Le modèle d’image Nano Banana Pro AI amélioré de Google salué comme « absolument dingue » pour les entreprises et les utilisateurs

Infographies rendues sans une seule faute d’orthographe. Diagrammes complexes uniques à partir d’invites de paragraphe. Les logos sont récupérés à partir de fragments. Et les résultats visuels sont si nets avec tant de densité et de précision du texte qu’un développeur l’a qualifié de “absolument dingue”.

Google DeepMind Le nouveau Nano Banana Pro—officiellement l’image de Gemini 3 Pro—a généré le buzz de la part de la communauté des développeurs et des ingénieurs en IA d’entreprise.

Mais derrière cette acclamation virale se cache quelque chose de plus transformateur : un modèle conçu non seulement pour impressionner, mais pour s’intégrer profondément dans la pile d’IA de Google – de l’API Gemini et Vertex AI aux applications Workspace, aux publicités et à Google AI Studio.

Contrairement aux modèles d’image précédents, qui ciblaient les utilisateurs occasionnels ou les cas d’utilisation artistique, Gemini 3 Pro Image introduit la génération d’images multimodales pour des flux de travail structurés de qualité studio, avec une haute résolution, une précision multilingue, une compatibilité de format et une base de connaissances en temps réel. Il est conçu non seulement pour l’exploration créative, mais aussi pour les acheteurs techniques, les équipes d’orchestration et l’automatisation à l’échelle de l’entreprise.

Les benchmarks surpassent déjà le modèle en termes de qualité visuelle globale, de génération d’infographies et de précision du rendu du texte. Et avec les utilisateurs du monde réel qui le poussent à ses limites (de l’imagerie médicale aux mèmes d’IA), le modèle se révèle comme un nouvel outil créatif et un système de raisonnement visuel pour la pile d’entreprise.

Conçu pour le raisonnement multimodal structuré

Gemini 3 Pro Image ne se contente pas de peindre de jolies images : il exploite la couche de raisonnement de Gemini 3 Pro pour créer des visuels qui communiquent la structure, l’intention et les fondements du monde réel.

Le modèle est capable de générer des flux UX, des images pédagogiques, des storyboards et des maquettes à partir d’invites linguistiques, et peut incorporer jusqu’à 14 images sources avec une identité cohérente et une fidélité de mise en page sur tous les sujets.

Google décrit le modèle comme « un modèle haute fidélité construit sur Gemini 3 Pro permettant aux développeurs d’accéder à la génération d’images de qualité studio » et a confirmé qu’il est désormais disponible pour l’accès des entreprises via l’API Gemini, Google AI Studio et Vertex AI.

Chez AntiGravity, la nouvelle plate-forme de codage AI Vibe de Google construite par d’anciens cofondateurs de Windsurf embauchés plus tôt cette année, Gemini 3 Pro Image est déjà utilisé pour créer des prototypes d’interface utilisateur dynamiques avec des ressources d’image rendues avant l’écriture du code. Les mêmes fonctionnalités sont déployées dans les produits Google destinés aux entreprises, tels que Workspace Vids, Slides et Google Ads, offrant aux équipes un contrôle précis sur la disposition des ressources, l’éclairage, la typographie et la composition des images.

Sortie haute résolution, localisation et mise à la terre en temps réel

Le modèle prend en charge des résolutions de sortie jusqu’à 2K et 4K et inclut un contrôle au niveau du studio sur l’angle de la caméra, l’étalonnage des couleurs, la mise au point et l’éclairage. Il gère les invites multilingues, la localisation sémantique et la traduction de texte dans l’image, permettant des flux de travail tels que :

• Traduire un packaging ou une signalétique en préservant le format

• Mise à jour des maquettes UX pour les marchés régionaux

• Création de variantes d’annonces cohérentes avec le nom du produit et les modifications de prix par région

L’un des cas d’utilisation les plus clairs est celui de l’infographie, à la fois technique et commerciale.

