Ce que l'on redoute le plus en réalisant des visuels produit, c'est que l'arrière-plan soit changé mais que la tasse ait changé avec lui. L'anse est un peu plus épaisse, quelques stries ont disparu. Sur la fiche produit, l'acheteur qui reçoit sa commande et compare finit par déclencher une demande de service après-vente.
Parmi les arguments de GPT Image 2.6 cette fois, le plus utile pour le e-commerce est justement celui-ci. OpenAI affirme que le modèle Sunburst apporte « higher-quality generation and greater consistency across edits », c'est-à-dire une génération de meilleure qualité et une plus grande cohérence entre plusieurs retouches. Quant à l'ampleur de l'amélioration, la société ne donne aucun chiffre ; il faut l'essayer sur un objet.
Un produit fictif, deux changements de décor
Nous avons imaginé un filtre à café manuel en céramique mate blanc crème, avec de fines stries verticales sur la paroi extérieure et une petite anse. Nous avons d'abord généré une photo de studio sur fond blanc comme référence.
Ensuite, à partir de cette image, nous avons enchaîné les changements de décor. La structure du prompt est simple : d'abord ce qu'il faut changer, puis ce qu'il ne faut pas toucher.
Le premier décor est un plateau en noyer avec la lumière d'une fenêtre au petit matin, c'est l'image d'en-tête de cette page ; le second est de la pierre grise avec des ombres de plantes. Les deux fois, seuls l'environnement et la lumière ont été modifiés.
Les trois images côte à côte montrent que la forme de la tasse, le sens des stries et la courbure de l'anse correspondent pour l'essentiel, et que les reflets et les ombres de la version sur bois suivent la lumière de la fenêtre. L'émail de la version sur bois paraît plus chaud que sur l'image à fond blanc ; cela vient de la lumière, et il faut décider avant la mise en ligne si c'est acceptable.
Ce jeu d'images a été généré dans Codex en demandant explicitement d'utiliser les capacités d'Images 2.6. Le reçu de l'outil n'indique pas la version du modèle ; nous ne pouvons donc pas confirmer qu'elles proviennent bien de la 2.6, et elles ne valent que comme référence pour un flux de travail similaire.
L'affiche en chinois réussit, le GIF échoue de peu
Le deuxième test portait sur le chinois. Nous avons demandé une affiche verticale ne comportant que deux lignes de texte.
« 慢一点，手冲 » (traduction libre : « Plus lentement, café filtre à la main ») et « 新品上架 » (traduction libre : « Nouveauté en rayon ») ont été correctement écrits, sans faute et sans aucun texte en trop. Avec peu de caractères et en grande taille, on peut déjà être plus serein ; nous n'avons pas testé les textes promotionnels denses. La documentation officielle indique que, pour le texte dense et les mises en page complexes, il faut relever complexity, au prix d'une génération plus lente et de modifications parfois indésirables.
Le troisième test était un GIF : faire tourner le filtre un court instant sur un plateau tournant.
Il a été obtenu en générant une planche de sprites de six images, puis en les assemblant. Vu au ralenti image par image, la forme de l'anse et les stries se déforment légèrement ; c'est inacceptable pour l'image principale d'une fiche produit, et pour montrer le produit à 360 degrés il faut toujours photographier le vrai objet. Comme petite animation d'ambiance pour les réseaux sociaux ou une page d'opération, ce n'est pas gênant.
Quelles tâches lui confier
D'après les résultats de ce test, nous répartirions le travail ainsi :
- À lui confier : visuels de mise en situation, changements de fond pour les fêtes, aperçus de plusieurs coloris d'un même modèle, images pour les réseaux sociaux, tests de plusieurs versions de supports publicitaires.
- À surveiller de près : affiches avec texte et mises en page de fiches détaillées A+ ; textes et chiffres doivent être vérifiés un par un.
- À continuer de photographier : image principale, schémas de dimensions, gros plans de matière et toute image qui influence le jugement de l'acheteur sur l'objet réel.
La limite pour cette dernière catégorie est claire : les images générées par IA peuvent montrer des situations d'usage, mais ne doivent pas donner à l'acheteur une idée fausse du produit lui-même.
Où l'utiliser et comment démarrer
Si l'équipe utilise déjà ChatGPT, il suffit de commencer. L'enregistrement d'images de référence est la nouveauté de cette version ; les exemples officiels sont des personnes, des animaux de compagnie et des personnages, et savoir si un produit peut être mémorisé et réutilisé de la même façon, chacun peut l'essayer.
Pour ceux qui préfèrent travailler les visuels produit dans un espace dédié, on peut essayer d'utiliser GPT Image 2.6 sur PixPix. Sa page découpe le processus en trois étapes, qui correspondent pour l'essentiel à la méthode que nous avons trouvée plus haut :
- Fixer la direction. Téléverser une image de référence ou décrire une nouvelle scène.
- Rédiger la demande. Préciser le sujet, la composition, la lumière et les détails à conserver. L'exemple de la page place une lampe sur une table d'appoint en noyer et demande de conserver la forme et la surface vert sauge.
- Vérifier puis corriger. Ne faire qu'une seule modification précise à la fois.
La troisième étape ressemble à une évidence, mais elle fait réellement économiser. Si l'on demande cinq changements d'un coup et que ça tourne mal, on ne sait pas quelle phrase a fait dévier le résultat.
Pour le choix du modèle, PixPix explique que Flare convient aux itérations rapides et Sunburst aux travaux soignés et à la cohérence entre plusieurs retouches ; l'espace de travail sélectionne Sunburst par défaut. Notre conseil : utiliser Flare au début pour produire plusieurs versions et trouver la direction, puis passer à Sunburst pour le rendu final. Les deux ont le même prix d'API ; le nombre de crédits débités dépend de l'indication affichée dans l'espace de travail, et la page des modèles ne liste pas de tarifs, il vaut donc mieux vérifier avant de s'abonner.
Le site propose aussi des outils e-commerce comme des planches d'images produit, des fiches détaillées A+ et de l'essayage sur mannequin ; si l'on veut produire des visuels en série, on peut les consulter ensemble. L'accès à l'espace de travail demande de se connecter d'abord. Cette partie des fonctions n'a pas été testée cette fois, et le résultat dépendra de ce que vous obtiendrez avec votre propre produit.
Choisissez votre meilleur produit, prenez une vraie photo et changez-en deux fois le décor ; placez les résultats à côté de l'original, et vous saurez vite si cette voie convient à votre catégorie.
Sources : CocoLoop, annonce de la communauté des développeurs OpenAI, documentation de génération d'images d'OpenAI, page GPT Image 2.6 de PixPix ; le produit est fictif, les images proviennent de tests internes et la version du modèle n'a pas pu être confirmée.