Quel modèle d’IA génère le mieux du texte dans les images ? (Test 2026)

Les modèles d’image IA promettent tous désormais de générer du texte lisible. Dans les faits, cette promesse est souvent très optimiste. J’ai soumis le même prompt de packaging à quatre zones de texte et une maquette d’interface mobile à six libellés à GPT Image 2, Nano Banana 2, Nano Banana Pro et Seedream 5 Pro. Objectif : déterminer lesquels produisent vraiment du texte lisible et sans fautes. Verdict rapide : seul GPT Image 2 a conservé impeccablement les quatre blocs de texte dès la première image, mais ce n’est pas forcément le meilleur choix dans tous les cas.

Un test conçu pour révéler les limites du rendu de texte

Tester le rendu de texte avec un simple mot ne sert pas à grand-chose. Un modèle capable d’écrire « HELLO » sur une affiche peut échouer dès qu’il faut gérer quatre zones distinctes sur une étiquette produit. J’ai donc créé deux prompts qui reproduisent le problème le plus courant en production : plusieurs blocs de texte, de tailles différentes, dans une même image.

Test 1 — Sachet de café : « PREMIUM ROAST » (titre principal), « Single Origin Colombia » (sous-titre), « 340g / 12 oz » (petit texte) et « Ethically Sourced Since 2019 » (accroche). Soit quatre zones de texte distinctes sur un même produit.

Test 2 — Interface mobile de connexion : « Welcome Back » (en-tête), « Sign in to your account » (texte secondaire), « Email Address » et « Password » (libellés des champs), « Sign In » (bouton), « Forgot your password? » et « Don't have an account? Sign Up » (texte de bas de page). Au total, six éléments textuels séparés.

Chaque prompt a été généré une seule fois par modèle en 1024×1024, ou à une définition équivalente, sans sélection des meilleurs résultats. Les images ci-dessous sont donc les premières générations, pas les meilleures sur cinq essais.

Modèles testés :

J’ai également vérifié Ideogram V3 et FLUX.2 avec ces mêmes prompts via leurs API respectives. Leurs résultats sont pris en compte dans la partie consacrée au choix du modèle, mais ils n’ont pas droit à des visuels de test complets ici, car ils ne sont pas disponibles sur la plateforme AIReiter.

Packaging : l’épreuve des quatre zones de texte

Le prompt du sachet de café demande quatre blocs de texte de tailles différentes. C’est précisément ce type de situation qui distingue les modèles réellement capables de reproduire du texte de ceux qui réussissent seulement un mot isolé par chance.

GPT Image 2 a correctement reproduit les quatre blocs. « PREMIUM ROAST » est bien centré et en gras, le sous-titre « Single Origin Colombia » ne contient aucune erreur, « 340g / 12 oz » reste lisible malgré sa petite taille et l’accroche est correctement orthographiée. Aucun caractère inventé, aucune zone manquante.

Nano Banana 2 réussit le titre et le sous-titre, mais perd en précision sur les plus petits textes. « 340g » est correct, tandis que « 12 oz » se mélange aux éléments graphiques environnants. L’espacement des lettres de l’accroche manque aussi de régularité. En revanche, la scène est la plus convaincante des quatre : la surface de la table et l’éclairage évoquent davantage une photo produit qu’un rendu généré.

Nano Banana Pro livre le design le plus spectaculaire visuellement, avec une typographie plus travaillée et un rendu éditorial. Le titre est propre, mais le sous-titre contient un caractère erroné et le petit texte est en partie inventé. Nano Banana Pro traite davantage le texte comme un élément graphique que comme une information à reproduire avec précision.

Seedream 5 Pro restitue fidèlement le titre et le sous-titre, le texte du poids est presque entièrement correct et l’accroche comporte une faute d’orthographe. Le modèle de ByteDance est particulièrement solide sur le texte chinois, ce que j’ai vérifié avec un prompt séparé pour une étiquette en chinois, mais il reste un cran derrière GPT Image 2 pour l’anglais réparti sur plusieurs zones.

