Depuis avril 2026, je dirige le design et le marketing de Pixai, une plateforme qui génère des images et des illustrations vectorielles. Dessiner l’outil change le regard sur ce qu’il produit : une génération n’est pas une direction.
Une génération devient utile quand elle entre dans un processus où quelqu’un formule le problème, repère les écarts, choisit, transforme et assume le résultat. Parler de l’IA comme d’une matière m’aide à lui donner sa place. Une matière a des qualités, des résistances et des défauts. Elle influence la forme sans décider de sa destination.
Dessiner l’outil
Quand j’ai repris l’interface de Pixai, on s’y perdait : le parcours manquait de repères et chaque nouvel outil s’était ajouté sans se fondre dans l’ensemble. Le plus technique de tous était l’assistant de prompt. Je l’ai mis au premier plan, en plein écran, pour effacer son aspect technique, et j’ai donné un retour visuel à chaque action.
Ce choix dit ce que je pense du prompt. Savoir l’écrire n’est pas un talent à exiger de quelqu’un qui veut une image. Le travail se situe avant et après : savoir ce que l’image doit accomplir, puis reconnaître la bonne parmi celles que l’outil propose. Un prompt très détaillé peut servir une idée faible. Une consigne courte fonctionne quand elle s’appuie sur des références choisies et sur un regard capable de juger.
L’abondance déplace le travail
En recherche, la génération rend visibles plusieurs hypothèses avant d’investir dans une seule : cadrages, lumières, niveaux de réalisme, rapports d’échelle. Une étude menée auprès de professionnels de la publicité a observé que l’usage d’un outil génératif, précédé d’une formation au prompting, augmentait le nombre d’idées produites.1 Elle ne dit pas lesquelles étaient justes.
Quand une variante ne coûte presque rien, le risque change de nature : on se perd dans des différences sans conséquence. La sélection devient le cœur du travail. Je juge une image avec le reste du système : la typographie, le produit, le ton de la marque, les autres écrans, la vérité du sujet. Une texture séduisante peut brouiller une fonction. Une composition spectaculaire peut ne laisser aucune place au titre. Un visage crédible peut rester faux dans son anatomie.
Plus l’outil propose, plus le projet a besoin de critères.
Srishti Palani et Gonzalo Ramos décrivent des praticiens créatifs dont les rôles et les méthodes évoluent selon les étapes d’un projet, avec des bénéfices et des difficultés propres à l’échange avec les modèles.2 La compétence se déplace vers l’organisation de ces boucles, et vers le refus d’accepter trop vite une sortie simplement correcte.
Les mises en situation de ce portfolio
Les images de l’accueil de ce portfolio sont des mises en situation : une main, un téléphone ou une tablette, un décor de studio. Sur celles d’edjing Mix et de Color Pop, l’IA a construit le décor autour de mes visuels ; la tablette ou le téléphone, les mains et l’interface devaient rester ceux de la source. Pour edjing Mix, une première version posait un vinyle incohérent au premier plan. Il a fallu une correction pour retrouver la continuité de la table de mix.
Ma ligne est simple : un modèle peut inventer un décor, pas l’interface que je présente comme preuve. Dans les études de cas, les séries d’écrans sont les exports d’origine ; les mises en situation servent l’ambiance et ne prétendent rien démontrer.
Les images générées du site sont consignées : source, prompt, correction demandée, fichier publié. La provenance ne garantit pas qu’une image est vraie ou bonne ; elle dit d’où elle vient. La spécification C2PA vise à attacher ces informations aux médias de façon vérifiable, avec des mécanismes qui rendent les altérations détectables.3 En attendant que ces standards se généralisent, une note tenue à jour fait déjà l’essentiel.
Répondre de ce qu’on publie
La question de l’auteur ne se règle pas en comptant les mots d’un prompt. Elle se joue dans les décisions qui donnent au résultat sa forme : sources, cadre, sélection, montage, retouche, typographie, intégration dans un usage.
Dans son rapport de 2025 sur la protection des contenus générés, l’Office américain du droit d’auteur estime qu’un prompt seul ne donne généralement pas un contrôle suffisant sur les éléments expressifs. Une sélection, un agencement ou une modification créative peuvent en revanche constituer une contribution humaine protégeable.4 Cette position vaut pour le droit américain, mais elle pose une question pratique partout : quelles décisions puis-je décrire et défendre ?
Je veux pouvoir dire, pour chaque image, ce qui a été généré, ce qui a été gardé et ce qui a été transformé. Si je ne sais pas l’expliquer, l’image n’est pas prête. Et quand toutes les propositions convergent vers la même esthétique, mieux vaut changer la question, la référence ou l’outil que relancer la même demande.
Sources
- Isa Milano, Marcelo Perin et al., « Human-GenAI Collaboration in Creative Ideation: A Study with Advertising Professionals », Google Research, 2026
- Srishti Palani et Gonzalo Ramos, « Evolving Roles and Workflows of Creative Practitioners in the Age of Generative AI », Microsoft Research, 2024
- Coalition for Content Provenance and Authenticity, C2PA Explainer, spécification 2.4
- U.S. Copyright Office, Copyright and Artificial Intelligence, Part 2: Copyrightability, janvier 2025
Sources consultées le 6 octobre 2026.
