En 1877, Émile Reynaud fait breveter le praxinoscope : dans un tambour, une bande de douze dessins se reflète dans une cage de miroirs, et les figures répètent sans fin le même geste. Il faudra le Théâtre optique de Reynaud, au musée Grévin à partir de 1892, puis le cinématographe des frères Lumière, fin 1895, pour que l’image animée raconte des histoires et devienne une industrie.
La boucle a précédé le film, et la frontière n’a guère bougé : quelques images répétées campent une attitude, pas un récit ni un son. La génération d’images d’OpenAI s’installe sur ce palier. Devenue un service de masse en images fixes, et après la fermeture de Sora, son offre vidéo, elle aborde le mouvement par le plus modeste des formats, et le dessin vectoriel par une traduction.
Le mercredi 4 novembre, OpenAI a lancé ChatGPT Images 2.6, moins de deux mois après la précédente version : GIF animés, export en SVG, génération annoncée plus rapide, retouche plus fidèle et, pour les développeurs, un modèle rapide et un modèle soigné. Restent à examiner l’échelle revendiquée et la cadence des versions, les deux modèles, la boucle et le vecteur, puis la concurrence et ce que la provenance laisse en suspens.
Un demi-milliard d’images par jour, selon OpenAI
OpenAI a présenté la nouvelle version le 4 novembre en fin de journée, heure de Paris, le jour où le journal de son API enregistre gpt-image-2.6 Flare et Sunburst. Le produit, ChatGPT Images 2.6, s’ouvre partout dans le monde à l’ensemble des utilisateurs de ChatGPT, offre gratuite incluse, et gagne Codex, l’agent de programmation de l’entreprise ; Flare et Sunburst sont les modèles que les développeurs appellent par l’API.
OpenAI chiffre à 4 milliards par semaine, soit plus d’un demi-milliard par jour, les images produites dans ChatGPT, Codex et l’API, contre plus de 3 milliards en septembre et plus de 700 millions lors de la première semaine de GPT Image, au printemps 2025. Aucun tiers ne recoupe ces volumes, devenus un actif commercial : OpenAI a annoncé le 5 octobre tester aux États-Unis, dans le courant du mois, des publicités visuelles affichées près des images générées.
De DALL-E à la version 2.6, une cadence resserrée
Société d’intérêt public américaine installée à San Francisco, en Californie, OpenAI conçoit des modèles génératifs qu’elle dit de pointe, dont les grands modèles de langage GPT, pour generative pre-trained transformer. L’arrivée de ChatGPT, en novembre 2022, a banalisé l’IA générative, et le service était en septembre 2026 le cinquième site le plus fréquenté au monde. Héritier de DALL-E, GPT Image, déclinaison texte-image de GPT, crée ou transforme des images par apprentissage profond à partir d’un texte ou d’une image ; il s’appelle ChatGPT Images dans ChatGPT et équipe Microsoft Copilot et Apple Intelligence.
Le succès est venu dès mars 2025, quand les images à la manière du studio Ghibli ont envahi les réseaux sociaux. Ont suivi gpt-image-1 dans l’API le 23 avril 2025, une version mini le 6 octobre, GPT Image 1.5 le 16 décembre, puis ChatGPT Images 2.0, présenté le 21 avril 2026. Images 2.5, le 8 septembre, a apporté la retouche par commentaire limitée à la zone visée, l’outil de dessin Sketch, des gabarits d’affiches et, dans l’API, le duo Flare et Sunburst, avec les qualités xhigh et max. Cinquante-sept jours séparent la 2.5 de la 2.6.
Flare pour aller vite, Sunburst pour durer
En qualité faible, Flare peut rendre une image en six secondes, et il soigne mieux la composition des affiches, des clichés de produits et des visuels d’entreprise. Sunburst, en qualité moyenne ou élevée, vise le rendu le plus fin et la constance d’une retouche à l’autre, au prix de temps de génération plus longs. La retouche respecte aussi mieux personnages, produits et identité visuelle au fil des versions.
Un gain de 50 % sans protocole
OpenAI annonce une génération 50 % plus rapide qu’auparavant, sans base de comparaison ni protocole, et ses six secondes pour Flare décrivent un meilleur cas. En septembre, elle disait la latence réduite « jusqu’à 50 % » face à la 2.0 ; or « 50 % plus vite » peut désigner une attente divisée par deux ou une cadence accrue de moitié, soit un tiers de temps en moins. Des essais publiés le 5 novembre par une passerelle d’API, à un tirage par réglage, donnent 16 secondes pour une affiche en 1K avec Flare, 28 avec Sunburst et 35 pour une retouche annotée.
