Avec GPT-Image-1.5, OpenAI ne se limite pas à améliorer la génération d’images par intelligence artificielle. Le nouveau moteur marque une évolution profonde : le passage progressif d’images illustratives vers des visuels mieux contrôlés, contextualisés et pensés pour des usages professionnels.
Depuis l’intégration des premières images générées par intelligence artificielle dans ChatGPT, le rapport à la création visuelle a évolué. D’abord, perçue comme une nouveauté technologique accessible au grand public, l’image générée par IA s’est progressivement imposée dans des contextes plus structurés, comme la communication, l’illustration éditoriale ou le prototypage visuel.
Au-delà d’un simple gain de qualité ou de rapidité, le modèle s’inscrit dans une logique différente. Dans cette logique, les concepteurs de ces outils pensent les images afin de faciliter leur compréhension, leur ajustement et leur contextualisation. Cette évolution interroge à la fois les usages et la responsabilité éditoriale associée à ces nouveaux outils.
De DALL·E à GPT-Image-1.5 : un changement de logique plus que de performance
DALL·E : un outil aux usages principalement illustratifs
Lors de son apparition, DALL·E a marqué un tournant dans la perception du grand public vis-à-vis des images générées par intelligence artificielle. Pour de nombreux utilisateurs, il s’agissait du premier contact avec des images capable d’apparaître instantanément à partir d’une simple description textuelle.
À cette époque, la génération d’images fonctionnait avant tout comme un outil d’illustration. Concrètement, à partir d’une description, l’IA produisait une image en une seule étape. Cependant, le modèle interprétait parfois les consignes de manière approximative.
Ainsi, les éléments demandés apparaissaient bien dans l’image, mais leur disposition, leurs proportions ou la mise en scène pouvaient varier. En conséquence, le contrôle sur le résultat final restait limité.
GPT-Image-1.5 : vers une image plus contrôlée et plus contextuelle
Avec GPT-Image-1.5, OpenAI amorce une évolution sensible de cette approche. Présenté comme plus rapide et plus précis dans l’interprétation des consignes, le moteur de génération d’images met surtout l’accent sur la cohérence globale des scènes produites: respect des proportions, continuité visuelle, gestion plus fine de la composition et de l’éclairage.
Désormais, l’objectif ne se limite plus à produire une image attractive. Il s’agit plutôt de traduire plus fidèlement l’intention exprimée par l’utilisateur. Dans cette logique, GPT-Image-1.5 prend davantage en compte les descriptions fournies et génère des images plus proches des consignes initiales. Cette évolution ouvre ainsi des usages plus concrets, notamment la possibilité d’affiner une image au fil des essais.
OpenAI — Image generation guide
https://platform.openai.com/docs/guides/images
Un même prompt, deux logiques de génération
Principe de la comparaison
Pour mesurer concrètement ce que change GPT-Image-1.5, nous avons généré deux images à partir d’un prompt strictement identique.
Dans ce cadre, Seul le moteur de génération d’images diffère : d’un côté DALL·E, de l’autre GPT-Image-1.5.
Cette méthode permet d’observer, à consignes égales, la manière dont chaque technologie interprète et restitue une même intention visuelle.
Une interprétation plus libre avec DALL·E
À partir du prompt fourni, DALL·E produit une image immédiatement lisible et cohérente dans ses grandes lignes. La scène est reconnaissable, les éléments demandés sont présents, mais leur organisation relève d’une interprétation relativement libre.
La composition privilégie une narration visuelle globale, parfois au détriment de la précision ou de la cohérence des détails. L’image fonctionne comme une illustration complète, pensée comme un résultat final.
Une restitution plus fidèle avec GPT-Image-1.5
Avec GPT-Image-1.5, le même prompt conduit à une image sensiblement différente dans son approche. La scène respecte plus strictement les éléments décrits, tant dans leur disposition que dans leurs proportions.
La composition apparaît plus sobre, plus lisible, et plus proche d’une situation réelle. L’image ne cherche pas à surinterpréter la consigne, mais à la traduire de manière plus directe et plus contrôlée.
Quand l’image se rapproche du réel : un seuil éditorial
Les progrès récents de la génération d’images par intelligence artificielle modifient profondément la perception visuelle.
Certaines images produites ou transformées par IA peuvent aujourd’hui adopter les codes de la photographie : texture, lumière, profondeur, cohérence des formes.
Jusqu’à récemment, les images générées par IA étaient facilement identifiables. Leur rendu approximatif ou leur style illustratif les distinguaient nettement du réel. Progressivement, cette frontière tend désormais à s’estomper.
