Formation Les fondamentaux de l'IA générative pour les graphistes
S'initier et comprendre les possibilités offertes par l'IA : Adobe, Midjourney, Freepik, Nanobanana etc.
Plongez dans l'univers fascinant de l'Intelligence Artificielle générative (IA) avec cette formation spécialement conçue pour les graphistes, designers, photographes, communicants, managers et tout professionnel de la création visuelle print et web.
Cette formation vous permettra non seulement de comprendre les principes fondamentaux de ces technologies, mais aussi de les intégrer dans votre processus de création afin d'enrichir votre pratique professionnelle et stimuler votre créativité.
L'objectif de cette formation d'initiation, pour débutant, de 2 journées n'est pas de devenir expert d'un outil particulier, mais de saisir les enjeux, les logiques et les spécificités des différents modèles IA pour pouvoir s'orienter intelligemment dans cet écosystème en évolution rapide. Vous découvrirez ainsi comment fonctionnent les IA génératives, leur histoire, mais surtout comment elles se différencient entre elles.
Conçue comme un panorama des possibles, vous explorerez les outils accessibles : Midjourney pour l'exploration créative, Adobe (Firefly, Photoshop, Illustrator) pour la sécurité commerciale et l'intégration, Freepik pour la production complète multi-modèles. Vous découvrirez l'importance des upscalers pour le print haute résolution tout en restant pertinents pour le numérique. Vous comprendrez selon vos besoins les bases des workflows multi-modèles pour orchestrer plusieurs IA. Une attention particulière sera portée aux enjeux éthiques, juridiques et RSE.
Nos formations suivent l'actualité des nouvelles technologies et des mises à jour des logiciels. Si le programme ci-après est régulièrement mis à jour, il peut comporter certains écarts avec l'actualité, liés aux dernières nouveautés, qui seront bien traitées en formation.
- Comprendre les principes fondamentaux des IA génératives appliquées à l'image
- Découvrir et comparer les principaux écosystèmes actuels : Midjourney, Adobe Firefly, Freepik, Nanobanana etc.
- Apprendre à améliorer votre prompt engineering dans un contexte d'orchestration multi-modèles
- Distinguer les différentes catégories de modèles : opinionated vs non-opinionated, description vs instruction et les concepts clés : prompt, inpainting, outpainting, workflows multi-modèles
- Comprendre les enjeux éthiques, juridiques et RSE liés aux IA génératives
- Compréhension conceptuelle des IA génératives et de leur fonctionnement
- Capacité à identifier quel type de modèle utiliser selon le besoin créatif
- Capacité à construire et à adapter des "prompts" pour générer des images avec des outils d'IA spécifiques.
- Utilisation basique des environnement de créations : Midjourney, Firefly, Nano Banana Pro et Freepik
Graphistes, designers, directeurs artistiques, photographes, illustrateurs, responsables marketing et communication, créateurs de contenu visuel ou toute personne souhaitant comprendre l'univers des IA génératives appliquées à la création visuelle sans avoir de background technique.
Aucun prérequis technique en IA. Une culture de l’image et sensibilité créative. Usage de base d’un outil de création visuel tel que Photoshop, Illustrator ou équivalent. Une connaissance basique de l'anglais est un plus.
Introduction : l'univers des IA génératives
Comprendre ce que sont les IA et leur impact sur la création visuelle
Session théorique substantielle pour poser les fondations. Comprendre l'histoire, le fonctionnement général et l'impact des IA génératives sur les métiers créatifs. Approche accessible et non-technique.
- Histoire des IA génératives : des origines aux outils actuels
- Qu'est-ce qu'une IA générative ? Fonctionnement général accessible aux non-techniques
- Du texte à l'image : comment une machine "comprend" et "crée"
- L'explosion de 2022-2025 : chronologie et acteurs majeurs
- Impact sur les métiers créatifs : opportunités et transformations
- État de l'écosystème actuel : qui sont les acteurs, qui fait quoi
Exercice : discussion collective sur les représentations et questionnements face aux IA
Les différentes logiques de modèles IA
Comprendre qu'il existe différentes philosophies d'IA avec des approches radicalement différentes
Introduction aux distinctions fondamentales entre les modèles. C'est la clé pour comprendre pourquoi certains outils donnent certains résultats et comment choisir le bon outil.
