ChatGPT Images 2.5 en entreprise : les nouveautés face à Images 2.0, et la comparaison avec Nano Banana Pro

ChatGPT Images 2.5 est le modèle d'image d'OpenAI, sorti le 8 septembre 2026. Par rapport à Images 2.0, sorti en avril, il génère jusqu'à 50 % plus vite, garde intact le sujet d'une photo de référence au fil des retouches, et suit les consignes de modification de façon plus fiable sur plusieurs tours. Il ajoute quatre outils : Sketch, des modèles, des commentaires posés directement sur l'image, et des prompts partageables. Il se déploie sur toutes les offres ChatGPT, ChatGPT Work et Codex. Côté développeurs, deux modèles API : GPT-Image-2.5 Flare (rapide, par défaut) et GPT-Image-2.5 Sunburst (plus lent, plus précis). Face au Nano Banana Pro de Google, OpenAI garde l'avantage sur le texte et la mise en page ; Google conserve la sortie 4K et le verrouillage sur 14 images de référence.

Le visuel que personne n'a le temps de faire

Vous avez le texte et l'offre. Il vous faut maintenant un visuel pour aller avec. Une image d'annonce, une page de synthèse pour le deck, une photo produit pour la page d'atterrissage.

Et vous êtes de nouveau bloqué. Trois jours dans la file d'attente du designer, ou un modèle Canva qui ressemble à tous les autres modèles Canva.

C'est ce travail-là que je fais passer à un modèle d'image. Est-ce qu'une responsable marketing, un ingénieur avant-vente ou une coordinatrice RH arrivent à un visuel qu'ils mettraient devant un client, sans designer et sans marathon de régénérations ? Images 2.0 a répondu oui pour la première fois en avril, parce qu'il savait épeler. Nous avons écrit le guide complet d'Images 2.0 pour les entreprises à l'époque.

Qu'est-ce que ChatGPT Images 2.5 ?

ChatGPT Images 2.5 est le modèle de génération et de retouche d'images qu'OpenAI a livré le 8 septembre 2026 dans ChatGPT, ChatGPT Work et Codex (annonce d'OpenAI). Le résumé d'OpenAI : des détails plus nets, une génération plus rapide, des retouches plus précises et de meilleurs outils pour créer et partager. Il remplace Images 2.0 par défaut sur toutes les offres, sur ordinateur, mobile et web.

Deux faits comptent pour une entreprise. Toutes les offres l'ont, y compris les comptes gratuits, donc la version que votre équipe utilise au bureau et celle qu'elle utilise à la maison sont les mêmes. Et les changements d'interface (Sketch, modèles, commentaires, prompts partagés) sont des fonctions de ChatGPT, donc ils n'arrivent pas avec les modèles API.

Ce qui change dans ChatGPT Images 2.5 par rapport à Images 2.0

Images 2.0 est arrivé le 21 avril 2026 comme le premier modèle d'image d'OpenAI qui raisonne avant de dessiner : il planifie une mise en page, compte les objets, vérifie sa propre sortie et peut chercher sur le web en cours de génération (l'analyse de The New Stack). Il rendait le texte dans plus d'une douzaine de langues, produisait jusqu'à huit images cohérentes à partir d'un seul prompt et plafonnait à 2K. Pendant l'été, il a gagné les fonds transparents et, le 25 août, les stickers.

Images 2.5 ne touche pas à cette architecture. Il travaille sur les trois choses qui rendaient 2.0 pénible à vivre au bureau : l'attente, la dérive et la boîte de prompt vide.

Les quatre nouveaux outils, et à qui ils servent

Sketch. Un canevas de dessin dans ChatGPT. Vous tracez les formes grossières, vous validez, et ChatGPT charge un prompt qui transforme le croquis en image finie. TechRadar, après une journée avec l'outil, écrit qu'il « ressemble un peu à MS Paint de 1995, mais suffit largement pour un croquis rapide au doigt ou à la souris » (test de TechRadar, notre traduction). Ceux qui en ont le plus besoin sont ceux qui voient une mise en page et n'arrivent pas à la décrire : une cheffe de produit avec un écran en tête, un ingénieur avant-vente avec une architecture au tableau blanc, un responsable des opérations avec un flux de processus.

