Tout savoir sur DALL-E, la puissante IA d’OpenAI

En janvier 2021, OpenAI a révélé DALL-E, son modèle d’apprentissage automatique, un outil générateur d’art IA. Avril 2022, la firme basée à San Francisco frappe fort avec la sortie de DALL-E 2.

Avec ces deux modèles de machine learning générateurs d’images, OpenAI  fait une vraie démonstration de force. Mais est-ce que l’on peut dire que DALL-E a un niveau plus élevé que ses prédécesseurs ? Si oui, à quel point est-il intelligent ? Quelles sont ses utilités ? Et quelle est la grande différence entre DALL-E et DALL-E 2 ? Tour d’horizon sur cette prouesse d’intelligence artificielle d’OpenAI.

OpenAI : l’essentiel en quelques mots sur le créateur de DALL-E

À l’origine, OpenAI s’est consacré à la création d’intelligence artificielle génératrice de texte. L’entreprise a cependant créé le modèle d’apprentissage automatique GPT-2 en 2019. À cette époque, le système a été formé à partir de plusieurs millions de pages web et a été doté de plus de 1,5 milliard de configurations. L’objectif d’OpenAI n’était autre que de pouvoir créer un ensemble de données pouvant servir à la formation de son processeur de langage appelé GPT-2. Mais aussi de permettre au système de prédire le mot suivant.

L’IA commence alors à se former sur plusieurs tâches, dont la traduction de texte, la lecture, la rédaction d’un résumé et les réponses aux questions. Sa spécificité c’est sa capacité d’apprentissage en ne se basant que sur des textes bruts. Récemment, OpenAI a lancé GPT-3, le successeur de GPT-2 et le modèle préliminaire de DALL-E.

DALL-E : une extension naturelle de GPT-3 d’OpenAI

Avant d’entrer dans les détails en ce qui concerne DALL-E, il convient de rappeler ce que c’est exactement. De quoi s’agit-il ? Comment peut-on définir cet outil créé par OpenAI il y a quelques mois ?

DALL-E est avant tout une extension naturelle de GPT-3. À titre d’information, GPT-3 ou Generative Pre-Trained Transformer 3 est un modèle d’apprentissage dans l’utilisation réside sur la génération de textes. À ce titre, l’outil est en mesure de générer des textes du type poème, code informatique et sonnets, entre autres.

En ce qui concerne DALL-E, il fonctionne semblablement à GPT-3. Sauf qu’au lieu de fournir des textes, il va générer des images à partir d’une donnée textuelle ou d’une description de langage. En terme technique, on appelle ces données les « invites ». Grâce à ces données, DALL-E peut générer des images de qualité humaine seulement à partir d’une courte description que l’utilisateur fournit. Mais comment est-ce possible ?

En réalité, le système créé par OpenAI vient se baser sur un réseau neuronal ayant la capacité de prédire les idées contenues dans les invites. Une formation est de ce fait nécessaire pour que le système puisse comprendre le contexte. Mais aussi afin de générer une image qui correspond aux descriptions fournies par les utilisateurs.

Principes et fonctionnement

De manière générale, ce sont les artistes et les créateurs d’arts qui ont recours à DALL-E. Il a donc comme principal fonctionnement de générer des images précises depuis une description unique. Mais comment ça marche au niveau de la production d’art visuel ?

DALL-E utilise un algorithme pour recueillir les textes et les images sous forme de flux de données. C’est grâce à cette approche que le système peut placer les mots fournis dans un ensemble d’intégration texte-image. À ce stade, l’intelligence artificielle va se baser sur une série de représentations génériques pour ensuite, générer une illustration en fonction des descriptions que les utilisateurs fournissent. Au final, DALL-E prend en charge toutes les formes de textes possibles.

En d’autres termes, pour pouvoir créer de l’art visuel, le système va combiner l’apprentissage automatique avec les flux de données. Et comme il a été mentionné plus haut, DALL-E va créer des images réelles à partir des images incorporées dans le système lors de sa formation. Il peut même aller plus loin dans les images qu’il génère en ajoutant des détails. Ici, l’objectif est de pouvoir générer de l’art plus réaliste. Mais pour ce faire, le système va recourir à CLIP, un autre modèle de machine learning qu’OpenAI a créé afin de déterminer les images qui correspondent le mieux aux descriptions textuelles.

Comment OpenAI a-t-il créé DALL-E ?

Bien que les détails sur la conception de DALL-E ne soient pas encore fournis par OpenAI, on peut tout de même expliquer de manière simple comment le système a été créé.

