GPT Image 2 vs GPT Image 1.5 : pas d’avantage vérifié pour les logos

Pour une direction artistique, une équipe marketing ou un studio brand content, le sujet n’est pas seulement de générer une image « réussie ». Il faut surtout savoir si le modèle respecte la charte : logo, logotype, couleurs, typographies, proportions, mise en page et cohérence entre plusieurs déclinaisons.

Sur ce point précis, les éléments disponibles ne permettent pas d’affirmer que GPT Image 2 préserve les logos ou l’identité visuelle de marque plus régulièrement que GPT Image 1.5.

Verdict : une promesse à traiter comme non démontrée

La conclusion la plus prudente est simple : il ne faut pas présenter comme un fait établi que GPT Image 2 conserve mieux les logos que GPT Image 1.5. Les sources OpenAI disponibles ici couvrent les capacités image et vision, les méthodes de prompting pour la génération d’images, ChatGPT Images et le guide GPT Image 1.5, mais elles ne publient pas de benchmark contrôlé montrant une supériorité de GPT Image 2 sur la préservation des logos, des couleurs de marque, de la typographie ou des systèmes d’identité visuelle .

C’est un point important : une amélioration générale en génération d’images ne signifie pas automatiquement une meilleure fidélité à une marque. Un modèle peut produire de plus beaux visuels, mieux suivre certaines consignes ou rendre du texte plus lisible, tout en modifiant la géométrie d’un logo, en déformant un mot-symbole, en changeant une couleur ou en réorganisant une maquette.

Ce que disent — et ne disent pas — les sources OpenAI

Les documents OpenAI cités décrivent des usages et des flux de travail liés à l’image, y compris des conseils associés à GPT Image 1.5 . La page ChatGPT Images mentionne aussi des thèmes comme les retouches précises, les améliorations et limites, ainsi que GPT Image 1.5 dans l’API .

En revanche, ces sources ne fournissent pas l’élément décisif pour la comparaison : un test reproductible dans lequel GPT Image 2 et GPT Image 1.5 seraient évalués sur les mêmes tâches de conservation de logos, avec les mêmes fichiers de départ, les mêmes prompts et les mêmes critères de notation .

Le guide GPT Image 1.5 doit également être lu avec nuance. Un exemple visible contient des contraintes telles que « No trademarks », « No watermarks » et « No logos ». Cela ne constitue pas une preuve que le modèle sait préserver de manière fiable un logo commercial existant lors d’une retouche .

Pourquoi les preuves autour de GPT Image 2 restent trop faibles

Dans ce corpus, les sources consacrées à GPT Image 2 sont surtout des pages tierces, et elles ne forment pas un benchmark officiel stable. Une publication de type « faits contre rumeurs » indique que GPT Image 2 semble être en test et ne serait pas officiellement public comme modèle OpenAI nommé . D’autres pages parlent de GPT Image 2 comme d’un modèle lancé ou évalué, proposent des exemples de prompts, ou construisent des comparaisons à partir d’informations présentées comme issues de LM Arena .

Ces pages peuvent donner des pistes à vérifier. Elles ne suffisent pas à valider une affirmation de production du type : « GPT Image 2 conserve les logos et les systèmes de marque plus fidèlement que GPT Image 1.5. »

Ce que les affirmations sur GPT Image 1.5 apportent vraiment

Certaines sources tierces affirment que GPT Image 1.5 préserve mieux les éléments originaux pendant les retouches, notamment les visages, les logos et l’éclairage . C’est pertinent si vous évaluez GPT Image 1.5 pour un flux de travail lié à des assets de marque.

Mais cela ne démontre pas que GPT Image 2 soit supérieur. Pour le prouver, il faudrait tester les deux modèles dans les mêmes conditions et juger les résultats avec les mêmes critères de fidélité graphique.

Avant de l’utiliser en production, testez sur votre vraie charte

Si la précision du logo compte, mieux vaut organiser un test comparatif plutôt que se fier à quelques exemples isolés. Utilisez les mêmes fichiers sources, les mêmes formulations de prompts, les mêmes consignes de retouche et le même nombre de générations pour chaque modèle. Ensuite, évaluez les résultats selon des critères concrets :

• géométrie du logo et forme de l’icône ;
• orthographe du logotype et précision des lettres ;
• placement, échelle, marges et espacements ;
• cohérence des couleurs de marque ;
• respect des typographies et de la hiérarchie visuelle ;
• conservation d’un packaging, d’une interface ou d’une mise en page de campagne ;
• stabilité entre plusieurs retouches ou variantes ;
• absence de redesign non demandé, de marques ajoutées, d’éléments supprimés ou de texte altéré.

Un bon protocole doit inclure des cas simples et des cas où les modèles échouent plus facilement : petits logos, packagings en perspective, interfaces denses, marques peu contrastées, retouches successives, ou scènes dans lesquelles le modèle peut être tenté d’« améliorer » le design au lieu de le conserver.

Fidélité graphique ne veut pas dire autorisation d’usage

Même si un modèle d’image IA peut reproduire ou modifier un logo avec précision, cela ne signifie pas automatiquement que l’usage est autorisé. Les règles de marque d’OpenAI indiquent que son logo doit être utilisé seulement lorsqu’il concerne directement les services OpenAI, et pas sans autorisation ni en dehors des conditions d’OpenAI . Pour tout actif de marque, la conformité visuelle et la validation des droits restent deux vérifications distinctes.

À retenir

Ne formulez pas comme un fait que GPT Image 2 préserve mieux les logos ou l’identité visuelle que GPT Image 1.5. La conclusion défendable est plus limitée : cette affirmation reste non vérifiée, car les sources OpenAI citées ici ne publient pas de benchmark contrôlé comparant GPT Image 2 et GPT Image 1.5 sur la conservation des logos .