine.

Mais le test m’oblige à préciser la formule. Je ne reconnais pas l’IA. Je reconnais une utilisation paresseuse de ses choix par défaut.

C’est exactement comme Divi ou Elementor. L’outil n’est pas le problème. Le problème commence quand l’outil devient la direction artistique.

Questions fréquentes

Existe-t-il un détecteur fiable de sites créés par IA ?

Pas à partir d’une simple capture. Des indices techniques peuvent parfois révéler un constructeur, un hébergeur ou des fichiers spécifiques, mais ils prouvent l’outil utilisé, pas la part exacte du travail réalisée par une IA.

Le code source permet-il de reconnaître un site WordPress généré par IA ?

Il peut révéler un thème, un constructeur, une bibliothèque ou le service d’hébergement. Il ne permet généralement pas d’attribuer avec certitude les décisions de design ou le contenu à une IA.

Une IA peut-elle produire un design vraiment original ?

Oui, si elle reçoit un bon contexte, des références, un système de design et plusieurs cycles de critique. Une génération sans direction tend beaucoup plus facilement vers la moyenne.

Un site Elementor ou Divi est-il forcément reconnaissable ?

Non. Les sites reconnaissables sont surtout ceux qui gardent les modules, espacements et modèles par défaut. Un travail de direction artistique et de développement peut complètement effacer cette impression.

Article original sur WPFormation