La fuite de Nano Banana 2 révèle la prochaine avancée majeure de Google dans la génération d’images. Cette nouvelle version, qui succède à un premier modèle viral en 2024, promet une expérience visuelle d’un réalisme inédit. Connue aussi sous le nom de GEMPIX 2, cette technologie repose sur Gemini 3 Pro Image, le modèle visuel le plus précis jamais développé par Google.
Selon les premières informations issues de tests internes, Nano Banana 2 sera intégré directement à l’application Gemini sur mobile et desktop, sans téléchargement supplémentaire. L’accès se fera via l’onglet “Images” du chatbot Gemini, actuellement en phase de bêta privée aux États-Unis et au Canada. Google prévoit une ouverture mondiale progressive dès janvier 2026, incluant l’Europe et la France dans la seconde vague de déploiement.
L’outil devrait être gratuitement accessible dans sa version de base (génération d’images standard) et inclus dans l’abonnement Gemini Advanced (19,99 $/mois) pour les rendus 4K et les fonctions vidéo 4K expérimentales. Une interface web dédiée, nanobanana2, devrait être mise en ligne à la sortie officielle, selon les documents techniques consultés.
L’ambition de Google est claire : rendre la création d’images et de vidéos 4K accessible à tous, directement depuis un smartphone, et rapprocher l’intelligence artificielle du rendu photographique professionnel. Selon une étude de Statista (2025), le marché mondial de la génération d’images par IA devrait atteindre 7,9 milliards de dollars d’ici 2027, porté par la demande croissante des créateurs numériques et du secteur publicitaire1.
Une précision d’image qui franchit un cap
Le premier Nano Banana avait marqué les esprits en générant des portraits 3D partagés par millions sur les réseaux sociaux. Avec plus de 10 millions d’utilisateurs en trois semaines, le succès avait été salué jusque par Jensen Huang, PDG de Nvidia, qui y voyait une “folie créative” exemplaire2. La deuxième génération va plus loin : les images peuvent désormais être produites en 2K et mises à l’échelle en 4K, avec un texte intégré parfaitement lisible. Ce progrès, longtemps attendu, ouvre la voie à la création de maquettes publicitaires, de visuels marketing ou d’illustrations de presse directement depuis une application mobile, sans dégradation typographique ni flou d’arrière-plan. D’après Benchmark AI Labs (2025), la précision du texte intégré dans les images générées atteint désormais 97 %, contre 68 % l’année précédente, un record pour un modèle ouvert au grand public3.
Un modèle contextuel et cohérent
L’une des innovations majeures de Nano Banana 2 réside dans sa compréhension du contexte. Grâce aux capacités multimodales de Gemini 3 Pro Image, le modèle intègre les dimensions culturelles et géographiques des requêtes. Demander un “coucher de soleil sur une plage à Bali” ne se traduira plus par une image générique, mais par des décors, tenues et lumières fidèles à la réalité locale. Cette compréhension du contexte s’accompagne d’une amélioration de la cohérence visuelle : les visages, vêtements et objets conservent désormais leur forme et leur style d’une image à l’autre. Ce niveau de stabilité, encore rare dans la génération d’images IA, constitue un pas décisif vers la fiabilité esthétique et narrative. Une étude d’Adobe Research (2025) estime que 84 % des utilisateurs de générateurs visuels considèrent la cohérence des éléments comme le premier critère de confiance envers un modèle4.
Une vitesse d’exécution inédite
Le gain de performance est également impressionnant. Là où le premier modèle nécessitait jusqu’à trente secondes pour produire un rendu, Nano Banana 2 génère une image en moins de dix secondes, soit une amélioration de 67 % en vitesse moyenne de calcul. Ce bond technologique place Google au niveau des acteurs les plus performants du moment, tels que Midjourney, Firefly ou Runway. Cette réactivité rend enfin envisageable une utilisation en temps réel pour des applications mobiles, des interfaces créatives collaboratives ou des environnements immersifs intégrant des éléments visuels dynamiques. D’après AI Image Report 2025, près de 42 % des utilisateurs de modèles visuels déclarent que la rapidité d’exécution est désormais aussi importante que la qualité du rendu final5.
