La question revient régulièrement dans les communautés d’IA créatives : doit-on absolument écrire en anglais pour obtenir de belles images avec des IA comme Midjourney, Stable Diffusion ou Nano Banana ?
Historiquement, la réponse était claire : oui, sans discussion. Mais en 2025, les choses ont considérablement évolué. Les nouveaux modèles comme Nano Banana Pro de Google ou GPT-5 d'OpenAI comprennent bien mieux le français et d'autres langues. Pour autant, l'anglais est-il indispensable ? Pas toujours, mais il reste parfois préférable. Voyons exactement où nous en sommes.
Français vs Anglais
Pourquoi l'anglais dominait ?
Avec les premières versions de Stable Diffusion et Midjourney, l'anglais s'est imposé comme la langue par défaut pour une raison simple : les données d'entraînement. Les immenses datasets qui ont nourri ces intelligences artificielles (LAION-5B, Common Crawl et consorts) contenaient massivement du contenu anglophone. Résultat : les modèles avaient appris infiniment plus de vocabulaire visuel, de références artistiques et de formulations techniques en anglais qu'en français.
Cette suprématie linguistique créait des situations frustrantes. Un prompt comme "avoir le cafard" peut être traduit littéralement en "have the cockroach" par le système interne du modèle, produisant une image complètement à côté de la plaque. Les expressions idiomatiques françaises se perdaient en traduction, les nuances culturelles s'évaporaient, et les résultats manquaient souvent de précision.
Par ailleurs, le vocabulaire technique de la photographie et des arts visuels s'est largement standardisé en anglais dans l'écosystème IA. Des termes comme "rim lighting", "bokeh", "golden hour" ou "cinematic" portent des significations visuelles très précises que les modèles reconnaissent immédiatement. Leurs équivalents français existent bien sûr, mais n'ont pas bénéficié du même volume d'exemples pendant l'entraînement.
Qu’est ce qui a changé en 2025 ?
L'année écoulée a marqué un tournant significatif. Les géants de l'IA ont investi massivement dans une meilleure compréhension du language, y compris en multilingue, et ça se voit dans les résultats. Google vient de lancé Nano Banana Pro, basé sur Gemini 3 Pro Image, avec une capacité explicite à générer du texte lisible dans plus de vingt langues. Le modèle ne se contente pas de comprendre un prompt en français : il peut aussi intégrer du texte français directement dans l'image générée, avec une typographie correcte et une mise en page cohérente.
Du côté d'OpenAI, GPT-5 représente une avancée majeure en matière de compréhension multimodale et multilingue. Le système intègre désormais un raisonnement linguistique avancé qui lui permet de saisir les nuances dans une centaine de langues. Quand vous écrivez un prompt en français pour générer une image avecChatGPT, il ne se contente pas de le traduire bêtement : il en comprend l'intention et le contexte culturel.
Même Midjourney, longtemps réputé pour ses meilleurs résultats en anglais, a intégré depuis sa version 7 un "support multilingue amélioré". Non seulement il comprend assez bien la langue de Molière, mais les utilisateurs rapportent même que le modèle adapte désormais subtilement l'esthétique de l'image selon la langue du prompt, infusant par exemple un style plus européen aux requêtes en français.
Les modèles open-source suivent également cette tendance. Stable Diffusion 3 comprend nativement le français, l'espagnol, l'allemand et le japonais. Flux se débrouille remarquablement bien avec pratiquement toutes les langues majeures. L'écart se resserre donc significativement.
Quelle langue choisir ?
Aujourd’hui, la réponse n’est donc plus aussi définitive qu’il y a encore quelques mois. Mais on ne peut pas pour autant répondre que cela ne change rien et que parler anglais n’a plus d’interêt pour la génération d’images.
Quand préférer encore l'anglais ?
Malgré les récents progrès, l'anglais conserve des avantages dans plusieurs situations concrètes. Si vous travaillez avec un modèle plus ancien ou un petit modèle open-source aux ressources limitées, l'anglais produira généralement de meilleurs résultats. Ces modèles n'ont tout simplement pas bénéficié des améliorations multilingues récentes.
