Remplissage génératif

Le remplissage classique consiste à compléter une zone vide ou sélectionnée d’une image par une couleur, une texture ou un contenu généré automatiquement. Dans Photoshop, le remplissage avec contenu pris en compte permet de supprimer des objets ou de corriger une zone en la remplaçant de manière intelligente. On peut aussi utiliser le remplissage par motif, couleur unie ou dégradé. C’est une fonction puissante pour la retouche ou la création graphique, souvent combinée à la sélection et au masque.

Le remplissage génératif (ou generative fill en anglais) est une technique de manipulation d’image basée sur l’intelligence artificielle, qui permet de compléter, modifier ou étendre des zones d’une photo de manière réaliste et contextuelle. Cette technologie repose sur des modèles d’IA générative (comme les GAN ou les modèles diffusion), capables d’inférer le contenu manquant d’une image à partir de son contexte visuel et, dans certains cas, d’instructions textuelles.

Le remplissage génératif est popularisé notamment par Adobe Photoshop, avec l’intégration de la fonctionnalité Remplissage génératif dans sa version Beta en 2023, puis dans ses versions stables suivantes. L’outil permet à l’utilisateur de sélectionner une zone d’une image (par exemple, un objet à effacer ou une bordure vide) et de laisser l’IA remplir cette zone avec un contenu photoréaliste cohérent avec le reste de la scène. Il est aussi possible d’ajouter un prompt textuel (par exemple : « ajouter un ciel nuageux » ou « remplacer par une plage ») pour orienter la génération.

Par exemple, un photographe peut utiliser le remplissage génératif pour élargir un cadrage trop serré, supprimer des éléments indésirables (touristes, poteaux, câbles électriques), ou reconstituer une zone endommagée. Dans la postproduction créative, il permet également de créer des variantes artistiques à partir d’une image de base.

Cependant, cette technique comporte des limites et risques : des incohérences visuelles peuvent apparaître (ombres incorrectes, proportions erronées, textures floues), et la qualité du rendu dépend fortement du modèle utilisé et du contexte fourni. Sur le plan éthique, le remplissage génératif soulève des questions autour de la véracité des images, notamment dans les domaines du photojournalisme ou de la preuve documentaire.

Outre Adobe, d’autres outils comme Canva, Luminar Neo ou des plateformes IA (DALL·E, Firefly, etc.) proposent également des fonctions de remplissage génératif. Le concept s’inscrit dans une tendance plus large de création assistée par l’intelligence artificielle, transformant les pratiques traditionnelles de retouche et de composition.