Les modèles d’image IA sont devenus suffisamment performants pour que la question « Lequel est le meilleur ? » ne soit plus très pertinente en soi. La vraie question est plutôt… meilleur pour quoi?
Un modèle capable de produire une photo de produit impeccable peut peiner à réaliser un portrait professionnel. Un autre qui crée une scène magnifique peut tout de même manquer la mise en page exacte, l’éclairage ou les instructions textuelles du prompt. J’ai donc comparé ChatGPT Images 2.0 et Nano Banana 2 de Google en leur soumettant les six mêmes prompts pour des tâches d’image concrètes du quotidien.
Je ne cherchais pas uniquement l’image la plus esthétique. J’ai évalué chaque résultat en fonction de sa fidélité au prompt, de son réalisme, de sa capacité à gérer des détails comme l’éclairage et la texture, ainsi que de son utilité réelle en dehors d’une démonstration.
Certains tests ont fait émerger un vainqueur évident. Dans d’autres cas, les résultats étaient suffisamment proches pour que le meilleur choix dépende de la tâche. Voici comment les deux modèles s’en sont sortis.
Visuel principal d’un site web
Pour le premier test, j’ai utilisé un prompt de section hero pour site web demandant aux modèles d’IA de créer une mise en page desktop au format 16:9 avec un titre, un texte d’accompagnement, un bouton d’appel à l’action, les couleurs de la marque et une illustration à droite sur la productivité et l’automatisation. L’objectif était de voir si chaque modèle pouvait respecter les consignes de mise en page tout en conservant un design utilisable pour un site web professionnel.
Verdict : Nano Banana 2 a suivi le prompt avec davantage de fidélité. Il a conservé la mise en page demandée, avec le texte à gauche et l’illustration à droite, tandis que ChatGPT Images 2.0 a transformé le prompt en une landing page plus complète, avec une navigation, des visuels de tableau de bord et des éléments supplémentaires. Le résultat de ChatGPT était impressionnant, mais Nano Banana 2 correspondait mieux au brief initial.
Photo de produit pour l’e-commerce
Les photos de produits comptent parmi les tests les plus pratiques pour les outils d’image IA car le résultat doit être fidèle et suffisamment vendeur. Le test mettait en scène un casque audio sans fil sur fond blanc uni, avec un éclairage de studio, une texture de matériau visible et une ombre douce en dessous.
Verdict : Pour une photo de produit e-commerce classique, le modèle d’image de Google s’est montré le plus proche du brief. Son résultat affichait davantage de détails dans les matériaux, une texture plus réaliste et une présentation en angle plus réussie. La version de ChatGPT était elle aussi soignée et haut de gamme, mais elle évoquait davantage un rendu de catalogue élégant que la simple photo de produit demandée par le prompt.
Retouche d’un portrait professionnel
Les retouches de portraits sont intéressantes, car le modèle d’image IA doit rendre le résultat plus professionnel sans donner au sujet une apparence artificielle. Je suis parti du portrait extérieur décontracté ci-dessous, avec un éclairage naturel et une pose simple :
Les deux modèles devaient remplacer l’arrière-plan par un décor de type studio, adoucir l’éclairage, atténuer les ombres marquées et préserver l’identité, l’expression et les détails du visage du sujet.
Verdict : Nano Banana 2 a traité la transformation du portrait avec davantage de retenue. L’arrière-plan était plus propre, l’éclairage paraissait plus doux et plus proche de celui d’un studio, et l’image finale restait plus proche d’une photo de profil d’entreprise classique. La version de ChatGPT restait un portrait réussi, mais la pose en angle et l’éclairage plus chaud la destinaient davantage à une biographie éditoriale qu’à un portrait professionnel formel.
Remplacement réaliste de l’arrière-plan
Le remplacement d’arrière-plan révèle rapidement si une retouche IA tient vraiment la route. Un bon résultat ne doit pas se contenter de changer le décor. Il doit faire correspondre l’éclairage, les ombres, la perspective et la profondeur du sujet afin que l’image finale reste crédible.