Les modèles. Des points de départ pour les formats les plus demandés : flyers, affiches, photos produit, logos, icônes. Chacun s'ouvre sur un prompt de base puis pose des questions pour compléter ce qui manque. Dans nos sessions, le collègue qui ne touche jamais à l'IA est celui qui bloque devant la boîte vide. Un modèle transforme la boîte vide en formulaire. Nous construisions ce formulaire à la main pour nos clients. Il est maintenant livré d'origine.

Les commentaires sur l'image. Cliquez sur un endroit, tapez « mets ici la couleur crème de l'en-tête », générez. Avant, la même retouche demandait de décrire l'emplacement avec des mots, et le modèle devait deviner lequel des trois boutons vous vouliez. C'est la fonction dont j'attends qu'elle change le plus vite les habitudes quotidiennes, parce qu'elle supprime la compétence de décrire l'espace.

Les prompts partagés. Partagez un prompt que vous avez utilisé pour que quelqu'un d'autre le lance avec sa propre photo et ses propres détails. Pour une équipe, c'est la pièce qui manquait : un prompt de marque écrit une fois par le marketing, réutilisé par les ventes, les RH et le bureau régional sans que personne ne colle un bloc de texte dans un chat.

Flare et Sunburst : le côté API

Les développeurs reçoivent deux modèles. OpenAI positionne GPT-Image-2.5 Flare comme le choix par défaut pour la plupart des applications, avec les mêmes gains de qualité, de retouche et de vitesse que le modèle de ChatGPT ; la presse de lancement cite une vitesse de deux à quatre fois celle de gpt-image-2 dans les évaluations d'OpenAI, et liste comme usages visés le contenu créateur et social, les expériences produit, la recherche visuelle, le prototypage rapide et la génération en volume. GPT-Image-2.5 Sunburst échange la vitesse contre un contrôle plus fin d'une retouche à l'autre, pour des créations de campagne prêtes à produire et des images produit soignées (Unite.AI, AlphaSignal).

Côté prix, la presse de lancement rapporte les deux modèles aux mêmes tarifs par jeton que gpt-image-2. Les retouches avec image de référence sont facturées au tarif d'entrée haute fidélité quel que soit votre réglage de sortie, et c'est la ligne qui gonfle un budget de test de variantes. Vérifiez la page de tarifs d'OpenAI avant de prévoir ; nous l'avons consultée le 8 septembre 2026 et les chiffres par image sont des estimations, pas des tarifs officiels.

ChatGPT Images 2.5 face à Nano Banana Pro

Nano Banana Pro est le nom que Google donne à Gemini 3 Pro Image, sorti le 20 novembre 2025. Il produit en 1K, 2K et 4K, accepte jusqu'à 14 images de référence d'un coup, garde jusqu'à cinq personnes cohérentes d'une génération à l'autre, ancre les prompts dans Google Search, et marque chaque image d'un filigrane SynthID (annonce de Google). Il vit dans l'application Gemini, dans Slides, Vids et NotebookLM pour les clients Workspace, dans Google Ads, et dans Vertex AI pour les développeurs (Workspace updates, Google Cloud). Depuis le 26 février 2026, le modèle par défaut de l'application Gemini est le Nano Banana 2, moins cher, Pro restant l'option premium (TechCrunch).

Le comparatif ci-dessous est ce que nous pouvons étayer avec la documentation des éditeurs et nos essais sur Images 2.0. Là où 2.5 change une ligne, c'est l'affirmation d'OpenAI jusqu'à ce que notre jeu de tests dise autre chose.

La plupart des équipes réfléchissent trop devant ce tableau. La différence entre 4,5 et 5 en photoréalisme est invisible pour un prospect qui lit une proposition sur son téléphone. La différence entre une équipe qui fait ses propres visuels et une équipe qui attend trois jours un designer se voit dans chaque temps de cycle que vous mesurez. Donc la règle de décision est ennuyeuse : utilisez la licence que vous payez déjà, routez les deux ou trois tâches où elle est faible vers l'autre, et arrêtez de réévaluer à chaque sortie d'un labo. Nous avons expliqué pourquoi dans la fatigue des modèles d'IA en entreprise.

