Openai ou Google : GPT Image 1.5 face à Nano Banana Pro pour générer vos visuels

Entre un visuel produit vite et un visuel prêt à publier, l’écart coûte cher. Pour un service marketing, le choix d’un générateur d’images IA se joue souvent sur la retouche, les délais et la cohérence de marque.

Dans ce contexte, comparer GPT Image 1.5 d’Openai et Nano Banana Pro de Google ne revient pas à désigner un « meilleur » modèle. La bonne décision dépend de quatre critères concrets : qualité, édition, coûts et cas d’usage.

Le match en une minute : forces et limites, sans détour

GPT Image 1.5 : meilleure obéissance au prompt (instruction textuelle), itérations rapides, coût souvent plus bas. Bon pour explorer, tester, varier.

Nano Banana Pro : photoréalisme plus convaincant, texte très fiable, sortie 4K native, fonctions orientées entreprise et cohérence multi-images.

Dans les faits, « meilleur » dépend du livrable attendu. Un concept pour valider une idée n’a pas les mêmes exigences qu’un visuel final pour une campagne.

Quand l’image doit sembler vraie : photoréalisme, style, et rendu compatible marque

Pour des scènes de type photographie, Nano Banana Pro donne plus souvent une impression de prise de vue réelle. Les textures de peau, la lumière et la profondeur de champ paraissent plus naturelles lors de tests comparatifs rapportés dans l’analyse.

À l’inverse, GPT Image 1.5 peut produire un rendu plus « trop propre ». Cette esthétique lisse, parfois flatteuse, peut aussi décrédibiliser une campagne lifestyle si le public perçoit l’artifice.

En pratique, la différence se voit surtout sur des usages « brand-safe » : visuels e-commerce, témoignages clients, scènes de bureau, photos de produits en situation. Là, de petites imperfections réalistes valent souvent mieux qu’une perfection synthétique. Pour vous faire une idée, les images d’illustration de nos articles sont actuellement générées par Nano Banana Pro.

Sur les styles créatifs, l’écart s’inverse parfois. GPT Image 1.5 se montre plus transformateur, donc utile pour casser une direction artistique et générer des pistes. Nano Banana Pro reste plus fidèle à une image de référence, ce qui aide quand la marque impose une cohérence stricte.

Mini-grille de décision : en e-commerce et lifestyle, l’avantage va plutôt à Nano Banana Pro. En recherche de concepts et variations de style, GPT Image 1.5 prend souvent la main.

Le texte dans l’image, un détail qui devient décisif en marketing

Affiches, bannières promotionnelles, packshots avec prix, infographies, maquettes d’interface : dès qu’il y a du texte, les modèles ne se valent pas.

Nano Banana Pro est décrit comme plus robuste sur le texte dense, le placement et la typographie multilingue, avec une précision d’environ 94% selon les données de l’analyse. GPT Image 1.5 s’en sort bien sur des mises en page simples, mais peut déformer des caractères ou rater l’alignement dès que la composition se complexifie.

Pour les équipes, la règle opérationnelle est simple : si le texte est non négociable, mieux vaut basculer vers Nano Banana Pro. Le gain se mesure en minutes de retouche, mais aussi en cycles de validation évités.

Corriger sans tout casser : qui tient la distance en édition et en allers-retours

GPT Image 1.5 se distingue par une édition précise et une bonne exécution des instructions. L’objectif est d’éviter qu’un petit changement régénère tout le visuel, ce qui accélère les ajustements rapides.

Nano Banana Pro met davantage l’accent sur des contrôles « studio » : lumière, mise au point, perspective, changement jour/nuit. Surtout, il tient mieux sur des chaînes d’édition longues, quand les retours s’accumulent et que la cohérence doit rester stable.

À court terme, pour 1 à 3 retours rapides d’un manager ou d’un client, GPT Image 1.5 est souvent suffisant. Toutefois, à partir de 5 itérations et plus, l’avantage penche vers Nano Banana Pro, car le risque de dérive visuelle devient un coût caché.

Cohérence des personnages : quand une campagne devient une série

Nano Banana Pro gère la cohérence à partir de nombreuses images de référence et peut maintenir plusieurs sujets humains de façon stable. Cette capacité est clé pour des storyboards, des suites de publicités, ou des « personnages de marque » récurrents.

GPT Image 1.5 reste correct dans une même session d’édition, mais la cohérence se fragilise davantage quand on relance des générations indépendantes. Dit autrement, il peut coûter plus cher en regénérations, et rallonger la validation.

