À la première publication de cet article, en octobre 2024, je travaillais dans le design d’emballage depuis plus de 25 ans et utilisais l’IA dans des projets commerciaux depuis environ un an et demi. Elle avait changé la vitesse à laquelle je pouvais explorer une idée et préparer des visuels.
Ce qui m’a le plus intéressé n’était pas la capacité de générer davantage d’images. C’était la possibilité de tester des approches qui, auparavant, auraient nécessité trop de temps pour être développées. Les résultats nécessitaient encore des retouches, du travail technique et une raison claire de leur existence.
Comprendre les codes du marché et choisir où s’en écarter
Un brief d’emballage pose souvent un choix : reprendre les codes familiers de la catégorie ou créer un contraste délibéré. La réponse se situe généralement entre ces deux extrêmes.
Les outils génératifs font rapidement apparaître des associations récurrentes de couleurs, de compositions et d’images. Je m’en sers pour explorer des pistes visuelles, sans remplacer l’étude des produits réels et des acheteurs. La fréquence d’un motif dans les résultats générés ne dit rien de ses ventes ni des préférences du public.
Développer un concept
L’IA permet de comparer plusieurs approches visuelles dès le début. C’est utile lorsque le brief est encore en cours de rédaction et que l’équipe a besoin de quelque chose de concret pour discuter.
Les critères de sélection sont plus importants que le nombre de variantes : l’idée exprime-t-elle la marque, rend-elle le produit compréhensible et offre-t-elle une différence significative ? Une image convaincante peut néanmoins être la mauvaise réponse au brief.
La mise en page exige toujours un regard de designer
Un concept généré n’est pas une mise en page prête pour la production. Textes, hiérarchie, mentions obligatoires, codes-barres, dimensions et spécifications d’impression exigent un travail précis.
Je considère l’IA comme une source de matériaux et de possibilités au sein de ce processus. Elle ne garantit pas la lisibilité, la faisabilité de fabrication ou les performances environnementales simplement en produisant une image attrayante.
Créer des arrière-plans autour du produit réel
Dans mon travail, une application concrète consiste à créer des arrière-plans pour les visuels de produits. Au lieu de chercher dans des banques d’images, je peux concevoir un décor adapté : du street art pour une enceinte, par exemple, ou une chambre paisible en soirée pour une veilleuse.
Je combine ensuite ce fond avec une photographie du produit réel. Cette distinction est importante : le contexte peut être inventé, mais le produit et les affirmations qui y sont faites doivent rester exactes. L’éclairage, l’échelle et la perspective doivent également être vérifiés.
Une expérience saisonnière
Pour Halloween, j’ai développé avec l’aide de l’IA des concepts de bouteilles de whisky et de vodka. J’ai ensuite décliné ces visuels sur des produits dérivés : autocollants, T-shirts, coques de téléphone et sacs.
Il s’agissait d’une expérimentation visuelle, pas de bouteilles dont la conception technique ou la fabrication était établie. Elle montrait comment une idée pouvait passer de l’emballage à d’autres supports tout en conservant un caractère reconnaissable.
Tester le design
Les maquettes visuelles permettent de discuter des proportions, de la hiérarchie et de la présence en rayon. L’IA peut aussi aider à organiser les retours d’une étude, à condition que les réponses soient réelles et que leur interprétation soit vérifiée.
Ni un rendu ni une opinion générée ne remplacent un prototype physique ou une étude auprès du public visé. L’ouverture, la manipulation, la résistance et la lisibilité doivent être testées dans les conditions réelles d’utilisation.
Production et allégations environnementales
Passer à la production suppose de définir les matériaux, les procédés d’impression, les tolérances, l’assemblage et les coûts avec les fabricants. L’IA peut aider à certaines analyses, mais elle ne garantit pas qu’une proposition soit réalisable.
Il en va de même pour la durabilité. Une affirmation environnementale nécessite des preuves concernant les matériaux, la production, le transport et l’élimination. Un langage visuel écologique — ou une évaluation générée par l’IA sans données fiables — ne constitue pas de telles preuves.
Donner à la marque une voix cohérente
Illustrations, personnages et décors peuvent aider un emballage à raconter une histoire. Les outils génératifs élargissent les possibilités, mais la cohérence vient de la direction artistique : choisir ce qui appartient à la marque et écarter le reste.
Pour moi, c’est la valeur durable de l’IA dans le domaine de l’emballage. Cela me permet de mieux explorer, tout en conservant la responsabilité essentielle : transformer une image prometteuse en un design clair, véridique et réalisable.