Cas d'usage de ChatGPT Images 2.5 en entreprise : six workflows, en pratique

Ce sont les workflows que nous faisons tourner avec les équipes clientes sur Images 2.0 depuis avril. Pour chacun : ce que nous faisons, le squelette du prompt, ce que 2.5 change, et le contrôle qui attrape la mauvaise sortie. Les notes sur 2.5 viennent de l'annonce d'OpenAI et des premiers tests de la presse, pas de notre propre jeu de tests, qui n'a pas encore tourné.

1. Marketing : des variantes de campagne avec un texte sans faute

Le brief qui a cassé tous les modèles d'image jusqu'en avril : un titre, un prix et un code promo sur un même visuel, à trois tailles, tous bien orthographiés. Sur 2.0, ça marche quand le prompt donne une adresse à chaque élément. Notre brief de bannière de soldes ressemble à ceci :

Ce que 2.5 change : le code promo pour le marché belge devient un commentaire sur la ligne du code. Aucun nouveau prompt. Et le brief ci-dessus devient un prompt partagé, donc la responsable marketing régionale le lance avec son propre prix et son propre code. Le contrôle ne bouge pas : lire à voix haute chaque mot rendu contre le brief.

2. Ventes : le produit dans le contexte du client

Le brief que nous entendons le plus chez les équipes commerciales : montrer le produit dans l'environnement du prospect pour la proposition, sans séance photo à chaque affaire. Sur 2.0, une photo de référence du produit plus un décor décrit fonctionnait pour une image et dérivait à la retouche suivante : une grille d'aération apparaissait, un logo disparaissait. La parade (détourer le produit, puis composer) est dans le guide d'avril. La meilleure préservation du sujet dans 2.5 est l'affirmation que nous voulons vérifier en premier, parce que c'est celle qui transforme cette démo en workflow. Le contrôle : un responsable produit nommé compare l'unité générée à la vraie fiche technique avant que quoi que ce soit n'atteigne un prospect.

3. Produit : une maquette à partir d'un croquis

Une cheffe de produit dessine six rectangles et une flèche sur papier, prend une photo, et demande une maquette propre. Sur 2.0, la photo du téléphone était l'entrée. Sketch supprime le téléphone : dessinez sur le canevas, validez, récupérez la maquette, puis commentez le bouton mal placé. Pour les équipes qui passent leur première heure avec un designer à expliquer ce qu'elles voulaient dire, cette heure se déplace. Le contrôle : annoter la maquette avec le vrai texte avant que quiconque ne construise dessus, parce que le modèle invente un texte de remplissage qui a l'air définitif.

4. Communication interne et RH : flyers et visuels d'intégration

Le flyer de la réunion générale, l'affiche d'inscription aux avantages, la page « comment réserver une salle ». Personne ne budgète un designer pour ça, donc ça se fait dans Word. Les modèles couvrent flyers et affiches d'origine, avec des questions de suivi. C'est le format que nous construisions à la main (nous l'appelions le gabarit à remplir) pour que le collègue le moins confiant livre à la charte. Ajoutez le bloc de marque du premier workflow comme prompt partagé et le flyer des RH s'accorde avec celui du marketing. Le contrôle : dates et numéros de salle, chiffre par chiffre.

5. Opérations et e-commerce : packshots et localisation

Un produit sur fond blanc ou transparent, puis le même produit avec l'étiquette en cinq langues. Les fonds transparents sont arrivés sur 2.0 pendant l'été et restent le changement le plus utile pour quiconque dépose des visuels dans des slides ou une page web. La localisation, c'est là que le rendu de texte d'OpenAI gagne sa place : japonais, coréen, chinois, hindi et bengali figurent sur la liste des écritures qu'il gère nativement. Ce que 2.5 change, c'est le débit. Avec une attente divisée par deux, un catalogue de 200 références tient dans un après-midi. Le contrôle : un locuteur natif par langue, sans exception, parce que « lisible » et « correct » sont deux mots différents.

6. Reporting : l'infographie à partir d'un tableau de données

Cinq blocs de statistiques, cinq icônes, un en-tête et un pied de page, sur une seule mise en page. Ça prenait un après-midi dans Canva. Sur 2.0, ça prend un prompt. Le mode de défaillance n'a pas bougé : le modèle reconnaît des formes de chiffres. Il mettra « 47 % » à côté d'une étiquette qui dit 74 %. Je garde le tableau source ouvert en écran partagé et je vérifie chaque nombre, deux minutes par infographie. 2.5 accélère le rendu. Il ne supprime pas le contrôle, et un outil plus rapide pousse plutôt les gens à le sauter.

