La GenAI ne fonctionne qu’avec la précision 3D
Pourquoi la GenAI ne tient pas face à la réalité produit
Beaucoup de marques ont vécu la même première expérience avec la GenAI.
On génère un visuel produit en quelques secondes. C’est convaincant. Parfois même plus séduisant que le shooting studio préparé pendant des semaines. La lumière paraît premium. L’ambiance fonctionne. On imagine déjà l’image sur le site, en ads ou chez un retailer.
Puis quelqu’un regarde de près.
La courbure de l’étiquette est légèrement fausse. L’espacement du logo change d’une version à l’autre. Une mention réglementaire disparaît. La hauteur du bouchon varie selon les formats.
Rien de spectaculaire. Mais le visuel devient inutilisable.
Cette situation devient fréquente. Pas parce que la GenAI est mauvaise. Parce qu’on lui demande de résoudre un problème pour lequel elle n’a jamais été conçue.
La GenAI génère des images. Les marques gèrent des produits.
Le coût caché du “ça passe”
Les modèles génératifs optimisent la vraisemblance : si la bouteille paraît réelle, le modèle a fait son travail.
Mais une marque ne fonctionne pas à la crédibilité. Elle fonctionne à la précision.
Un produit a des proportions fixes, des matériaux, des variantes, des contraintes légales. Quand l’IA le recrée à chaque image, elle ne reproduit jamais exactement le même objet. Elle en propose une version plausible.
À l’unité, rien ne choque. À l’échelle, tout se dérègle.
Les équipes compensent. Elles vérifient tout manuellement. Chaque format, chaque adaptation locale, chaque nouvelle campagne.
La GenAI n’a pas supprimé le travail. Elle l’a déplacé vers la vérification. Et la vérification ne tient pas dans la durée.
Là où tout ralentit
Un contenu ne vit plus dans un seul visuel hero. Il existe sur l’eCommerce, les marketplaces, le paid media, le CRM, le retail et dans des mises à jour permanentes.
On gagne du temps à produire, on en perd à vérifier.
Alors les marques font ce qu’elles peuvent. Elles ajoutent des validations, ralentissent la publication et créent des étapes de contrôle autour d’un outil censé justement les réduire.
La vitesse augmente au moment de créer et chute au moment de diffuser.
C’est pour cela que la GenAI paraît à la fois impressionnante et étrangement inutilisable.
Le malentendu: on a essayé de générer le produit
La plupart des usages régénèrent le produit à chaque image.
Mais un produit n’est pas un style. C’est un objet fixe.
Si chaque visuel le recrée, vous n’avez jamais vraiment le produit. Seulement des approximations. Donc, chaque image doit être vérifiée puisqu’elle est techniquement nouvelle.
Les marques qui arrivent à passer à l’échelle n’ont pas trouvé de meilleurs prompts.
Elles ne demandent plus à l’IA d’inventer, elles partent du vrai produit.
La couche manquante : la fidélité au produit
Le principe est simple : le produit existe une seule fois, comme objet persistant servant de source, et les visuels se construisent autour.
Le décor change. La lumière change. Les idées de campagne changent. Le produit non.
La plupart des contrôles disparaissent parce que le système ne devine plus à quoi le produit devrait ressembler. Il le connaît déjà.
C’est là qu’intervient Omi.
Omi transforme chaque produit en Digital Twin 3D. Pas une référence visuelle. La structure réelle du produit, ses dimensions, ses matériaux et le placement exact de l’étiquette.
À partir de là, deux couches changent le comportement de l’IA.
ProductDrop: le produit cesse d’être recréé
Normalement, chaque image IA redessine le produit depuis zéro. Même avec un bon prompt, le modèle estime encore et encore les proportions, la courbure de l’étiquette, les reflets et la géométrie.
ProductDrop supprime cette étape.
Le produit existe une seule fois comme objet fixe et référence unique. Chaque visuel utilise exactement la même source. L’IA ne dessine plus le pack, elle génère uniquement la scène autour.
Ce seul changement élimine la plupart des retours:
le logo ne bouge plus d’un visuel à l’autre
les variantes ne se mélangent plus
les reflets restent physiquement cohérents
les mentions réglementaires restent présentes
les formats marketplace et retailer restent uniformes
Au lieu de valider chaque image, les équipes valident le produit une fois.
Ensuite les visuels deviennent reproductibles (sans risque) plutôt que réinterprétés.
AI BrandKit: les règles entrent dans la production
La plupart des marques ont déjà des guidelines. Le problème est qu’elles vivent dans des documents et sont appliquées manuellement.
AI BrandKit intègre ces règles directement dans la production.
Zones de sécurité, visibilité de l’étiquette, contraintes d’orientation, comportement typographique et limites de composition sont définis en amont. Lorsqu’un visuel est généré ou adapté, le système applique automatiquement ces règles.
Les équipes locales peuvent adapter une campagne, changer le décor ou créer de nouveaux formats sans casser la marque ni déclencher une validation juridique.
La validation passe de vérifier chaque visuel à définir les règles une seule fois.
À ce moment-là l’IA cesse de produire des interprétations et commence à produire des contenus réellement exploitables.
Ce que cela change pour les marques
Quand le produit devient stable, l’organisation change plus que les visuels.
Les équipes arrêtent de vérifier chaque image.
Les marchés adaptent les campagnes sans casser la cohérence.
Les nouveaux formats et variantes deviennent sûrs.
La créativité augmente souvent à ce moment précis. Quand les visuels sont fiables, les équipes testent davantage au lieu de jouer la sécurité.
Certaines marques utilisent la GenAI pour produire plus vite. D’autres l’utilisent pour produire en continu.
La différence n’est pas uniquement la qualité visuelle. C’est la confiance opérationnelle.
Le basculement en cours
La GenAI ne sera pas limitée par le nombre de visuels générés. Ce problème est déjà résolu.
Elle sera limitée par le nombre de visuels réellement fiables.
Les marques qui ancrent l’IA dans la réalité produit déploient sur tous les canaux et marchés sans multiplier les validations. Les autres continueront à produire des images impressionnantes qu’il faudra vérifier manuellement.
L’industrie a commencé par apprendre aux machines à créer des images. Elle découvre maintenant que le contenu exploitable commence par un produit fiable.
Quand cette couche existe, la GenAI cesse d’être un tour de magie et devient une infrastructure.
Les marques peuvent désormais produire des déclinaisons infinies, fidèles à la marque, conformes et prêtes à l’emploi.