Pour les prompts très techniques, riches en termes spécialisés (genre cinematic rim-lighting, photoreal 50mm, f/1.8, film grain) l'anglais reste toujours plus efficace. Ces formulations sont devenues des standards de fait dans la communauté, avec des effets visuels bien documentés et reproductibles. Les traduire en français risque de diluer leur précision.
Si vous recherchez un style culturellement anglo-saxon très spécifique, comme un Western movie poster ou un Victorian steampunk portrait, l'anglais peut également aider le modèle à puiser dans les bonnes références visuelles de son entraînement puisque contexte culturel de la langue influe sur le résultat final.
Enfin, pour générer du texte à l'intérieur de l'image (comme une affiche, un packaging, une couverture de livre) la situation reste délicate. Même si Nano Banana Pro ou Imagen 4 se débrouillent désormais bien avec le texte multilingue, beaucoup de modèles peinent encore à rendre correctement des mots français dans l'image. Dans ce cas précis, mieux vaut utiliser un modèle qui annonce explicitement cette capacité.
Quand le français devient pertinent ?
À l'inverse, certaines situations appellent naturellement le français. D’autant que si vous créez du contenu localisé pour un public francophone (une affiche pour un festival à Lyon, une communication pour une marque française, une illustration pour un magazine hexagonal) rédiger directement en français peut produire un résultat plus culturellement adapté.
Les expressions idiomatiques, les références locales et l'ambiance générale d'un prompt français influencent subtilement le style visuel. Un "bistrot parisien sous la pluie" ne donnera pas exactement la même image qu'un "Parisian pub in the rain", même si les deux descriptions sont équivalentes. Le premier capte peut-être mieux une certaine mélancolie très française, tandis que le second pourrait pencher vers une vision plus romantique et touristique.
Pour les créateurs qui maîtrisent mal l'anglais, les nouveaux modèles offrent la possibilité de travailler directement dans leur langue sans perdre trop en qualité. C'est un vrai gain d'accessibilité. Plutôt que de batailler avec un vocabulaire technique anglais ou de passer par des traductions approximatives, vous pouvez désormais exprimer vos idées naturellement en français et obtenir des résultats satisfaisants.
Quelle langue pour quel modèle ?
Nano Banana et Gemini excellent en multilingue. Google a clairement mis le paquet sur cette capacité, et ça se sent. Vous pouvez écrire vos prompts en français avec confiance. Et si votre image contient du texte, Nano Banana Pro est le must. Le modèle gère remarquablement bien la typographie multilingue et comprend finement les nuances contextuelles. C'est probablement le choix le plus confortable pour travailler directement en français.
GPT-5 offre également un excellent support du français grâce à ses capacités linguistiques avancées. Le système réécrit et enrichit les prompts en interne, ce qui compense largement les éventuelles imprécisions d'un prompt non-anglais. Si vous utilisez ChatGPT avec génération d'images, n'hésitez donc pas à converser en français : le modèle saura très interpréter vos demandes correctement.
Seedream 4 ne comprend pas trop bien le Français. Certaines interfaces proposent une traduction automatiques (souvent invisible) mais le modèle lui-même comprendra mal votre demande dans d’autres langues que l’anglais ou le chinois.
Imagen 4, intégré dans Google Workspace, accepte explicitement plus de vingt langues dans les prompts. Le français y fonctionne très bien, avec un rendu textuel correct si vous générez des images contenant des mots.
Stable Diffusion 3 comprend nativement le français et plusieurs autres langues. Les résultats sont globalement bons, même si pour des prompts très complexes, l'anglais peut encore apporter un léger avantage.
Midjourney V7 a fait des progrès, mais l'anglais reste recommandé pour obtenir la meilleure précision. Le modèle comprend le français et adapte même subtilement son style en fonction de la langue, mais la documentation et les "prompt recipes" communautaires restent massivement anglophones. Si vous voulez reproduire un style spécifique vu sur Discord ou Reddit, l'anglais facilitera la tâche.
