GPT-Image 2 : de l’image au sens
Il n’est plus sage comme une image. Il commence à traduire des intentions.
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Petit test GPT-Image-2 en passant : j’ai demandé à ChatGPT de me créer un triptyque d’infographies à partir de ce qu’il savait déjà de mon univers : ATAWAK, les Tawakis et le Codex.
Il s’est chauffé.
Résultat : trois images cohérentes entre elles, avec la même charte, les mêmes codes graphiques, des logos stables, une hiérarchie lisible et une vraie continuité d’ensemble.
Mais le plus intéressant n’est peut-être pas là.
Je ne lui ai pas décrit une image. Je lui ai donné une intention. Un univers. Des concepts. Une logique. Une structure.
Et il a produit des images capables de rendre tout ça visible.C’est ça, le basculement.
On ne demande plus seulement à une IA d’exécuter un prompt visuel.On commence à lui demander de traduire du sens en langage graphique.
Pour une marque, un studio, une équipe learning ou un créateur de contenus, ça ouvre un autre terrain de jeu.
On gagne en vitesse de prototypage, en capacité d’exploration, mais aussi en capacité à tester plus vite la mise en forme d’un imaginaire, d’un positionnement ou d’un système.
Bref : on s’éloigne doucement de la simple génération d’images.On se rapproche d’une mise en image d’intentions.
PS : à noter qu'il est déjà disponible dans Freepik et Higgsfield.
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Je conçois des écosystèmes apprenants pour les équipes L&D et les organismes de formation. Fondateur d’ATAWAK et auteur de « aiaiaiaiai ! – Apprendre et partager le savoir dans un monde liquide ». Maître de conférences associé à l’Université Sorbonne Nouvelle – UFR Sciences de l’information et de la communication.2617-0098-01
