ChatGPT Images 2.5 est disponible : Sketch, retouches ciblées et deux nouveaux modèles API

Le 8 septembre 2026, OpenAI a mis à jour le système de génération d’images intégré à ChatGPT avec ChatGPT Images 2.5. La nouvelle version est accessible sur ordinateur, mobile et web aux utilisateurs de ChatGPT, ChatGPT Work et Codex, quel que soit leur niveau d’abonnement. Côté développeurs, le modèle arrive dans l’API en deux variantes : gpt-image-2.5-flare, axé sur la vitesse, et gpt-image-2.5-sunburst, axé sur le niveau de détail. OpenAI met en avant des détails plus nets, une lumière plus naturelle, des résultats plus fiables lors des retouches en plusieurs étapes et une réduction du temps de génération pouvant atteindre 50 % par rapport à la version précédente.

Qu’apporte ChatGPT Images 2.5 ?

Selon l’analyse de la version publiée par DataCamp, le principal progrès concerne davantage la retouche que la génération d’images à partir de zéro. Lors de modifications successives d’une image, le modèle préserve le sujet et la scène de manière plus cohérente que la version précédente. Voici les nouveaux outils intégrés à l’interface de ChatGPT :

• Sketch : un espace de dessin accessible en saisissant @Sketch dans la conversation. L’utilisateur peut indiquer la composition, la position des objets et leurs proportions à l’aide d’un croquis sommaire ; le modèle transforme ces indications spatiales en image.

• Retouche ciblée : il est possible de commenter directement une zone précise de l’image pour demander la modification de cette seule partie, tout en essayant de préserver le contenu environnant.

• Modèles : des mises en page prêtes à l’emploi, pour des affiches ou des visuels de produits par exemple, réduisent le besoin de rédiger de longs prompts.

• Prompts partageables : un prompt de génération peut être associé à une image partagée afin que les collègues puissent en créer des variantes.

Quelle différence entre Flare et Sunburst ?

Les deux modèles de l’API appliquent le même tarif, mais répondent à des besoins différents. Flare privilégie la vitesse et le volume : il convient aux tâches qui nécessitent de nombreux essais, comme la création de contenus pour les réseaux sociaux ou le prototypage rapide. Sunburst, lui, offre davantage de détails et de précision au prix d’un temps de génération plus long ; il est destiné aux images finales de qualité présentation.

Selon la documentation développeur d’OpenAI, l’instantané par défaut de Flare est gpt-image-2.5-flare-2026-09-08. Le modèle fonctionne uniquement avec les points de terminaison de génération d’images (v1/images/generations) et de retouche d’images (v1/images/edits). Le niveau de qualité peut être réglé de low à max, et la retouche avec masque (inpainting) est prise en charge.

DataCamp précise que ces tarifs sont identiques à ceux de GPT Image 2. L’amélioration de la qualité et de la vitesse n’entraîne donc pas de coût supplémentaire ; le niveau de qualité choisi et la résolution restent les facteurs qui déterminent le prix.

À quoi peut-il servir en visualisation architecturale ?

Dans les agences d’architecture et d’architecture d’intérieur, les modèles génératifs sont principalement utilisés à trois étapes : pour tester rapidement des ambiances au stade du concept, décliner les matériaux ou le mobilier d’un rendu existant et retoucher les images avant une présentation client. Deux des nouveautés d’Images 2.5 concernent directement ces usages.

La première est Sketch. Pour les concepteurs qui pensent en dessinant, indiquer par quelques traits l’emplacement d’une fenêtre dans une pièce, celui d’un îlot de cuisine ou un décroché dans le volume d’une façade permet d’obtenir une image de façon plus contrôlée qu’avec une longue description textuelle. Cette méthode ne remplace toujours pas un modèle à l’échelle ni des données BIM ; elle facilite toutefois les réponses rapides à la question « quelque chose comme ça ? » lors des premières réunions de conception.

La deuxième concerne la cohérence des retouches en plusieurs étapes. En archviz, un problème fréquent est que le modèle modifie la couleur des murs, la direction de la lumière ou la perspective lorsqu’on lui demande de changer le tissu d’un fauteuil. Le fait qu’OpenAI se concentre sur la fiabilité des retouches et la préservation du sujet constitue une amélioration potentiellement concrète pour les équipes qui effectuent des corrections localisées sur un rendu. La prise en charge de la retouche avec masque dans l’API est également importante pour les studios qui souhaitent automatiser ce travail.

Quelles limites subsistent ?

Selon les analyses, les textes denses et la typographie restent des points faibles. Les informations écrites des planches architecturales, comme les niveaux, les dimensions et les légendes, ne devraient pas être confiées au modèle ; elles doivent être ajoutées ensuite dans un logiciel graphique. Des déformations peuvent également apparaître en dehors de la zone retouchée lors de modifications complexes de la mise en page. Il est donc nécessaire de vérifier l’image après chaque étape et de conserver l’original.

Le modèle est aussi accessible avec l’offre gratuite de ChatGPT, mais OpenAI n’a pas indiqué les limites d’utilisation. Pour les équipes qui prévoient une utilisation intensive, l’API offre une solution plus prévisible, dont les coûts peuvent être calculés à l’avance.

Comment les agences devraient-elles organiser leur flux de travail ?

En pratique, une organisation en deux étapes semble pertinente. Pour les concepts et les variantes, les outils Sketch et de retouche ciblée de l’interface ChatGPT peuvent servir aux essais rapides. Une fois la direction choisie, l’image principale devrait être produite dans le moteur de rendu, avec les bonnes dimensions et les matériaux adéquats ; le modèle d’IA n’intervient alors que pour les retouches, l’ambiance ou la modification de l’arrière-plan.

Pour les studios qui utilisent l’API, la limite d’images par minute de Flare et son niveau de qualité bas permettent de réduire le coût de la génération de variantes en série. Réserver Sunburst aux seules images finales destinées aux clients constitue un choix équilibré en matière de temps et de coût.