La génération d’images par AI crée des images à partir de prompts textuels avec des outils tels que Midjourney, Adobe Firefly, DALL-E dans ChatGPT, Google Imagen et Stable Diffusion. C’est un bon changement pour le travail conceptuel, les arrière-plans, les illustrations et les variations rapides. Les outils traditionnels, la photographie et les designers restent le meilleur choix pour la précision du produit, les actifs de marque, la typographie, les personnes réelles et le travail nécessitant une propriété claire.
Qu’est-ce qui compte comme « outils traditionnels » ici ?
Le travail de design traditionnel utilise des applications telles qu’Adobe Photoshop, Illustrator, InDesign, Figma et Affinity, ainsi que la photographie et les bibliothèques d’images. Un designer construit l’image à partir de parties : photos, formes vectorielles, typographie et effets. Chaque élément est contrôlé et modifiable.
La génération par AI fonctionne différemment. Vous décrivez le résultat et le modèle produit une image complète. L’édition est possible, via l’inpainting, l’outpainting ou de nouveaux prompts, mais vous guidez plutôt que vous ne construisez. De nombreux outils traditionnels incluent désormais des fonctionnalités d’AI, comme le remplissage génératif dans Photoshop, donc la frontière s’estompe.
Quand devriez-vous passer à la génération d’images par AI ?
La génération par AI a du sens lorsque la vitesse et la variété importent plus qu’un contrôle précis.
- Exploration de concepts : tester dix directions visuelles pour une campagne avant un shooting.
- Arrière-plans et scènes : paramètres pour les découpes de produits, les textures abstraites et les thèmes saisonniers.
- Illustrations éditoriales : images pour des articles de blog et des newsletters où aucune vraie photo n’existe.
- Variations publicitaires : plusieurs angles visuels pour des tests créatifs sur les plateformes sociales.
- Storyboards et mood boards pour la production vidéo et photo.
- Étendre ou adapter des photos existantes à de nouveaux formats, comme transformer une image carrée en une large bannière.
Quand ne devriez-vous pas changer ?
Certaines tâches nécessitent une précision, une véracité ou une propriété que la génération par AI ne donne pas de manière fiable.
Imagerie produit
Les acheteurs comptent sur les photos pour juger la couleur, la texture et la taille. Les images générées peuvent subtilement modifier les détails, ce qui entraîne des retours et des plaintes. Utilisez la photographie pour le produit lui-même.
Logos et marques
Les logos nécessitent des fichiers vectoriels, des vérifications de marques et un contrôle exact. Les modèles d’image produisent des images matricielles, et leur sortie peut ressembler à des marques existantes. Concevez des logos dans des outils vectoriels avec un designer.
Typographie et mise en page
Les modèles se sont améliorés dans le rendu du texte, mais les mises en page précises, les mentions légales et les versions multilingues sont toujours plus rapides et plus sûres dans Figma, InDesign ou Canva.
Personnes et lieux réels
Les photos d’équipe, les études de cas clients, les événements et les locaux doivent être réels. Les versions générées induisent en erreur et nuisent à la confiance.
Comment comparer le coût et la vitesse ?
Pour une seule image, la génération par AI est généralement beaucoup plus rapide et moins chère qu’un shooting photo personnalisé ou une illustration. La comparaison change lorsque vous comptez le temps de révision. Obtenir une image exactement correcte via des prompts peut prendre de nombreux essais, tandis qu’un designer ajustant un fichier en couches obtient des changements précis en quelques minutes.
Une façon utile d’y penser : l’AI est bon marché par essai et coûteuse par résultat exact. Les outils traditionnels sont coûteux à démarrer et bon marché à ajuster. De nombreuses équipes utilisent l’AI pour les 80 premiers pour cent de l’exploration et les outils traditionnels pour terminer.
Qu’en est-il de la qualité et de la cohérence ?
