Comment utiliser les créateurs d’images génératives en entreprise ?

Dans un monde où le visuel règne en maître, la capacité de transformer des idées en images est plus précieuse que jamais. L’Intelligence Artificielle Générative (IAG) ouvre la porte à une ère où les mots peuvent être convertis en images avec une facilité déconcertante. Cet article explore le voyage fascinant du texte à l’image grâce à la technologie de l’IA Générative.

L’IA Générative, en combinant des algorithmes avancés et des réseaux neuronaux, peut interpréter des descriptions textuelles et les traduire en représentations visuelles. Cette avancée n’est pas seulement un triomphe technique, mais elle facilite également la communication et la conceptualisation d’idées dans de nombreux domaines.

L’IA Générative est capable de créer des images à partir de descriptions insolites. Cela peut sembler absurde, mais c’est ce qu’a réussi à faire le modèle DALL-E 2 d’OpenAI, qui a interprété le texte et généré des images étonnantes et amusantes.

Voici un exemple : “réunion dans un piscine à boules”.

Un autre exemple : “Un employé qui fait du skate-board dans les couloirs”

Ces images ne sont que des illustrations possibles de ce que l’IA Générative peut faire à partir de descriptions textuelles. Elles sont assez simples dans la construction, car elles se basent sur des éléments et des attributs facilement identifiables. Mais la technologie a le potentiel pour créer des images plus complexes et plus réalistes, en tenant compte du contexte, de la perspective, de la lumière, des ombres, etc. L’IA Générative est en constante évolution et progresse à grands pas vers la création d’images qui défient l’imagination.

Les modèles d’IA Générative, tels que les Réseaux Génératifs Antagonistes (GANs), traitent le texte donné, identifient les éléments clés et les attributs, puis génèrent une image qui représente fidèlement la description. Le processus se déroule en deux étapes principales :

1. Interprétation du Texte :
   • Le modèle analyse le texte pour comprendre les éléments décrits, leur couleur, leur taille, leur position, etc.
2. Génération d’Image :
   • Sur la base de l’interprétation, le modèle génère ensuite une image qui incarne les détails extraits du texte.

Dans le domaine du design, l’IA Générative peut considérablement accélérer le processus de prototypage. Les designers peuvent simplement décrire leurs idées et laisser l’IA créer un premier jet visuel, économisant ainsi du temps et de l’énergie. Pour que ça soit plus concret prenons un exemple de cas d’usage pour un prototype d’un produit :

Le scénario : Une entreprise de design de meubles utilise l’IA générative pour créer des prototypes visuels basés sur des descriptions textuelles. L’entreprise cherche un nouveau concept de chaise et s’aide de l’IAG afin de réaliser un premier visuel. Cela accélère le processus de conception et permet aux designers de voir une représentation visuelle de leurs idées avant la création physique des prototypes.

L’exemple : Ils pensent à un nouveau concept : un fauteuil en forme de fleur, avec des pétales en tissu multicolore, un coussin en forme de pistil, des pieds en forme de tige et des feuilles en guise d’accoudoirs.

Le résultat :

Dans le monde digital, le contenu visuel joue un rôle crucial pour engager les lecteurs et améliorer le référencement d’un site web. Les articles de blog, en particulier, bénéficient grandement de l’ajout de photos pertinentes et attrayantes. Cependant, la création ou la recherche de la photo parfaite peut être chronophage. C’est ici que l’IA générative entre en jeu comme une solution innovante. En utilisant l’IA générative, les blogueurs peuvent générer des photos ultra personnalisées pour accompagner leurs articles de blog, en alignement avec le ton et le sujet du contenu.

Le scénario : Une entreprise de services spécialisée dans le coaching en fitness et le bien-être souhaite faire des articles de blog sur son site web où elle partage des conseils sur l’exercice, la nutrition et le bien-être mental. L’entreprise souhaite ajouter une dimension visuelle à son blog pour rendre les articles plus engageants et informatifs.

L’exemple : l’entreprise souhaite réaliser des article sur les exercices de pleine conscience : Ils souhaitent que l’IA générative crée des images apaisantes et réfléchies, comme un lever de soleil paisible ou un jardin zen, en utilisant simplement les mots-clés “calme”, “sérénité” et “pleine conscience”.

Le résultat :

Dans le monde digital, le contenu visuel occupe une place centrale pour captiver l’audience et accroître la visibilité d’une page sur les réseaux sociaux. Les posts sur les réseaux sociaux, en particulier, gagnent en impact avec l’ajout d’images pertinentes et séduisantes. Toutefois, la création ou la recherche de l’image idéale peut s’avérer être un processus long et fastidieux. C’est ici que l’IA générative se présente comme une solution révolutionnaire. En exploitant l’IA générative, les gestionnaires de réseaux sociaux peuvent générer des images hautement personnalisées pour accompagner leurs posts, en harmonie avec le message et le thème du contenu.