Flux se débrouille relativement bien en français et reste rapide et accessible (y compris pour une utilisation en locale). C'est une excellente option pour expérimenter sans contraintes. Par contre, le rendu textuel est beaucoup moins bon et reste optimisé pour l'anglais.
Traduire facilement ses prompts
Une solution ultra-simple pour rédiger ses prompts en anglais est de passer par le traducteur en ligne de Deepl : vous écrivez (à gauche) votre prompt en français, et il se traduit automatiquement et fur et à mesure. Quand il est prêt, vous n’avez plus qu’à le copier / coller dans votre interface de génération d’images.
Tests pratiques
Pour évaluer concrètement comment un modèle gère le français, voici quelques tests révélateurs que vous pouvez réaliser vous-même.
Test 1 : L'expression idiomatique
Essayez un prompt contenant une expression typiquement française, difficile à traduire littéralement. Par exemple : "Une personne qui broie du noir dans un café parisien, style peinture impressionniste". Un modèle multilingue captera la mélancolie de l'expression et produira une scène appropriée. Un modèle qui traduit bêtement risque de produire quelque chose de bizarre avec un tentative de broyé littéralement du noir.
Test 2 : Le vocabulaire mixte
Tentez un prompt hybride pour voir si le modèle jongle bien entre les langues : "Portrait d'une architecte française devant un bâtiment haussmannien, photographie professionnelle (50mm, f/1.4, golden hour, bokeh, sharp focus)". Cette approche mixte est très courante en pratique, autant vérifier qu'elle fonctionne bien.
Test 3 : Le texte dans l'image
Demandez : "Une affiche minimaliste avec le texte 'Liberté, Égalité, Fraternité' en typographie élégante, fond tricolore abstrait". Examinez attentivement si les mots sont correctement orthographiés, si les accents sont présents et bien formés. C'est là que beaucoup de modèles montrent encore leurs limites.
![Flux [dev] ne s’en sort pas vraiment bien non plus…](https://www.notion.so/image/attachment:36e343d1-4bc3-454b-afd4-c8cca5b80332:15285061c195ef7db4e80691706bc65f76276bff5e480e6b6ff9f47ea2716904.png?table=block&id=2b53cf2f-141e-8087-b5df-cb24e5fdb817&cache=v2)
Ce genre de tests vous donneront rapidement une idée précise des forces et faiblesses du modèle que vous utilisez face au français. Gardez des exemples de vos meilleurs résultats dans chaque langue : ça vous servira de référence pour vos futurs projets.
Ce qu'il faut retenir
La situation en 2025 est bien plus confortable qu'il y a deux ans. Le français est devenu une option viable pour la plupart des usages courants avec les modèles récents. Vous n'êtes plus obligé de maîtriser l'anglais technique pour obtenir de jolies images. Les systèmes comme Nano Banana Pro, GPT-5, Imagen 4 ou Flux comprennent remarquablement bien le français et produisent des résultats de qualité. Mais les modèles chinois ou des modèles plus ancien ont encore du mal à comprendre correctement le Français.
De plus, l'anglais conserve un avantage net dans trois cas : les prompts très techniques avec beaucoup de vocabulaire spécialisé, les références culturelles anglo-saxonnes spécifiques, et surtout la génération de texte complexe dans l'image. Si vous cherchez la précision maximale ou travaillez sur un projet professionnel exigeant, l'anglais reste la valeur sûre.
La meilleure approche ? Pragmatique et flexible. Commencez en français si c'est votre langue naturelle ( plus rapide et plus confortable). Si le résultat ne vous satisfait pas pleinement, basculez vers l'anglais ou adoptez une approche hybride. Testez, comparez, ajustez. Les outils sont désormais assez matures pour que vous puissiez choisir votre méthode selon le contexte, sans être prisonnier d'une seule langue.
L'IA générative devient enfin véritablement multilingue. Ce n'est pas encore parfait partout, mais c'est suffisamment bon pour que le français ne soit plus un handicap. Et ça, c'est une excellente nouvelle pour tous les créateurs francophones.
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