Les images uniques peuvent être frappantes. La cohérence sur une campagne est plus difficile. Le même personnage, produit ou style peut dériver entre les générations. Certains outils offrent des références de style, des références de personnages ou un entraînement de modèle personnalisé, qui aident mais nécessitent une configuration et une vérification.
- Enregistrez les prompts et les images de référence pour chaque actif approuvé.
- Utilisez les fonctionnalités de référence de style ou de personnage là où l’outil les prend en charge.
- Terminez les actifs clés dans un éditeur traditionnel pour la correction des couleurs et les couleurs de la marque.
- Vérifiez chaque image en taille réelle pour détecter les distorsions, les doigts supplémentaires et le texte étrange.
Quels sont les problèmes de droits et de politique ?
Le droit d’auteur pour les images générées par AI n’est pas réglé dans le monde entier. Le Bureau du droit d’auteur des États-Unis a déclaré que les œuvres sans paternité humaine suffisante ne sont pas enregistrables, et d’autres pays prennent des positions variables. En pratique, cela signifie que les images entièrement générées peuvent être difficiles à protéger contre la réutilisation par d’autres.
Les données d’entraînement sont également débattues. Adobe déclare que Firefly est entraîné sur du contenu sous licence et du domaine public, ce que certaines marques préfèrent pour le travail commercial. Vérifiez les conditions commerciales de chaque outil, évitez les prompts nommant des artistes vivants ou des personnages protégés par des marques, et étiquetez les images synthétiques réalistes là où les plateformes ou les lois l’attendent.
Un flux de travail hybride qui fonctionne
Par exemple, une agence de voyage planifiant une campagne d’été pourrait utiliser Midjourney pour explorer douze directions d’ambiance en un après-midi. L’équipe en choisit deux, réserve un photographe pour de vraies photos de destination et de clients, et utilise les fonctionnalités génératives de Photoshop pour étendre ces photos pour différents formats publicitaires. Les illustrations pour le blog proviennent de la génération par AI, tandis que les logos et les mises en page finales sont construits dans Figma. Chaque outil fait la partie dans laquelle il est bon.
Comment décidez-vous pour un projet spécifique ?
Posez quatre questions sur chaque image. Doit-elle montrer quelque chose de réel et vérifiable ? Nécessite-t-elle un texte exact, une mise en page ou un logo ? Sera-t-elle réutilisée pendant des années comme un actif de marque central ? L’entreprise a-t-elle besoin d’une propriété claire de celle-ci ? Un oui à l’un de ces points pointe vers la photographie ou le design traditionnel. Si les quatre réponses sont non, la génération par AI est généralement la voie la plus rapide, et le temps économisé peut aller aux images où la précision compte.
Comment Alien Road applique la génération d’images par AI
Dans un engagement typique, l’équipe de design commence par cartographier les besoins visuels d’un client par type : produit, personnes, actifs de marque, illustrations, arrière-plans et variations publicitaires. Chaque type est assigné à la génération par AI, au design traditionnel ou à la photographie, avec les raisons enregistrées dans le brief.
La configuration comprend une bibliothèque de prompts et de références alignée sur les directives de la marque, de sorte que les images générées partagent un look cohérent. Les actifs finaux passent par un designer pour la couleur, la typographie et le placement du logo, et chaque image générée est vérifiée pour la précision et les problèmes de droits avant la publication.
La mesure compare les taux d’engagement, de clic et de conversion pour les créations assistées par AI et traditionnelles dans les campagnes, de sorte que le mélange est basé sur les résultats plutôt que sur les préférences. Les rapports suivent également le temps de production par type d’actif.
Par où commencer cette semaine
Listez les types d’images que vous avez produits au cours des trois derniers mois et le temps que chacun a pris. Marquez ceux qui auraient pu être testés conceptuellement ou produits avec l’AI et ceux qui dépendaient de la précision ou de personnes réelles. Essayez la génération par AI sur l’un du premier groupe, terminez-le dans votre outil de design habituel et comparez le temps total avec votre méthode précédente. Cette comparaison est un meilleur guide que n’importe quelle règle générale.
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