Modèles "opinionated" vs "non-opinionated"
- Modèles à "description" vs à "instruction"
- Exemples concrets dans Midjourney, Flux, Nano Banana et Firefly
- Pourquoi ces différences existent et quand utiliser l'un ou l'autre
- Savoir adapter son "prompt engineering" en fonction du type de modèle.
- Cartographie de l'écosystème actuel selon ces axes
Exercice : tester le même prompt sur Midjourney et sur un modèle Photoshop (Firefly/NanoBanana) pour observer les différences
Construire des prompts efficaces et s'aider de l'IA
Maîtriser l'art de la communication avec les IA et utiliser l'IA pour créer de meilleurs prompts
Session pratique sur l'écriture de prompts. Comprendre qu'un prompt n'est pas une commande mais une communication qu'il faut adapter selon le modèle. Découvrir comment utiliser ChatGPT et les modèles multimodaux pour améliorer ses prompts.
- Anatomie d'un prompt : sujet, style, technique, ambiance, paramètres
- Utiliser ChatGPT pour générer/améliorer des prompts : brainstorming, reformulation, adaptation
- Modèles multimodaux : analyse d'image pour génération de prompts (describe, image understanding)
- Prompt images : combiner texte + image pour plus de contrôle
- Techniques d'itération et raffinement progressif
- Documentation et capitalisation : garder trace de ce qui fonctionne
Exercice : utiliser ChatGPT pour créer un prompt complexe puis tester avec prompt image sur Midjourney
Midjourney : l'approche créative "opinionated"
Découvrir le modèle de référence pour l'exploration créative
Introduction à Midjourney comme représentant des modèles "opinionated" à description. Comprendre sa philosophie unique et apprendre à dialoguer avec cet outil qui a un "goût" propre.
- Philosophie de Midjourney : le "moteur pour l'imagination"
- Interface web : logique et fonctionnement
- Construire des prompts pour Midjourney : décrire plutôt que commander
- Paramètres de base
- Versions et évolution
- Editeur intégré à Midjourney : ses possibilité et ses limites
Exercice : créer une série d'images sur un thème donné en explorant différents niveaux de stylisation
Les IA dans la suite Adobe : Adobe Firefly
Découvrir l'intégration IA dans les outils Adobe existants
Exploration des IA intégrées dans Photoshop et Illustrator. Comprendre l'approche Adobe "commercially safe" et comment ces outils s'intègrent dans les workflows print et web existants.
- Philosophie Firefly : entraînement sur contenus licenciés, indemnification commerciale
- Photoshop : Generative Fill , choix de modèles (Firefly, Nano Banana, Flux ), Generative Expand
- Illustrator : Text to Vector, Generative Recolor, Vector generation.
- Différences de rendu : Firefly vs autres modèles intégrés
- Cas d'usage print et web : quand privilégier Adobe pour raisons légales/commerciales
Exercice : utiliser Generative Fill dans Photoshop et Text to Vector dans Illustrator
Freepik AI : la plateforme tout-en-un
Découvrir une solution complète de génération à l'édition
Introduction à Freepik comme plateforme intégrée offrant génération, édition, vidéo, audio. Comprendre l'approche "tout-en-un" versus outils spécialisés.
- Freepik comme écosystème : images, vidéos, audio, mockups
- Les différents modèles disponibles : Flux, Ideogram, Imagen, Mystic
- Outils intégrés : retouche, upscale, détourage, éditeur vidéo
- Cas d'usage : production rapide et complète sans sortir de la plateforme
Exercice : créer un visuel complet avec Freepik en utilisant génération + retouche
Upscaling et préparation print/web
Agrandissement intelligent et préparation multi-supports
Découvrir les outils d'upscaling IA (Topaz, Firefly, Photoshop, Magnific ...) qui permettent des agrandissements quasi-illimités. Essentiel pour le print haute résolution et l'adaptation multi-formats, print et web.
