challenge 1
Création de personnage
Créer un personnage cohérent du début à la fin d’une vidéo générée par IA reste l’un des défis majeurs de la création visuelle actuelle. Sans méthode, les visages changent subtilement d’un plan à l’autre : proportions, regard, expressions… autant de détails qui brisent la continuité narrative. La solution consiste à travailler en amont comme dans un pipeline de production classique : créer des images de référence servant de fiches de personnages. Ces références déclinent le même personnage sous plusieurs angles, avec différentes expressions faciales et attitudes, afin de fournir à l’IA une base visuelle stable. Ce travail préparatoire permet de garantir une identité visuelle constante, crédible et reconnaissable tout au long de la vidéo.
challenge 2
Décors
La génération des décors pose un enjeu similaire de crédibilité et de continuité. Pour éviter des arrière-plans trop artificiels ou incohérents d’un plan à l’autre, j’utilise volontairement des images existantes, notamment des images d’archives ou des photographies réelles. Ces références permettent d’ancrer le récit dans un univers tangible, avec une logique architecturale, lumineuse et géographique crédible. En servant de base ou de guide à la génération IA, elles assurent une cohérence visuelle globale et renforcent l’immersion, en plaçant les personnages dans des environnements qui semblent déjà “vécus”, plutôt que purement générés.
Construire l’univers avant l’animation
La création assistée par IA : une production audiovisuelle… classique
Contrairement aux promesses marketing, la création vidéo assistée par IA ne supprime pas les étapes fondamentales de la production audiovisuelle. Elle les accélère, parfois radicalement, mais ne les remplace pas. Pour obtenir un résultat crédible et qualitatif, on retrouve exactement les mêmes fondations qu’un projet traditionnel.
Tout commence par la recherche visuelle et narrative : moodboards, références artistiques, inspirations cinématographiques. Viennent ensuite les concept-arts, indispensables pour définir les personnages, les décors et l’ambiance générale. L’écriture, le storyboard, le “casting” des personnages et le repérage des lieux — même virtuels — restent des étapes clés de pré-production.
C’est cet ensemble de décisions prises en amont qui permet de construire un univers cohérent, riche et lisible. L’IA intervient alors comme un accélérateur, pas comme une baguette magique.
L’IA fait gagner du temps… mais n’en supprime pas
Oui, l’IA permet d’aller plus vite. Générer des variations de personnages, tester plusieurs ambiances visuelles ou explorer des pistes créatives prend désormais des heures au lieu de jours. Mais ce temps existe toujours. La promesse du “un clic pour faire une vidéo” est largement éloignée de la réalité dès que l’on vise un contenu de qualité.
Plus le projet est ambitieux visuellement, plus la phase de préparation reste déterminante. Sans cadre clair, l’IA produit vite… mais mal.
Des limites techniques et économiques bien réelles
Les modèles de génération d’images et de vidéos posent plusieurs contraintes. La première concerne la fragmentation des services : de nombreuses plateformes, aux tarifications parfois opaques, avec des modèles économiques difficiles à comparer.
Même avec un ordinateur très puissant, il est aujourd’hui irréaliste d’atteindre les performances de datacenters spécialisés dans un contexte de production. Lorsqu’il s’agit d’optimiser les coûts et les délais, passer par des plateformes en ligne reste la solution la plus pertinente.
Pour ce projet, j’ai testé plusieurs services, notamment Higgsfield. Clairement l’une des plateformes les plus agressives côté tarification, mais paradoxalement l’une des plus intéressantes une fois ses limites bien comprises. Bien utilisée, elle peut devenir l’une des moins coûteuses du marché.
Un processus de génération souvent frustrant
La génération vidéo reste l’étape la plus imprévisible. Même en fournissant des images de base solides et des indications textuelles précises, il faut très souvent relancer les générations. Parfois jusqu’à 20 essais pour obtenir un seul plan réellement exploitable.
C’est une réalité rarement mise en avant : la sélection, l’itération et l’élimination font partie intégrante du process. L’IA génère beaucoup, mais conserve peu.
Sound design : encore très artisanal
Du côté du sound design, les tests restent limités. Pour ce projet, j’ai principalement utilisé des bibliothèques de sons existantes. Là encore, l’IA n’est pas encore suffisamment fiable pour remplacer un travail sonore précis, surtout lorsqu’il s’agit de rythme, d’intention ou de narration.
Bilan : 3 jours pour 1 minute de vidéo
Au final, ce projet représente environ trois jours de production pour une minute de vidéo. Pour certains, cela peut sembler long. Pour d’autres, extrêmement rapide. Mais une chose est sûre : on est très loin de la promesse “faites un film en quelques minutes”.
La création assistée par IA n’est pas une automatisation totale. C’est une nouvelle manière de produire, plus rapide, plus flexible, mais toujours exigeante en temps, en méthode et en regard créatif.
