GPT Image 2 vs GPT Image 1.5 : le gain de précision reste impossible à chiffrer
Il n’est pas possible, à partir des sources vérifiables disponibles, d’affirmer que GPT Image 2 améliore la précision de placement de X % par rapport à GPT Image 1.5.[13][14][31][33] GPT Image 1.5 dispose bien d’une page officielle OpenAI API, qui le décrit comme un modèle avec un meilleur respect des instructions e...
Publié parModifié avec GPT-5.5Images générées avec GPT Image 2
Il n’est pas possible, à partir des sources vérifiables disponibles, d’affirmer que GPT Image 2 améliore la précision de placement de X % par rapport à GPT Image 1.5.[13][14][31][33]
GPT Image 1.5 dispose bien d’une page officielle OpenAI API, qui le décrit comme un modèle avec un meilleur respect des instructions et des prompts.[14]
Les scores tiers du type 1 512 contre 1 241 ne peuvent pas être convertis en taux de réussite pour la composition complexe ou le placement d’objets.[6]
GPT Image 2 vs GPT Image 1.5：擺位準確度未有可核實數字AI-generated editorial illustration of comparing image-model object placement and complex composition.
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Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: GPT Image 2 vs GPT Image 1.5：擺位準確度未有可核實數字. Article summary: 目前不能寫成 GPT Image 2 擺位準確度提升 X%：本次可核查來源未有官方、可重現的 GPT Image 2 vs GPT Image 1.5 複雜構圖 benchmark；第三方 1,512 vs 1,241 分也不能換算成擺位準確率。[6][13][14][31][33]. Topic tags: ai, openai, chatgpt, image generation, generative ai. Reference image context from search candidates: Reference image 1: visual subject "# GPT-Image 2 vs GPT Image 1.5 full comparison 2026. GPT-Image 2 wins on almost every quality metric that matters: it leads the Artificial Analysis Arena by 242 Elo points, renders" source context "GPT-Image 2 vs GPT Image 1.5 full comparison 2026" Reference image 2: visual subject "## 实测GPT Image 1.5，拼尽全力还是没能打败Banana。. 突然想起了今年3月26号的时候，OpenAI第一次掏出GPT-4o的生图模型，也就是GPT Image 1.0，然后同天，Google发布了Gemini 2.5 Pro，事后看，Gemini 2.5 Pro肯定是一个伟大的模型。. 但是那一天的时候，在整个X上、各种群里，大家讨论的全" source co
openai.com
Pour une équipe produit, design ou marketing, la vraie question n’est pas seulement de savoir si une image générée par IA est « jolie ». Dans un visuel publicitaire, une fiche produit, une maquette d’interface ou une scène avec plusieurs objets, il faut surtout que le modèle place les éléments au bon endroit : le logo sur le bon packaging, le bouton au bon niveau, le personnage devant et non derrière, l’objet à gauche quand le brief dit à gauche.
Sur ce point précis, les données publiques vérifiables ne permettent pas aujourd’hui de dire de combien GPT Image 2 serait plus précis que GPT Image 1.5. Les extraits de documentation OpenAI API disponibles ne fournissent pas de benchmark côte à côte consacré à la précision spatiale, aux compositions complexes ou au placement multi-objets.
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Il n’est pas possible, à partir des sources vérifiables disponibles, d’affirmer que GPT Image 2 améliore la précision de placement de X % par rapport à GPT Image 1.5.[13][14][31][33]
Quels sont les points clés à valider en premier ?
Il n’est pas possible, à partir des sources vérifiables disponibles, d’affirmer que GPT Image 2 améliore la précision de placement de X % par rapport à GPT Image 1.5.[13][14][31][33] GPT Image 1.5 dispose bien d’une page officielle OpenAI API, qui le décrit comme un modèle avec un meilleur respect des instructions et des prompts.[14]
Que dois-je faire ensuite en pratique ?
Les scores tiers du type 1 512 contre 1 241 ne peuvent pas être convertis en taux de réussite pour la composition complexe ou le placement d’objets.[6]
GPT Image 1.5 dispose d’une page officielle dans la documentation OpenAI API. Cette page le présente comme un modèle de génération d’images et indique qu’il offre un meilleur suivi des instructions et une meilleure adhérence aux prompts. GPT Image 1, de son côté, est décrit par OpenAI comme le précédent modèle de génération d’images, capable d’accepter des entrées texte et image et de produire des images en sortie.
La documentation OpenAI sur la génération d’images distingue aussi deux grands usages : les Generations, qui créent une image à partir de zéro depuis un prompt textuel, et les Edits, qui modifient une image existante. Cette distinction compte beaucoup pour évaluer la précision : générer une scène complexe en partant d’un texte n’est pas le même exercice que déplacer, ajouter ou préserver un objet dans une image déjà fournie.
En revanche, dans les extraits disponibles du changelog OpenAI API, des pages Models et All models, on ne trouve pas de comparaison officielle quantifiée entre GPT Image 2 et GPT Image 1.5 sur la composition complexe, la précision spatiale ou le placement de plusieurs objets. La conclusion prudente est donc simple : GPT Image 1.5 est bien documenté officiellement, mais il n’existe pas, dans ces sources, de chiffre fiable permettant d’écrire que GPT Image 2 améliore la précision de placement de X %.
Des sources tierces contradictoires sur GPT Image 2
La difficulté ne vient pas du fait que personne ne parle de GPT Image 2. Elle vient plutôt du fait que les sources publiques ne racontent pas toutes la même chose.