- Principe de l'upscaling IA : agrandissement intelligent vs interpolation classique
- Workflow type : génération basse résolution → upscale haute résolution
- Limites et bonnes pratiques
Exercice : upscaler une image générée pour obtenir une version print haute résolution
Éthique, droits et pratiques responsables
- Comprendre les enjeux et développer une pratique responsable
- Droits d'auteur : entraînement des modèles, propriété des créations IA, licences (Firefly "commercially safe" vs autres)
- Éthique créative : ne pas copier le style d'artistes vivants, transparence sur l'usage d'IA
- Impact RSE : empreinte environnementale, pratiques durables
- Bonnes pratiques professionnelles : vérifications commerciales, attribution si nécessaire
Exercice : analyse de cas concrets et discussion collective
Matériel et logiciels nécessaires pour suivre cette formation :
- En présentiel : nos ordinateurs sont équipés des logiciels et licences nécessaires au suivi de cette formation.
- En CLASSE VIRTUELLE ou INTRA :
- La Creative Suite Adobe (Photoshop Bêta au moins).
Pour les licences Adobe Entreprises, Education etc. managées par une Console d'Administration distante, demander à faire activer "Les modéles IA Partenaires". Il s'agit normalement d'un paramétrage. - Des accès vers des licences IA vous seront communiquées à l'entrée en stage : Freepik, Firefly et Midjourney → DSI : s'assurer que les URLs ne sont pas bloquées par le Firewall de l’entreprise - pour Midjourney une connexion se fait par le site Discord).
- Un poste "arts graphiques" avec connexion internet. Il est recommandé de se munir d'un double écran.
- La Creative Suite Adobe (Photoshop Bêta au moins).
Équipe pédagogique et techniques pédagogiques :
Un consultant expert de la thématique et une équipe pédagogique en support du stagiaire pour toute question en lien avec son parcours de formation.
Alternance de théorie, de démonstrations par l’exemple et de mise en pratique grâce à de nombreux exercices individuels ou collectifs.
Exercices, études de cas et cas pratiques rythment cette formation.
Ressources pédagogiques :
Un support de formation présentant l'essentiel des points vus durant la formation et proposant des éléments d'approfondissement est téléchargeable sur notre plateforme.
Dans un monde où la technologie évolue à une vitesse fulgurante, l'intelligence artificielle générative (IA générative) se présente comme une révolution dans le domaine du graphisme. Notre formation « les fondamentaux de l’IA générative pour les graphistes » vise à équiper les graphistes indépendants ou dans les entreprises avec les connaissances et compétences nécessaires pour naviguer dans cette nouvelle ère du design graphique.
En effet, l'IA générative transforme le paysage du graphisme en offrant des outils capables de créer des visuels époustouflants, d'optimiser les flux de travail, et de personnaliser les expériences utilisateur à une échelle jamais vue auparavant. Cette technologie permet aux graphistes de repousser les limites de la créativité, en générant des images, des textures et des motifs uniques à partir de simples directives textuelles.
Pour vous permettre de mieux comprendre les enjeux déterminants de l’IA générative, découvrez ci-dessous les avantages pour vous et votre créativité, illustrés par des exemples concrets et activables dans les entreprises, vous permettant de gagner de nouveaux clients :
Innovation de l’IA générative dans les grandes entreprises
Dans le contexte des grandes entreprises, notamment celles du CAC 40, l'IA générative ouvre de nouvelles perspectives pour la création de contenus de marque, la publicité et le marketing visuel. Par exemple, une entreprise comme L'Oréal pourrait utiliser l'IA générative pour créer des visuels personnalisés qui s'adaptent aux préférences esthétiques de segments de marché spécifiques, améliorant ainsi l'engagement client et renforçant l'identité de marque.
Outils d'IA générative pour le graphisme
Les outils d'IA générative tels que DALL-E, Artbreeder et DeepArt ont révolutionné la manière dont les graphistes abordent la création visuelle. Ces outils permettent de transformer des idées abstraites en images concrètes, d'expérimenter avec des styles variés et de modifier des éléments visuels avec une précision et une flexibilité inégalées.
Cas concret : Adobe Sensei révolutionne l’édition d’image
Adobe Sensei, la branche d'intelligence artificielle et d'apprentissage automatique d'Adobe, est un exemple éminent d'outil d'IA générative qui transforme le domaine du graphisme. Sensei alimente une gamme de fonctionnalités au sein des applications Adobe, comme la sélection automatique d'objets dans Photoshop, qui permet aux graphistes de détacher des éléments d'une image en quelques clics, une tâche qui prenait auparavant beaucoup plus de temps et d'effort manuel. De plus, Adobe Sensei facilite la création de contenus dynamiques dans Adobe Premiere Pro, en proposant des montages automatiques qui s'adaptent au rythme de la musique choisie, permettant ainsi aux créateurs de se concentrer sur les aspects créatifs plutôt que sur les tâches répétitives.
