La génération d’image par intelligence artificielle (IA) désigne la capacité d’un système informatique à produire des images de façon autonome. Elle est réalisée à partir de données textuelles décrivant le contenu souhaité. Ces systèmes reposent sur des algorithmes d’apprentissage profond, notamment les réseaux antagonistes génératifs (GAN). Ils sont entraînés sur de vastes bases de données d’images afin d’apprendre les corrélations visuelles entre le contenu textuel et visuel.
Applications de la génération d’image par IA
Les générateurs d’images basés sur l’IA présentent de nombreux avantages potentiels. Contrairement aux graphistes humains, les systèmes de génération d’image peuvent produire une très grande quantité d’images de façon automatisée. Cela ouvre la voie à l’illustration quasi-instantanée de tout type de contenu, notamment le générateur d’image pour réseaux sociaux.
Les images peuvent être générées de façon totalement personnalisée en fonction des besoins spécifiques exprimés par le texte. Cela permet d’illustrer de manière unique chaque article ou page web en fonction de son contenu. La génération d’images ne nécessite que quelques secondes une fois le modèle entraîné. Cela accélère considérablement les processus éditoriaux.
Une fois développés, les modèles de génération d’image ont un coût très faible pour produire de nouvelles images à grande échelle. La génération d’images par IA permet à de nombreuses personnes ou organisations d’accéder facilement à l’illustration de contenus.
Avec son potentiel de massification, de personnalisation et de réduction des coûts et délais, la génération d’image par IA pourrait révolutionner de nombreux domaines comme :
- l’édition ;
- le marketing ;
- la génération de supports pédagogiques ;
- le design graphique.
Vers un développement responsable de la génération d’image
Pour répondre aux défis techniques et aux enjeux éthiques de la génération d’image par IA, la communauté scientifique travaille sur plusieurs pistes de recherche prometteuses :
- Données non biaisées : L’utilisation de bases de données représentatives et équilibrées devrait permettre de limiter les biais.
- Modèles contraints : Des techniques comme le « Constitutional AI » visent à intégrer des garde-fous dans les modèles pour éviter les images problématiques.
- Supervision humaine : La vérification et le réajustement humain des images générées reste indispensable pour un développement maîtrisé.
- Traçabilité des contenus : Conserver la description textuelle originale permet de justifier et retracer l’origine des images produites.
- Standards de transparence : Les industriels commencent à adopter des standards d’IA responsable incluant la documentation de l’entraînement.
- Renforcement de la propriété intellectuelle : Des modalités doivent être trouvées pour valoriser à la fois
Vers de nouveaux métiers autour de la génération d’images
Si la génération d’images par IA risque de transformer certains métiers artistiques traditionnels, elle est aussi susceptible de faire émerger de nouvelles professions.
Le développement et l’amélioration des algorithmes de génération nécessiteront le travail d’ingénieurs, de data scientists et de chercheurs en intelligence artificielle. Ces nouveaux métiers liés à la technologie restent cruciaux pour faire progresser la qualité et les capacités des générateurs.
Par ailleurs, le contrôle et l’orientation des contenus produits automatiquement requièrent des superviseurs d’IA. Leur travail consistera à vérifier la pertinence et l’adéquation des images générées, à corriger d’éventuelles erreurs ou dérives. Ces spécialistes doivent ensuite réinjecter les correctifs dans les modèles.
Des illustrateurs hybrides pourront également émerger. Alliant compétences graphiques et maîtrise des outils logiciels, leur rôle sera de créer des images originales servant de base d’apprentissage aux algorithmes. Ils effectueront des retouches pour finaliser les productions générées automatiquement.
De nouveaux métiers liés à l’utilisation et l’intégration des images générées dans des supports variés (édition, publicité, animation…) verront le jour. Des « coordinateurs visuels » seront, notamment, nécessaires pour exploiter au mieux le potentiel de personnalisation offert par ces outils.
La génération d’image au service de l’éducation
La génération d’images par IA pourrait trouver des applications très prometteuses dans le domaine de l’éducation. En effet, avoir accès à une variété illimitée d’illustrations personnalisées pourrait grandement enrichir les supports pédagogiques.
Les manuels scolaires et les documents de cours pourraient être illustrés de façon unique en fonction du niveau et des besoins spécifiques des élèves. Plutôt que des images standardisées, chaque classe ou individu pourrait recevoir un matériel personnalisé pour maximiser leur compréhension.
Les enseignants pourraient également créer dynamiquement de nouvelles illustrations en lien avec leur progression pédagogique. Le but est de clarifier des concepts complexes ou de susciter l’intérêt. Cela faciliterait l’adaptation constante des supports au rythme d’apprentissage de chaque classe.