OpenAI lance GPT Image 1.5 : des visuels plus vite

OpenAI a enclenché un « code red » interne et l’image devient un terrain de bataille stratégique en 2025. Dans les faits, la nouvelle génération GPT Image 1.5 vise un usage “production” plutôt qu’un simple gadget.

Ce papier explique ce que cela change pour les équipes marketing et les PME : vitesse, retouches plus fiables, texte mieux rendu, et une façon simple de tester dans ChatGPT.

Pourquoi OpenAI accélère : le vrai sens du « code red »

La formule est spectaculaire, mais l’enjeu est très concret. OpenAI cherche à reprendre de l’élan face à Google, qui a progressé vite avec Gemini 3 et ses outils visuels.

Dans ce contexte, lancer “en mode urgence” signifie surtout une chose : l’entreprise concentre ses ressources sur les fonctions cœur qui font rester les clients. L’image compte désormais autant que le texte pour vendre, recruter et communiquer.

Les signaux de marché sont parlants. D’après des chiffres cités par la presse américaine, Gemini a atteint 650 millions d’utilisateurs actifs mensuels en novembre 2025, et sa trajectoire de trafic s’est renforcée quand ChatGPT a légèrement reculé.

Pour les équipes, la traduction est simple : si OpenAI bouge vite, c’est que la création d’images est devenue centrale pour la publicité, l’e-commerce et les réseaux sociaux. Autrement dit, la compétition se joue sur la capacité à produire des déclinaisons, pas seulement de “jolies images”.

GPT Image 1.5 : trois avancées qui changent la vie en production

La promesse tient en trois points, qui comptent plus que les démonstrations. OpenAI met en avant une génération jusqu’à quatre fois plus rapide, et une édition plus précise.

D’abord, la vitesse. Attendre moins, c’est itérer plus, donc tester davantage de variantes créatives dans le même créneau de travail. En pratique, cela aide les petites équipes à faire de l’A/B testing (test comparatif) sans bloquer tout le planning.

Ensuite, l’édition “qui préserve ce qui compte”. L’objectif est de modifier un élément sans abîmer le reste : visage, éclairage, composition, ou détails liés à la marque. C’est souvent le point qui faisait perdre du temps avec les générations précédentes.

Enfin, le texte dans l’image progresse. Cela débloque des usages comme des visuels promotionnels, des packshots annotés, ou des mini-infographies simples, à condition de rester vigilant sur l’orthographe et la lisibilité.

Côté accès, la logique est double. On peut l’utiliser dans ChatGPT, ou via l’interface de programmation (API) pour automatiser des volumes importants.

Cinq cas d’usage PME/marketing où le retour est rapide

Pour les PME, l’intérêt n’est pas de “remplacer un graphiste”. Il est de sortir plus de variantes, plus vite, avec un niveau de cohérence acceptable.

1. Variantes publicitaires pour tests : changer le décor, le format, l’accroche, tout en gardant le produit stable. À suivre : nombre de variantes produites par demi-journée et taux de clic.
2. E-commerce : décliner un packshot en scènes “lifestyle” cohérentes sans refaire un shooting. À suivre : coût par visuel et taux de conversion sur fiche produit.
3. Localisation : adapter un visuel par pays ou segment en conservant l’identité (produit, personnage, cadrage). À suivre : délai de déclinaison et cohérence de marque.
4. Retouches semi-pro : retirer un élément indésirable, corriger une couleur, ajuster un fond, avec moins d’effets de bord. À suivre : temps de retouche et taux d’acceptation en validation interne.
5. Prototypage créatif : moodboards, concepts de packaging, directions artistiques pour brief agence. À suivre : nombre de pistes utiles avant arbitrage.

Sur l’adoption, les indicateurs sont déjà élevés. Selon une étude Amazon Ads, 74% des responsables marketing de PME disent utiliser ou tester des outils publicitaires à base d’IA, et estiment économiser 5,6 heures par semaine en moyenne ( Amazon Ads, étude PME 2025 ).

Tester dans ChatGPT : un mini-mode d’emploi sans se compliquer la vie

OpenAI pousse un espace dédié dans ChatGPT, pensé comme un atelier de création d’images. Selon votre compte, l’accès peut se faire via l’onglet Images, ou directement depuis une conversation.