Les résultats produits par le maître ? Selon Adobe, l'utilisation de Sensei dans Adobe Photoshop a réduit le temps nécessaire pour effectuer certaines tâches d'édition d'image jusqu'à 90% ! Cette efficacité accrue permet aux graphistes indépendants comme ceux des grandes entreprises, de consacrer plus de temps à l'exploration créative et à l'innovation, plutôt qu'à des tâches techniques. En outre, dans un contexte où le contenu visuel doit être régulièrement mis à jour pour rester pertinent, les fonctionnalités alimentées par Sensei dans Adobe Experience Manager permettent aux entreprises de personnaliser et d'adapter rapidement le contenu visuel à différents publics et plateformes, améliorant ainsi l'engagement client et l'efficacité marketing.
Ces outils d'IA générative tels qu’Adobe Sensei, offrent aux graphistes des grandes entreprises les moyens de repousser les limites de la créativité, d'améliorer l'efficacité et de personnaliser les créations à une échelle et avec une précision inégalées, ouvrant ainsi de nouvelles voies pour l'innovation dans le graphisme.
Comment développer sa proposition de valeur avec les outils d’IA générative ?
Bien entendu, pour un graphiste l’objectif de se former aux outils d’IA générative est d’agrandir son portefeuille client.
L'utilisation de l'IA générative dans le graphisme offre non seulement une efficacité accrue mais aussi une personnalisation à grande échelle. Une étude de McKinsey a révélé que la personnalisation à l'échelle peut réduire les coûts d'acquisition jusqu'à 50% et augmenter les revenus de 5 à 15%. Pour les grandes entreprises, cela signifie que l'adoption de l'IA générative dans les processus créatifs peut entraîner des avantages compétitifs significatifs.
C’est pourquoi de plus en plus d’entreprises, notamment les grands groupes, mettent la créativité et l’UX au cœur de leurs stratégies, et sont ainsi à la recherche de ces nouvelles compétences innovantes apportées par l’IA générative.
Ciblez des entreprises du CAC40 comme Renault
Prenons l'exemple d'une entreprise comme Renault, qui pourrait utiliser ces outils d'IA pour générer rapidement une gamme de concepts visuels pour une nouvelle campagne publicitaire de voiture. L'IA générative peut aider à visualiser différentes couleurs, environnements et mises en scène en quelques clics, réduisant considérablement le temps et les coûts associés à la production traditionnelle de contenus visuels.
Si en tant que graphiste indépendant, vous êtes capable de proposer ce type de projet à votre audience ou à des entreprises du CAC40, cela vous donnera certainement plusieurs opportunités très intéressantes pour votre carrière professionnelle.
Techniques de création assistée par IA
L'adoption de l'intelligence artificielle dans le processus créatif offre aux graphistes des techniques innovantes pour améliorer leur travail. L'IA générative ne remplace pas la créativité humaine mais agit comme un catalyseur, augmentant les capacités des créateurs et ouvrant de nouveaux champs des possibles pour l'exploration artistique.
Quelques techniques Innovantes
Génération de concepts : L'IA peut proposer des concepts visuels basés sur des descriptions textuelles, offrant aux graphistes un point de départ riche en possibilités pour leurs projets.
Amélioration d'images : Des outils comme DeepArt et Prisma utilisent l'IA pour transformer des photos en œuvres d'art, en appliquant des styles de peinture célèbres ou des effets artistiques uniques.
Modélisation 3D : L'IA assiste dans la création de modèles 3D réalistes à partir de simples croquis, simplifiant considérablement le processus de modélisation pour les graphistes travaillant dans l'animation ou le jeu vidéo.
Comment utiliser concrètement la création assistée par IA en tant qu’indépendant ?
Dans le contexte des grandes entreprises, ces techniques permettent de produire rapidement des prototypes visuels pour des campagnes marketing, des présentations de produits ou des visualisations de données.
