Génération de texte et typographie par IA : comparatif des modèles leaders

Dans ce module approfondi, nous explorons les capacités des modèles d’intelligence artificielle à retranscrire un texte, des éléments typographiques et graphiques dans des images. Initialement, l’exercice consiste à générer une image depuis une page blanche via un prompt. Désormais, il s’agit d’intégrer texte et mise en page sur une base d’image existante : titres, accroches, signatures ou mentions, dans la logique d’un projet professionnel.

ChatGPT est testé pour sa capacité à placer précisément différents blocs typographiques (ex : titre en capitale, accroche, code-barres, mentions légales…) sur un mock-up de magazine sous blister. Ses fonctions de retouche permettent d’affiner rapidement les éléments textuels générés, même après coup, en modifiant par exemple la police ou la disposition, tout en conservant l’intégrité de la mise en page.

D’autres IA comme Nano Banana sont ensuite évaluées pour leur aptitude à écrire du texte naviguant dans la scène (par exemple, un mot dessiné par les traces d’un skieur sur la neige), mais les résultats montrent que chacune a ses spécificités, et que ChatGPT reste supérieur en harmonisation texte/image.

Parmi les alternatives, Seedream 5 Pro démontre une bonne gestion du texte intégré visuellement, devançant Nano Banana sur certains prompts, bien que la performance dépende de la complexité du visuel. Enfin, Ideogram et ReCraft sont présentés comme des solutions performantes, particulièrement pour la création typographique graphique ou le photoréalisme. Le choix du workflow optimal dépendra des besoins du projet, ChatGPT se distinguant par sa polyvalence et sa précision dans les tâches complexes mêlant graphisme, texte et logique de mise en page.