Introduction
Depuis une dizaine d'années, la production d'images est confrontée à une double tension :
- une demande exponentielle d'images (notamment dans l'e-commerce, avec plusieurs millions de visuels produits chaque année par les différentes marques et distributeurs),
- et des processus de fabrication encore très artisanaux, en particulier dans la retouche.
L'arrivée de l'intelligence artificielle bouleverse cet équilibre. Mais plutôt que d'opposer « IA vs humain », il est plus pertinent d'observer comment ces outils peuvent accélérer la production en soulageant les professionnels des tâches répétitives, pour leur permettre de se concentrer sur des activités à plus forte valeur ajoutée.
Contexte : Grand Shooting
Grand Shooting, fondé en 2015 par deux ingénieurs : Pierre Humblot-Ferrero et Denis Delangle, est un acteur spécialisé dans la gestion de la production d'images pour l'e-commerce. L'entreprise a développé une plateforme collaborative, assimilable à un ERP permettant d'organiser la production d'images en flux tendu.
En tant qu'Image Leader, mon rôle fut d'encadrer à la fois le studio de prise de vue et le studio de retouche, et d'introduire des méthodes issues de l'ingénierie de production dans un environnement photographique.
Le cas du détourage
Le détourage est une étape incontournable en photographie e-commerce : isoler le sujet de son fond pour créer une image exploitable sur catalogue. Traditionnellement réalisé à la plume, ce travail est chronophage et répétitif : jusqu'à 80 % du temps des retoucheurs y était consacré.
Problème : cette étape ne génère pas de valeur créative et constitue un goulot d'étranglement.
Méthodologie
L'approche adoptée a suivi plusieurs étapes :
- Analyse du flux : entretien avec les équipes, identification des points de douleur.
- Introduction d'un premier outil IA : Magic Clipping, combinant algorithmes classiques (contraste, contours) et premiers réseaux neuronaux.
- Optimisation organisationnelle : découpage scientifique du travail, normalisation des travaux de retouche, déploiement des méthodes du Lean management, introduction d'un contrôle qualité.
- Entraînement d'un modèle maison : exploitation des 4 millions d'images retouchées chaque année pour spécialiser un modèle d'IA sur ce cas d'usage précis.
Résultats
- En 3 mois, productivité multipliée par 4 : de 25 à 100 images/heure/retoucheur.
- À terme, automatisation totale du détourage : plusieurs milliers d'images traitées par heure.
- Impact social : pas de licenciements, mais redistribution des tâches vers des missions plus créatives et complexes.
- Impact stratégique : ouverture de nouveaux marchés, grâce à une capacité de production accrue et une meilleure répartition des compétences.
Discussion : l'IA comme accélérateur
Ce cas illustre une approche particulière de l'IA : non pas un remplacement de l'humain, mais une accélération de ses capacités.
- Les tâches pénibles et chronophages (détourage en photo, retopologie en 3D, sous-titrage en vidéo) sont les premières à bénéficier de l'automatisation.
- Les tâches à forte valeur ajoutée (créativité, résolution de problèmes, relation client) sont renforcées.
L'IA agit comme un levier d'industrialisation comparable à ce qu'a été le fordisme dans l'industrie manufacturière : une réorganisation profonde qui libère du temps pour l'innovation.
Perspectives : vers de nouveaux médias
Au-delà des gains de productivité, l'IA ouvre la voie à des médias inédits.
Exemple : le Gaussian Splatting (3DGS, 4DGS), qui combine vidéo et modélisation 3D implicite. Cette technologie permet de créer des environnements 3D navigables à partir d'un simple flux vidéo, avec une fidélité supérieure aux méthodes classiques de scan 3D.
Pour l'e-commerce, cela rapproche le coût de production d'un modèle 3D de celui d'une photographie, et rend envisageable une diffusion de masse.
Conclusion
Le cas Grand Shooting montre que l'IA, lorsqu'elle est pensée dans une logique de production, n'appauvrit pas le travail photographique mais le transforme. Elle soulage les équipes de tâches répétitives, ouvre des marchés nouveaux et fait émerger de nouveaux médias.
À l'heure où l'IA est souvent débattue en termes de menace ou de magie, il est essentiel de l'aborder comme ce qu'elle est : une machine à accélérer, au service des créatifs comme des ingénieurs.