Les trois règles qui ont survécu au changement de version

Tout ce qui précède repose sur la façon d'écrire le brief, et ça n'a pas changé entre 2.0 et 2.5. Notre version :

1. Entre guillemets ou perdu. Le texte entre guillemets est rendu caractère par caractère. Le texte sans guillemets est interprété.
2. Chaque élément reçoit une adresse. « Titre en haut » est vague. « Le titre remplit les 70 % supérieurs du cadre, trois lignes empilées » est une adresse.
3. Nommez ce que vous ne voulez pas. Ampoules lumineuses, poignées de main, filigranes, texte parasite. Terminez chaque prompt par une liste d'interdits.

« Le premier prompt nommait un livrable. La réécriture décrivait le travail. » Toni Dos Santos, à propos de la responsable marketing achats persuadée que le modèle ne comprenait pas sa marque, dans ChatGPT finally makes AI images that are useful for our brand (en anglais).

Les commentaires et Sketch rendent la règle deux moins coûteuse. Ils ne la rendent pas facultative. Un croquis sans adresses obtient la mise en page que le modèle a choisie.

Déployer dans une équipe sans faire de dégâts

Le Work Trend Index 2024 de Microsoft comptait 75 % des travailleurs du savoir utilisant déjà l'IA générative au travail et 78 % apportant leurs propres outils (Microsoft et LinkedIn). Avec Images 2.5 sur l'offre gratuite, les visuels se font déjà. La seule question est de savoir s'ils se font sur un compte personnel avec la photo du produit du client dedans.

Ce que nous mettons en place avec les clients, dans l'ordre où ça arrive en général :

• L'offre d'abord. Le travail d'image avec du matériel client se fait sur des sièges ChatGPT Work ou Enterprise, où les données de l'espace de travail sont exclues de l'entraînement par défaut. La charte IA pour les salariés nomme l'outil et l'offre.
• Visages et logos. Le portrait d'une vraie personne exige son accord écrit. Le logo d'un client exige celui du client. Cette seule ligne évite l'e-mail gênant.
• Une bibliothèque de prompts partagés à la place d'un fil Slack. Le prompt de marque, le prompt packshot, le prompt infographie, partagés via la nouvelle fonction de partage et détenus par une personne nommée.
• Une étape de relecture avant tout usage externe. Un relecteur nommé par équipe. Le modèle sait épeler. Il lit toujours mal une fiche technique.
• La provenance conservée. Les métadonnées C2PA restent attachées ; personne ne les retire pour alléger un fichier. Même logique que notre guide sur les conversations IA partagées : partez du principe que le visuel voyage.
• Une baseline. Combien de temps prend un visuel aujourd'hui, de la demande au fichier validé ? Mesurez-le sur dix demandes réelles avant le déploiement, puis à 30 jours. Ce chiffre, c'est le ROI, et c'est celui qui, selon le rapport Adoption Decade de la CBI, sépare les entreprises qui voient un retour de celles qui n'en voient pas : 49 % des leaders du déploiement déclarent un ROI contre 15 % des retardataires (notre analyse).

Puis quelqu'un s'assoit avec chaque équipe, sur ses propres briefs, pendant deux heures. L'outil n'a jamais été le problème. Personne ne leur a appris à conduire.

Ce que nous n'avons pas encore testé

Trois affirmations de l'annonce d'OpenAI décident si 2.5 est un changement de numéro ou un changement de workflow, et nous n'en avons mesuré aucune sur nos propres briefs : la latence réduite de moitié, la préservation du sujet sur une chaîne de cinq retouches, et la capacité des commentaires à laisser le reste de l'image immobile. Nous faisons tourner le même jeu de briefs à chaque sortie de modèle d'image, comme nous faisons tourner un seul jeu de tests sur chaque modèle de texte. Cet article sera mis à jour quand les chiffres seront là. D'ici là, prenez les lignes 2.5 ci-dessus pour ce qu'elles sont : la parole d'OpenAI.