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Vous générez une image.
Le résultat vous plaît, mais vous voulez modifier un petit détail.
Vous demandez une retouche… et plusieurs éléments changent au passage.
C’est précisément le problème que ChatGPT Images 2.5 cherche à réduire.
« Au cours de conversations ChatGPT prolongées, Images 2.5 suit plus fidèlement les instructions précises au fil de plusieurs retouches. Les modifications antérieures restent plus facilement cohérentes, et chaque nouvelle retouche s’appuie sur le travail déjà réalisé sans dégrader progressivement la qualité de l’image », indique OpenAI.
OpenAI faisait déjà cette promesse en décembre 2025. Cette fois, un classement indépendant place ChatGPT Images 2.5 en tête pour la retouche d’image. Les premiers tests montrent aussi une limite : le modèle régénère toute l’image à chaque demande. Cet article rassemble les mesures publiées et les règles pour vous en servir sans abîmer vos visuels.
En bref
- Disponible depuis le 8 septembre 2026 dans toutes les offres ChatGPT, gratuite comprise, et dans l’API en deux versions : Flare, le choix par défaut, et Sunburst, plus précise mais plus lente.
- La promesse n’est pas neuve. En décembre 2025, OpenAI annonçait déjà des retouches qui ne modifient « que ce que vous demandez ».
- Premier du classement de retouche d’Artificial Analysis, établi par votes à l’aveugle, devant Microsoft, Meta et Google.
- L’image reste régénérée en entier. Même un masque ne sert que de guide au modèle, précise la documentation d’OpenAI.
- Du grain dans les ciels et les fonds unis, signalé sur Reddit et constaté par TechRadar.
- Dans l’API, 0,21 $ l’image carrée en qualité maximale, ce que coûtait GPT Image 2 en qualité haute.
ChatGPT Images 2.5 régénère toute l’image à chaque retouche
Une retouche ciblée change un seul élément d’une image, comme la couleur d’un vêtement ou le texte d’une affiche. Une retouche en plusieurs étapes enchaîne ces demandes dans la même conversation, chaque version servant de base à la suivante.
Le risque s’appelle la dérive, et OpenAI emploie lui-même le mot (drift) dans son guide de prompting. À chaque passage, des détails que personne n’a demandé de toucher bougent un peu : un reflet se déplace, la texture d’une étiquette change.
Cette dérive tient au fonctionnement du modèle. Un logiciel de retouche classique modifie les pixels de la zone sélectionnée et laisse le reste intact. Un modèle génératif produit une nouvelle image complète à chaque demande, en cherchant à ressembler à la précédente. La documentation développeurs d’OpenAI le dit à sa façon : quand on fournit un masque pour délimiter la zone à modifier, le modèle s’en sert comme d’un guide et peut ne pas en suivre exactement la forme.
Une retouche tient donc la route quand ce qui n’a pas été demandé reste en place d’une version à l’autre.
Pour comprendre. Retoucher dans un logiciel classique, c’est gratter une zone de la toile et la repeindre. Retoucher avec un modèle génératif, c’est demander à un copiste de refaire toute la toile en changeant un détail. Plus le copiste est bon, moins le reste bouge, mais il repeint quand même la toile entière.
De GPT Image 1.5 à Images 2.5 : la même promesse, deux versions plus tard
OpenAI a intégré la génération d’images à ChatGPT en mars 2025, avec GPT-4o. Le 16 décembre 2025, GPT Image 1.5 promettait déjà l’essentiel : des retouches « en ne modifiant que ce que vous demandez », avec une apparence des personnes cohérente « entre l’entrée, le résultat et les retouches suivantes ». Nous en avions tiré un guide pour les cartes de vœux 2026.
Le 21 avril 2026, Images 2.0 misait surtout sur le texte dense et un mode réflexion. En août, une barre d’édition est apparue dans ChatGPT sans annonce officielle, d’après TechRadar.
Le 8 septembre, Images 2.5 reprend la promesse de décembre en insistant sur les longues conversations et les retouches enchaînées. OpenAI revendique plus de 3 milliards d’images créées chaque semaine avec ses outils, et une latence réduite « jusqu’à 50 % » par rapport à Images 2.0. Nous n’avons trouvé aucune mesure indépendante de ces deux chiffres.
Entre-temps, Google a sorti Nano Banana 2 en février, Meta Muse Image en juillet et Microsoft MAI-Image-2.6 en août.
Dans ChatGPT : commentaires, Croquis et modèles
Pour retoucher, le changement le plus pratique se trouve dans le mode édition. Vous posez un commentaire directement sur la zone à modifier (« supprime ça », « passe ceci en bleu ») au lieu de tout décrire dans un message. La même barre permet d’effacer un élément au pinceau, de supprimer l’arrière-plan pour obtenir un PNG transparent et de changer le format de l’image. D’après le test de TechRadar, chaque retouche est conservée comme une version séparée, ce qui permet de revenir en arrière.
