(Illustration Magnific – réalisée avec l’aide de l’IA)

Comme tous les secteurs, l’industrie graphique vit depuis quelques années une transformation de ses métiers et de ses processus au rythme de l’intelligence artificielle. Où et comment intervient-elle ? Pour quels avantages ? C’est ce que nous allons voir.

Dans l’industrie graphique comme ailleurs, il y a déjà belle lurette que l’on a recours à certaines formes d’intelligence « machine » pour piloter des processus de production : préparation et vérification de fichiers, gestion de couleur et détection d’erreurs en cours d’impression, exploitation de données variables… Tout cela n’est plus vraiment neuf.

Ce qui est nettement plus récent, c’est l’utilisation du « machine learning » (apprentissage automatisé) et, encore plus récent, de l’IA générative. Dans le domaine graphique, on pense bien sûr à la création d’images par IA, mais bien d’autres applications sont en jeu tout au long de la chaîne de valeur, depuis la conception graphique jusqu’à l’impression. Elles concernent notamment l’optimisation de la production, le contrôle de qualité et la maintenance.

Création graphique : toujours plus de possibilités

La plupart des outils logiciels qu’utilisent les graphistes intègrent désormais des fonctions d’IA qui accélèrent et facilitent grandement de nombreuses tâches naguère fastidieuses, telles que le détourage (c’est-à-dire suppression de l’arrière-plan d’une image). À cela s’ajoute bien sûr la création de textes et d’images à partir de prompts, mais aussi la mise en page (semi-)automatisée de produits complets tels que brochures ou dépliants, et même la conception de produits, par exemple dans le domaine de l’emballage ou de la PLV.

Le métier de graphiste ne disparaît pas pour autant : pour bien utiliser l’IA, il faut des compétences ; par ailleurs, le temps gagné grâce à l’IA permet de renforcer le service offert au client, par exemple en lui proposant davantage de variantes de son projet. 

Prépresse : automatisation maximale

Déjà automatisées à différents degrés, les opérations de prépresse ont encore été « dopées » par l’utilisation de l’IA. L’imposition (c’est-à-dire l’arrangement des pages dans un schéma d’impression) ou le précontrôle des fichiers en offrent de bons exemples : dans ces domaines, l’IA réduit au minimum l’intervention humaine et les risques d’erreur. En amont comme en aval, elle peut également accélérer le calcul des devis, le calcul post-production, améliorer l’analyse des coûts et de la rentabilité, etc.

Impression : optimisation, toute !

Dans l’atelier d’imprimerie également, l’IA permet de pousser encore un peu plus loin l’automatisation de certains processus. Par exemple en confiant aux algorithmes l’analyse de la file d’attente et la planification des ordres, pour produire aussi efficacement que possible ; le calibrage et l’analyse des couleurs, pour garantir leur régularité tout au long du tirage ; le contrôle de qualité « au vol », en inspectant les feuilles en cours de tirage pour repérer, en temps réel, les moindres irrégularités… Dans ce type d’opérations, l’analyse des données et l’auto-apprentissage automatisé ont déjà fait gagner beaucoup de temps et évité des gaspillages.

La maintenance prédictive est un autre domaine où l’IA trouve à s’appliquer : en analysant continuellement les données techniques des machines grâce à des capteurs, l’intelligence artificielle permet de détecter de nombreux problèmes avant qu’ils se produisent, évitant des arrêts intempestifs et des retards de production.   

Données variables : vers l’hyper-personnalisation

L’impression de données variables n’est pas neuve, elle non plus : voilà une trentaine d’années au moins qu’elle est mise en œuvre pour fournir des travaux personnalisés, tels que mailings ou brochures commerciales. L’IA lui permet cependant de franchir une nouvelle étape, en exploitant de très grandes quantités de données, toujours plus fines, pour produire, de manière automatisée, des imprimés toujours plus ciblés, conçus, rédigés et illustrés sur mesure pour chaque destinataire – et cela à grande échelle. L’ère de l’hyper-personnalisation est annoncée.  

Valeur humaine ajoutée

Comme on le constate, c’est surtout au stade de la conception graphique que l’IA générative offre des perspectives vraiment neuves. Ailleurs, l’IA permet surtout d’aller plus loin dans l’optimisation. Là où l’on pensait peut-être qu’il n’existait plus de marge à exploiter, l’IA accélère encore les processus, réduit les consommations (d’énergie, de matières premières…) et abaisse les coûts, mettant ainsi certaines applications à la portée d’un plus grand nombre de clients.

Pour autant, il ne faut pas se tromper : mettre en œuvre l’IA et bien exploiter son potentiel réclame des compétences, parfois différentes de celles qui étaient autrefois nécessaires. Par ailleurs, elle exige des données de qualité, qu’il faut être capable de collecter et de traiter. Enfin, si elle peut aider à élaborer de nouveaux concepts, créer des images étonnantes ou concevoir des slogans puissants, elle ne remplace ni l’approche, ni la connaissance, ni la créativité humaines, qui font la valeur ajoutée d’un produit imprimé.