OpenAI lance Images 2.6 avec GIF et paramètre complexity dans l’API : « 50 % plus rapide » sans référence et six secondes au mieux en faible qualité ; dans un test hors ligne de contrôles de modération de production sélectionnés, le taux d’infraction de Flare passe de 1,49 % à 2,14 % sans différence significative
Le 4 novembre 2026, OpenAI a présenté Images 2.6 dans ChatGPT, Codex et l’API, avec génération de GIF, balisage d’image, export SVG et paramètre de complexité dans l’API. Elle annonce 50 % de vitesse en plus sans préciser la référence ; six secondes est le meilleur cas de Flare en faible qualité. Elle cite 4 milliards d’images par semaine. Dans une évaluation hors ligne de contrôles de modération de production sélectionnés sur 3 077 requêtes adverses d’images fixes, le taux d’infraction après modération de Flare passe de 1,49 % à 2,14 %, sans différence significative. Cela ne mesure ni le système complet déployé ni les résultats livrés aux utilisateurs. Séparément, le rappel est de 77,7 % sur un autre ensemble de GIF adverses déjà étiquetés comme contraires aux règles, de taille non publiée. Tous ces chiffres viennent d’OpenAI.
Le 4 novembre 2026, OpenAI a présenté Images 2.6 dans ChatGPT, Codex et l’API, avec une fiche système publiée en même temps. Cette version fait trois choses : elle accélère la génération d’images, ajoute la sortie GIF et donne aux développeurs plus de contrôle sur les tours de retouche. Dans l’API, deux modèles portent ce nom, GPT-Image-2.6 Flare et GPT-Image-2.6 Sunburst. Les chiffres de vitesse et d’usage ci-dessous viennent de l’annonce d’OpenAI, les chiffres de sécurité de sa fiche système.
Sur la vitesse, OpenAI affirme qu’Images 2.6 génère les images 50 % plus vite qu’avant. Le texte ne dit pas ce que « avant » désigne ; nous ne pouvons donc pas dire à quel ancien modèle, réglage de qualité ou ensemble de requêtes ces 50 % sont rapportés. L’affirmation la plus concrète est que Flare, avec la qualité réglée sur faible, peut générer des images en six secondes au mieux. C’est un meilleur cas à la qualité minimale, pas une durée typique. Flare est présenté comme l’option rapide, avec une meilleure mise en page pour les affiches et les visuels de produits. Sunburst convient quand il faut plus de détails et plus de cohérence d’une retouche à l’autre, avec une qualité moyenne ou élevée. OpenAI ajoute que 4 milliards d’images sont créées chaque semaine dans ChatGPT, Codex et l’API, soit plus d’un demi-milliard par jour. C’est un chiffre d’usage fourni par OpenAI.
La nouveauté est la génération de GIF. Les marketeurs et les créateurs peuvent animer une mascotte de marque, faire des boucles de réaction ou esquisser un storyboard avant la production vidéo. OpenAI montre une consigne de planche de sprites demandant six images dans une grille de trois sur deux, et dit qu’un simple croquis à la main peut devenir un personnage animé. Parmi les exemples figurent OpenArt, qui dit qu’une seule consigne suffit pour parler le langage natif des réseaux sociaux, Town, une jeune pousse qui a utilisé des personnages animés comme indicateur de saisie dans un assistant de travail, Figma Weave, Picsart et d’autres. Ce sont des déclarations de clients en accès anticipé, pas des tests indépendants.
Pour les développeurs, trois éléments arrivent dans l’API. Le balisage d’image, déjà présent dans ChatGPT, permet d’indiquer précisément où modifier. L’export SVG rend les résultats utilisables sur des sites, des applications et à l’impression. Un nouveau paramètre de complexité règle la part de planification du modèle pour une requête. OpenAI recommande une complexité faible pour la plupart des retouches, associée à la qualité d’image dont le flux de travail a besoin, et une complexité moyenne ou élevée pour les scènes comportant beaucoup d’éléments ou de contraintes. Qualité et complexité sont deux réglages distincts : la qualité fixe le détail visuel et la fidélité, la complexité guide la quantité de contenu de la scène. L’annonce renvoie à une page de tarifs sans indiquer de prix ; cet article n’en donne donc pas.
