Un nouveau nom vient de faire surface dans l’écosystème de l’IA créative : Riverflow. Pas d’annonce officielle, pas de conférence en grande pompe. Juste une apparition discrète sur la plateforme de tests communautaires Artificial Analysis… et des résultats suffisamment bluffants pour que tout le monde commence à en parler.
Une apparition surprise
C’est début octobre 2025 que Riverflow est repéré pour la première fois sur Artificial Analysis, une plateforme qui permet de comparer anonymement les performances des modèles d’IA dans différents domaines. Dans l’arène dédiée à l’édition d’images, les utilisateurs soumettent des images avec un prompt de modification, puis votent pour le résultat qu’ils trouvent le plus réussi — sans savoir quel modèle a produit quoi.
Ce système de “tests à l’aveugle” a déjà permis de repérer plusieurs modèles innovants avant leur sortie officielle. Et depuis quelques jours, Riverflow s’impose régulièrement dans les duels.
Sur les réseaux, les retours ont rapidement afflué. Des utilisateurs de Reddit évoquent des résultats “nettement plus naturels que Flux Kontext”, tandis que des captures partagées sur X (Twitter) montrent des éditions étonnamment fluides, sans les petits artefacts visuels auxquels on est souvent habitués.
Un modèle qui réfléchit ?
Riverflow est présenté comme un “thinking image editing model” - littéralement, un modèle d’édition d’images “pensant”.
Derrière cette expression un peu marketing, il faut comprendre une approche plus contextuelle de la retouche : au lieu d’appliquer bêtement une instruction (“ajoute un chapeau rouge”), le modèle semble analyser la scène pour intégrer les changements de façon crédible.
Dans les premiers tests partagés, cela se traduit par des retouches très naturelles : expressions faciales ajustées sans déformations, objets ajoutés avec un éclairage cohérent, compositions repensées avec une vraie harmonie visuelle.
Là où d’autres modèles donnent parfois un résultat “collé” ou artificiel, Riverflow semble faire couler les modifications comme… une rivière (le nom n’est peut-être pas choisi au hasard).
Face à Nano Banana, Riverflow est souvent perçu comme plus “naturel” dans l’intégration des changements, même s’il n’égale pas toujours la finesse des textures. Par rapport à Flux Kontext, Riverflow brille surtout dans les scènes complexes où il faut repenser l’ensemble de l’image, pas juste isoler un détail.
Une origine encore inconnue
Comme souvent avec les modèles “mystère” sur Artificial Analysis, Riverflow n’a été accompagné d’aucune annonce. Résultat : les théories vont bon train.
Certains y voient la patte de Google ou DeepMind, à cause du nom qui rappelle leur tradition d’appellations internes autour de “flow” et “stream”.
D’autres pensent à une version dérivée ou une mise à jour du fameux nano-banana. Quelques voix, plus minoritaires, évoquent un prototype OpenAI en lien avec les capacités d’édition de DALL·E, mais cette hypothèse paraît moins solide.
Il existe déjà une poignée de sites opportunistes qui utilisent le nom “Riverflow” pour promouvoir leurs propres éditeurs IA. Mais tout indique qu’ils n’ont rien à voir avec le modèle testé sur Artificial Analysis.
Je vous conseille donc d’éviter ces sites (et surtout de ne pas y souscrire d’abonnement).
Affaire à suivre…
Pour l’instant, Riverflow est donc uniquement disponible dans le cadre des tests de la plateforme Artificial Analysis.
Impossible donc de le télécharger ou de l’utiliser directement dans un éditeur comme Photoshop ou une app mobile. Mais si les performances observées se confirment, on peut s’attendre à une intégration rapide dans des outils grand public dans les semaines qui viennent.
Si l’origine est bien Google, il pourrait rapidement rejoindre la suite Gemini ou Imagen. S’il s’agit d’un acteur indépendant, une sortie en API ou en open source est aussi envisageable.
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