# Comment remplacer DALL·E dans votre flux de travail maintenant qu’il est retiré?

Date: 2026-05-22 · Author: Robert Scales · https://guidetoartificialintelligence.com/fr/apprendre/remplacer-dall-e-retire/

**Answer:** Dans votre code, remplacez le nom de modèle dall-e-2 ou dall-e-3 par l’un des remplaçants recommandés par OpenAI (gpt-image-2, gpt-image-1 ou gpt-image-1-mini), puis corrigez les deux choses qui brisent habituellement : lire l’image comme des données en base64 plutôt que comme un lien, et retirer les options que les nouveaux modèles n’acceptent pas. Relancez un petit ensemble de vos anciens prompts pour comparer côte à côte avant de tout faire basculer.

DALL·E 2 et DALL·E 3 ne répondent plus aux appels d’API. OpenAI a annoncé le changement aux développeurs le 14 novembre 2025 et a retiré les deux modèles le 12 mai 2026. Si une application, un script ou un outil d’automatisation demande encore `dall-e-2` ou `dall-e-3`, il reçoit maintenant une erreur au lieu d’une image.

La solution est une **migration** : transférer votre travail vers un modèle encore pris en charge. La page des abandons (*deprecations*) d’OpenAI nomme trois remplaçants pour les deux modèles DALL·E : **gpt-image-2**, **gpt-image-1** et le plus petit **gpt-image-1-mini**. Ils font partie de la famille GPT Image d’OpenAI. gpt-image-2 est le plus récent; il alimente aussi ChatGPT Images 2.0, lancé en avril. Pour la plupart des gens, le travail prend un après-midi, à condition de tester avant de basculer.

## Étape 1 : trouver tous les endroits où DALL·E est appelé

Cherchez dans votre code, vos automatisations sans code (comme les scénarios Zapier ou Make) et vos éventuels plugiciels les chaînes `dall-e-2`, `dall-e-3` et `dalle`. Dressez une courte liste : où se trouve chaque appel, ce qu’il produit (images d’en-tête de blogue, maquettes de produits, images pour les réseaux sociaux) et qui en dépend. Notez aussi toute utilisation du point de terminaison des **variations**, qui crée d’autres versions d’une image existante. Le guide des images d’OpenAI le rattache à DALL·E 2 plutôt qu’aux modèles GPT Image : cette fonction doit donc être remplacée par une demande de modification ou un nouveau prompt.

## Étape 2 : choisir le modèle de remplacement

| Votre situation | Premier choix raisonnable |
|---|---|
| La qualité compte avant tout : images de marketing, scènes détaillées, texte dans l’image | gpt-image-2 |
| Vous avez déjà testé gpt-image-1 et il vous convient | gpt-image-1 |
| Beaucoup d’images rapides et sans grand enjeu, comme des brouillons ou des vignettes | gpt-image-1-mini |

Deux remarques pratiques tirées du guide d’OpenAI. D’abord, votre organisation pourrait devoir effectuer la **vérification de l’organisation** (*Organization Verification*) dans la console des développeurs avant que les modèles GPT Image fonctionnent. Faites-le avant le jour où vous en aurez besoin. Ensuite, gpt-image-2 ne prend pas en charge les arrière-plans transparents pour l’instant : si votre flux de travail produisait des logos ou des autocollants sur fond transparent, testez gpt-image-1 pour ceux-là.

## Étape 3 : mettre le code à jour

Voici un appel typique à DALL·E 3 en Python, et son remplacement. Ce qui brise le plus souvent, c’est la dernière ligne : les appels à DALL·E renvoyaient souvent un lien Web vers l’image, tandis que les modèles GPT Image de l’Image API renvoient l’image elle-même en **base64**, une façon d’écrire des données binaires sous forme de texte ordinaire, que vous décodez puis enregistrez.

```python
# Avant : ne fonctionne plus après le 12 mai 2026
result = client.images.generate(model="dall-e-3", prompt=prompt, size="1024x1024", n=1)
image_url = result.data[0].url
```

```python
# Après
import base64
from openai import OpenAI

client = OpenAI()
result = client.images.generate(
    model="gpt-image-2",
    prompt=prompt,
    size="1536x1024",     # paysage; 1024x1024 et 1024x1536 sont aussi courants
    quality="medium",     # low, medium, high ou auto
)
with open("header.png", "wb") as f:
    f.write(base64.b64decode(result.data[0].b64_json))
```