La disponibilité est claire. Images 2.6 est disponible dès aujourd’hui dans le monde entier dans ChatGPT et Codex pour tous les niveaux d’abonnement, sur ordinateur, mobile et web. Les deux modèles d’API sont disponibles. L’annonce ne mentionne pas de limites régionales pour l’API.
Les réserves figurent dans la fiche système. OpenAI a comparé chaque nouveau modèle à son équivalent GPT-Image-2.5 sur un ensemble commun de 3 077 requêtes difficiles conçues pour provoquer des images contraires à la politique. Ces résultats ne sont pas représentatifs du trafic réel. Cette évaluation hors ligne porte sur des contrôles de modération de production sélectionnés, non sur le système complet déployé ; les sorties en infraction enregistrées ne sont pas des résultats livrés aux utilisateurs. Après modération, Sunburst a produit moins d’images en infraction que sa référence. Pour Flare, le taux est passé de 1,49 % (46 requêtes) à 2,14 % (66 requêtes), soit 0,65 point de pourcentage de plus, que OpenAI juge non significatif statistiquement. Avant modération, la part des sorties de Flare jugées sans infraction a baissé de 78,36 % à 75,04 %, et OpenAI indique que cette baisse est statistiquement significative, surtout dans les catégories « autres » et sexuelle. Sur les 20 sorties dangereuses supplémentaires nettes que la modération n’a pas bloquées, 14 relevaient de la catégorie « autres ».
Les GIF ajoutent des risques que les images fixes n’ont pas, comme des mouvements sexualisés ou un sens nuisible réparti sur plusieurs images. OpenAI applique des règles propres aux GIF, qui bloquent certaines catégories plus largement que pour les images fixes. Sur un autre ensemble ciblé de GIF adverses déjà étiquetés comme contraires aux règles, dont la taille n’est pas publiée, le rappel de la modération est de 77,7 % au total, dont 77,8 % pour le contenu sexuel et 77,5 % pour l’automutilation, et plus haut pour la haine et les abus (90,9 %), la violence et le gore (89,7 %), l’extrémisme (92,9 %) et les activités violentes (96,6 %). OpenAI précise que les infractions liées au mouvement restent difficiles à détecter et que les protections peuvent ne pas tout repérer. La fiche indique aussi qu’aucun des deux modèles ne franchit les seuils High en biologie ou en cybersécurité, tout en appliquant par précaution sa politique de risque biologique plus stricte. Pour la provenance, OpenAI maintient les métadonnées C2PA et ajoute le filigrane SynthID de Google DeepMind dans ChatGPT, Codex et l’API.
Notre lecture : l’annonce est une mise à jour de produit avec de vraies capacités nouvelles, et les chiffres vérifiables sont ceux de la fiche système. Le gain de vitesse de 50 % n’a pas de référence indiquée, les six secondes sont un meilleur cas en qualité faible, et le chiffre d’usage est auto-déclaré. Les protections GIF détectent environ trois quarts des GIF adverses déjà étiquetés comme contraires aux règles dans l’ensemble de test d’OpenAI ; les équipes qui publient des GIF générés devraient donc garder leur propre étape de contrôle.
Sources
FAQ
À quoi se compare l’affirmation « Images 2.6 est 50 % plus rapide » ?
L’annonce d’OpenAI ne le dit pas. Elle donne 50 % sans nommer l’ancien modèle, le réglage de qualité ni l’ensemble de requêtes. Le seul temps concret est celui de Flare, six secondes au mieux en qualité faible, ce qui est un meilleur cas. Il faut donc traiter les 50 % comme une affirmation de fournisseur sans conditions.
La fiche système montre-t-elle que Flare est devenu moins sûr ?
Dans le test adverse hors ligne de contrôles de modération de production sélectionnés, les sorties en infraction de Flare après modération passent de 46 sur 3 077 (1,49 %) à 66 (2,14 %), différence non significative. Avant modération, la part sans infraction baisse significativement de 78,36 % à 75,04 %. Le système complet déployé et les résultats livrés aux utilisateurs ne sont pas testés ; cela ne conclut pas à la sécurité globale du produit.
La qualité d’image et le nouveau paramètre de complexité sont-ils le même réglage ?
Non. OpenAI les distingue : la qualité règle le détail visuel et la fidélité, la complexité guide la part de planification du modèle et la quantité de contenu de la scène. Elle recommande une complexité faible avec la qualité voulue pour la plupart des retouches, moyenne ou élevée pour les scènes chargées en éléments ou contraintes.