Le public peut interpréter une image crédible comme une photographie, même lorsqu’elle ne l’est pas.. Sans indication claire, le lecteur projette sur l’image un statut qu’elle n’a pas.
Plus une image paraît réaliste, plus l’éditeur doit en expliciter l’origine.
Reporter sans frontières – Charte de Paris sur l’IA et le journalisme
https://rsf.org/fr/rsf-et-16-organisations-partenaires-pr%C3%A9sentent-la-charte-de-paris-sur-l-ia-et-le-journalisme Reporters Sans Frontières
Du réel transformé à l’interprétation visuelle
Dans ce cas précis, l’IA ne crée pas une scène fictive. Elle révèle une lecture possible de l’existant.
La paroi rocheuse évoque un visage humain, non par invention, mais parce que notre regard projette spontanément cette interprétation.
L’intelligence artificielle agit ici comme un amplificateur.
Elle formalise une perception latente, sans effacer complètement la matière réelle.
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API, vérification et traçabilité : vers une IA plus encadrée
Interface grand public et API : deux logiques d’usage
ConcrètementL’accès aux outils de génération d’images ne se fait pas de la même manière selon les usages.
D’un côté, l’interface grand public de ChatGPT permet de générer des images rapidement, sans configuration technique particulière. Elle s’adresse avant tout à des usages exploratoires, créatifs ou pédagogiques.
De l’autre, l’accès via l’API OpenAI s’inscrit dans une logique différente.
Il suppose une mise en place technique, une clé d’API, une gestion des appels et un suivi de l’usage. Cette approche s’adresse prioritairement à des contextes professionnels : production de contenus, intégration dans des outils, workflows éditoriaux ou expérimentations documentées.
Ce double accès traduit déjà une distinction claire
- l’IA comme outil grand public d’un côté,
- l’IA comme composant intégré à un processus de production de l’autre..
Vérification d’identité et responsabilité des usages
L’accès aux modèles les plus récents via l’API s’accompagne désormais de mécanismes de vérification.
Pour certains usages, OpenAI demande une validation de l’identité de l’organisation ou de l’individu, notamment via des prestataires tiers.
Cette démarche ne relève pas d’un simple formalisme administratif. Elle s’inscrit dans une logique de responsabilité:
- Identifier qui utilise les modèles
- Dans quel cadre?
- À quelles fins?
Lorsque des images générées peuvent se rapprocher visuellement du réel, la question n’est plus seulement technique. Elle devient éditoriale, juridique et éthique.
OpenAI — Safety, usage and access policies
https://platform.openai.com/docs/overview
Traçabilité : documenter plutôt que contrôler
La traçabilité ne vise pas à surveiller les images ni à limiter la création.
Elle sert avant tout à documenter leur origine et leur usage.
Concrètement, la traçabilité permet :
- de prouver l’antériorité de publication d’une image,
- de lier l’image à un contexte précis de création et de diffusion,
- d’éviter que des tiers utilisent l’image hors de son contexte éditorial initial.
Elle permet également de signaler que toute réutilisation doit respecter :
- le contexte dans lequel le créateur à produit l’image
- la mention de son origine,
- l’intention initiale de l’auteur ou de l’éditeur.
Dans les usages professionnels, cette documentation devient un élément clé.
Elle clarifie le statut des images, renforce la transparence et limite les malentendus.
L’arrivée de GPT-Image-1.5 signale un changement de logique. L’image produite par IA n’est plus seulement un visuel autonome, mais un élément qui s’inscrit dans un contexte, un processus et une intention.
Créer avec l’IA : une question de cadre
Pour les créateurs d’images, cette évolution invite à distinguer clairement les usages. L’IA peut servir à illustrer, à expérimenter, à interpréter le réel. Elle ne remplace ni le terrain, ni le regard, ni l’expérience. Elle agit comme un outil complémentaire et peut ouvrir de nouvelles lectures, à condition que le créateur l’utilise de manière consciente.
À mesure que les images générées se rapprochent visuellement du réel, le débat se déplace : il ne porte plus sur la performance des modèles, mais sur le cadre dans lequel les éditeurs produisent et diffusent ces images.
Reste une question ouverte : dans un monde où l’image peut à la fois documenter, interpréter et transformer le réel, comment préserver une relation de confiance entre celui qui montre et celui qui regarde ?
Pierre-F — Panomad
Cet article s’appuie sur des images générées ou transformées via l’API OpenAI, à partir de descriptions textuelles et/ou de photographies réelles, dans une démarche de traçabilité et de transparence éditoriale.