Prenons l'exemple de Airbus, géant de l'aéronautique. Airbus utilise l'IA générative pour conceptualiser des designs intérieurs d'avions, en permettant aux designers et ingénieurs de visualiser rapidement une multitude de configurations possibles. En entrant des paramètres spécifiques tels que le nombre de sièges, les exigences de sécurité, et les préférences esthétiques, l'IA générative propose des agencements qui maximisent l'espace, le confort et l'efficacité énergétique. Cette approche permet non seulement d'accélérer le processus de conception mais aussi d'explorer des solutions innovantes qui auraient pu être négligées lors d'un processus de conception traditionnel.
Intégration de l'IA dans les flux de travail créatifs
Bien entendu, l'intégration de l'IA dans les flux de travail créatifs ne se limite pas à l'utilisation ponctuelle d'outils. Elle implique aussi une refonte des processus pour tirer pleinement parti des capacités de l'IA. Cette intégration permet une collaboration plus étroite entre les graphistes et la technologie, conduisant à une efficacité accrue et à des créations plus innovantes.
Stratégies d'Intégration
Automatisation des tâches répétitives : L'IA peut prendre en charge des tâches comme le détourage d'images, la colorisation et le réglage des niveaux, permettant aux graphistes de se concentrer sur des aspects plus créatifs du projet.
Feedback en temps réel : Des systèmes d'IA peuvent analyser des créations en cours et fournir des suggestions d'amélioration basées sur des principes de design, des tendances actuelles ou des préférences spécifiques de la marque.
Collaboration améliorée : L'IA peut faciliter la collaboration au sein des équipes dispersées géographiquement, en offrant des outils de communication et de partage des créations qui intègrent des fonctionnalités d'analyse et de suggestion.
Comment cela se traduit-il dans les grandes entreprises ?
Pour les managers et les RH des grandes entreprises, l'intégration de l'IA dans les flux de travail créatifs représente une opportunité d'optimiser les ressources et de stimuler l'innovation. Par exemple, LVMH pourrait implémenter des systèmes d'IA pour rationaliser la création de contenus visuels pour ses différentes marques, assurant une cohérence visuelle tout en permettant une personnalisation à grande échelle pour s'adapter aux marchés locaux.
Nike va plus loin dans l’innovation grâce à l’IA
Prenons maintenant l’exemple de Nike, une entreprise mondiale reconnue pour son innovation constante dans le design de produits. Nike a intégré l'IA dans son processus de conception pour analyser les tendances du marché et les retours des consommateurs, ce qui lui permet de créer des designs de chaussures qui répondent précisément aux attentes et préférences des clients. L'IA aide également à optimiser les motifs et les matériaux pour améliorer la performance et le confort, tout en réduisant les déchets et les coûts de production.
Selon une étude de McKinsey, les entreprises qui intègrent l'IA dans leurs processus créatifs peuvent voir une augmentation de la productivité de 20 à 30%. Pour Nike, l'utilisation de l'IA dans la conception de ses produits a non seulement amélioré l'efficacité de ses équipes de design mais a également contribué à une augmentation significative de la satisfaction client, grâce à des produits mieux adaptés aux besoins et désirs des consommateurs.
Ce type de très beaux projets peut devenir accessible pour vous en passant par notre formation « Les Fondamentaux de l'IA Générative pour les Graphistes ».
Améliorer sa collaboration grâce à l'IA
L'intégration de l'intelligence artificielle dans les processus créatifs ne se limite pas à l'amélioration individuelle des graphistes : elle révolutionne également la manière dont les équipes collaborent sur des projets de design. L'IA facilite une communication plus fluide, une gestion de projet plus efficace et un partage des connaissances plus intégré, transformant ainsi les dynamiques de travail au sein des équipes créatives.
Fluidifier la collaboration entre le graphiste et son client
Dans une grande entreprise comme Michelin, reconnue pour son innovation dans le secteur de l'automobile, l'IA peut être utilisée pour améliorer la collaboration entre les équipes de design de produits et de marketing. Par exemple, des outils d'IA peuvent analyser les tendances du marché et les retours des clients pour générer des briefs de design qui répondent précisément aux attentes du marché. Ces briefs peuvent ensuite être partagés en temps réel avec les équipes créatives, qui utilisent des plateformes collaboratives alimentées par l'IA pour développer des concepts de design de pneus innovants. L'IA facilite ainsi une boucle de feedback continue et une prise de décision collaborative, accélérant le processus de développement tout en assurant que les produits finaux sont parfaitement alignés avec les besoins du marché.