Généralement, DALL-E fait partie des modèles d’apprentissage automatique qui utilisent le même réseau neuronal appelé les transformateurs. Les transformateurs sont très faciles à mettre à l’échelle. Leur second avantage c’est le fait de pouvoir être formés sur une très grande quantité de données.

Quand on parle du NLP ou du traitement de langage naturel, les « Transformer » jouent un grand rôle dans la révolution du secteur. Ils sont en effet à l’origine de la création de plusieurs modèles d’apprentissage automatiques. À savoir GPT-3 d’OpenAI, ou encore BERT ou Bidirectionnal Encoder Representations from Transformers. Les transformateurs ont également contribué dans l’optimisation de la qualité des résultats sur les moteurs de recherche tels que Google. La majorité de ces modèles de machine learning a été formée à partir d’une très grande quantité de données.

DALL-E de son côté, est formé sur des séquences de mots et de pixels. Ce qui fait de lui un modèle d’apprentissage unique.

Quelle différence y a-t-il entre DALL-E et DALL-E 2 ?

DALL-E et DALL-E 2 sont deux modèles d’apprentissage automatique créés par OpenAI. Le premier est sorti au mois de janvier 2021 et le second a vu le jour il y a neuf mois jour pour jour. La plus grande différence entre DALL-E et DALL-E 2 relève du nombre de paramètres intégrés dans les deux systèmes. À un nombre de 3,5 milliards de paramètres et plus de 1 milliard et demi de paramètres supplémentaires, DALL-E 2 est capable de générer des images dont la résolution est maintes fois supérieure à celle de DALL-E.

Un autre aspect spécifique de DALL-E 2 : sa potentialité à apprendre la relation entre les textes et les images que l’on utilise dans la diffusion des résultats. Il s’agit de CLIP qui signifie Contrastive Language-Image Pre-training. Il fait guise de passerelle entre les textes et les images. Par ailleurs, DALL-E 2 recourt également à un processus dans lequel le système utilise un motif de points. Ce dernier va se modifier en image de manière progressive.

Pour en finir avec DALL-E 2, OpenAI  fait en sorte que le système puisse étendre les images qu’il génère. Et cela sans se limiter aux descriptions ou aux images originales. C’est ce que l’on appelle l’outpainting. Un processus servant à la création de nouvelles combinaisons à partir des anciennes images. Finalement, on peut dire que DALL-E 2 offre une résolution de quatre fois supérieures à celle de DALL-E. Ce qui fait que les images fournies par DALL-E 2 sont plus précises et plus réalistes que celles générées par DALL-E.

DALL-E : les étapes importantes

Les mécanismes qui sous-tendent le système DALL-E sont très complexes et difficiles à comprendre pour les non-spécialistes. Cependant, DALL-E suit quatre étapes importantes lors de la production d’images :

• Prétraitement : DALL-E prend les textes fournis par les utilisateurs et les convertit en vecteurs. Il utilise ensuite un modèle de langage (par exemple GPT-3) pour comprendre ce que l’utilisateur veut obtenir.
• Encodage : Les vecteurs créés lors de l’étape de prétraitement sont utilisés pour créer une image qui correspond exactement à l’invite textuelle fournie par l’utilisateur.
• Décodage : DALL-E affine l’image plusieurs fois pour garantir son réalisme au cours de la phase de décodage. Ensuite, DALL-E « évalue » le résultat final à l’aide du réseau de discrimination. Si d’autres changements sont nécessaires, le système facilitera les affinements supplémentaires.
• Résultat : Une fois tous les affinements terminés, l’image finalisée est présentée à l’utilisateur en tant que résultat.

Avec DALL-E 2, ce processus a été amélioré de manière à ce que les résultats correspondent plus précisément aux données d’entrée. De plus, DALL-E 2 peut fournir une qualité d’image bien supérieure à celle du système original.

Est-il possible d’utiliser les images générées par l’IA à des fins commerciales ?

D’après OpenAI, du moins ce qu’il affirme sur son site web, les images générées par DALL-E peuvent être utilisées à des fins commerciales. Mais la principale utilisation des arts est d’ordre créatif. Il y a cependant plusieurs utilisations possibles des images créées sur le logiciel DALL-E. Notamment les projets d’ordre commercial tels que la création d’une page de couverture de magazines ou de l’illustration d’une landing page, etc.