Pour ce test, j’ai utilisé le portrait en intérieur ci-dessous et demandé aux deux outils de placer le sujet dans un environnement de bureau moderne.
Le prompt demandait une lumière naturelle douce venant de la gauche, un léger flou d’arrière-plan, une température de couleur harmonisée et une intégration cohérente, sans modifier le visage, les vêtements, la pose ni l’identité du sujet.
Verdict : Le résultat était serré, mais celui de ChatGPT suivait légèrement mieux le prompt. Le modèle de Google a créé une scène de bureau plus lumineuse, tandis que la version de ChatGPT intégrait mieux le sujet au nouvel arrière-plan, avec un éclairage et une profondeur plus naturels.
Scène de fenêtre de café sous la pluie
Une fenêtre de café sous la pluie représentait un défi plus cinématographique pour les deux modèles. L’image devait donner une impression de profondeur, avec des gouttes sur la vitre, des reflets chaleureux à l’intérieur, des parapluies en mouvement à l’extérieur et une tasse de café ancrant le premier plan.
Le test portait davantage sur l’atmosphère, la profondeur et le réalisme photographique que sur le design pratique. Les détails devaient fonctionner ensemble sans transformer l’image en planche d’ambiance surchargée.
Verdict : Les deux images étaient réussies, mais Nano Banana 2 a mieux respecté le brief. Il a mieux rendu l’ambiance chaleureuse du café vu à travers la fenêtre, la tasse de café s’imposant plus clairement comme point focal et l’atmosphère pluvieuse et réfléchissante paraissant plus aboutie. ChatGPT Images 2.0 a également produit une image convaincante et atmosphérique, avec des gouttes de pluie détaillées et une scène de rue crédible, mais il a ajouté des éléments qui n’étaient pas demandés explicitement.
Ville miniature en tilt-shift
Un paysage urbain en tilt-shift a ajouté un test photographique plus technique à la comparaison. Pour fonctionner, l’image devait présenter une bande de netteté claire au milieu, un flou au-dessus et en dessous, des couleurs renforcées et suffisamment de détails urbains pour donner l’illusion d’une maquette miniature.
Le défi consistait à trouver le bon équilibre. Trop peu de flou, et la ville paraît toujours grandeur nature. Trop de flou, et l’effet commence à sembler artificiel plutôt qu’à évoquer une minuscule maquette photographiée en plongée.
Verdict : ChatGPT Images 2.0 remporte ce test. Le prompt demandait un paysage urbain évoquant une minuscule maquette photographiée en plongée, et le résultat de ChatGPT a rendu cet effet miniature de manière plus convaincante. Son flou plus marqué, ses couleurs renforcées et son traitement évoquant une maquette donnaient à la ville une apparence plus petite et plus proche d’un jouet, tandis que Nano Banana 2 produisait un paysage urbain en tilt-shift plus réaliste, sans pousser aussi loin l’illusion miniature.
En bref
Il n’y a pas eu de victoire sans appel. Google Nano Banana 2 s’est montré meilleur dans les tâches structurées et pratiques où le prompt laissait moins de place à l’interprétation, notamment pour le visuel principal, la photo de produit et le portrait professionnel.
ChatGPT Images 2.0 a remporté les tests de remplacement d’arrière-plan et de tilt-shift, où l’intégration naturelle, la profondeur et le traitement visuel comptaient davantage. Il est également resté compétitif dans les prompts plus atmosphériques.
Après six tests, la tendance était claire. Nano Banana 2 avait l’avantage en matière de précision par rapport au prompt, tandis que ChatGPT Images 2.0 se distinguait lorsque l’image nécessitait davantage de profondeur visuelle ou d’interprétation créative. Le meilleur choix dépend de ce que vous cherchez à créer.
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