Décryptage des ajustements de politique de janvier 2026 de Nano Banana Pro : 2 changements majeurs concernant le filtrage IMAGE_SAFETY et les restrictions sur les PI célèbres

Le service de génération d'images IA de Google, Nano Banana Pro, a procédé à d'importantes mises à jour de sa politique fin janvier 2026 (autour du 24 janvier). Deux changements majeurs, le renforcement significatif du filtrage de contenu IMAGE_SAFETY et les restrictions strictes sur la génération de personnages d'IP célèbres, ont suscité une vive attention au sein de la communauté des développeurs. Cet article propose un décryptage approfondi de cette dynamique pour aider les développeurs à comprendre le contexte de ces changements et à trouver des solutions adaptées.

Valeur ajoutée : Comprenez en 3 minutes le cœur de l'ajustement de la politique de Nano Banana Pro, les raisons sous-jacentes et l'impact réel, tout en maîtrisant 5 stratégies de réponse.

Informations clés sur l'ajustement de la politique de Nano Banana Pro

Aperçu de l'événement

Détails des 2 changements majeurs

Changement 1 : Restriction de génération de personnages d'IP célèbres

Description du phénomène :

Lorsqu'on tente de générer des images contenant des personnages de marques célèbres (comme Disney, Marvel, Star Wars, etc.), le système rejette désormais la demande. Les contenus liés aux IP qui pouvaient être générés normalement auparavant déclenchent maintenant un mécanisme de protection des droits d'auteur.

Portée des IP affectées :

Exemple d'erreur retournée :

{
  "finishReason": "SAFETY",
  "finishMessage": "The image was filtered because it may contain copyrighted characters or content."
}

Changement 2 : Renforcement du filtrage de contenu IMAGE_SAFETY

Description du phénomène :

L'examen de la sécurité du contenu est devenu beaucoup plus strict. Des contenus conformes qui pouvaient être générés auparavant (comme des photos de produits e-commerce ou de la photographie de mode) peuvent désormais déclencher le filtrage IMAGE_SAFETY.

Retour d'erreur typique :

{
  "finishReason": "IMAGE_SAFETY",
  "finishMessage": "Unable to show the generated image. The image was filtered out because it violated Google's Generative AI Prohibited Use policy. You will not be charged for blocked images. Try rephrasing the prompt. If you think this was an error, send feedback.",
  "safetyInfo": {
    "category": "HARM_CATEGORY_SEXUALLY_EXPLICIT",
    "blocked": true
  }
}

Scénarios affectés :

Analyse du contexte des ajustements de politique de Nano Banana Pro

L'impulsion du litige avec Disney sur les droits d'auteur

En décembre 2025, Disney a envoyé une lettre de mise en demeure (Cease and Desist Letter) à Google, accusant son service de génération d'images par IA de "violation massive des droits d'auteur".

Points clés des accusations de Disney :

Dans sa lettre, Disney a fourni des preuves montrant que les utilisateurs pouvaient générer des images de ses personnages via de simples invites textuelles, estimant que Google était en train d'"amplifier intentionnellement la portée de son infraction" (intentionally amplifying the scope of its infringement).

🎯 Contexte : Il est intéressant de noter que, tout en accusant Google, Disney a également annoncé un partenariat d'un milliard de dollars avec OpenAI pour autoriser l'utilisation de ses personnages sur la plateforme vidéo Sora. Cela montre que Disney n'est pas opposé à l'IA générative en soi, mais exige des licences officielles et une part des revenus commerciaux.

Pression croissante sur la conformité du secteur

Outre Disney, un collectif d'artistes visuels a également intenté un procès contre Google, accusant le modèle Imagen d'avoir utilisé leurs œuvres pour l'entraînement sans autorisation. Ces pressions juridiques ont poussé Google à renforcer proactivement son filtrage de contenu.

Ajustements au niveau de la politique de Google

En décembre 2024, Google a mis à jour sa "Generative AI Prohibited Use Policy" (Politique d'utilisation interdite de l'IA générative), interdisant explicitement :

• La génération de contenu violant les droits de propriété intellectuelle de tiers.
• L'utilisation de données personnelles ou biométriques sans consentement.
• La génération de contenus hypertruqués (Deepfake).
• La génération d'images intimes non consenties.