Le scénario : Une marque de cosmétiques en pleine croissance cherche à se démarquer sur les plateformes de médias sociaux en présentant ses produits de manière innovante et attrayante. Ils envisagent d’utiliser l’IA générative pour créer des visuels pour leurs posts sur les réseaux sociaux.

L’exemple : L’entreprise lance une nouvelle gamme de rouges à lèvres, ils souhaitent créer des images qui évoquent la sensation de luxe et de glamour. Ils fournissent les mots-clés “luxe”, “glamour”, “rouge à lèvres” à l’IA générative, qui crée des images artistiques représentant les rouges à lèvres dans un contexte luxueux.

Le résultat :

La question de la propriété intellectuelle se pose à deux niveaux : celui des images utilisées pour entraîner les modèles d’IA générative, et celui des images produites par ces modèles. Qui est le véritable auteur d’une image générée par une IA ? Quels sont les droits et les devoirs des utilisateurs et des créateurs de ces outils ? Comment garantir l’authenticité et la traçabilité des images diffusées sur le web ?

Un cas concret qui illustre ces enjeux est celui de Jason M. Allen, un concepteur de jeux vidéo qui a remporté le premier prix d’un concours d’art au Colorado avec une œuvre intitulée Théâtre D’opéra Spatial. Cette œuvre a été entièrement conçue grâce à l’outil Midjourney, qui permet de générer des images à partir de suggestions textuelles fournies par l’utilisateur. Jason M. Allen a ainsi obtenu plus de 900 images en jouant avec des formulations qui ont amené l’IA à mélanger des éléments de style victorien et spatial. Il a ensuite retouché et imprimé trois images qu’il a présentées au concours.

Cette victoire a suscité la controverse et l’indignation chez de nombreux artistes, qui ont accusé Jason M. Allen de triche et de plagiat. En effet, on peut se demander si Jason M. Allen peut être considéré comme l’auteur de son œuvre, alors qu’il n’a pas créé lui-même les images, mais seulement fourni des mots-clés à une IA. On peut aussi se demander si les images générées par Midjourney respectent les droits d’auteur des images utilisées pour entraîner le modèle, qui peuvent provenir de sources diverses et variées. Enfin, on peut se demander comment vérifier l’origine et la fiabilité des images créées par l’IA, qui peuvent être facilement falsifiées ou détournées.

Face à ces questions, il n’existe pas encore de réponse claire ni de cadre juridique adapté. Certains pays, comme la France, reconnaissent que les œuvres créées par une IA ne sont pas protégées par le droit d’auteur, car elles ne sont pas le fruit d’une activité humaine originale. D’autres pays, comme les États-Unis, n’ont pas encore tranché sur cette question. Il semble donc nécessaire de développer une réflexion éthique et juridique sur la propriété intellectuelle dans la création d’images par l’IA générative, afin de protéger les droits des artistes et des citoyens, tout en favorisant l’innovation et la diversité.

L’un des principaux défis de la création d’images par l’IA générative est de garantir la qualité et la précision des images générées. En effet, il est essentiel que l’image générée corresponde fidèlement à la description textuelle donnée par l’utilisateur, sans introduire d’erreurs, d’incohérences ou d’artefacts. Cela permet d’assurer l’utilité pratique de cette technologie, que ce soit pour des applications artistiques, éducatives, commerciales ou scientifiques. Pour améliorer la précision des images générées, il faut développer des méthodes d’évaluation et de validation qui permettent de comparer les images générées avec les descriptions textuelles, ainsi qu’avec les images réelles de référence.

Un autre défi de la création d’images par l’IA générative est de gérer les descriptions textuelles ambiguës ou vagues qui peuvent être fournies par l’utilisateur. En effet, une même description textuelle peut conduire à des interprétations variées, selon le contexte, la culture ou les préférences de l’utilisateur. Par exemple, si l’utilisateur demande de générer une image d’un “chien mignon”, il peut s’attendre à voir un chien de petite taille, avec des poils doux et des yeux ronds, ou bien un chien de grande taille, avec des poils longs et une expression joyeuse. Pour générer des images précises et pertinentes, il faut donc développer des méthodes qui permettent de prendre en compte l’ambiguïté et la variabilité des descriptions textuelles, ainsi que les attentes et les besoins de l’utilisateur.

La création d’images par l’IA générative est une technologie révolutionnaire qui permet de convertir le texte en image, en comblant le fossé entre l’expression verbale et visuelle. Cette technologie ouvre la voie à un horizon créatif inexploré, où la transformation du texte en image devient aussi simple qu’un clic de souris. Cependant, cette technologie pose aussi des défis éthiques, juridiques et sociaux, qui nécessitent une réflexion et une régulation adaptées. La création d’images par l’IA générative est donc une illustration fascinante de la manière dont l’IA est en train de redessiner les contours de la créativité et de l’expression, tout en offrant des possibilités infinies pour enrichir notre interaction avec le contenu digital et amplifier la portée de notre imagination dans le monde visuel.