J’ai gribouillé un croquis raté sur un coin de feuille juste pour piéger la nouvelle fonction de ChatGPT : au premier rendu, il était trop tard

Un triangle bancal, deux traits pour des jambes, un cercle qui devait être une tête mais ressemble à une patate écrasée. Voilà le niveau de mon croquis test pour la nouvelle fonction Sketch de ChatGPT. Objectif : voir si l’IA calait devant un gribouillage volontairement raté. Réponse en quelques secondes seulement : elle a compris, elle a même sublimé le trait le plus foireux du dessin. Trop tard pour la piéger, le rendu était déjà là.

Cette fonction fait partie de ChatGPT Images 2.5, lancé le 8 septembre 2026 et présenté par OpenAI comme son nouveau modèle de génération d’images de pointe. Le principe est limpide : la fonctionnalité Sketch permet de dessiner un croquis directement dans ChatGPT et de s’en servir comme référence visuelle, l’utilisateur esquisse une idée, l’accompagne d’une description du style et des détails à intégrer, puis ChatGPT génère une image à partir de ce dessin. Pour l’activer, rien de sorcier : il suffit de saisir « @Sketch » dans la barre de saisie.

Mon gribouillage n’a fait illusion que trois secondes

J’avais volontairement soigné le ratage : proportions absurdes, ligne d’horizon qui part en vrille, un objet qui ressemble davantage à une amibe qu’à autre chose. L’idée était de vérifier si l’outil demandait des clarifications, hésitait, ou renvoyait une erreur. Rien de tout ça. OpenAI présente d’ailleurs la fonction en insistant sur cette tolérance à l’à-peu-près : vous pouvez quickly sketch the layout of a room, the contour of an outfit you’re concepting, or just a funny doodle, and ChatGPT will turn your rough art into a complete image, avec une description du style et des détails pour affiner le rendu final. le brouillon compte moins que l’intention qu’on lui associe en légende.

Ce qui frappe, c’est la vitesse. OpenAI a coupé la latence de génération d’images jusqu’à 50 % par rapport à Images 2.0, un gain qui se sent concrètement à l’usage : le temps de taper une phrase de contexte, le rendu est déjà affiché. Un média américain a testé le procédé de façon comparable à la mienne, avec un gribouillis de chat dessiné à la souris d’ordinateur, transformé en photo réaliste, puis un commentaire inline utilisé pour changer la couleur des yeux du chat. Même logique que mon triangle raté : peu importe la maladresse du trait initial, le moteur cherche l’intention plutôt que la précision graphique.

Comment fonctionne réellement le moteur derrière le trait

Techniquement, l’outil ne se contente pas de redessiner par-dessus le gribouillis. Sketch repose sur un modèle d’apprentissage profond capable de comprendre les contours simples et de les extrapoler en images détaillées. Dans les faits, cela veut dire que le système identifie des formes basiques (un cercle, une ligne, un angle) et les interprète comme des indices de composition plutôt que comme des contraintes rigides à respecter au pixel près.

Ce n’est pas pour autant une baguette magique. Sketch a ses limites : les dessins très complexes peuvent entraîner des interprétations erronées, il est donc conseillé de garder les croquis simples et clairs. Dans mon cas, la simplicité extrême du dessin (presque une caricature d’échec) a probablement joué en ma faveur : moins il y a d’éléments à mal interpréter, plus l’IA a de marge pour broder intelligemment autour. Un test mené par la rédaction d’Axios sur un logo va dans le même sens : le premier rendu était un peu décevant, mais après avoir suggéré un soleil derrière une silhouette urbaine, le résultat est devenu bien plus convaincant. le premier jet n’est jamais définitif, on itère par petites touches jusqu’à obtenir le bon compromis.

La fonction s’accompagne d’un second outil complémentaire : une option permettant d’annoter une zone précise d’une image pour cibler la modification à apporter. Concrètement, plutôt que de tout redessiner si un détail ne convient pas (une couleur, un objet mal placé), on clique dessus et on précise l’ajustement en quelques mots. Fini les allers-retours interminables pour corriger un simple détail sur une image par ailleurs réussie.

Une tendance qui dépasse largement ChatGPT

OpenAI n’est pas seul sur ce créneau du croquis transformé en image. Samsung propose depuis plusieurs mois une fonction comparable sur ses smartphones Galaxy, où l’assistant au dessin permet de transformer une esquisse en image grâce à l’option De l’esquisse à l’image, accessible dans le panneau latéral. La différence tient surtout à l’écosystème : chez ChatGPT, le croquis s’intègre directement dans une conversation, avec la possibilité d’affiner par le texte au fil des échanges, alors que la version Samsung reste plus cantonnée à un outil ponctuel du téléphone.

Cette bataille du croquis intelligent s’inscrit dans une compétition plus large. L’annonce s’inscrit dans la compétition intense que se livrent OpenAI, Google avec ses modèles Imagen et Gemini, ainsi que Midjourney, pour proposer des interfaces de génération d’images toujours plus naturelles et contrôlables. Le nombre d’images produites chaque semaine donne une idée de l’échelle du phénomène : plus de 3 milliards d’images sont créées chaque semaine à travers ChatGPT Images et les modèles GPT-Image de l’API, soit à peu près une image pour deux êtres humains sur Terre, généré en l’espace de sept jours.

Reste une question pratique que peu d’articles abordent : que devient le croquis une fois le rendu final généré ? Contrairement à certains outils concurrents, aucune mention n’a été faite d’une conservation du dessin original par OpenAI au-delà de la session de conversation, à la différence de ce que précise par exemple Samsung pour son assistant de dessin, qui garantit explicitement que les données transmises ne sont pas conservées par la marque. Un point de vigilance à garder en tête avant de gribouiller, même maladroitement, un projet un peu personnel.

Sources : blogdumoderateur.com | ushl.samsung.com