L'ajustement actuel de la politique de Nano Banana Pro est la mise en œuvre concrète de ces directives au niveau du produit.

Analyse du mécanisme de filtrage IMAGE_SAFETY de Nano Banana Pro

Fonctionnement du filtre

Le système de filtrage de sécurité de Nano Banana Pro utilise un mécanisme de révision à plusieurs niveaux :

Niveau 1 : Révision de l'invite

• Analyse de l'invite textuelle saisie par l'utilisateur.
• Détection des mots-clés sensibles et de l'intention sémantique.
• Identification des descriptions potentiellement liées au droit d'auteur.

Niveau 2 : Surveillance du processus de génération

• Détection en temps réel des caractéristiques de l'image en cours de génération.
• Comparaison avec une base de données de caractéristiques d'IP connues.
• Évaluation du score de sécurité du contenu.

Niveau 3 : Révision de la sortie

• Analyse complète de l'image finale.
• Application des classificateurs HARM_CATEGORY.
• Décision de validation ou de blocage.

Détails des catégories de filtrage

Pourquoi du contenu conforme est-il également bloqué ?

De nombreux retours sur les forums de développeurs font état d'un problème : pourquoi des photos de produits de lingerie tout à fait légitimes pour l'e-commerce sont-elles bloquées par IMAGE_SAFETY ?

Analyse des causes :

1. Surapprentissage du modèle de sécurité : Pour garantir qu'aucun contenu illicite ne passe, le modèle de sécurité a tendance à être trop zélé ("mieux vaut bloquer à tort que laisser passer").
2. Manque de jugement contextuel : Le système a du mal à faire la distinction entre une "photo produit e-commerce" et un "contenu inapproprié".
3. Durcissement de la politique globale : Sous la pression des litiges, Google a choisi d'élever le seuil global de filtrage.
4. Décision "boîte noire" : L'utilisateur ne sait pas exactement quelle règle spécifique a été déclenchée.

💡 Conseil technique : Grâce aux fonctions d'analyse des journaux de requêtes de la plateforme APIYI (apiyi.com), les développeurs peuvent mieux comprendre les raisons spécifiques du blocage de leurs requêtes, ce qui aide à optimiser les stratégies d'invites.

Impact de l'ajustement de la politique de Nano Banana Pro sur les développeurs

Impact direct

Impact au niveau des entreprises

Pour le secteur de l'e-commerce :

• Les solutions de génération d'images de produits par IA pour l'habillement doivent être ajustées.
• L'impact est particulièrement significatif pour les catégories lingerie et maillots de bain.
• Il pourrait être nécessaire de revenir à la photographie traditionnelle ou de passer à d'autres services.

Pour les créateurs de contenu :

• La création dérivée et la génération d'œuvres de fans sont limitées.
• Nécessité de se concentrer davantage sur le design original plutôt que sur l'emprunt de PI (Propriété Intellectuelle).
• La liberté de création s'en trouve réduite.

Pour les développeurs d'applications d'IA :

• Besoin d'ajouter davantage de logique de gestion d'erreurs dans les produits.
• L'expérience utilisateur pourrait se dégrader en raison d'interceptions fréquentes.
• Nécessité potentielle d'introduire des services de génération d'images de secours.

5 stratégies pour faire face à l'ajustement de la politique de Nano Banana Pro

Stratégie 1 : Optimiser la formulation de l'invite

Pour éviter les erreurs d'interprétation de IMAGE_SAFETY, vous pouvez essayer d'ajuster la formulation de votre invite :

# Avant optimisation - Risque élevé d'interception
prompt_before = "model wearing lace bra, fashion photography"

# Après optimisation - Réduit la probabilité de faux positif
prompt_after = "fashion catalog photo, model in elegant intimate apparel, professional studio lighting, clean background"

Conseils d'optimisation :

Stratégie 2 : Ajuster les paramètres du filtre de sécurité

Si vous utilisez la version Vertex AI d'Imagen, vous pouvez essayer de modifier les seuils du filtre de sécurité :

from google.cloud import aiplatform
from vertexai.preview.vision_models import ImageGenerationModel