L’immunologiste Dr Deria Unutmaz, qui a dressé un tableau médical complet décrivant les étapes de la thérapie cellulaire CAR-T, du laboratoire au patient, a salué le résultat comme étant « parfait ». L’éducateur en IA Dan Mack a créé un guide visuel expliquant le modèle Transformer “pour une personne non technique” et a qualifié le résultat d'”incroyable”.

Même les visuels structurés complexes comme des menus de restaurant entiers, des visuels de cours au tableau ou des bandes dessinées à plusieurs personnages sont partagés en ligne, créés dans une seule invite, avec une typographie, une mise en page et une continuité de sujet cohérentes.

Les références signalent une avance dans la génération d’images compositionnelles

Les résultats indépendants du banc GenAI montrent l’image du Gemini 3 Pro en tant qu’interprète de pointe dans les catégories clés :

• Il se classe au premier rang Préférence globale de l’utilisateurSuggère une forte coordination visuelle et un alignement rapide.

• ça grandit valeur visuelleEn avance sur des concurrents comme GPT-Image 1 et Seedream v4.

• Il domine notamment Génération d’infographieMême le modèle précédent de Google, le Gemini 2.5, dépasse Flash.

Des tests de référence supplémentaires publiés par Google montrent des images Gemini 3 Pro avec de faibles taux d’erreur de texte dans plusieurs langues, ainsi que de solides performances en matière de fidélité d’édition d’images.

La différence devient particulièrement apparente dans les tâches de raisonnement structuré. Là où les modèles précédents pouvaient combler des lacunes dans le style ou le format approximatif, Gemini 3 Pro affiche une cohérence entre les panneaux d’images, des relations spatiales précises et une préservation des détails contextuelle, ce qui est important pour les systèmes qui produisent des images, de la documentation ou des visuels de formation à grande échelle.

Le prix est compétitif pour la qualité

Pour que les développeurs et les équipes d’entreprise puissent accéder aux images Gemini 3 Pro via l’API Gemini ou Google AI Studio, les prix sont échelonnés en fonction de la résolution.

Les jetons d’entrée pour les images coûtent 0,0011 $ par image (équivalent à 560 jetons ou 0,067 $ par image), tandis que le prix de sortie dépend de la résolution : les images standard 1K et 2K coûtent environ 0,134 $ chacune (1 120 jetons), les jetons haute résolution 20 $ et les jetons haute résolution 20 $.

Les prix de saisie et de sortie de texte sont conformes à ceux de Gemini 3 Pro : 2,00 $ par million de jetons d’entrée et 12,00 $ par million de jetons de sortie lors de l’utilisation des capacités logiques du modèle.

Le niveau gratuit n’inclut actuellement pas l’accès à Nano Banana Pro et contrairement aux modèles gratuits, les générations payantes ne sont pas utilisées pour former les systèmes de Google.

Voici un tableau comparatif des principales API de génération d’images pour les développeurs/entreprises, suivi d’une discussion sur la façon dont elles se comparent (avec une tarification échelonnée pour Gemini 3 Pro Image / “Nano Banana Pro”).

Image Google Gemini 3 Pro / Nano Banane Pro Les prix se situent dans la partie supérieure : ~ 0,134 $ pour 1K/2K, ~ 0,24 $ pour 4K, ce qui est nettement supérieur à la référence de ~ 0,04 $ par image pour de nombreuses images standard OpenAI/DALL-E 3.

Mais le coût plus élevé peut être justifié si : vous avez besoin d’une résolution 4K ; Vous avez besoin d’une gouvernance de niveau entreprise (par exemple, Google insiste sur le fait que les images payantes Non utilisé pour former leurs systèmes); Vous avez besoin d’un système de tarification basé sur des jetons qui se connecte à d’autres utilisations LLM ; Et vous travaillez déjà au sein de la pile cloud/IA de Google (par exemple, en utilisant Vertex AI).

D’un autre côté, si vous produisez des images à grande échelle (des milliers à des milliers) et pouvez accepter une faible résolution (1K/2K) ou une qualité légèrement inférieure, les options peu coûteuses (OpenAI, petits modèles) offrent des économies significatives – par exemple, produire des images de 10 000 ~ 0 à 4 $. À ~ 0,134 $ chacun, cela fait ~ 1 340 $. Au fil du temps, ce delta s’additionne.