OpenAI affirme d’ailleurs que cette approche permettra aux utilisateurs de bénéficier des droits d’utilisation des images qu’ils créent sur DALL-E. Mais certains utilisateurs se plaignent toutefois de l’inexistence de réglementations sur l’utilisation des images que génère le système.

Il y a même des développeurs qui souhaitent que DALL-E soit payant. Ce qui pourrait être intéressant parce que dernièrement, une des banques d’images gratuites a été victime de censure en raison de la diffusion d’images générées par intelligence artificielle. Cas de Getty Images qui a décidé en septembre dernier d’interdire les contenus générés par l’IA sur son site.

Une percée dans la création de contenu

Avec l’évolution de l’intelligence artificielle génératrice d’art, les portent vers de nouvelles possibilités vont s’ouvrir. Les utilisateurs peuvent en effet recourir à DALL-E pour créer un contenu unique ou pour développer un concept quasi impossible à photographier. En d’autres termes, il s’agit d’une opportunité qui va permettre de créer l’impossible et de développer un produit dont l’existence reste improbable.

Il y a aussi la possibilité de combiner DALL-E avec d’autres outils d’IA pour générer un art animé. Et avec l’évolution de la réalité progressive, les créateurs parviendront à créer un contenu plus créatif. On peut par exemple prendre la photo d’un individu créée sur DALL-E et l’animer grâce un outil de génération de texte vidéo tel que D –ID. Ou encore de créer un paysage animé qui s’accompagne d’une musique de fond générée par l’intelligence artificielle.

Tout cela pour dire que tout est possible. Et que l’on devrait s’attendre à une collaboration entre les grands acteurs de l’IA pour créer un outil capable de révolutionner le monde de la création d’art par l’IA.

Évolution des modèles DALL·E (2021–2025)

Depuis 2021, DALL·E a connu trois grandes étapes majeures. La première version a ouvert la voie à la génération d’images par intelligence artificielle à partir d’une simple description textuelle. En 2022, DALL·E 2 a amélioré la qualité, la précision et introduit l’outpainting pour élargir une image au-delà de son cadre original.

Ensuite, en 2023, DALL·E 3 a marqué une révolution en intégrant une meilleure compréhension des prompts. Ce qui a permis d’obtenir un rendu haute résolution et une compatibilité directe avec ChatGPT et Bing Image Creator.

Enfin, en 2025, la technologie évolue encore avec GPT-4o. Il s’agit d’un modèle multimodal qui remplace progressivement DALL·E 3 et propose la fonctionnalité “Images in ChatGPT”. Ce dernier permet de créer et modifier des visuels directement en conversation, avec une précision inégalée et des métadonnées qui garantissent l’authenticité des images.

DALL·E 3 : intégration ChatGPT et sécurité

DALL·E 3 est intégré nativement dans ChatGPT Plus et Enterprise. Les utilisateurs abonnés peuvent alors créer des images en interaction directe avec l’IA. Pour cela, ils peuvent dialoguer, affiner un visuel, ajouter ou retirer des éléments, et obtenir des images prêtes à l’emploi.

Sinon, cette version propose des filtres renforcés qui empêchent la création de contenus violents, explicites ou imitant des personnalités publiques. OpenAI accorde des droits d’usage commercial aux images générées, une avancée importante pour les créateurs, designers et marketeurs.

GPT-4o : “Images in ChatGPT”, nouvelle ère visuelle

En 2025, GPT-4o apporte une génération d’images ultra-précises avec gestion fine des attributs et du texte. Ce qui a permis de créer des affiches, infographies et designs professionnels sans retouches.

Disponible même sur l’abonnement gratuit, il intègre des métadonnées C2PA pour signaler l’origine IA des images pour renforcer la transparence. GPT-4o marque ainsi la fusion complète entre texte, image et multimédia dans un seul outil conversationnel.

Maîtriser l’art du Prompting sur DALL-E 3 : guide pratique

Vous avez sûrement déjà entendu dire qu’une image vaut mille mots. Mais dans l’univers de DALL-E, ce sont vos mots qui valent mille images ! Si vous avez connu les galères du « prompt engineering » complexe sur les anciennes versions ou chez la concurrence, respirez : avec DALL-E 3, la donne a changé. C’est un peu comme passer d’une boîte manuelle capricieuse à une automatique ultra-fluide.

La règle d’or : soyez descriptif et spécifique

Pour tirer le meilleur parti de ce générateur d’images DALL-E, la précision est votre meilleure alliée. Oubliez les commandes vagues du type « chien sur un vélo » qui laissent trop de place au hasard et produisent des résultats génériques. Soyez bavard !

