En décembre 2025, deux des modèles d’images les plus commentés — OpenAI GPT Image 1.5 et Google/DeepMind Nano Banana Pro (faisant partie de la famille d’images Gemini) — se positionnent comme des rivaux directs : tous deux visent une génération haute fidélité, un suivi d’instructions renforcé et des outils d’édition professionnels. OpenAI met l’accent sur la vitesse, l’adhérence aux instructions et une intégration plus étroite avec ChatGPT ; Google se concentre sur des contrôles de niveau studio (caméra, éclairage, rendu de texte multilingue) et l’intégration produit à travers Gemini et Ads.
Qu’est-ce que GPT Image 1.5 ?
GPT Image 1.5 est le dernier modèle centré sur l’image d’OpenAI, publié dans le cadre de l’offre ChatGPT Images. Il est présenté comme un moteur de génération et d’édition d’images prêt pour la production, avec un meilleur suivi des instructions, des délais plus courts, et une meilleure préservation des éléments d’image au fil des retouches. Le modèle est disponible dans l’interface ChatGPT et via l’API OpenAI.
Capacités et fonctionnalités clés
- Génération et édition plus rapides : OpenAI rapporte des vitesses de génération/édition pouvant être jusqu’à quatre fois plus rapides que les précédents modèles d’image de ChatGPT — une amélioration pratique majeure pour le travail créatif itératif.
- Suivi d’instructions renforcé / retouches localisées : GPT Image 1.5 met l’accent sur des changements ciblés (par exemple : changer la couleur d’un chapeau, ajuster l’éclairage d’un visage) tout en préservant la composition, les ombres et les éléments non concernés. Cela réduit le comportement « tout redessiner » courant dans les anciens pipelines.
- Mises à jour de coût et d’efficacité : L’annonce d’OpenAI indique que les entrées/sorties d’image sont environ 20 % moins chères dans GPT Image 1.5 par rapport à GPT Image 1, permettant plus d’itérations pour une même dépense.
- Nouvel espace de travail “Images” dans ChatGPT : une barre latérale/un point d’entrée dédié avec des presets, des prompts tendance et des filtres, visant à accélérer l’idéation et l’itération pour les créateurs et les équipes marketing.
Cas d’usage typiques
- Génération de catalogues produits (rendus de variantes à partir d’une photo source unique). (OpenAI)
- Retouche photo itérative et retouches localisées (essayages de vêtements/coiffures, petits ajustements de composition).
- Retouches respectant la marque : le modèle met l’accent sur la conservation des logos, des palettes de couleurs et de l’identité visuelle à travers les retouches.
Qu’est-ce que Nano Banana Pro ?
Nano Banana Pro (également appelé Gemini 3 Pro Image) est le modèle de génération et d’édition d’images haut de gamme de Google/DeepMind, construit sur la base multimodale Gemini 3 Pro. C’est le successeur commercial des précédents modèles Nano Banana de Google, axé sur la fourniture d’une synthèse d’images à haute fidélité guidée par le raisonnement et une intégration étroite à l’écosystème de Google (Slides, Ads, Drive, etc.). Google présente Nano Banana Pro comme une option de création et d’édition d’images de niveau studio, optimisée pour des assets de production nécessitant un contrôle précis, un rendu de texte multilingue et des sorties haute résolution.
Quelles sont les principales nouveautés techniques et UX ?
- Raisonnement Gemini 3 Pro + fidélité visuelle : Nano Banana Pro exploite le raisonnement multimodal de Gemini 3 Pro pour produire des images contextuellement cohérentes (utile pour les infographies, les diagrammes, et les photos devant refléter des faits réels).
- Sorties haute résolution / 4K et modes de rendu rapides : Nano Banana Pro annonce une qualité de niveau pro jusqu’en 4K, et des temps de rendu courts pour de nombreuses retouches. Certains aperçus mentionnent des réponses proches de 10 secondes pour des retouches courantes en contextes optimisés.
