Il y a encore quelques années, l’idée même de “générer” une image à partir d’une phrase relevait de la science-fiction. Aujourd’hui, c’est devenu un geste quotidien pour des milliers de créatifs. À tel point qu’on ne sait plus très bien si on doit parler d’outil, de compagnon ou de nouvelle “espèce” technique.
Alors on a voulu comprendre ce qui se cachait derrière cette révolution silencieuse. Quels modèles façonnent réellement notre imaginaire numérique ? Quelles promesses, quels risques, quelles tensions accompagnent cette mutation accélérée ?
Les nouveaux pinceaux du numérique
Si l’on regarde de près ce qui se passe en création graphique, un petit groupe de modèles s’impose comme les nouveaux piliers de la production visuelle.
D’un côté, Midjourney, royaume du sublime instantané, où chaque prompt se transforme en illustration quasi éditoriale. Midjourney, c’est un peu comme tomber dans un livre d’art où les pages s’écrivent en temps réel.
La force ? L’esthétique.
Le piège ? L’esthétique : tout le monde y gagne un “air de famille”.
Face à lui, DALL·E d’OpenAI joue une autre partition : celle de la précision narrative. Sa spécialité n’est pas de faire “beau” au sens classique du terme, mais de comprendre les demandes, même complexes, et de composer des images qui racontent une histoire cohérente. Au risque d’user et d’abuser des biais cognitifs.
Et autour d’eux gravitent une constellation d’outils : Firefly chez Adobe (embarqué dans la Creative Suite), Runway qui avance sur le terrain de la vidéo, Leonardo équipé pour les workflows professionnels, et une myriade d’acteurs plus pointus, chacun avec sa couleur.
Une nouvelle culture visuelle se diffuse, rapidement.
Le fine-tuning : quand l’IA apprend notre accent visuel
Au milieu de cette effervescence, un mot revient souvent, un peu technique mais essentiel : fine-tuning.
Imaginez un modèle d’IA comme un artiste qui aurait avalé toute l’histoire de l’art, des peintures rupestres à Instagram. Il sait faire beaucoup de choses, mais pas encore vos choses.
Le fine-tuning est la méthode qui consiste à lui apprendre votre style, votre “accent graphique”, votre langage visuel personnel et unique. Quelques dizaines d’images, des variations, des exemples, et le modèle se met à reconnaître ce qui fait votre signature : une palette, une façon de cadrer, un grain, une humeur. Là est l’avantage.
L’inconvénient ? La création “à la manière de…” qui déferle à coup de trends sur les réseaux sociaux. Nous avons tous vu passer les toys box ou les images façon Ghibli cette année. Une vague d’images identiques, finalement peu créatives, qui pose surtout la question du plagiat. Mais j’y reviendrai.
Nano Banana : la petite IA qui monte, qui monte
Et puis, dans cet espace saturé de géants, apparaissent parfois des ovnis. Nano Banana en fait partie.
Ce modèle, minuscule en nombre de paramètres mais immense en personnalité, produit des images vibrantes, expressives, presque enfantines par moment.
Nano Banana rivalise avec les plus grands alors qu’il n’a finalement rien demandé. Il rappelle que dans le monde des IA, la puissance n’est pas tout : l’IA n’est plus seulement un outil pour gagner du temps, mais un terrain d’expérimentation artistique. Un laboratoire où de petits modèles peuvent créer de grandes esthétiques.
Les risques que l’on préfère ne pas voir – mais qu’il faut regarder en face
Bien sûr, ce nouveau monde n’est pas qu’une explosion de couleurs et de possibilités. Il s’accompagne de tensions. J’en compte cinq grandes familles.
- D’abord, il y a le risque de standardisation. À force d’utiliser les mêmes modèles, les mêmes prompts, les mêmes astuces, nos images se ressemblent. Une homogénéité rampante s’installe, polie, efficace… et terriblement interchangeable.
- Ensuite, il y a la dépendance. Les créatifs s’appuient sur des outils mouvants, qui peuvent changer du jour au lendemain, modifier leur algorithme, restreindre leurs fonctions ou passer en version payante.
- Vient aussi la question de la valeur : si tout le monde peut produire en quelques secondes ce qui demandait autrefois des heures, que devient le prix du travail créatif ? Et surtout, comment expliquer ce qui fait encore la différence entre un œil professionnel et la fulgurance d’un modèle ?
- Plane également le grand sujet de la propriété intellectuelle, encore flou, encore glissant. Entre les datasets d’entraînement, les styles “inspirés de” et les images hybrides, la zone grise semble parfois plus large que la zone claire.
- Et enfin, le risque éthique et écologique. D’un côté il y a des milliers de personnes, sous-payées, qui travaillent (beaucoup à Madagascar) pour alimenter et “éduquer” les IAs. De l’autre un besoin en ressources phénoménal. D’après un article du Monde, la consommation énergétique mondiale de l’IA devrait dépasser celle d’un pays comme le Japon en 2030.
Une révolution graphique encore en train de s’écrire
Si les IA génératives ne remplacent pas les créatifs – fort heureusement ! –, elles redéfinissent leur terrain de jeu. Elles déplacent la frontière entre ce qui est difficile et ce qui ne l’est plus.
Nous aurons toujours besoin du regard, de la “patte” du créatif. Mais les IA génératives forcent les graphistes et artistes à ajouter une corde à leur arc : celui de guider la machine, de la contraindre, de la détourner.
Le paysage évolue vite. Ce n’est que le début et cela semble inéluctable.