IA : les 10 générateurs d’images les plus performants en février 2026

La génération d’images reste l’affaire de trois ou quatre acteurs, à en croire la version actualisée de la Text-to-Image Arena, un classement établi par Artificial Analysis. GPT Image 1.5, Nano Banana Pro et FLUX.2 [max], développés respectivement par OpenAI, Google et Black Forest Labs, s’accrochent au podium pour le troisième mois consécutif.

Les 10 générateurs d’images les plus performants en février 2026

Faute de nouveaux modèles ou de mises à jour majeures chez la plupart des grands acteurs du secteur, la hiérarchie paraît pour l’heure figée. OpenAI conserve assez nettement la tête avec GPT Image 1.5, réputé pour ses capacités en retouche et son suivi d’instructions. Ses principaux poursuivants ont, quant à eux, la particularité de placer plusieurs modèles dans le top 10.

Moins connu et exposé médiatiquement que ses rivaux, Black Forest Labs, qui a noué un partenariat avec Meta, place les différentes itérations de FLUX.2, son modèle le plus avancé, aux 3e, 4e et 6e positions. Trois modèles développés par Google restent aussi dans la première partie de tableau. Une performance d’autant plus remarquable que la firme y maintient des références sorties il y a déjà plusieurs mois, à l’image d’Image 4 Ultra, datant de juin dernier, et de la première version de Nano Banana, déployée en août. ByteDance s’impose enfin comme quatrième force du secteur avec Seedream, dont les version 4.0 et 4.5 trustent respectivement les 5e et 9e positions.

Voici les dix modèles de génération d’images les plus performants en février 2026 :

1. GPT Image 1.5 high (OpenAI) : 1 265 (score Elo)
2. Nano Banana Pro (Google) : 1 222
3. FLUX.2 [max] (Black Forest Labs) : 1 210
4. FLUX.2 [pro] (Black Forest Labs) : 1 201
5. Seedream 4.0 (ByteDance) : 1 189
6. FLUX.2 [flex] (Black Forest Labs) : 1 184
7. grok-imagine-image (xAI) : 1 182
8. Imagen 4 Ultra (Google) : 1 177
9. Seedream 4.5 (ByteDance) : 1 167
10. Nano Banana (Google) : 1 166

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Les critères de classement de la Text-to-Image Arena

Lancée il y a plusieurs mois par l’organisme indépendant Artificial Analysis, la Text-to-Image Arena mesure les performances des modèles de génération d’images en s’appuyant sur les votes d’utilisateurs. Le principe est le suivant : à partir d’un même prompt, les utilisateurs de la plateforme sont invités à désigner le meilleur résultat entre deux modèles, dont l’identité leur est cachée.

Chaque modèle se voit attribuer un score Elo, une cote qui évolue au fil des confrontations. Un modèle moins bien classé qui s’impose face à un adversaire mieux positionné engrange des points. À l’inverse, il en perd s’il s’incline contre un modèle réputé moins performant.