Tout ce qu'on peut faire avec GPT Image 2 (ou presque)
Dix catégories d'exemples et un bond technique flagrant par rapport à GPT Image 1 : ce que le modèle d'OpenAI change en production visuelle.
GPT Image 2, c’est presque administratif comme nom. On dirait un numéro de produit sorti d’un catalogue interne d’OpenAI.
Sauf que … le modèle nous force, encore une fois, à refaire le top des modèles de génération d’images.
Petit retour en arrière. Après Sora 2 (qui avait surpris, puis déçu), je pensais qu’OpenAI laissait tranquillement le terrain de l’image à Google. Nano Banana semblait avoir réglé ça: qualité folle, rapidité, prix dérisoire, intégration native dans Gemini.
Puis GPT Image 2 est arrivé et c’est littéralement un saut générationnel qui remplace facilement Nano Banana dans des workflows professionnels exigeants.
Un bond technique flagrant par rapport à GPT Image 1
La version précédente avait deux défauts qu’on avait fini par accepter comme des fatalités : d’abord la fameuse teinte jaunâtre, presque sépia, qui contaminait quasiment chaque génération et qu’il fallait corriger en post-traitement.
Ensuite une gestion du texte approximative, avec les classiques lettres déformées, mots inventés, espacements aléatoires, le talon d’Achille historique des modèles d’image.
GPT Image 2 corrige les deux d’un coup.
La colorimétrie est neutre, propre, fidèle au prompt. Et surtout, le texte est désormais géré avec une précision quasi typographique. On peut générer des paragraphes longs, des fiches scientifiques entières, des planches explicatives, des infographies denses, des documents structurés, sans faute, sans glitch. À ma connaissance, c’est le premier modèle grand public à atteindre ce niveau.
Le secret derrière cette précision, c’est que le modèle ne se contente pas de générer, il réfléchit avant de tracer le moindre pixel. Son mode Thinking lui permet de comprendre la structure de ce qu’on lui demande avant de dessiner, et c’est exactement ce qui change la donne pour nous.
Dans les workflow pros, on a droit à low, medium et high dans les paramètres, ainsi que 1k, 2k et 4k.
Ce qu’on peut faire avec, concrètement
J’ai compilé des publications autour de GPT Image 2 dans ma veille sur X, et il en ressort dix grandes familles d’usage.
L’article complet, avec toutes les images et les vidéos, est publié sur LinkedIn : Tout ce qu’on peut faire avec GPT Image 2 (ou presque)