- Rendu de texte multilingue précis : Accent marqué sur le rendu d’un texte lisible et correctement localisé au sein des images — un défi persistant pour les modèles d’images — permettant des assets marketing globalisés et des instantanés d’UI internationalisés.
- Interface d’édition intégrée / flux de travail axé sur le chat : Édition par langage naturel dans une interface de type chat (ex. « change le fond pour une skyline pluvieuse, préserve les ombres du sujet ») et un mode dessin/pinceau pour des retouches locales.
Cas d’usage typiques
- Production créative d’entreprise (campagnes publicitaires, catalogues produits, packaging).
- Diagrammes techniques, cartes et supports de formation où la justesse factuelle est importante.
- Supports marketing multilingues avec texte intégré lisible.
- Intégration dans les pipelines de contenu des grandes entreprises avec gouvernance et ancrage par la recherche.
Comment GPT Image 1.5 se compare-t-il à Nano Banana Pro ?
Voici un tableau comparatif clair résumant les principales différences entre GPT Image 1.5 et Nano Banana Pro dans les catégories les plus importantes — sur la base des dernières comparaisons de fonctionnalités et des tests :
| Catégorie | GPT Image 1.5 (OpenAI) | Nano Banana Pro (Google / Gemini) |
|---|---|---|
| Focalisation principale | Génération & édition d’images rapides, respect des instructions, avec meilleur contrôle du détail et workflows pratiques. | Génération & édition d’images de haute qualité et réalistes, avec fort ancrage sémantique et fidélité de mise en page/texte. |
| Modèle parent / Architecture | GPT-Image-1.5 d’OpenAI (hybride Diffusion/Transformer) | Google Gemini 3 Pro Image (transformer MoE multimodal natif) |
| Vitesse | Jusqu’à ~4× plus rapide que les précédents modèles d’images OpenAI ; améliorations significatives pour les itérations. | Génération très rapide à 1K (~10–15 s) et encore compétitive à des tailles plus élevées. |
| Qualité d’image | Qualité solide et flexible ; excellent pour des tâches expressives et stylistiques. | Un réalisme photographique plus net, surtout aux résolutions élevées. |
| Rendu de texte | Bon rendu de texte ; amélioré par rapport aux anciennes versions mais variable pour les mises en page complexes. | Meilleure clarté du texte, fidélité de mise en page et support multilingue. |
| Résolution / Plage de sortie | Prend en charge des sorties de haute qualité ; ~1024×1536 / ~1,5K (env. 1–2 MP) | Plage de résolutions plus large, y compris 2K et jusqu’à 4096×4096 (4K). |
| Prise en charge des images de référence | Oui (multiples images de référence, forte fidélité de contrôle). | Oui (prend en charge jusqu’à 14 images de référence pour la cohérence personnage/marque). |
| Conformité aux instructions / Interprétation | Très littéral et cohérent, ce qui aide à l’alignement strict de l’intention. | Interprétation créative avec une forte fidélité esthétique. |
| Précision d’édition | Solide pour les retouches itératives et ciblées ; bonne cohérence sémantique. | Légère avance pour des retouches précises, fidèles aux instructions et des tâches photo complexes. |
| Photoréalisme | Bon pour de nombreuses tâches ; parfois une « patte » générative perceptible. | A tendance à produire des résultats plus photographiques et plausibles. |
| Meilleurs cas d’usage | Itérations rapides, variantes e-commerce, exploration créative, retouches expressives. | Travaux de production à haute fidélité, infographies/mises en page, tâches de design à grande échelle. |
| Rentabilité | Sensiblement moins cher par génération d’image aux réglages inférieurs ; bien pour gros volumes. | Palier premium avec qualité et résolution de sortie plus larges — peut coûter plus aux hautes résolutions. |
| Solidité dans le contexte réel | Fort pour les tâches d’image créatives et narratives. | Excellent pour des images ancrées dans le réel et sémantiquement cohérentes. |
Interprétation rapide
- Fidélité aux instructions : GPT Image 1.5 met l’accent sur le suivi des consignes et les retouches itératives avec préservation de l’identité/éclairage. Nano Banana Pro a historiquement priorisé le rendu photoréaliste et la finesse matière/éclairage. Sur de nombreux prompts, les deux sont proches, mais les atouts de GPT Image 1.5 ressortent souvent lorsque la tâche exige des retouches précises et multi-étapes.