# Ajustement des paramètres de sécurité
safety_settings = {
    "HARM_CATEGORY_SEXUALLY_EXPLICIT": "BLOCK_ONLY_HIGH",
    "HARM_CATEGORY_DANGEROUS_CONTENT": "BLOCK_ONLY_HIGH",
}

model = ImageGenerationModel.from_pretrained("imagen-3.0")
response = model.generate_images(
    prompt="your prompt here",
    safety_filter_level="block_only_high"  # Réduire la sensibilité du filtrage
)

⚠️ Note : Il est impossible d'ajuster les paramètres de sécurité via la version gratuite d'AI Studio ; l'utilisation de la version payante de Vertex AI est requise.

Stratégie 3 : Utiliser des services de génération d'images alternatifs

Lorsque Nano Banana Pro ne convient pas, vous pouvez envisager d'autres services de génération d'images :

🚀 Bascule rapide : Via la plateforme APIYI (apiyi.com), les développeurs peuvent utiliser une interface API unifiée pour appeler plusieurs grands modèles de langage de génération d'images, permettant de changer de service rapidement sans modifier le code. Si un service est bloqué, vous pouvez passer sans couture à un service de secours.

Stratégie 4 : Établir un mécanisme de tolérance aux pannes multi-modèles

Implémentez une logique de repli (fallback) automatique dans votre application :

import openai

client = openai.OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://api.apiyi.com/v1"  # Utilisation de l'interface unifiée APIYI
)

def generate_image_with_fallback(prompt, models=None):
    """Fonction de génération d'images avec tolérance aux pannes"""
    if models is None:
        models = ["nano-banana-pro", "dall-e-3", "flux-schnell"]

    for model in models:
        try:
            response = client.images.generate(
                model=model,
                prompt=prompt,
                size="1024x1024"
            )
            return {
                "success": True,
                "model_used": model,
                "image_url": response.data[0].url
            }
        except Exception as e:
            error_msg = str(e)
            if "IMAGE_SAFETY" in error_msg or "SAFETY" in error_msg:
                print(f"{model} bloqué par le filtre de sécurité, tentative avec le modèle suivant...")
                continue
            else:
                print(f"Échec de l'appel à {model} : {error_msg}")
                continue

    return {"success": False, "error": "Aucun modèle n'a pu générer ce contenu"}

# Exemple d'utilisation
result = generate_image_with_fallback("fashion product photography, elegant dress")

import openai
import time
import logging
from typing import Optional, List, Dict, Any

# Configuration des logs
logging.basicConfig(level=logging.INFO)
logger = logging.getLogger(__name__)

client = openai.OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://api.apiyi.com/v1"  # Utilisation de l'interface unifiée APIYI
)

class ImageGenerationService:
    """Service de génération d'images avec tolérance aux pannes et tentatives"""

    DEFAULT_MODELS = ["nano-banana-pro", "dall-e-3", "flux-schnell", "sd-xl"]

    def __init__(self, models: Optional[List[str]] = None, max_retries: int = 2):
        self.models = models or self.DEFAULT_MODELS
        self.max_retries = max_retries
        self.stats = {"success": 0, "safety_blocked": 0, "errors": 0}

    def generate(self, prompt: str, size: str = "1024x1024") -> Dict[str, Any]:
        """Génère une image, bascule automatiquement de modèle en cas d'erreur"""

        for model in self.models:
            for attempt in range(self.max_retries):
                try:
                    logger.info(f"Tentative de génération avec {model} (Essai {attempt + 1})")

                    response = client.images.generate(
                        model=model,
                        prompt=prompt,
                        size=size
                    )

                    self.stats["success"] += 1
                    logger.info(f"✅ Image générée avec succès via {model}")

                    return {
                        "success": True,
                        "model_used": model,
                        "image_url": response.data[0].url,
                        "attempts": attempt + 1
                    }

                except Exception as e:
                    error_msg = str(e)

                    if "IMAGE_SAFETY" in error_msg or "SAFETY" in error_msg:
                        self.stats["safety_blocked"] += 1
                        logger.warning(f"⚠️ {model} intercepté par le filtre de sécurité")
                        break  # Pas de nouvelle tentative en cas de blocage de sécurité, on change de modèle

