IA slop : le problème n’est pas l’outil, c’est le prompt

Des visages trop lisses, des mains à six doigts, des couchers de soleil saturés, des affiches où le texte se mélange à l’image : sur les réseaux, on a trouvé un nom à cette bouillie visuelle. L’« IA slop ». Le mot vient de l’anglais, il désigne la pâtée qu’on donne aux cochons, et il est mérité.

Les critiques qui l’accompagnent le sont souvent aussi. L’IA générative ferait des choses moches, elle volerait le travail des graphistes et des photographes, elle consommerait des quantités d’eau et d’énergie absurdes. Je travaille avec ces outils tous les jours, en production, après vingt ans de direction artistique. Mon avis est simple : ce n’est pas l’IA qui fait des images moches. C’est le prompt, et l’absence de direction artistique.

D’où vient le slop ?

Un modèle d’image ne « sait » rien. Quand on lui donne peu d’indications, il comble les vides avec ce qu’il a vu le plus souvent. Le résultat est une moyenne : la lumière la plus banale, la pose la plus courante, la palette la plus vue. Autrement dit, du déjà-vu.

Le slop naît de trois habitudes :

• Un prompt en une ligne, qui laisse l’outil décider de tout.
• Aucune sélection : la première image correcte est publiée telle quelle.
• Aucune finition : pas de retouche, pas de vérification des détails, pas de mise en page pensée.

Rien de tout cela n’est propre à l’IA. Un appareil photo en mode automatique, une banque d’images utilisée sans regard ou un gabarit Canva rempli à la va-vite produisent exactement le même effet.

Un prompt paresseux, un résultat moyen

Prenons un exemple volontairement simple. Voici le genre de prompt qui produit du slop :

femme dans un café, belle lumière, ultra réaliste, 8k

Tout est flou : quelle femme, quel café, quelle lumière, quel cadrage, pour dire quoi ? Et « 8k » ou « ultra réaliste » ne disent rien de l’image. Voici maintenant ce qu’écrit un directeur artistique :

Portrait éditorial, femme de 45 ans à la terrasse d’un café strasbourgeois, fin de journée, lumière rasante latérale, focale 85 mm, faible profondeur de champ, palette chaude désaturée, grain argentique léger, regard hors champ, cadrage au tiers.

La différence ne tient pas à la longueur. Elle tient aux décisions prises avant de générer : le sujet, la lumière, l’optique, la palette, la matière, la composition. Ce sont exactement les décisions qu’on prend sur un plateau photo. Le prompt n’est pas une formule magique, c’est un brief.

Les mises en page « immondes » ne viennent pas de l’IA

Une bonne partie de ce qu’on reproche à l’IA relève en fait du graphisme : typographies criardes, textes posés n’importe où, hiérarchie absente, couleurs qui se battent. L’IA génère une image ; elle ne construit ni une grille, ni une hiérarchie de lecture, ni une identité de marque. Quand un visuel généré est jeté dans un gabarit sans réflexion, le problème est la mise en page, pas le moteur d’image.

C’est pour cela que je sépare toujours les deux temps : produire une image juste, puis la composer avec les règles du métier, comme on le ferait avec une photo de shooting.

« L’IA vole le travail des créatifs »

Il faut être honnête : les métiers créatifs changent. Une partie de l’exécution s’automatise, et certaines commandes simples ne passeront plus par un studio. Mais l’IA n’a ni goût, ni intention, ni client. Elle ne sait pas ce qu’une marque veut dire, ni ce qu’elle doit éviter de dire.

Utilisée par un créatif, elle reste un assistant : elle accélère la production de pistes, permet de tester plus d’idées, de visualiser ce qui coûterait trop cher à shooter. L’idée, la cohérence de marque, la sélection et le dernier mot restent humains. Les créatifs qui maîtrisent l’outil gardent la main ; ceux qui le subissent la perdent. C’est tout le sens de mes formations.

Ma méthode, en quatre temps

• Le brief : intention, cible, usage, contraintes de marque. Jamais de génération « pour voir ».
• Les itérations : on affine la lumière, le cadrage et la matière, comme on règlerait un éclairage.
• La sélection : une image sur des dizaines, choisie avec un œil de photographe.
• La finition : retouche, vérification des détails (mains, textes, reflets), mise en page.

Et une règle qui ne se discute pas : chaque image générée est signalée comme telle. Sur ce site, elles portent une mention « Image IA » ou une légende explicite.

Et l’éthique ? L’eau, l’énergie

L’IA a une empreinte réelle. Les data centers consomment de l’électricité et, souvent, de l’eau pour refroidir leurs serveurs, sans compter l’eau utilisée pour produire cette électricité. Les chiffres restent très incertains, faute de données publiées par les grands acteurs : une étude parue en 2025 dans la revue Patterns estime l’eau mobilisée par l’IA cette année-là entre 312 et 765 milliards de litres, une fourchette qui dit à elle seule l’ampleur de l’incertitude (Siècle Digital).

Je n’ai pas la prétention de régler ce problème. Mais la méthode décrite plus haut a un effet direct : un brief clair et des prompts précis, ce sont moins de générations inutiles. Le slop, c’est aussi des milliers d’images produites puis jetées.

Des solutions existent par ailleurs du côté des infrastructures. À Genève, le data center D4 de l’hébergeur suisse Infomaniak, inauguré en janvier 2025, réinjecte toute l’électricité qu’il consomme sous forme de chaleur dans le réseau de chauffage à distance du canton. Il est refroidi par échangeur air/eau, sans climatisation ni eau d’appoint, et doit chauffer l’équivalent de 6 000 ménages à l’année d’ici 2028 (communiqué des Services Industriels de Genève). Choisir ses outils et ses prestataires fait aussi partie du métier.

En résumé

• Le slop vient de prompts paresseux, d’une absence de tri et de finition. Pas de l’outil.
• Un bon prompt est un brief : sujet, lumière, optique, palette, matière, composition.
• La mise en page reste un métier : l’IA fournit une image, pas une direction artistique.
• L’IA est un assistant : le regard, le goût et la responsabilité restent humains.
• Moins de générations inutiles, c’est aussi moins d’eau et d’énergie consommées.

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