- Vitesse et débit : Les deux modèles revendiquent de bonnes performances ; OpenAI a annoncé jusqu’à 4× de gains par rapport à son prédécesseur. Nano Banana Pro a également été salué pour sa rapidité, et la latence réelle dépend fortement de l’architecture de service et des tailles de modèle.
- Préservation vs. finition esthétique : GPT Image 1.5 est ajusté pour préserver les éléments clés lors des retouches (utile pour la marque et la cohérence des visages). Nano Banana Pro privilégie parfois une finition cinématographique globale et le rendu des matériaux — excellent pour un photoréalisme en une seule passe. Le meilleur choix dépend de votre workflow : retouches itératives vs rendu stylisé en une passe.
- GPT Image 1.5 est optimisé pour la vitesse, la flexibilité et les workflows d’édition itératifs — excellent lorsque vous souhaitez des résultats rapides, interpréter des instructions en langage naturel complexes, et exécuter des lots importants de tâches créatives de façon rentable.
- Nano Banana Pro brille lorsque la fidélité de sortie ultime, la précision du texte/de la mise en page, et la qualité photographique réaliste priment — en faisant un choix solide pour le travail commercial haute résolution et la publication en entreprise.
Qui l’emporte sur le classement brut ?
Au moment du déploiement de la version 1.5, le classement Text-to-Image de LM Arena listait GPT Image 1.5 en #1 (score ~1264) avec Nano Banana Pro dans le haut du classement mais derrière (autour de 1235 selon certains instantanés). Sur l’édition d’images, le nouvel alias OpenAI (chatgpt-image-latest) était en tête avec une courte avance sur Nano Banana Pro. Ce sont des signaux significatifs indiquant que l’itération d’OpenAI a placé son modèle en parité compétitive immédiate, voire avec une légère avance, sur des classements publics populaires.
Base du modèle et infrastructure d’inférence
- GPT Image 1.5 : Construit à partir de la famille de modèles d’images d’OpenAI et intégré directement à ChatGPT ; positionné pour des retouches suivant les instructions et des workflows itératifs. Les comptes de couches/de paramètres ne sont pas publics dans l’annonce ; OpenAI met l’accent sur l’accès API et les intégrations de plateforme.
- Nano Banana Pro : Construit sur Gemini 3 Pro (Google/DeepMind), décrit comme un noyau de raisonnement multimodal fusionné avec des pipelines de rendu (hybrides GemPix / diffusion selon certains billets d’ingénieurs). Google met en avant le raisonnement + l’ancrage comme différenciateurs. Les nombres de paramètres ne sont pas non plus divulgués.
Latence et débit (benchmarks pratiques)
- GPT Image 1.5 : OpenAI et la couverture média rapportent jusqu’à 4× d’accélération par rapport aux précédents modèles d’images GPT pour de nombreuses tâches ; la latence pratique varie selon la taille de l’image, les réglages de qualité et la charge.
- Nano Banana Pro : Google met en avant des modes « pro » très rapides et la capacité 4K ; les retours d’expérience font état de retouches très réactives (moins de 10 s pour des opérations courantes dans certaines démos), bien que l’usage en entreprise à l’échelle dépende du palier de service et de l’infrastructure.
Tarification et quotas
- GPT Image 1.5 : La documentation d’OpenAI indique une tarification mise à jour et des modèles de jetons pour les images ; l’annonce officielle note également une réduction de coût d’environ 20 % vs le modèle d’image précédent pour les entrées/sorties d’images. Le prix par image exact dépend du plan API et des jetons utilisés.
- Nano Banana Pro : Disponible via les paliers de l’app Gemini ; Google propose un modèle freemium pour un usage occasionnel, avec des quotas plus élevés sur les plans payants (Google AI Pro, AI Ultra, Enterprise). Des articles locaux publiés résument les paliers d’abonnement et les plafonds quotidiens de génération ; le prix exact pour l’entreprise peut varier.