                    elif "rate_limit" in error_msg.lower():
                        logger.warning(f"⏳ Limite de débit atteinte pour {model}, nouvel essai après attente...")
                        time.sleep(2 ** attempt)  # Backoff exponentiel
                        continue

                    else:
                        self.stats["errors"] += 1
                        logger.error(f"❌ Échec de l'appel à {model} : {error_msg}")
                        break

        return {
            "success": False,
            "error": "Aucun modèle n'a pu générer ce contenu",
            "stats": self.stats
        }

    def get_stats(self) -> Dict[str, int]:
        """Récupère les statistiques"""
        return self.stats

# Exemple d'utilisation
service = ImageGenerationService()
result = service.generate("professional fashion photography, model in elegant evening dress")

if result["success"]:
    print(f"Génération réussie ! Modèle utilisé : {result['model_used']}")
    print(f"URL de l'image : {result['image_url']}")
else:
    print(f"Échec de la génération : {result['error']}")

Stratégie 5 : Ajuster la stratégie commerciale

Pour les applications dépendant fortement de PI célèbres, il peut être nécessaire de revoir fondamentalement l'orientation commerciale :

FAQ

Impact des ajustements de politique de Nano Banana Pro sur l'industrie

Impact sur le secteur de la génération d'images par IA

Ce changement de politique marque un tournant majeur pour l'industrie de la génération d'images par IA :

Impact sur l'écosystème des développeurs

• La stratégie multi-modèles devient indispensable : On ne peut plus dépendre d'un seul service de génération d'images.
• Renforcement des mécanismes de tolérance aux pannes : Les applications doivent pouvoir gérer élégamment les échecs de génération.
• Nécessité d'une sensibilisation accrue à la conformité : Les développeurs doivent mieux comprendre les limites du droit d'auteur et de la sécurité des contenus.

💡 Conseil de développement : Il est recommandé aux développeurs d'accéder à plusieurs services de génération d'images via une plateforme d'interface unifiée comme APIYI (apiyi.com). Cela permet non seulement de réduire le risque de dépendance vis-à-vis d'un seul fournisseur, mais aussi de basculer avec souplesse vers le meilleur modèle selon le scénario.

Résumé

Les ajustements de politique de Nano Banana Pro en janvier 2026 introduisent deux changements fondamentaux : la restriction de la génération d'IP célèbres et le renforcement du filtrage IMAGE_SAFETY. Ces évolutions résultent de la pression juridique exercée par des ayants droit comme Disney et de la volonté de Google d'élever proactivement ses standards de conformité.

Récapitulatif des points clés :

Pour les développeurs, l'approche la plus pragmatique consiste à accepter ces changements et à s'y adapter activement. Nous vous recommandons d'utiliser APIYI (apiyi.com) pour tester rapidement différents modèles de génération d'images et trouver la solution la mieux adaptée à vos besoins métier. La plateforme propose une API unifiée permettant de changer de modèle en un clic, constituant ainsi une garantie efficace face aux changements de politique des fournisseurs de services.

Sources de référence :

1. Google Generative AI Prohibited Use Policy : Document officiel de politique d'utilisation.

   • Lien : policies.google.com/terms/generative-ai/use-policy

2. Documentation sur le filtrage de sécurité de Vertex AI Imagen : Guide de configuration des paramètres de sécurité.

   • Lien : docs.cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/docs/image/responsible-ai-imagen

3. Google AI Developers Forum : Fil de discussion sur les erreurs IMAGE_SAFETY de Nano Banana Pro.

   • Lien : discuss.ai.google.dev/t/nano-banana-pro-suddenly-blocking-non-nsfw-ecommerce-underwear-images-with-image-safety-error/113109

4. Articles sur Disney vs Google : Informations concernant la mise en demeure envoyée par Disney à Google.

   • Source : Hollywood Reporter, The Wrap (Décembre 2025)

📝 Auteur : Équipe APIYI
📅 Date de publication : 26 janvier 2026
🔗 Support technique : APIYI apiyi.com – Votre plateforme de services API pour modèles d'IA tout-en-un.