Croquis sert à montrer une idée en la dessinant. Vous tapez « @Croquis », vous esquissez la forme ou la mise en page voulue, et ChatGPT en tire une image finie.
Des modèles guident aussi les formats les plus demandés, comme l’affiche ou la photo produit, par une série de questions sur le style et le décor. Une image peut enfin être partagée avec le prompt qui l’a produite, pour que d’autres le reprennent avec leurs propres photos. OpenAI propose par exemple de découvrir « à quoi vous auriez ressemblé dans les années 80 ».
ChatGPT Images 2.5 : ce que montrent les tests indépendants
Le classement à l’aveugle
Artificial Analysis, un évaluateur indépendant, fait voter des internautes à l’aveugle. Pour chaque consigne, deux modèles retouchent la même image de référence, et le votant choisit la meilleure version sans savoir qui l’a produite. Au 15 septembre 2026, GPT Image 2.5 Sunburst mène avec 1 166 points, devant Flare (1 144), MAI-Image-2.6 de Microsoft (1 126) et GPT Image 2 (1 114). La marge d’incertitude est d’environ 10 points.
Pour comprendre. Le score Elo vient des échecs : il traduit un écart de points en probabilité de victoire. Les 52 points qui séparent Sunburst de GPT Image 2 correspondent à environ 57 duels gagnés sur 100. GPT Image 2 en remporte donc encore 43.
Arena, une autre plateforme de votes à l’aveugle, a ajouté les deux modèles à ses classements de génération et de retouche le jour du lancement, et annonce Sunburst premier. Nous n’avons trouvé nulle part la mention d’un accès anticipé accordé à ces évaluateurs.
Ce que personne n’a encore mesuré
Chaque vote porte sur une image de référence et une consigne. La méthode publiée par Artificial Analysis ne mentionne pas de retouches enchaînées, alors que c’est la promesse centrale d’Images 2.5.
Le seul test de ce type que nous ayons trouvé vient du site polonais Promptowy. Son auteur a demandé cinq retouches successives sur une scène de rue, puis six sur la photo d’une bouteille d’huile d’olive, cette fois comparées pixel par pixel. À chaque étape, des éléments non demandés ont changé : la texture de l’étiquette, les reflets du verre, le grain du bois. Il conclut qu’il ne s’agit pas d’une retouche localisée au sens où l’entend un graphiste, mais d’une régénération complète où les petits détails dérivent. Il précise toutefois ne pas pouvoir affirmer que ChatGPT utilisait déjà Images 2.5 lors de ce test, publié le jour du lancement.
Les défauts signalés
Sur Reddit, des utilisateurs se plaignent d’un bruit visible dans les images. « Il faut qu’ils se débarrassent de ces artefacts de bruit. Ça rend l’outil presque inutilisable en production », écrit l’un d’eux, cité par TechRadar. Le journaliste Eric Hal Schwartz a vérifié sur quatre images : un grain fin persiste dans les ciels, les fonds de studio et les zones peu éclairées.
OpenAI reconnaît de son côté, parmi les limites listées dans sa documentation, que le modèle peut parfois peiner à garder cohérents des personnages récurrents ou des éléments de marque d’une génération à l’autre. Son guide de prompting, rédigé pour la version précédente, conseille de répéter à chaque retouche la liste de ce qui ne doit pas bouger, pour limiter la dérive.
Le prix
Dans l’API, Flare et Sunburst ont le même tarif : 30 dollars par million de tokens d’image générés. D’après le calculateur d’OpenAI, une image carrée revient à 0,006 $ en qualité basse, 0,053 $ en qualité haute et 0,21 $ en qualité maximale, sans compter l’image d’origine envoyée en entrée. Le réglage maximal coûte donc ce que coûtait GPT Image 2 en qualité haute. Pour les variantes « max » de son classement, Artificial Analysis affiche 210,70 $ les 1 000 images, contre 38,90 $ pour MAI-Image-2.6 de Microsoft.
🧐 Concrètement, pour qui ça fait la différence
Direction marketing
Vous commandez un visuel maître à l’agence, puis douze déclinaisons par canal. Vous attendez le lot complet pour découvrir que la troisième ne tient pas.
👉 Vos équipes déclinent et arbitrent en amont, l’agence ne reçoit plus que des demandes déjà tranchées.
Retail, e-commerce, marques produit
Décliner un packshot en ambiance saisonnière, c’est un shooting ou rien.