Fidélité de sortie et contraintes
- GPT Image 1.5 : Met l’accent sur la préservation de la composition, la cohérence des marques/logos, et la fidélité itérative. Il revendique également des améliorations du rendu de texte par rapport aux anciens modèles d’images OpenAI.
- Nano Banana Pro : Met l’accent sur la fidélité 4K, une typographie robuste, et l’ancrage sémantique (par ex., plausibilité réelle des scènes générées). Il existe des cas limites persistants des deux côtés (mauvais étiquetage, artefacts étranges avec une compréhension de scènes complexes).
Édition d’images et workflows itératifs
- GPT Image 1.5 : Conçu pour une édition conversationnelle et itérative dans ChatGPT ; prêt à prendre l’image d’un utilisateur, recevoir des instructions d’édition en langage naturel et produire des retouches qui préservent l’identité et le photoréalisme. La vitesse de génération plus rapide contribue directement à un cycle « éditer-et-revoir » plus fluide. Cela favorise les workflows de design avec humain dans la boucle.
- Nano Banana Pro : Prend également en charge les retouches précises et des contrôles créatifs, mais se destine davantage aux environnements de production où la fidélité finale de sortie et la cohérence de marque comptent. Son ancrage via la recherche et son rendu de texte aident à créer des assets à la fois visuellement exacts et contextuellement corrects pour la publication en entreprise.
Quel modèle est meilleur pour des commandes d’édition d’images concrètes ?
Ci-dessous, quelques tests de génération et d’édition d’images que j’ai menés en comparant xx et xx. Les deux modèles ont des avantages et des inconvénients, et le modèle approprié doit être choisi en fonction des besoins spécifiques de l’application.
Cas de test A — « Échange couleur/matière sur un vêtement tout en préservant la pose et l’éclairage »
Prompt (représentatif) : « Change le chapeau rouge de l’homme en velours bleu clair. Ne modifie pas l’éclairage, les ombres, ni rien d’autre. »
- Résultat rapporté pour GPT Image 1.5 : Préserve solidement la pose, les ombres et l’éclairage général ; le changement de couleur/texture est appliqué avec un photoréalisme élevé ; léger halo sur certaines zones à hautes fréquences dans les presets de qualité inférieure ; meilleurs résultats lorsque
input_fidelity="high"etquality="high"sont utilisés. - Résultat rapporté pour Nano Banana Pro : Également excellent ; a tendance à préserver plus fidèlement les micro-ombres et le grain du tissu aux réglages Pro/résolution, surtout lorsque l’utilisateur précise le contexte caméra/éclairage (ex. « correspond à l’éclairage d’un portrait 50 mm »). Légèrement plus lent dans les modes de plus haute qualité mais produit un rendu textile plus propre en sorties 4K.
Conclusion pratique : Pour des retouches rapides et itératives, GPT Image 1.5 est souvent plus rapide et très fiable ; pour un travail textile/retouche au pixel près à très grande taille, les contrôles de studio de Nano Banana Pro peuvent prendre un léger avantage lors des sorties finales.
Cas de test B — « Remplacer l’arrière-plan (studio intérieur → nuit urbaine pluvieuse) tout en préservant les sujets »
Prompt (représentatif) : « Remplace l’arrière-plan de studio par une nuit de ville pluvieuse. Préserve l’éclairage et les reflets du sujet. »
- Résultat rapporté pour GPT Image 1.5 : Préserve bien l’intégrité du sujet et l’éclairage ; un prompt soigneux est nécessaire pour maintenir les reflets et les ombres portées cohérents. Fonctionne plus vite pour de multiples itérations.
- Résultat rapporté pour Nano Banana Pro : Avec des paramètres caméra/éclairage précisés, Nano Banana Pro produit souvent des scènes avec un éclairage environnemental plus cohérent et des reflets plus réalistes (verre, chaussée mouillée). Recommandé pour le compositing final lorsque la plausibilité physique de l’éclairage est requise.