Pixar, un habitué de l’IA dans le monde du graphisme
Un autre exemple notable de cette collaboration entre IA et graphisme se trouve au studio Pixar, le géant de l'animation, qui utilise l'IA pour améliorer ses processus de création d'animations et de rendus visuels. Dans la production de films tels que "Toy Story 4" et "Les Indestructibles 2", Pixar a intégré des algorithmes d'IA pour générer des textures plus réalistes et des effets de lumière plus complexes, permettant aux graphistes et animateurs de se concentrer sur les aspects créatifs et narratifs des films. L'IA a également été utilisée pour simuler des foules et des mouvements de personnages de manière plus naturelle, enrichissant ainsi l'expérience visuelle des films.
L'utilisation de l'IA dans l'animation a permis à Pixar de réduire de manière significative les temps de rendu, qui peuvent représenter jusqu'à 50% du temps de production d'un film. Par exemple, l'application de l'IA dans le rendu de "Toy Story 4" a permis de diminuer le temps nécessaire pour générer certaines scènes de plusieurs heures à quelques minutes seulement, tout en améliorant la qualité visuelle des images.
Cette collaboration entre l'IA et les créatifs chez Pixar illustre comment l'intégration de technologies avancées peut transformer les méthodes traditionnelles de travail dans le domaine du graphisme et de l'animation, en offrant des possibilités inédites pour l'innovation et la créativité.
Éthique et Propriété Intellectuelle dans l'IA Graphisme
L'intégration de l'intelligence artificielle dans le graphisme soulève des questions importantes d'éthique et de propriété intellectuelle. Alors que l'IA ouvre des horizons créatifs inédits, elle pose également des défis quant à l'originalité des œuvres et la protection des droits d'auteur.
Considérations Éthiques
L'utilisation d'IA générative pour créer des œuvres d'art ou des designs pose la question de la paternité de ces créations. Les graphistes et les entreprises doivent naviguer avec prudence pour s'assurer que l'utilisation de l'IA respecte les normes éthiques, en créditant correctement les contributions de l'IA et en veillant à ne pas enfreindre les droits d'auteur existants.
Propriété Intellectuelle
La question de savoir à qui appartient une œuvre créée avec l'aide de l'IA – à la machine, au programmeur de l'IA, ou à l'artiste qui l'a utilisée – reste largement débattue. Les entreprises et les créatifs doivent être conscients des législations en vigueur dans leurs pays et travailler en étroite collaboration avec des experts juridiques pour naviguer dans ce paysage complexe.
Ateliers Pratiques et Projets
Pour maximiser l'apprentissage et l'application des connaissances acquises dans la formation « Les fondamentaux de l'IA générative pour les graphistes », des ateliers pratiques sont essentiels. Ces sessions vous permettront de mettre en pratique les techniques apprises et d'explorer le potentiel de l'IA dans vos propres projets créatifs et professionnels.
Ateliers Pratiques
Nos ateliers vous offriront une expérience pratique avec des outils d'IA générative, vous guidant à travers des projets de conception concrets et déterminants pour votre carrière de graphiste professionnel. Par exemple, en utilisant Stable Diffusion et ControlNet, nous vous apprendrons à construire une image à partir d’une autre image. Nous vous formerons également à l’IA des produits Adobe, avec Firefly ou Photoshop pour vos réalisations d’inpainting ou d’outpainting.
Construire des projets pour développer votre créativité
Bien que notre formation soit focalisée sur les fondamentaux, nous vous encourageons bien entendu vivement à aller plus loin, et à appliquer ces nouvelles compétences acquises dans vos propres projets. Qu’il s’agisse d’un projet personnel, professionnel, ou d’une mission pour une entreprise, continuer la pratique de nos enseignements vous permettra non seulement de consolider les compétences acquises mais surtout de repousser les limites de votre créativité individuelle.
Alors, êtes-vous prêts à passer un cap supérieur et à intégrer l’IA générative dans votre processus créatif ? N’attendez plus et inscrivez-vous à la prochaine session de notre formation sur les fondamentaux de l’IA générative pour les graphistes !