Workflow en 6 étapes, simple et efficace :

D’abord, partez d’un brief clair : objectif, canal, format, audience. Ensuite, générez 3 à 5 pistes stylistiques, pour éviter de “tomber amoureux” de la première image.

Puis, verrouillez les invariants de marque : couleurs, logo, produit, visage, cadrage. Après cela, itérez avec des demandes ciblées, une variable à la fois.

Testez ensuite le texte dans l’image : taille, contraste, marges, et vérifiez l’orthographe. Enfin, exportez et faites l’assemblage final dans un outil de mise en page (Canva, Figma ou Adobe).

Exemples de prompts, en format “recette” :

• Génération (packshot + style + contraintes) : « Crée un visuel carré 1024×1024 pour une publicité Instagram. Produit : bouteille isotherme noire mate, logo discret. Style : studio, fond clair, ombre douce. Conserve strictement la forme du produit et ses proportions. Ajoute une goutte d’eau réaliste sur la paroi. »
• Édition (changer un élément, sans toucher au reste) : « Remplace le fond par une cuisine lumineuse, mais ne modifie pas le produit, sa couleur, son logo, l’angle de vue, ni l’éclairage principal. »
• Texte (lisibilité) : « Ajoute le texte “Garde vos boissons froides 24 h” en police sans-serif, blanc sur bande sombre, marges 6%, contraste élevé. Vérifie l’orthographe et évite de masquer le produit. »

Passer de l’essai au système : organiser, réutiliser, contrôler

Le gain se joue autant dans la méthode que dans le modèle. Une “charte de prompts” aide à stabiliser la qualité : invariants (marque, cadrage, couleurs) d’un côté, variables (fond, accroche, format) de l’autre.

Dans la foulée, une bibliothèque d’éléments visuels évite de repartir de zéro. Classez par campagne, produit et version, avec un nommage identique entre l’image et le prompt.

Le basculement vers l’API devient pertinent quand le volume augmente, ou quand vous voulez générer à la demande depuis un outil interne. C’est aussi utile si vous alimentez un site, un catalogue ou des gabarits publicitaires.

Points de vigilance

• Droits et transparence : validez que vous avez le droit d’utiliser les images sources et le rendu final.
• Cohérence de marque : contrôlez couleurs, logo, proportions produit et éléments répétables.
• Texte : relisez systématiquement, surtout sur petites tailles et polices fines.
• Artefacts : zoomez, vérifiez mains, reflets, contours, et arrière-plans complexes.
• Processus : imposez une validation courte, sinon l’itération devient un puits sans fond.

OpenAI face à Google : choisir selon le travail à faire

Sans entrer dans un banc d’essai, les orientations sont lisibles. GPT Image 1.5 semble particulièrement solide sur l’édition en plusieurs étapes, la cohérence d’une série, et le texte dans l’image.

Toutefois, des concurrents gardent des avantages sur certains besoins : photoréalisme pur, très haute définition, ou vitesse sur des demandes simples. Le choix dépend donc du “job” : produire vite pour le marketing, ou viser une qualité photo premium.

La rivalité s’explique aussi par l’écosystème. Google dispose d’une force de distribution massive via ses services, quand OpenAI doit défendre l’usage dans ChatGPT et via ses offres entreprises.

Pour suivre les repères techniques et les annonces, on peut aussi consulter les ressources produit et guides cités dans le secteur, comme les références de l’interface de programmation (API) et de l’intégration côté OpenAI et les éléments de contexte sur l’évolution de Gemini dans la presse économique ( documentation API OpenAI et Financial Times, sur la montée de Gemini et la concurrence IA ).

Un outil de production, à condition de cadrer le travail

GPT Image 1.5 rapproche l’image générée d’un usage quotidien, utile aux équipes sous pression. Les gains se voient quand on réduit l’attente, qu’on fiabilise les retouches, et qu’on produit des déclinaisons cohérentes.

Mais l’outil ne suffit pas. Sans brief, invariants de marque, validation rapide et règles de droits, on perd du temps à “tourner en rond”.

La meilleure approche reste simple : lancez une campagne pilote, sur un seul produit, deux formats, dix variantes. Mesurez le temps gagné et l’impact performance, puis standardisez avec un playbook de prompts et un outil de montage.