Avec tout le bruit fait autour de l'IA générative ces derniers temps, une question revient sans cesse : L'IA peut-elle réellement créer des visuels de produits utilisables ?
Chez Drive Marketing, nous avons testé cette question - non pas en théorie, mais en pratique, en particulier pour nos clients du secteur automobile qui ont besoin de représentations parfaites au pixel près de leur inventaire. Lorsque vous vendez un article physique, en particulier un produit de grande valeur tel qu'un moteur de voiture de performance, l'image la plus proche possible n'est pas suffisante.
Le test RB26
Pour concrétiser cette idée, nous avons effectué un test avec le moteur RB26 DETT - un moteur biturbo célèbre dans la Nissan Skyline GT-R. Il ne s'agit pas de n'importe quel moteur. Pour les passionnés d'automobile, il est immédiatement reconnaissable et sa conception est extrêmement spécifique.
Pour référence, voici à quoi le moteur est censé ressembler :
*Photos trouvées : https://en.wikipedia.org/wiki/Nissan_RB_engine#/media/File:RB26DETT_R34.jpg
Notre test était simple : L'IA pouvait-elle générer une image de ce moteur avec suffisamment de précision pour être utilisée dans le marketing ?
Nous avons essayé trois plateformes différentes :
Midjourney
Nous avons demandé à Midjourney : « Photo d'un meeting automobile montrant un moteur RB26 sous le capot d'une Nissan Skyline 2001 ».
Le résultat :
La voiture avait l'air convenable - la forme de la Skyline était assez proche. Mais le moteur ? Pas du tout. Mauvais composants, mauvaise disposition et, dans certains cas, pas de capot du tout. Pour un amateur de mécanique, il était immédiatement évident qu'il ne s'agissait pas d'une RB26.
2. Le créateur d'images de ChatGPT
De manière surprenante, la génération d'images de ChatGPT s'en rapproche beaucoup plus.
Elle a même réussi à reproduire certains des éléments les plus emblématiques de la RB26 : le cache-soupape rouge, la tuyauterie de l'intercooler et une disposition du moteur assez convaincante. Ce n'était pas parfait, mais pour la première fois, nous avions quelque chose qui passait le test du « coup d'œil ». Pour les non-spécialistes, c'était facilement crédible
3. Google’s Veo 3
Nous avons ensuite testé le nouvel outil de génération de vidéos de Google, Veo 3.
À l'aide d'une simple invite, nous avons demandé une vidéo d'une Nissan Skyline 2001 lors d'un salon de l'automobile, capot ouvert, RB26 visible, un homme d'une vingtaine d'années se tenant fièrement à côté.
Le résultat ?
La voiture avait l'air décente. Le réalisme de la vidéo était impressionnant. Mais une fois de plus, le moteur ne ressemblait à rien de particulier. Sous le capot, c'était un véritable fouillis visuel, loin d'une vraie RB26. Si Veo excelle dans la création de personnes et de scènes crédibles, il n'en va pas de même pour les produits physiques spécifiques.
Pourquoi c'est important
Il ne s'agit pas seulement des moteurs. Le même problème se pose dans les secteurs de la mode, de la vente au détail et du marketing des produits de grande consommation. Si une chemise générée par l'IA n'a pas le bon col ou s'il manque une fermeture éclair à une veste, elle échoue instantanément. Les consommateurs le remarquent. Les marques ne peuvent pas se le permettre.
Où en est l'IA aujourd'hui ?
Voici ce que nous avons appris jusqu'à présent
- L'IA est très utile pour l'ambiance et le contexte. Elle peut créer des scènes, des décors et des images de style de vie.
- Mais il a du mal à répondre à la spécificité des produits. En particulier pour les articles pour lesquels la précision est importante : moteurs, vêtements, électronique, etc.
- Nous nous en rapprochons. Des outils comme le créateur d'images de ChatGPT font des progrès impressionnants. Mais le réalisme complet des produits nécessite encore des photographies réelles ou une modélisation personnalisée avancée.
Quelle est la prochaine étape ?
Nous espérons que les outils futurs nous permettront d'entraîner des modèles sur des photos de produits spécifiques, sans pour autant tomber dans l'étrange. Imaginez que vous téléchargiez 20 photos réelles d'un produit et que l'IA génère des images contextuelles parfaites pour les publicités, les réseaux sociaux et les vidéos, toutes conformes à la marque et utilisables instantanément.
Nous n'en sommes pas encore là. Mais nous observons la situation de près. Nous testons sans relâche.
Et quand nous pourrons enfin dire que l'IA fait bien les produits ?
Nous vous le dirons.
Vous voulez savoir si l'IA est proche de fonctionner pour les visuels de votre marque ?
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Vous voulez en savoir plus sur la complexité de l'IA ? Lisez notre article : « L'IA peut faire du compliqué, mais ne peut pas faire du complexe »