Mew Design adopte une formulation prudente : GPT Image 2 semblerait être en test, mais ne serait pas officiellement public comme modèle OpenAI nommé. getimg.ai va dans le même sens en affirmant qu’OpenAI n’a pas annoncé GPT Image 2 et que la gamme publique s’arrête à gpt-image-1.5.
À l’inverse, un autre article tiers affirme qu’OpenAI aurait lancé ChatGPT Images 2.0, ou gpt-image-2, le 21 avril 2026, avec un Arena score de 1 512. Ce type d’affirmation peut servir de signal à surveiller, mais il ne suffit pas à établir une mesure vérifiable de la précision de placement.
Même problème du côté des tests indépendants. Un article de RenovateQR indique que son auteur aurait testé GPT Image 2 avec un ensemble standardisé de prompts couvrant notamment la photo produit, les maquettes UI, la signalétique multilingue, les portraits et les contenus de marque. Mais l’extrait disponible ne fournit pas de taux de réussite reproductible pour le placement multi-objets, les relations gauche/droite ou avant/arrière, ni de tableau complet comparant GPT Image 2 à GPT Image 1.5.
La formulation la plus solide reste donc : des sources tierces affirment que GPT Image 2 existe, qu’il est testé ou qu’il aurait été lancé, mais les données disponibles ne donnent pas de réponse officielle, reproductible et spécialisée à la question « combien gagne-t-on en précision de placement ? ».
Pourquoi 1 512 contre 1 241 ne mesure pas le placement d’objets
Une page tierce attribue à GPT Image 2 un score de 1 512 et à GPT Image 1.5 un score de 1 241, soit 271 points d’écart. On peut éventuellement écrire qu’une source tierce présente GPT Image 2 comme mieux classé selon ce score. En revanche, il serait trompeur d’en déduire que le modèle est « 271 points plus précis » pour placer des objets, ou qu’il améliore la précision spatiale d’un certain pourcentage.
Il y a trois raisons principales :
l’extrait ne dit pas que le score porte spécifiquement sur les compositions complexes, les positions relatives, les relations d’occlusion ou le placement multi-objets ;
ce score n’est pas un taux de réussite de type pass/fail : sans échantillon de test, méthode de notation et typologie des erreurs, il est impossible de le convertir en pourcentage de précision ;
les sources OpenAI API fournies ne publient pas de benchmark spatial ou object-placement comparant GPT Image 2 et GPT Image 1.5 sur le même jeu de tests.
Autrement dit, pour rester exact dans une page produit, une note interne ou un argumentaire commercial, on peut au mieux dire qu’une source tierce affiche un score plus élevé pour GPT Image 2. Il ne faut pas transformer cela en « OpenAI a prouvé que GPT Image 2 place les objets X % mieux que GPT Image 1.5 ».
À quoi ressemblerait un vrai benchmark de placement ?
Pour répondre sérieusement à la question, il faudrait un protocole beaucoup plus strict qu’une galerie d’images réussies. Un benchmark exploitable devrait au minimum inclure :
Les mêmes prompts pour les deux modèles : mêmes consignes, mêmes paramètres connus, mêmes versions ou snapshots clairement identifiés.
Des tests centrés sur les relations spatiales : gauche/droite, devant/derrière, haut/bas, objet tenu en main, élément centré, objet en bord de cadre, superposition ou occlusion.
Une grille pass/fail explicite : identité des objets, nombre d’objets, position relative, échelle, cohérence des plans, conservation des textes ou des éléments de marque.
Une évaluation aveugle ou multi-évaluateurs : pour éviter de choisir seulement les plus belles sorties ou de noter en sachant quel modèle a produit l’image.
Une séparation entre Generations et Edits : OpenAI distingue déjà la création à partir d’un prompt et la modification d’images existantes ; l’évaluation devrait donc les mesurer séparément.
Sans ces éléments, une capture d’écran, quelques exemples impressionnants ou un score global ne suffisent pas à mesurer la précision de placement.
Ce que les équipes peuvent faire en attendant
En l’absence de benchmark officiel ou d’étude tierce reproductible, le plus raisonnable est de traiter la précision de placement comme un point à valider dans son propre contexte.
Les équipes peuvent :
prendre GPT Image 1.5 comme base documentée, puisqu’il dispose d’une page OpenAI API et qu’il est décrit comme meilleur dans le suivi des instructions et l’adhérence aux prompts ;
créer un jeu fixe de prompts couvrant les cas à risque : plusieurs objets, relations gauche/droite, avant/arrière, occlusion, position du texte, conservation de logos, alignement de composants UI ;
noter d’abord la réussite fonctionnelle, puis seulement ensuite l’esthétique ;
séparer les tests de génération d’images et les tests d’édition, car OpenAI les présente comme deux flux de travail distincts ;
éviter de promettre un gain chiffré à un client ou à une direction tant qu’il n’a pas été mesuré sur des scénarios internes.
Verdict
Le constat le plus solide est le suivant : GPT Image 1.5 est officiellement documenté par OpenAI comme un modèle de génération d’images avec un meilleur respect des prompts, tandis que GPT Image 1 est présenté comme le modèle précédent. En revanche, il n’existe pas, dans les sources publiques vérifiables fournies, de chiffre fiable indiquant de combien GPT Image 2 améliorerait la composition complexe ou le placement d’objets par rapport à GPT Image 1.5.
Les sources tierces divergent sur le statut même de GPT Image 2, et un score global comme 1 512 contre 1 241 ne peut pas être interprété comme une mesure de précision spatiale ou de placement multi-objets.