La même grille, sans le demi-tarif
Les deux modèles reprennent les prix de gpt-image-2 et des modèles 2.5 : 8 dollars le million de jetons d’image en entrée, 2 en cache, 30 en sortie, 5 dollars le million de jetons de texte en entrée, 1,25 en cache. Seul manque le traitement Batch à moitié prix, qui ramène la sortie à 15 dollars pour les générations précédentes. OpenAI estime une image gpt-image-2 en 1 024 × 1 024 à 0,006 dollar en qualité faible, 0,053 en moyenne et 0,211 en haute ; aucun tarif propre au GIF n’est publié.
Le GIF, du mouvement sans film
Des boucles pensées pour les campagnes
Dans ChatGPT, une boucle animée naît désormais en une étape d’un texte ou d’une photo ; l’utilisateur règle la vitesse, corrige chaque trame, puis partage le résultat. OpenAI vise marketeurs et créateurs : faire vivre une mascotte le temps d’une campagne, fabriquer mèmes et réactions, animer un visuel de produit, essayer les gestes d’un personnage sur un storyboard avant la vidéo, ou tirer d’un simple croquis un personnage expressif pour un jeu ou une vidéo.
« Les GIF sont la langue maternelle des réseaux sociaux », fait valoir Coco Mao, PDG et cofondatrice d’OpenArt, pour qui gpt-image-2.6 permet à chaque créateur de la plateforme de la parler couramment d’une seule instruction. La jeune pousse Town, qui conçoit un assistant professionnel d’IA, a testé dans l’API si des personnages animés donneraient plus de caractère aux interactions ordinaires du travail.
Seize trames et 256 couleurs
Au format gif, l’API accepte de 2 à 16 trames, 9 par défaut, de 20 à 2 000 millisecondes chacune, arrondies à la dizaine, 200 par défaut : la boucle standard dure 1,8 seconde. La taille vaut par trame, en multiples de 16 pixels, dans le budget de pixels du modèle. D’après les essais du 5 novembre, les trames tiennent sur une planche plafonnée à 3 840 pixels de côté et 8 294 400 au total, la surface d’une image 4K : six trames de 1 024 × 1 024 ont été refusées, six en 832 × 832 obtenues en 25 secondes pour 0,03 dollar environ.
Publiée en 1990, la spécification GIF89a ajoute ses limites : 256 couleurs au plus par table, des délais en centièmes de seconde, le pas même de l’arrondi de l’API, aucune piste sonore, et l’aveu que le format n’a pas été conçu pour l’animation. En face, Google a rendu accessible à tous, le 5 novembre, Gemini Omni 1.2 Flash, qui porte ses vidéos sonores à 15 secondes et en baisse le prix de 30 %. OpenAI, qui a fixé en mars la fin de Sora, application en avril et API en septembre, propose un mouvement bref et muet, taillé pour un fil social ou une fiche produit.
Le vecteur et les réglages de l’API
Le SVG promet des graphismes qui changent d’échelle sans perte, sur le web, dans une application ou sur papier. Ce n’est ni un dessin vectoriel natif ni une vectorisation classique : l’API génère d’abord une image de référence, dont la qualité règle la finesse, puis un modèle d’écriture en tire le code, et la facture compte l’image et les jetons du rédacteur. Une image par requête, en génération seulement, la retouche ne produisant ni n’acceptant de SVG ; le fichier, statique, sans script, ressource externe ni image intégrée, est une transcription, pas le tracé d’un graphiste.
L’annotation passe dans l’API
Réservée jusqu’ici à ChatGPT, l’annotation, qui désigne précisément la zone à modifier, gagne l’API. Un objet markup envoyé à /v1/images/edits porte un calque PNG aux pixels transparents, limité à 16 777 216 pixels et 50 Mo, incompatible avec un masque comme avec la réécriture du prompt. L’outil sert aussi les modèles 2.5 et coûte le prix d’une retouche ordinaire.
La scène et le rendu, deux réglages distincts
Nouveau, le paramètre de complexité dose la planification que le modèle s’accorde avant de dessiner ou de retoucher : low, medium ou high, ce dernier par défaut sur les modèles 2.6, sans surcoût. La qualité, en cinq niveaux de low à max, règle la finesse du rendu, la complexité la densité de la scène. OpenAI conseille pourtant le niveau bas pour l’essentiel des retouches, avec la qualité voulue, et les niveaux supérieurs pour les compositions foisonnantes ou très contraintes : un réglage élevé allonge la latence et peut glisser des changements non voulus.
