Pendant des décennies, la recherche d’images s’est appuyée sur les métadonnées — mots-clés, tags, catégories. Puis sont arrivées la similarité visuelle et la recherche vectorielle.

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Chaque étape a apporté plus de précision technique, mais toutes continuaient de poser la même question fondamentale : Qu’est-ce que c’est?

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Pour de nombreuses applications créatives, ce n’est plus suffisant.

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Le travail créatif, qu'il s'agisse de design graphique, de campagnes marketing ou de gestion de contenu, repose sur des relations complexes entre les éléments visuels. Il ne s'agit pas seulement d'identifier un sujet, mais de comprendre comment les visuels interagissent dans un contexte donné. Qu’est-ce qui s’associe bien d'un point de vue esthétique? Qu’est-ce qui complète un ensemble sur le plan fonctionnel? Qu’est-ce qui renforce un message ou une narration?

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Nous assistons à une évolution où l'intelligence artificielle, notamment grâce aux avancées des modèles multimodaux et de l'analyse contextuelle , commence à dépasser la simple suggestion basée sur la ressemblance de couleur ou de sujet. L'objectif émergeant est de proposer des associations qui fonctionnent ensemblede manière significative. Cette approche, que l'on pourrait qualifier de synergie contextuelle assistée par IA, représente une étape importante. Pour les marques et les organisations gérant de vastes bibliothèques de contenu numérique (DAM, PIM) , elle ouvre de nouvelles perspectives pour réutiliser, combiner et créer plus efficacement à partir des actifs existants.

Plutôt qu'une taxonomie rigide, cette synergie peut être comprise à travers plusieurs dimensions clés où l'IA apporte une valeur ajoutée :

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1. Pertinence Contextuelle et Sémantique

Au-delà des mots-clés, l'IA peut analyser le sens et le contexte d'un actif visuel. En exploitant des techniques comme la recherche sémantique et les embeddings multimodaux, les systèmes peuvent suggérer des associations basées sur une compréhension plus profonde du contenu. Cela inclut la capacité à identifier des éléments qui complètent une narration implicite ou qui s'intègrent logiquement dans une séquence ou un thème donné.

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Exemple : À partir d'une image montrant une main tendant un objet hors champ, un système enrichi par IA pourrait suggérer d'autres images où cet objet est reçu, utilisé ou mis en contexte, facilitant ainsi la création de récits visuels cohérents à partir d'actifs distincts. De même, une photo de produit pourrait être associée à des éléments textuels ou graphiques qui correspondent non seulement au produit lui-même, mais aussi à l'ambiance ou au message de la campagne visée.^`

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2. Harmonie Esthétique et Cohérence Stylistique

L'IA peut être entraînée à reconnaître et appliquer les principes de la théorie du design, tels que l'harmonie des couleurs, l'équilibre compositionnel et l'utilisation efficace du contraste. Elle peut analyser les caractéristiques stylistiques d'un actif (rendu, éclairage, grain, palette de couleurs dominante) pour suggérer des éléments qui s'accordent esthétiquement ou qui créent un contraste pertinent et intentionnel.

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Exemple : Pour un visuel de produit aux lignes épurées et aux tons neutres, l'IA pourrait proposer des arrière-plans ou des textures (lin, marbre clair) qui renforcent une ambiance de raffinement par l'harmonie. Inversement, pour une chaussure de sport aux couleurs vives, elle pourrait suggérer un décor industriel brut pour créer un contraste dynamique qui met en valeur le produit. L'IA peut aussi aider à maintenir une cohérence stylistique sur l'ensemble d'une campagne en identifiant des actifs partageant un même traitement visuel, même si leurs sujets diffèrent.

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3. Adéquation Fonctionnelle et Structurelle

Certains actifs sont conçus pour s'emboîter ou interagir structurellement. L'IA peut apprendre à reconnaître ces relations spatiales ou fonctionnelles, qu'elles soient explicitement définies ou implicites dans la composition. Cela inclut l'identification de mises en page avec des espaces réservés, la reconnaissance de motifs structurels récurrents (symétrie, répétition), ou la suggestion d'éléments conçus pour s'adapter physiquement (comme une étiquette pour une bouteille spécifique).

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Exemple : Un système IA pourrait identifier une image publicitaire conçue avec un espace négatif important et suggérer des blocs de texte ou des logos dont les dimensions s'adapteraient bien à cet espace. De même, à partir d'un visuel de bouteille vue de dessus, il pourrait proposer une infographie circulaire conçue pour épouser cette forme, permettant une composition intégrée. Cette capacité est particulièrement utile pour assembler des composants de produits ou des éléments de packaging gérés via des systèmes PIM/DAM.

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Pourquoi cette évolution est importante

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Dans de nombreux systèmes DAM ou PIM, les contenus sont souvent organisés en silos fonctionnels – par type, campagne ou usage prévu. L'approche de synergie contextuelle assistée par IA vise à transcender ces silos en révélant des relations pertinentes basées sur le contexte, l'esthétique et la fonction – des relations qui n'étaient peut-être ni prévues ni explicitement étiquetées.

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Il ne s'agit pas simplement d'une nouvelle méthode de recherche, mais d'une approche visant à augmenter le processus créatif.C'est une manière d'exploiter plus intelligemment – et potentiellement plus rapidement – les actifs existants, en réduisant potentiellement certaines interventions manuelles.Cela peut rendre les vastes bibliothèques d'actifs plus dynamiques et mieux alignées sur la nature itérative et connexionniste du travail créatif.

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La question fondamentale évolue : au-delà de Qu’est-ce que c’est?, nous explorons de plus en plus Avec quoi cet élément peut-il créer une synergie?

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