Maquette d’interface : six libellés dans une seule image

Le prompt de l’écran de connexion est plus exigeant que celui du packaging : il faut générer six éléments textuels de tailles variées tout en respectant la structure d’une interface, avec boutons et champs de saisie. Il évalue donc autant la fidélité du texte que la rigueur de la mise en page.

GPT Image 2 a généré un écran de connexion identifiable, avec les six éléments de texte présents et correctement orthographiés. Le texte du bouton est centré, les libellés apparaissent au-dessus des zones de saisie et le texte de bas de page est lisible. La mise en page n’est pas parfaite au pixel près — aucune interface générée par IA ne l’est — mais tous les textes sont lisibles et placés au bon endroit.

Nano Banana 2 produit une interface visuellement propre, avec un en-tête et un texte de bouton corrects. Les libellés des champs sont présents, mais « Password » comporte une légère anomalie de caractère visible à l’examen. « Forgot your password? » reste lisible, tandis que la ligne « Don't have an account? Sign Up » est partiellement tronquée. Le design paraît plus moderne que celui de GPT Image 2, mais le texte est moins complet.

Seedream 5 Pro génère un écran qui semble fonctionnel et dont la structure est bien organisée. L’en-tête est correct, mais les libellés de champ et le texte de bas de page dérivent davantage. Le texte du bouton est net. Au total, 4 des 6 éléments textuels sont entièrement exacts.

« Les modèles d’image IA ne savent toujours pas générer du texte de façon fiable... il vous faudra Photoshop » — un utilisateur de r/StableDiffusion, à propos des modèles locaux ; l’écart entre ces derniers et les modèles accessibles par API s’est toutefois nettement creusé en 2026

Le coût réel des images IA contenant beaucoup de texte

Les images très textuelles cachent un multiplicateur de coût : si la première génération contient une faute, il faut relancer. Les tarifs ci-dessous correspondent au coût officiel par image via API, mais le coût pratique d’un visuel où le texte est critique dépend du nombre de générations nécessaires pour obtenir un résultat propre.

Lorsque la précision du texte compte, le coût réel d’un modèle inclut les relances. Une image à $0.020 qui exige trois régénérations pour obtenir un texte sans erreur revient à $0.060.

Sources : tarification de l’API OpenAI (vérifiée en août 2026), tarification de l’API Google Gemini (vérifiée en août 2026), page des tarifs AIReiter.

L’avantage de GPT Image 2 en coût pour les travaux textuels vient des générations économisées. Sur nos deux prompts de test, le modèle a produit un texte propre dès la première image, sans relance. Les autres modèles ont demandé au moins une nouvelle tentative pour corriger l’ensemble des zones de texte.

Et Imagen 4 ? Google va fermer les endpoints API d’Imagen 4 le 17 août 2026 et oriente les développeurs vers les modèles Nano Banana. Si votre flux de travail repose encore sur Imagen 4 pour le texte, préparez dès maintenant votre migration.

Quel modèle choisir selon votre usage ?

Textes denses répartis en plusieurs blocs : GPT Image 2

Infographies, emballages avec listes d’ingrédients, écrans d’interface, schémas annotés, signalétique multilingue : GPT Image 2 est le seul modèle testé à avoir maintenu quatre zones de texte ou plus sans erreur en une seule génération. Il prend aussi en charge l’édition par masque, ce qui permet de corriger une étiquette mal orthographiée sans régénérer toute l’image. La documentation d’OpenAI confirme la prise en charge de tailles de sortie flexibles jusqu’à 3840 px sur le bord le plus long.

Essayez GPT Image 2 avec votre propre prompt riche en texte.

Titre court dans une scène photoréaliste : Nano Banana 2

Une enseigne dans une photo de rue, un nom de marque sur une bouteille dans une scène lifestyle : Nano Banana 2 produit les scènes les plus photoréalistes parmi les modèles testés et restitue proprement un ou deux courts éléments de texte. Les difficultés commencent à partir de trois zones distinctes ou davantage.