Microsoft au coude-à-coude dans le classement
Présenté par Microsoft le 27 octobre, MAI-Image-2.7 Preview a dépassé GPT Image 2.5 Flare, mais pas Sunburst 2.5, au classement d’Artificial Analysis pour la retouche d’images. Au 28 octobre, l’indice AA-Image-Editing v2.1 donnait 1 199 points Elo à GPT Image 2.5 Sunburst et 1 182 à GPT Image 2.5 Flare, en qualité max, contre 1 193 à MAI-Image-2.7 Preview et 1 151 à MAI-Image-2.6 ; les intervalles de confiance des trois premiers se recouvrent.
Le modèle de Microsoft ne fait encore que retoucher, sans API ni prix, et prolonge MAI-Image-2.5, doté de la retouche en juin, et MAI-Image-2.6, qui accepte plusieurs images de référence. Le 6 novembre, le classement n’intégrait toujours pas les modèles 2.6 d’OpenAI, et MAI-Image-2.7 Preview y était remonté à 1 195 points, à quatre de Sunburst 2.5.
Provenance et ressemblance, les questions ouvertes
Une provenance muette sur les nouveaux formats
La fiche système du 4 novembre réaffirme les métadonnées C2PA et le filigrane invisible SynthID, de Google DeepMind, sans dire s’ils couvrent les GIF et les SVG. Le vérificateur public d’OpenAI, annoncé en mai, accepte les GIF comme les PNG, JPG et WEBP, mais pas les SVG, et un résultat négatif n’y prouve rien : des métadonnées retirées ou un filigrane dégradé suffisent à effacer la trace.
Rien n’empêche pourtant de marquer ces formats : la norme C2PA intègre le GIF depuis avril 2023 et compte le SVG parmi ceux qui peuvent porter un manifeste. L’article 50 du règlement européen sur l’IA impose depuis le 2 août un marquage lisible par machine, et Anthropic a soumis en août les contenus produits par Claude au filigranage et aux métadonnées C2PA.
Le mouvement, angle mort des filtres
Selon la même fiche, le GIF crée des risques que l’image fixe ne montre pas, comme un mouvement sexualisé ou un sens nuisible qui ne se révèle qu’au fil des trames ; des règles propres au format bloquent donc plus largement certaines catégories. Sur un jeu ciblé de GIF adverses jugés contraires aux règles, la modération n’en repère que 77,7 %, 77,8 % pour les contenus sexuels et 77,5 % pour l’automutilation, contre 96,6 % pour les activités violentes, et OpenAI admet que des infractions liées au mouvement lui échappent.
Sur 3 077 requêtes adverses, qui ne reflètent pas le trafic réel, OpenAI juge la série 2.6 au niveau de la 2.5. Avant modération, les sorties sûres de Flare reculent pourtant de 78,36 % à 75,04 %, baisse significative, et de 82,34 % à 76,49 % dans la catégorie « autres », qui couvre les représentations fabriquées ou compromettantes de personnes réelles. Après modération, 2,14 % de sorties dangereuses passent contre 1,49 %, hausse non significative due pour 14 cas sur 20 à cette catégorie ; Sunburst 2.6 en laisse passer 1,72 %, contre 1,92 % pour Sunburst 2.5.
La fiche ne dit rien du consentement des personnes représentées ni du style des artistes. En mars 2025, OpenAI avait cessé de bloquer les personnalités publiques adultes, libres de demander leur exclusion, et disait refuser le style d’un artiste vivant mais admettre celui d’un studio ; rien n’indique comment ces règles valent pour une figure qui bouge.
La version 2.6 change moins la nature de la génération d’images que son produit fini. À un demi-milliard d’images par jour, selon OpenAI, l’outil livre des fichiers prêts à l’emploi, une boucle pour un fil social, un vecteur pour une page ou un imprimé. Chacun a ses bornes, seize trames muettes d’un côté, la transcription d’une image de l’autre, mais l’ébauche cède la place au format final.