SynthID et le besoin croissant de provenance d’entreprise

Chaque image générée par Gemini 3 Pro Image inclut SynthID, le système de filigrane numérique invisible de Google. Alors que de nombreuses plates-formes commencent tout juste à explorer l’origine de l’IA, Google positionne SynthID comme un élément central de sa pile de conformité d’entreprise.

Dans l’application Gemini mise à jour, les utilisateurs peuvent désormais télécharger une photo et demander si elle a été générée par l’IA par Google, une fonctionnalité conçue pour répondre aux exigences croissantes en matière de réglementation et de gouvernance interne.

Un article du blog de Google souligne que l’innovation n’est plus une « fonctionnalité » mais une nécessité opérationnelle, en particulier dans des domaines à enjeux élevés comme la santé, l’éducation et les médias. SynthID permet aux équipes construites sur Google Cloud de faire la distinction entre le contenu généré par l’IA et les médias tiers sur l’ensemble des actifs, à l’aide de journaux et de pistes d’audit.

Les premières réactions des développeurs allaient de la surprise aux tests de cas extrêmes

Malgré le cadre d’entreprise, les premières réponses des développeurs ont transformé les médias sociaux en un terrain d’essai en temps réel.

le concepteur Travis Davids Un menu de restaurant unique avec une mise en page et une typographie impeccables crie : “Le long texte généré est officiellement résolu.”

Immunologue Dr Deria Unutmaz a posté son schéma CAR-T avec la légende : “Qu’as-tu fait, Google ?!” quand Nikunj Kothari a transformé un essai entier en un discours stylisé au tableau noir d’un seul coup, qualifiant le résultat de « tout simplement sans voix ».

l’ingénieur Devi Das La marque a salué ses performances en matière de travail d’édition et de restauration : “Une édition de type Photoshop… elle cloue tout… le meilleur modèle d’image que j’ai jamais vu.”

promoteur Parker Ortolani Pour le résumer plus simplement : « Le nano-art est absolument instable. »

Même les créateurs de mèmes sont impliqués. @cto_junior Génère un mème « LLM Discourse Desk » entièrement stylisé (logo, graphique, moniteur et tout) dans une seule invite, doublant l’image Gemini 3 Pro « Votre nouveau moteur de mèmes ».

Mais il y a eu un examen minutieux. Chercheur en IA La sorcellerie orale a testé le modèle sur un problème de Sudoku à forte logique, hallucinant à la fois un puzzle invalide et une solution absurde, notant que le modèle n’est “malheureusement pas AGI”.

Le message rappelle que le raisonnement visuel a des limites, en particulier dans les systèmes régis par des règles où le raisonnement halluciné est un mode d’échec constant.

Une nouvelle plateforme est primitive, pas seulement un modèle

Les images Gemini 3 Pro couvrent désormais l’ensemble de la pile d’entreprise et de développement de Google : Google Ads, Workspace (Slides, Vids), Vertex AI, Gemini API et Google AI Studio. Il est également déployé dans des outils internes comme AntiGravity, où Design Agent rend les brouillons de mise en page avant de coder les éléments de l’interface.

Cela en fait une primitive multimodale de premier ordre au sein de l’écosystème d’IA de Google, tout comme la complétion de texte ou la reconnaissance vocale.

Dans les applications d’entreprise, les visuels ne sont pas une décoration : ce sont des données, de la documentation, de la conception et de la communication. Qu’il s’agisse de créer des explicatifs intégrés, des prototypes visuels ou des parallèles localisés, des modèles comme Gemini 3 Pro Image permettent aux systèmes de créer par programmation des actifs avec contrôle, échelle et cohérence.

À une époque où la course entre OpenAI, Google et xAI passe des benchmarks aux plates-formes, le Nano Banana Pro est la déclaration discrète de Google : l’avenir de l’IA générative ne sera pas seulement raconté ou écrit, il sera vu.