La traduction business est directe : l’incohérence fait perdre du temps de production, puis du temps de coordination. À l’échelle d’une campagne multi-formats, c’est souvent plus cher que le prix du modèle.

Spécifications de production : résolution, formats, vitesse et déclinaisons

Nano Banana Pro sort nativement jusqu’en 4K (4096×4096) et propose plus de formats d’image. Pour une équipe qui décline un même visuel en social, impression et affichage numérique (écrans), cela réduit le travail de post-production.

GPT Image 1.5 génère à une résolution native plus limitée et avec moins de ratios. En pratique, cela impose plus souvent un agrandissement (upscaling) ou des recadrages manuels, avec un risque de pertes de qualité.

Côté vitesse, l’analyse indique environ 5 à 8 secondes par image pour GPT Image 1.5, contre environ 10 à 20 secondes selon la résolution pour Nano Banana Pro. Dans un flux « exploration », GPT Image 1.5 favorise le volume d’essais. Dans un flux « production », Nano Banana Pro vise moins d’allers-retours.

Coûts : prix facial ou coût total, le vrai calcul marketing

Les deux modèles racontent deux économies différentes. GPT Image 1.5 est présenté comme moins cher pour itérer, avec un ordre de grandeur autour de 0,02 $ par image en qualité moyenne et 0,11 $ en qualité élevée selon l’analyse. Nano Banana Pro affiche une tarification plus élevée mais lisible, autour de 0,134 $ en standard et 0,24 $ en 4K, toujours selon l’analyse.

Exemple simple : pour 50 à 100 images par mois, l’écart de facture peut favoriser GPT Image 1.5 si l’objectif est de tester des pistes créatives. Pour 500 images mensuelles, l’analyse montre que les révisions, la correction du texte et l’agrandissement peuvent rapprocher, voire inverser, le coût par livrable validé.

La recommandation est de piloter un « coût par asset validé », pas un « coût par image générée ». C’est là que se cachent les heures de retouche et les cycles d’approbation.

Contraintes pro : traçabilité, intégrations, et exigences d’entreprise

Nano Banana Pro intègre un filigrane numérique (SynthID) détectable, même après recadrage ou compression, selon Google. Cela aide la conformité et la traçabilité, notamment en communication sensible ou quand il faut prouver l’origine d’un visuel via le filigrane SynthID de Google .

GPT Image 1.5 ne met pas en avant de filigrane visible. Pour la création, cela évite un marquage sur l’image finale, mais la traçabilité devient un sujet de gouvernance interne.

Dans ce contexte, le choix dépend aussi des outils déjà en place. L’approche OpenAI est très liée à l’usage conversationnel, tandis que Google pousse une intégration plus « suite bureautique » et déploiement entreprise, notamment via Vertex AI.

Points de vigilance

• Droit d’auteur : le cadre reste instable, et l’usage commercial peut exposer à des contestations liées aux données d’entraînement.
• Contrats : en cas d’enjeu élevé, privilégier des offres entreprise avec clauses d’indemnisation, quand elles existent.
• Traçabilité : conserver prompts, versions et validations, surtout pour des campagnes réglementées.
• Usages sensibles : éviter santé, politique ou identité de personnes sans validation juridique et communication.

Risques juridiques : l’essentiel sans noyer la décision

Le droit d’auteur des images générées reste un terrain mouvant. Aux États-Unis, l’administration du copyright rappelle régulièrement l’exigence d’une contribution humaine pour protéger une œuvre, ce qui limite la protection de contenus générés automatiquement : voir la position de l’ US Copyright Office sur les contenus générés par IA .

En parallèle, des litiges autour des jeux de données d’entraînement structurent le risque du secteur. Même si certaines affaires visent d’autres acteurs, elles façonnent les attentes des marques en matière de preuve, de licences et de responsabilité.

Conclusion : un choix de flux de travail, plus qu’un duel

Pour explorer vite et produire beaucoup de variations à budget serré, GPT Image 1.5 est souvent le meilleur levier. Pour des visuels finaux photoréalistes, du texte fiable, de la 4K et une cohérence de série, Nano Banana Pro prend l’avantage.

La stratégie la plus réaliste en marketing consiste souvent à combiner les deux. GPT Image 1.5 sert la pré-production créative, puis Nano Banana Pro sécurise la production, là où délais et coût total se jouent vraiment.

Le marché arrive à maturité en 2026, mais il ne converge pas vers un gagnant universel. Les modèles se spécialisent, et les critères de conformité et de traçabilité prennent désormais autant de poids que la qualité brute.