De l’image à la vidéo : vers un studio de production IA
Au-delà des images fixes, Google ambitionne de transformer Nano Banana 2 en véritable studio de création multimodale. Le modèle serait capable de générer des séquences vidéo 4K à partir d’une simple commande textuelle, ouvrant la voie à la production automatisée de clips publicitaires, d’intros YouTube ou de contenus artistiques sans recourir à des logiciels professionnels. Cette prouesse repose sur une architecture “image-image” capable de fusionner plusieurs visuels pour en créer de nouveaux. Les transitions deviennent fluides, les cadrages crédibles, et les mouvements semblent capturés par une caméra réelle. Une intégration dans Google Photos ou Workspace est déjà envisagée, faisant de l’écosystème Gemini une plateforme de création complète. Selon le rapport AI Video Market Outlook 2025, la production de vidéos générées par IA a connu une croissance annuelle de 128 % depuis 2023, et pourrait représenter un marché de 12,4 milliards de dollars en 20286.
Une approche éthique et responsable du réalisme
Cette course au réalisme visuel soulève néanmoins des enjeux éthiques cruciaux. La capacité d’une IA à produire des images ou des vidéos indistinguables du réel pose la question de la traçabilité et de la confiance numérique. Google affirme travailler sur des systèmes de marquage invisible et de métadonnées standardisées afin de garantir l’authenticité des contenus générés. Ces dispositifs s’inscrivent dans les travaux plus larges sur la responsible AI et la lutte contre les contenus trompeurs, notamment dans les contextes médiatiques et politiques7. D’après une étude du Center for Humane Technology (2025), 68 % des utilisateurs européens se disent préoccupés par la difficulté à distinguer une image réelle d’une image générée par IA, un chiffre en hausse de 14 points par rapport à 20238. Une gouvernance rigoureuse de ces technologies semble donc indispensable pour éviter leur détournement à des fins de désinformation ou de manipulation.
Vers une redéfinition du langage visuel
Avec Nano Banana 2, Google franchit un seuil symbolique : celui où la création visuelle devient un dialogue direct entre l’imaginaire humain et la machine. Les images générées ne sont plus des approximations mais des représentations crédibles, capables d’émouvoir et de convaincre. Cette évolution interroge notre rapport à la vérité visuelle et appelle à de nouvelles compétences critiques dans l’éducation, la communication et la recherche en IA. Selon le Global Creative AI Index (2025), 71 % des professionnels de la création estiment déjà que la maîtrise des outils génératifs deviendra une compétence indispensable d’ici 20269. Plus qu’un outil, cette génération marque l’avènement d’un langage universel partagé entre humains et algorithmes.
Pour aller plus loin
Dans la continuité de cette réflexion sur l’hyperréalisme et la créativité assistée par l’IA, retrouvez notre article :Meta x Midjourney : une alliance stratégique pour révolutionner l’image et la vidéo IA
Références
1. Statista. (2025). AI Image Generation Market Forecast 2025–2027.
https://www.statista.com/outlook/tmo/artificial-intelligence/artificial-intelligence-image-generation/worldwide
2. Nvidia. (2024). AI Creativity and Visual Generation Trends. Nvidia Official Blog.
https://blogs.nvidia.com/blog/ai-creativity-visual-generation-trends
3. Benchmark AI Labs. (2025). Evaluation of Text Rendering Accuracy in Generative Models.
https://benchmarkailabs.org/reports/text-rendering-accuracy-2025
4. Adobe Research. (2025). AI Trust and Visual Consistency Study.
https://research.adobe.com/publication/ai-trust-visual-consistency-2025
5.AI Image Report. (2025). Performance Benchmarks of Generative Models.
https://aiimagereport.com/performance-benchmarks-2025
6. AI Video Market Outlook. (2025). Trends and Projections in Generative Video Technologies.
https://www.marketsandmarkets.com/Market-Reports/ai-video-market-outlook-2025.html
7. Google AI Ethics Board. (2025). Responsible Image Generation and Deepfake Detection Framework. Google Research.
https://ai.google/responsibility/
8. Center for Humane Technology. (2025). European Perception Survey on Synthetic Media.
https://www.humanetech.com/resources/synthetic-media-survey-2025
9. Global Creative AI Index. (2025). Creative Skills Evolution and AI Integration.
https://www.creativeaiindex.com/reports/2025-skill-evolution