Si votre application stockait des liens d’images dans une base de données ou les transmettait à un autre service, il lui faut maintenant un endroit où placer le fichier : votre propre espace de stockage, un système de gestion de contenu ou un compartiment de fichiers. Retirez tout paramètre qui ne figure pas dans la liste des options de sortie du guide actuel (taille, qualité, format, compression et arrière-plan), et l’appel devrait passer. Le guide précise aussi que `quality="low"` est le réglage le plus rapide et convient aux brouillons, et que les prompts complexes peuvent prendre jusqu’à deux minutes : vérifiez donc tout délai d’expiration dans votre code.

> **À essayer :** choisissez les cinq prompts que votre flux de travail DALL·E utilisait le plus souvent. Soumettez chacun à gpt-image-2 avec `quality="low"`, placez les anciennes et les nouvelles images côte à côte, et marquez chaque paire « à garder tel quel », « prompt à modifier » ou « autre modèle nécessaire ». Ce tableau est votre plan de migration.

## Étape 4 : vérifier les coûts et les délais avant de tout faire basculer

Faites votre test côte à côte avec de vrais prompts et notez combien de temps prend chaque image et ce qu’elle coûte, d’après la page d’utilisation de votre compte. Ne tenez pas pour acquis que votre ancien budget par image s’applique encore : les grands formats et les réglages de qualité élevés demandent plus de travail à produire, et les demandes de modification avec des images de référence ajoutent des données d’entrée à traiter. Choisissez le plus petit format et la qualité la plus basse qui donnent un résultat assez bon pour chaque usage, plutôt qu’un seul réglage pour tout. Les images de plus d’environ 2560 sur 1440 pixels sont étiquetées comme expérimentales dans le guide d’OpenAI : évitez-les donc pour l’instant dans un flux de travail en production.

## Vos anciens prompts fonctionnent-ils encore?

Pour la plupart, oui, et souvent mieux. Les nouveaux modèles suivent de près les consignes détaillées : un prompt qui décrivait la scène en phrases se transfère donc habituellement sans changement. Trois types de prompts demandent de l’attention.

**Les listes de mots-clés.** Les prompts écrits comme un amas d’étiquettes fonctionnent, mais ils laissent le modèle deviner. Réécrivez-les sous forme de courte description de la scène. Voici un exemple, donné à titre d’illustration :

```prompt
Ancien : phare, coucher de soleil, peinture à l’huile, spectaculaire, 4k, tendance
Nouveau : Une peinture à l’huile d’un phare blanc sur une pointe rocheuse au coucher du soleil, une lumière orangée et chaude sur les vagues, une vue de paysage en format large, aucun texte.
```

**Le texte dans l’image.** Si votre ancien flux de travail ajoutait les titres après coup dans un éditeur, essayez plutôt de les mettre dans le prompt : OpenAI rapporte que gpt-image-2 rend mieux les petits textes et les écritures non latines, même si elle cite encore le placement précis du texte parmi les limites. Mettez les mots exacts entre guillemets dans votre prompt et vérifiez chaque lettre.

**Les personnages ou les éléments de marque récurrents.** Si votre flux de travail comptait sur une mascotte qui garde la même allure d’une image à l’autre, testez cela en premier. OpenAI signale que les modèles peuvent encore dériver sur les personnages récurrents. Gardez une image de référence et utilisez une demande de modification, qui accepte une ou plusieurs images d’entrée, au lieu de décrire le personnage à partir de zéro chaque fois.

## Sources

- Deprecations: https://developers.openai.com/api/docs/deprecations
- Image generation (API guide): https://web.archive.org/web/20260429060637/https://developers.openai.com/api/docs/guides/image-generation
- OpenAI's ChatGPT Images 2.0 thinks before it generates, adding reasoning and web search to image creation: https://the-decoder.com/openais-chatgpt-images-2-0-thinks-before-it-generates-adding-reasoning-and-web-search-to-image-creation/