👉 Vous partez de la photo existante et vous changez le contexte, le produit reste strictement identique d’une image à l’autre.
Communication interne et RH
Vos campagnes internes et vos kits d’onboarding ne passent jamais l’arbitrage budgétaire face à une campagne client.
👉 Ils se produisent en interne, propres, en une matinée.
COMEX et directions générales
Vos supports stratégiques attendent une ressource créative déjà saturée.
👉 Vous posez vous-même l’intention visuelle avant l’arbitrage, et le studio part d’une direction claire au lieu d’un brief flou.
⚠️ Un point à anticiper : les visuels ne vont plus sortir uniquement du service com. Les RH feront leurs affiches, les commerciaux leurs supports client. À vous de dire ce qu’ils peuvent publier seuls.
Six règles pour des retouches qui ne dérivent pas
La question de qui publie quoi se règle avant le premier visuel. Les six règles suivantes peuvent servir de base à une charte interne, et à une formation des managers.
- Gardez l’original hors de la conversation. Exportez-le en haute définition avant la première retouche : c’est votre référence, et le seul fichier qui ne dérivera pas.
- Une retouche, un élément. Posez un commentaire sur la zone à changer plutôt que d’accumuler plusieurs demandes dans un même message. Le guide d’OpenAI recommande des corrections courtes, une modification à la fois.
- Dites ce qui ne doit pas bouger, à chaque fois. Par exemple : « ne change que l’arrière-plan, garde le produit, l’étiquette et le cadrage identiques ». Répétez cette liste à chaque retouche, pas seulement à la première.
- Comparez chaque version à l’original. Regardez d’abord le texte, les logos, les visages et les fonds unis : c’est là que la dérive et le grain se voient.
- Revenez en arrière plutôt que d’empiler. Si une étape a dégradé l’image, repartez de la version précédente au lieu de corriger la correction.
- Finalisez hors de l’IA, et signalez-la. Posez le texte et le logo définitifs dans votre outil de mise en page. Si l’image montre des personnes réelles et peut passer pour authentique, l’article 50 de l’AI Act impose depuis le 2 août 2026 de le signaler. OpenAI ajoute des métadonnées C2PA et un filigrane invisible, mais ne comptez pas dessus : une étude publiée le 14 septembre n’a retrouvé la signature C2PA que dans 31 des 66 fichiers issus de Pixiv qu’elle a examinés.
À retenir
- La promesse de retouches précises date de décembre 2025. Images 2.5 la reprend, avec cette fois un classement indépendant à l’appui.
- Les votes à l’aveugle le placent en tête pour la retouche, avec environ 57 duels gagnés sur 100 face à GPT Image 2.
- Aucune mesure publique ne porte encore sur dix retouches à la suite, à notre connaissance. Testez sur vos propres visuels avant d’intégrer l’outil à un processus.
- Réservez-le aux déclinaisons et aux maquettes. Les textes, les logos et les retouches au pixel près restent dans vos outils habituels.
- Au sommet de gamme, le prix par image ne bouge pas : 0,21 $ l’image carrée dans l’API.
- Décidez qui peut publier quoi avant que les visuels ne sortent de tous les services.
Image du jour
Prompt :
Create a high-end cinematic editorial team portrait for AI Sisters, using the attached reference photos to preserve each team member’s identity, facial features, hairstyle, and overall appearance.
Art direction: a fusion of 1970s NASA Mission Control and a sophisticated Swiss high-fashion editorial campaign.
Sources
- OpenAI, Présentation de ChatGPT Images 2.5, 8 septembre 2026.
- OpenAI, Introducing ChatGPT Images 2.5, vidéo YouTube.
- OpenAI, Le nouveau ChatGPT Images est disponible, 16 décembre 2025.
- OpenAI, Introducing 4o Image Generation, 25 mars 2025.
- OpenAI, ChatGPT Images 2.0 System Card, 21 avril 2026.
- OpenAI, Image generation, documentation et calculateur de coûts, consultés le 15 septembre 2026.
- OpenAI, GPT Image Generation Models Prompting Guide.
- Artificial Analysis, Image Editing Leaderboard et méthodologie, consultés le 15 septembre 2026.
- Arena, Leaderboard Changelog, entrée du 8 septembre 2026.
- Promptowy, Edycja obrazu w ChatGPT: test jedenastu kolejnych poprawek, 8 septembre 2026.
- TechRadar, Eric Hal Schwartz, « The noise patterns are awful », 10 septembre 2026.
- TechRadar, Graham Barlow, ChatGPT Images 2.5 is out, 8 septembre 2026.
- Scam.ai, ChatGPT Images 2.5 in the Wild, arXiv, 14 septembre 2026.
- Commission européenne, Transparency obligations under Article 50 of the AI Act.
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