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Lancé le 26 février dernier, le modèle Nano Banana 2 de Google n'a pas encore réussi à surpasser son prédécesseur emblématique. Bien qu'il ait fait une entrée remarquée, il se positionne actuellement à la deuxième place du classement Text-to-Image Arena, orchestré par Artificial Analysis. Ce classement, qui évalue les performances des modèles en temps réel grâce aux votes des utilisateurs, place également Nano Banana Pro sur le podium.
Les leaders du classement en mars 2026
Nano Banana Pro 2, reconnu pour ses capacités de raisonnement ajustables et sa production de visuels réalistes, est le seul modèle récent à s'immiscer dans un classement dominé par cinq acteurs majeurs. OpenAI, malgré une concurrence accrue, maintient sa position de leader avec GPT Image 1.5, déployé en décembre, qui continue de se démarquer dans la génération d'images.
Google, rival principal d'OpenAI dans ce domaine, réussit à placer trois de ses modèles dans la première moitié du classement. Black Forest Labs suit de près avec ses différentes versions de FLUX.2 occupant les quatrième, sixième et septième places. ByteDance, avec Seedream 4.0 et 4.5, et xAI avec Grok Imagine, complètent le top 10. Midjourney, quant à lui, n'a pas réussi à faire entrer sa version alpha v8 dans le classement, tandis que sa v7 reste à une modeste 54e place.
Voici les 10 modèles de génération d’images les plus performants en mars 2026 :
- GPT Image 1.5 high (OpenAI) : 1 265 (score Elo)
- Nano Banana 2 (Google) : 1 258
- Nano Banana Pro (Google) : 1 214
- FLUX.2 [max] (Black Forest Labs) : 1 200
- Seedream 4.0 (ByteDance) : 1 185
- FLUX.2 [pro] (Black Forest Labs) : 1 181
- FLUX.2 [flex] (Black Forest Labs) : 1 180
- Seedream 4.5 (ByteDance) : 1 171
- grok-imagine-image (xAI) : 1 171
- Imagen 4 Ultra (Google) : 1 169
Le processus de classement par Artificial Analysis
Pour garantir une évaluation impartiale des technologies de génération d'images, Artificial Analysis s'appuie sur la participation de ses utilisateurs. Sur sa plateforme, les utilisateurs comparent les résultats de deux modèles anonymisés soumis au même prompt. Les résultats de ces confrontations permettent d'attribuer un score Elo à chaque modèle, qui évolue continuellement. Un modèle moins bien classé qui bat un adversaire mieux positionné gagne des points, tandis qu'il en perd s'il est battu par un modèle supposément moins performant.