J’ai testé GPT Image 2 sur un cas concret et exigeant. Ce que j’ai découvert m’a obligé à revoir ma façon d’aborder les premières phases d’un projet.
Un test grandeur nature : un brand kit Red Bull from scratch
Pour mesurer ce que le modèle avait vraiment dans le ventre, je lui ai soumis un brief direct : “Create a polished multi-page brand kit for Red Bull”.
Le résultat affiché n’était pas une simple image générée. C’était un document structuré, avec une cohérence graphique entre chaque page, des couleurs maîtrisées et une hiérarchie de l’information lisible au premier coup d’œil. Le genre de livrable qu’on présente en réunion de concept sans rougir.
Ce qui m’a frappé, c’est que le modèle ne s’est pas contenté de “faire joli”. Il a saisi la logique d’un système visuel : logo, typographie, palette, mise en page. Tout tenait ensemble.
Ce que GPT Image 2 sait faire que les autres ne faisaient pas
Les versions précédentes généraient des visuels isolés, souvent bluffants, rarement exploitables tels quels. GPT Image 2 change l’échelle du possible.
Branding & Design systems
On peut générer des brand books sur plusieurs pages avec une cohérence réelle entre les éléments. Ce n’est plus un point de départ à tout refaire, c’est une base de travail sérieuse.
Maquettes UI & web
Interfaces complexes, tableaux de bord, structures d’applications : le modèle respecte les codes de l’ergonomie sans qu’on ait besoin de le guider pas à pas.
Campagnes et packagings
Visualiser un packaging en 3D ou composer un visuel de campagne avec une mise en page déjà pensée pour l’impact — c’est désormais faisable en quelques prompts.
La fin du texte fantôme
L’un des points de friction historiques de la génération d’images, c’était le texte. On obtenait des caractères approximatifs, un semblant de mot, une typographie qui “faisait illusion” de loin mais ne tenait pas à l’examen.
GPT Image 2 règle ce problème. Le texte généré est lisible, typographiquement cohérent et hiérarchisé. On peut enfin juger une mise en page pour ce qu’elle est, sans faire l’effort mental de “traduire” ce qu’on voit.
“The role of the designer will shift from maker to curator.” — John Maeda, Design Partner chez Publicis Sapient
Cette citation prend un sens très concret avec ce modèle.
Ce que ça change pour nous, designers
Ce n’est pas un outil qui remplace le designer. C’est un outil qui déplace notre énergie vers ce qui compte vraiment.
- Explorer sans friction
Tester dix directions artistiques en une matinée n’est plus une question de budget ou de temps. L’exploration devient une habitude de travail, pas un luxe.
- Passer du faire au diriger
La valeur ajoutée du designer se déplace de l’exécution technique vers le jugement créatif : choisir, affiner, orienter, challenger le résultat. Un rôle de directeur artistique à part entière, dès la phase d’idéation.
- Ne plus jamais partir d’une page blanche
La base de départ est tellement aboutie qu’elle oblige à viser haut dès les premières minutes. C’est inconfortable — et stimulant.
Pour aller plus loin sur la façon dont l’IA transforme nos métiers, cet article sur les outils IA pour designers donne un éclairage complémentaire utile.
Pour conclure
GPT Image 2 réduit concrètement la distance entre une idée et sa matérialisation visuelle. Pour les designers qui s’en emparent, c’est une façon de travailler plus vite, plus librement, et avec un niveau d’exigence plus élevé dès le départ.
La question n’est plus “est-ce que cet outil est assez bon ?”. Elle est : comment je l’intègre dans mon process dès maintenant ?
Vous l’avez déjà testé ? Sur quel type de projet comptez-vous l’utiliser en premier ? Partagez vos retours en commentaire — et si le sujet de l’IA dans le design vous intéresse, cet article sur Google I/O 2025 et l’UX complète bien le tableau.
Philippe Elovenko, Product designer chez UX-Republic
