Automatisation de visuels générés par IA : retour d'expérience

Premiers pas avec "Personalize" de Midjourney

Nous avons choisi Midjourney, et plus précisément sa fonctionnalité "Personalize" pour réaliser ce POC. Son fonctionnement est relativement simple : il suffit de créer un moodboard composé d'une série de visuels. Midjourney génère ensuite un code utilisable dans les prompts, permettant de reproduire le style défini dans le moodboard.

Sur le papier, cette solution paraît simple et rapide à mettre en place, permettant d'obtenir rapidement des résultats satisfaisants. Cependant, comme souvent avec l’IA, 80 % du besoin initial est couvert rapidement, tandis que les 20 % restants nécessitent beaucoup plus d'efforts pour atteindre un résultat pleinement satisfaisant.

Avant d’aller plus loin, il nous semblait essentiel de souligner un point souvent négligé lorsqu'on parle d’automatisation via l’IA : l’importance du rôle humain dans tout le processus créatif. Car si la technologie peut exécuter, c’est bien l’humain qui conçoit, oriente, et donne du sens au visuel.

L’humain au centre du processus

La genèse de ce projet est avant tout le résultat d’un travail humain de conception et de création d’une nouvelle identité visuelle qui reflète mieux nos valeurs et notre évolution. Ce travail implique recherche, analyse, itérations et expertises, aboutissant à une charte graphique dont nous sommes fiers.

La création de ce PoC a également nécessité un processus créatif humain, notamment pour imaginer les concepts des visuels adaptés à nos articles, correspondant à notre charte graphique. Le moodboard initial a ainsi été construit à partir de références précises, d'essais, et d'intentions produites par un véritable travail humain. Le processus créatif n'est pas l'objet de cet article mais il me semblait capital d'insister dessus. Nous allons à présent nous concentrer sur la réalisation du PoC.

Le PoC en pratique

Notre objectif était d’illustrer chacun de nos articles avec un objet 3D en gros plan, dans des tons orange et noir, accompagné d'un effet de rayures en arrière-plan (cf exemple Moodboard Stripes). Rapidement, nous avons observé les limites de notre approche initiale : en combinant trop d’éléments différents dans un même moodboard, les résultats générés manquaient de précision et étaient très variables.

Nous avons donc opté pour la création de plusieurs moodboards, chacun focalisé sur un élément précis du visuel : un moodboard spécifique aux rayures, un autre aux objets 3D, etc. L’avantage de Midjourney est qu’il permet de combiner plusieurs moodboards simultanément. Cette méthode nous a permis de nous rapprocher du résultat souhaité. (cf premier rendu).

À partir de ce premier rendu, nous avons procédé par itération afin d'affiner notre vision comme l'augmentation de la présence du noir. Une fois notre vision atteinte (cf version cible), nous avons créé un nouveau moodboard intégrant tous les visuels générés par l'IA (cf moodboard Arneo). Désormais, il nous suffit d’écrire le nom de l'objet à illustrer pour que Midjourney génère automatiquement un visuel conforme à notre charte graphique, qu'il suffit de mettre dans notre template (cf visuel article). Chaque nouveau visuel sélectionné est ensuite ajouté au moodboard pour continuer à l'enrichir progressivement.

Points d’attention et limites du processus

Comme nous l'avons mentionné précédemment, il est crucial de rappeler que l’IA ne remplace pas intégralement le travail créatif préalable nécessaire à l’élaboration d’une charte graphique et à la conception des visuels. En outre, notre expérimentation révèle plusieurs limites :

• Si le processus automatisé permet un gain de temps considérable pour produire rapidement des contenus visuels, il doit constamment être enrichi et renouvelé afin d'éviter une uniformisation excessive et une lassitude potentielle à long terme.
• Les visuels générés ne nous appartiennent pas exclusivement. Tout utilisateur de Midjourney peut les réutiliser, y compris le code génératif pour produire des images similaires à notre charte graphique.
• L'impact écologique ne doit pas être négligé. Selon une étude¹ de Hugging Face et de l’Université Carnegie Mellon, une seule génération d'image correspond à l'équivalent d'une recharge complète d’un smartphone à 100 %.
   

Conclusion

Ce premier essai s'avère concluant : après une phase initiale d’apprentissage et d’ajustements conséquents, nous sommes arrivés à un résultat qui répond à nos attentes. Toutefois, un chemin reste encore à parcourir pour atteindre une solution finale garantissant une propriété exclusive des visuels et réduisant l’impact écologique.

La production automatisée de visuels pour les marques n’en est qu’à ses débuts, et nous anticipons de nombreuses évolutions à venir. Nous ne manquerons pas de vous tenir informés de ces avancées !

¹ https://lareclame.fr/hugging-face-carnegie-mellon-intelligence-artificielle-environnement-290084#:~:text=sur%20l%E2%80%99environnement%2C%20r%C3%A9v%C3%A8le-,une%20%C3%A9tude,-men%C3%A9e%20par%20la