Conclusion pratique : GPT Image 1.5 offre d’excellents remplacements d’arrière-plan rapides avec une forte préservation du sujet. Nano Banana Pro peut produire un éclairage environnemental plus cohérent physiquement si vous utilisez ses contrôles de studio.
Cas de test C — « Ajouter/modifier un texte lisible sur une image (ex. couverture de magazine / panneau) »
Prompt (représentatif) : « Sur le panneau, remplace le titre anglais par “WINTER SALE — 50%” dans une sans serif condensée ; préserve l’orientation et la perspective. »
- Résultat rapporté pour GPT Image 1.5 : Améliorations marquées de la fidélité du texte par rapport aux générations précédentes — le petit texte dense est plus lisible et souvent correctement orienté. Quelques modes d’échec subsistent avec des polices décoratives très petites.
- Résultat rapporté pour Nano Banana Pro : Fort rendu de texte, notamment en plusieurs langues ; Google met en avant la lisibilité multilingue comme argument clé. Les sorties en haute résolution des paliers Pro montrent un texte net à l’échelle d’un panneau d’affichage.
Conclusion pratique : Les deux modèles sont nettement meilleurs que les générations antérieures. Pour la publicité multilingue et une typographie très fine à l’échelle de l’impression, le discours de Nano Banana Pro suggère un léger avantage ; GPT Image 1.5 est plus rapide pour le prototypage itératif.
Cas de test D — « Personnage cohérent à travers plusieurs poses/scènes »
Prompt (représentatif) : « Rends le même personnage féminin (même tenue et détails du visage) marchant dans trois lieux urbains différents, en maintenant l’identité à travers les rendus. »
- Résultat rapporté pour GPT Image 1.5 : Bonne préservation de l’identité avec une structure de seed/prompt soignée et le contrôle
input_fidelity; fonctionne bien pour un nombre limité de personnages. - Résultat rapporté pour Nano Banana Pro : Nano Banana Pro met en avant la « cohérence de personnage » comme une capacité Pro (et les testeurs corroborent une meilleure cohérence inter-scènes dans les modes Pro). Il peut être le meilleur choix lorsque de nombreuses sorties cohérentes à haute résolution sont nécessaires.
Conclusion pratique : Les deux en sont capables ; Nano Banana Pro est présenté comme plus adapté à la cohérence multi-sorties à l’échelle de la production.
Que devraient tester les équipes pour choisir entre eux ?
Lancez les tests à l’aveugle suivants avec vos propres données :
- Tests de cohérence : Partez d’une photo de sujet réel et effectuez 5–10 retouches ; mesurez la dérive d’identité ou l’introduction d’artefacts.
- Texte et logo : Générez ou éditez des images avec de petits éléments textuels et des logos ; évaluez la lisibilité et la fidélité.
- Débit : Mesurez la latence de bout en bout dans votre environnement de production.
- Cas limites : Essayez des changements de composition difficiles (remplacement d’objets, modification de multiples attributs simultanément).
Ces vérifications empiriques révéleront quel modèle convient à vos besoins produit : réalisme absolu, retouches répétables, ou gestion de mise en page et de texte de tout premier plan.
Conclusion — Comment décider
GPT Image 1.5 et Nano Banana Pro représentent la génération actuelle des offres d’IA d’image de deux grands acteurs de plateforme. Ils sont optimisés pour des priorités légèrement différentes. Lequel choisir :
- Choisissez GPT Image 1.5 si : vous avez besoin de retouches prévisibles et répétables (e-commerce, photographie de marque), d’une intégration aux workflows ChatGPT, et d’itérations rapides au sein d’un studio créatif conversationnel.
- Choisissez Nano Banana Pro si : votre priorité absolue est le summum du photoréalisme et la précision du texte sur l’image pour des assets de production.
Les deux modèles sont des concurrents proches ; le choix pratique se résume généralement à des différences subtiles de style, à des forces spécifiques de jeu de données et à l’intégration de workflow dont vous avez besoin.
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