GPT Image 2 ou GPT Image 1.5 : lequel écrit le mieux dans les images ?

Ce que les preuves permettent vraiment de dire

Pourquoi GPT Image 2 est le meilleur pari pratique

L’argument le plus solide en faveur de GPT Image 2 n’est pas seulement qu’il ferait de « plus belles » images. C’est qu’il est présenté pour des actifs visuels de production : lisibles, localisés, conformes à une marque et formatés pour leur destination finale . C’est précisément là que le texte généré dans l’image a tendance à échouer : titres de slides, libellés d’application, packaging, annotations d’infographie, variantes multilingues, tableaux de bord ou mises en page très chargées.

La page publique de lancement de ChatGPT Images 2.0 met aussi en avant des exemples contenant de la typographie, du texte éditorial, des interfaces de bureau et d’autres scènes visuelles riches en texte . TechCrunch ajoute l’élément le plus explicite : selon le communiqué d’OpenAI cité par le média, Images 2.0 peut gérer les petits textes, l’iconographie, les éléments d’interface, les compositions denses et les contraintes stylistiques fines, jusqu’à 2K .

Pris ensemble, ces éléments font de GPT Image 2 le choix le plus raisonnable quand le livrable final dépend de la lisibilité du texte, notamment si l’objectif est d’éviter une lourde reprise manuelle par un graphiste.

Pourquoi GPT Image 1.5 n’est pas hors-jeu

Il serait trompeur de présenter GPT Image 1.5 comme un modèle incapable d’écrire dans une image. Son annonce de déploiement mentionnait une édition plus précise, une meilleure adhérence aux prompts et un rendu de texte amélioré, en particulier pour les textes plus denses et plus petits . Pour des usages simples — gros titres, libellés courts, maquettes faciles à relire, brouillons validés par un humain — il peut encore suffire.

La documentation de l’API OpenAI rappelle toutefois que le rendu de texte reste une limite pour les modèles GPT Image qu’elle cite, dont gpt-image-1.5 : malgré les progrès par rapport à DALL·E, ces modèles peuvent encore avoir du mal avec le placement précis et la clarté du texte . Autrement dit, même avec un modèle récent, il faut relire. Surtout si l’image doit partir en publication, en impression ou en campagne publicitaire.

Méfiance sur les promesses à 99 %

Plusieurs sources tierces ou sociales avancent des chiffres très forts autour de 99 % de précision typographique ou de glyphes pour GPT Image 2 . Ces signaux vont dans le même sens que le positionnement général du modèle, mais ils ne suffisent pas à établir un fait robuste si la méthode n’est pas visible.

Pour qu’un chiffre de 99 % soit réellement exploitable, il faudrait connaître le jeu de prompts, les langues et systèmes d’écriture testés, le nombre de générations, les tailles de sortie, les paramètres du modèle, les règles de notation, le traitement des échecs et la taille finale à laquelle la lisibilité a été évaluée. Sans ces détails, un modèle peut être excellent sur un grand titre d’affiche et beaucoup moins fiable sur des paragraphes, des mentions légales, des axes de graphique, des boutons d’interface ou une mise en page multilingue serrée.

Note de vocabulaire : GPT Image 2 et ChatGPT Images 2.0

Les sources utilisent deux noms proches. Les documents orientés développeurs parlent de gpt-image-2 : le guide de prompting d’OpenAI mentionne cet identifiant de modèle, et l’annonce de la communauté développeurs indique que gpt-image-2 est disponible dans l’API et Codex . La page de lancement publique d’OpenAI et l’article de TechCrunch parlent plutôt de ChatGPT Images 2.0 .

Comme les sources fournies ne donnent pas une phrase canonique reliant chaque affirmation sur gpt-image-2 à chaque affirmation sur ChatGPT Images 2.0, la formulation la plus sûre est de parler de GPT Image 2 / ChatGPT Images 2.0 lorsque les éléments se recoupent.

Quel modèle choisir ?

Choisissez GPT Image 2 en premier si votre visuel contient plusieurs zones de texte, de petits libellés, des éléments d’infographie, du packaging, de l’interface utilisateur, du texte de présentation, des publicités localisées ou du contenu multilingue. Cette recommandation découle du positionnement de gpt-image-2 pour des flux de production lisibles et de l’affirmation rapportée selon laquelle Images 2.0 gère mieux les petits textes, les éléments d’interface et les compositions denses .

Gardez GPT Image 1.5 dans la boucle si le texte est court, grand, facile à vérifier ou déjà acceptable dans votre processus. Son propre lancement mettait en avant une amélioration du rendu des textes denses et petits .

Comment tester proprement la lisibilité

Si l’exactitude du texte est critique pour votre activité, le plus fiable reste un test comparatif avec vos propres prompts :

1. Copie exacte : imposez le même titre, sous-titre et les mêmes libellés aux deux modèles.
2. Petite taille : ajoutez notes, axes de graphique, boutons d’interface ou mentions fines à la taille réelle de publication.
3. Mise en page dense : testez une infographie, un menu, un tableau de bord ou une slide avec plusieurs zones de texte.
4. Édition ciblée : modifiez une seule phrase et vérifiez si le reste de l’image reste stable.
5. Multilingue : testez les langues et écritures que vous utilisez réellement.
6. Notation humaine : évaluez fautes, omissions, substitutions, lisibilité, alignement et besoin de retouche.

Le meilleur modèle n’est pas celui qui produit l’image de démonstration la plus impressionnante. C’est celui qui donne le texte correct et lisible le plus souvent, avec vos contraintes, vos formats et votre processus de validation.

En résumé

GPT Image 2 semble être le meilleur choix pratique pour produire du texte lisible dans les images, surtout quand le contenu est dense, petit, localisé, multilingue ou proche d’une interface. La conclusion défendable reste plus étroite que le discours marketing : les sources liées à OpenAI positionnent GPT Image 2 / ChatGPT Images 2.0 autour d’une production plus lisible et plus fine, tandis que GPT Image 1.5 avait déjà amélioré le rendu des textes petits et denses, et les sources examinées ne fournissent pas de benchmark public direct et transparent entre les deux modèles .