J’ai moi-même fait le test récemment : en demandant simplement « un robot », le résultat était correct, sans plus. Mais en précisant « un petit robot mélancolique en cuivre oxydé, assis seul sur un banc sous une pluie de néons violets, style cinématique hyper-réaliste », DALL-E m’a sorti une véritable claque visuelle digne d’un film de science-fiction.

La structure idéale d’un prompt

Pour réussir vos créations sur OpenAI à tous les coups, adoptez cette structure de prompt éprouvée par les experts :

• Sujet : Qui est le protagoniste ? (Personnage, objet, animal).
• Action : Que fait-il exactement ? (Verbe d’action, mouvement).
• Contexte : Où cela se passe-t-il ? (Décor, arrière-plan, ambiance lumineuse).
• Style Artistique : Quelle est l’esthétique visée ? (Photo argentique, aquarelle pastel, rendu 3D, pixel art, noir et blanc).

L’itération conversationnelle via ChatGPT

La grande force de l’écosystème actuel, c’est l’intégration native via ChatGPT. Vous n’avez plus besoin de trouver la formule magique du premier coup. L’image générée par DALL-E ne vous plaît pas totalement ? Discutez simplement avec lui comme avec un graphiste stagiaire assis à côté de vous.

Dites-lui par exemple : « C’est super, mais peux-tu enlever les nuages et changer la couleur du vélo en rouge ? ». C’est cette itération conversationnelle qui rend l’outil si puissant et accessible.

Gérer le texte dans vos images

Autre atout majeur : la gestion du texte. Contrairement à ses prédécesseurs qui transformaient les mots en hiéroglyphes illisibles, DALL-E 3 parvient enfin à intégrer du texte lisible (text rendering) dans vos visuels. C’est la cerise sur le gâteau pour créer des logos ou des affiches publicitaires sans devoir passer par Photoshop. En bref, soyez créatif, soyez précis, et laissez l’IA faire le gros du travail.

Fonctionnalités avancées de DALL·E 3

DALL·E 3 ne se limite pas à créer des images. Il réécrit et optimise automatiquement vos prompts pour garantir des résultats fidèles à votre intention. L’outil propose un mode qualité HD, produisant des images plus détaillées et réalistes, idéales pour le marketing ou le design professionnel.

Les formats d’export sont plus variés : 1024×1024, 1792×1024 et 1024×1792. Ils offrent une bonne marge d’adaptation aux visuels sur les réseaux sociaux, sites web ou impressions.

De plus, les styles “natural” (réalisme) et “vivid” (rendu artistique) offrent un contrôle créatif inédit. Une bonne technique qui répond aux besoins des créateurs, des agences et des communicants locaux ou internationaux.

Prompt rewriting et qualité HD

Grâce au “prompt rewriting”, DALL·E 3 transforme vos descriptions en instructions détaillées pour générer des images optimales.

En activant l’option HD, l’outil augmente la résolution et la finesse des détails, utile pour les supports visuels professionnels. Cette précision est primordiale pour les logos, affiches et contenus publicitaires.

Formats et styles d’image

Les trois formats disponibles couvrent tous les besoins : carré, paysage et portrait.

Le style natural produit des visuels proches de la photographie. En revanche, vivid apporte des effets artistiques et une richesse colorimétrique, idéals pour la publicité, la communication visuelle et la création de contenu social media.

Usages pratiques et workflows

DALL·E 3 et GPT-4o ouvrent des perspectives créatives inédites. Les entreprises peuvent produire rapidement des visuels pour le e-commerce, les campagnes publicitaires ou l’édition, sans passer par un photographe ou un graphiste externe.

Dans l’éducation, l’outil peut illustrer des supports pédagogiques. Dans le tourisme, il permet de créer des images promotionnelles même pour des lieux encore en projet.

Pour maximiser les résultats, nous vous conseillons de travailler en workflow interactif. Ce qui signifie rédiger un prompt clair, générer une première image, affiner les détails via ChatGPT, puis exporter dans le format adapté au support final.

Avec l’intégration dans ChatGPT, il est possible de demander à l’IA de modifier une image générée : changer un arrière-plan, ajouter un objet, améliorer la luminosité ou ajuster le style.

Ce processus interactif évite de relancer une génération complète et permet de gagner un temps précieux en production graphique. Les images créées peuvent être utilisées sur un site web, dans des brochures ou sur les réseaux sociaux, offrant un gain de rapidité et une réduction des coûts pour les projets visuels.

FAQ sur DALL·E

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