Nano Banana 2 et Nano Banana Pro sont tous deux disponibles via API.

Typographie au service du design : Ideogram V3

Pour les affiches, les logos avec texte et les pochettes d’album, Ideogram V3 traite le texte comme un élément de création à part entière : approche, contrôle du style de police et extension de prompt sensible à la mise en page. Plusieurs comparatifs indépendants le placent en tête pour la typographie à titre unique. Il n’est pas disponible sur AIReiter, ce qui explique son absence du test complet.

Texte CJK ou multilingue : GPT Image 2 en priorité

D’après les tests de la concurrence et la documentation de Google, GPT Image 2 est le modèle le plus fiable pour les écritures non latines. Seedream 5 Pro, développé par ByteDance, constitue une bonne solution de secours pour les caractères chinois en particulier. Quel que soit le modèle, faites relire toute sortie non latine par un locuteur natif.

Production en volume à petit budget avec peu de texte : Nano Banana 2 Lite ou Seedream 5 Lite

Si le texte est secondaire — un petit filigrane ou un seul mot — et que vous devez produire de gros volumes à faible coût, Nano Banana 2 Lite (gemini-3.1-flash-lite-image) et Seedream 5 Lite sont les options API les moins chères. Je ne les ai pas soumis à un test intensif sur du texte dense ; considérez donc leurs capacités textuelles comme inférieures à celles de leurs versions complètes.

Questions fréquentes

Quel modèle d’image IA restitue le texte avec le plus de précision en 2026 ?

GPT Image 2, avec une avance nette sur les compositions à plusieurs blocs de texte. Lors de notre test de packaging, il a reproduit correctement quatre zones de texte distinctes dès la première génération, alors que Nano Banana 2 et Seedream 5 Pro ont chacun produit au moins un élément déformé. Pour un seul titre court, Nano Banana 2 et Ideogram V3 sont aussi de très bonnes options.

L’IA peut-elle générer des logos avec un texte lisible ?

Oui. Ideogram V3 est le plus performant pour les logos associant symbole et texte : il gère l’approche, l’alignement et le style typographique à un niveau que les modèles généralistes n’atteignent pas. GPT Image 2 est une solide seconde option et reproduit mieux les textes plus longs dans les logos. Vérifiez néanmoins chaque caractère à zoom maximal avant toute utilisation en production.

Pourquoi l’IA fait-elle des fautes dans le texte des images ?

Trois facteurs se cumulent. D’abord, les lettres ne tolèrent pratiquement aucune erreur : modifiez un seul trait d’un « B » et vous obtenez un « R » ou un caractère incohérent, alors qu’un visage peut s’écarter de quelques pourcents tout en restant reconnaissable. Ensuite, les erreurs se multiplient avec le nombre d’éléments : chaque zone de texte impose une contrainte de précision indépendante ; un prompt avec cinq libellés offre donc cinq occasions d’échouer. Enfin, les écritures non latines comportent des jeux de glyphes bien plus vastes et des données d’entraînement moins homogènes, ce qui rend la reproduction exacte des caractères nettement plus difficile.

Imagen 4 reste-t-il une option pour générer du texte ?

Non, pas pour les nouveaux projets. Google va retirer l’API Imagen 4 le 17 août 2026 et recommande de passer aux modèles Nano Banana. Si vous utilisez déjà Imagen 4, commencez votre migration dès maintenant.

Quelle est la solution la moins chère pour obtenir du texte précis dans des images IA ?

GPT Image 2 en qualité medium (~$0.020/image) présente le meilleur rapport coût-précision, car il nécessite moins de relances. Nano Banana 2 affiche un prix par image comparable, mais demande généralement davantage de générations pour obtenir un texte propre sur plusieurs blocs, ce qui augmente son coût réel lorsque le texte est critique.

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