Le partage entre un modèle rapide et un modèle soigné, au même prix et sans demi-tarif, renouvelle la gamme en moins de deux mois, pendant que Microsoft enchaîne les MAI-Image et que Google pousse la vidéo sonore. L’entrée des modèles 2.6 au classement d’Artificial Analysis dira si l’avance de Sunburst résiste, et des mesures répétées si les 50 % tiennent hors du meilleur cas.
Le reste tient à la confiance. Le vérificateur d’OpenAI lit les GIF mais pas les SVG, et la fiche système ne dit pas si l’un ou l’autre sort marqué, quand le droit européen exige un marquage lisible par machine. À ce volume, animer visages et styles oblige à étendre au mouvement la preuve d’origine, l’accord de ceux dont on anime les traits et la place des artistes imités, question ouverte depuis la vague Ghibli.
Aller plus loin
La chronologie officielle se reconstitue grâce au journal des modifications de l’API d’OpenAI, dont l’entrée du 4 novembre recense la sortie de Flare et de Sunburst en version 2.6, la complexité réglable, la génération de SVG et de GIF et l’extension de l’annotation aux modèles 2.5 : la liste sèche des nouveautés, sans le vocabulaire du lancement.
Les règles du jeu figurent dans le guide de génération d’images de l’API OpenAI, qui borne les GIF de 2 à 16 trames et de 20 à 2 000 millisecondes par trame, décrit l’export SVG rédigé à partir d’une image de référence et précise que l’annotation ne se combine ni avec un masque ni avec la réécriture du prompt.
Le versant grand public se lit dans ChatGPT can now make animated GIFs with OpenAI’s Images 2.6, article de The Next Web du 4 novembre qui décrit la boucle créée en une étape depuis un texte ou une photo, la vitesse réglable et la retouche trame par trame : de quoi distinguer le produit, ChatGPT Images 2.6, des modèles vendus aux développeurs.
La comparaison ligne à ligne s’établit sur la page des tarifs de l’API OpenAI, où gpt-image-2, les modèles 2.5 et les modèles 2.6 partagent les mêmes prix au million de jetons, à une exception près, le traitement Batch à moitié prix, dont la dernière génération reste privée à ce jour.
Les angles morts sont assumés dans la fiche système ChatGPT Images 2.6 System Card, qui décrit les risques propres au mouvement, chiffre par catégorie la détection des GIF litigieux, compare les sorties sûres à celles de la 2.5 sur 3 077 prompts adverses et réaffirme les engagements C2PA et SynthID sans les étendre explicitement aux nouveaux formats.
La généalogie du duo apparaît dans Introducing ChatGPT Images 2.5, annonce du 8 septembre qui présentait Flare et Sunburst, l’outil Sketch et les gabarits, revendiquait plus de 3 milliards d’images par semaine et chiffrait la latence gagnée sur la 2.0 : la base de comparaison que la version 2.6 ne donne plus.
Le duel avec Microsoft est détaillé dans Microsoft’s New MAI-Image-2.7 AI Model Improves Image Editing Capabilities, article de WinBuzzer du 28 octobre qui livre les scores Elo et les intervalles de confiance du classement d’Artificial Analysis et rappelle que le modèle ne fait encore que retoucher, sans API ni prix.
Les limites de la boucle remontent au texte de la spécification Graphics Interchange Format, version 89a, publiée en 1990, où se lisent la limite de 256 couleurs par table, les délais comptés en centièmes de seconde, l’absence de toute piste audio et l’avertissement de ses auteurs, qui ne destinaient pas le format à l’animation.
Ce que la provenance pourrait couvrir se vérifie dans la spécification technique C2PA 2.2, dont la liste des formats capables d’accueillir un manifeste inclut le GIF et le SVG : l’obstacle au marquage des boucles et des vecteurs n’est donc pas d’ordre technique.
Le cadre européen tient dans l’article 50 du règlement européen sur l’IA, qui oblige depuis le 2 août les fournisseurs de systèmes générant images, sons, vidéos ou textes à marquer leurs sorties de façon lisible par machine, et les utilisateurs professionnels à signaler les hypertrucages, sauf mention allégée pour les œuvres artistiques ou satiriques.
Mis bout à bout, ces textes révèlent un même décalage. La documentation d’OpenAI décrit au pixel près des formats nouveaux, quand ses engagements de provenance restent muets sur les boucles et les vecteurs ; une norme de 1990 borne encore ce que la boucle peut montrer, une norme de 2025 sait déjà la signer. Entre la vitesse annoncée et la vitesse mesurée, entre deux classements, la génération d’images se juge désormais version après version.