Le guide complet pour choisir vos modèles IA

Quand les marques mode et lifestyle parlent de « modèles IA » aujourd'hui, elles désignent généralement les humains numériques — les personnes synthétiques qui apparaissent dans l'imagerie produit et les essayages virtuels. Bien les choisir tient plus du casting que du paramétrage logiciel, et les marques qui le traitent ainsi prennent l'avantage. Ce guide explique comment faire ce choix avec intention plutôt que d'accepter ce que l'outil sort par défaut.

Ce que « modèle IA » veut dire ici

Un modèle IA dans ce sens, c'est une personne générée — visage, corps, styling — utilisée en imagerie produit et essayage virtuel. Réutilisable sur plusieurs shoots, personnalisable pour la diversité, déclinable sur n'importe quel décor ou pose. Ils ne tombent pas malades, n'ont pas d'agent, ne demandent pas de droits à l'image. Ils n'ont pas non plus l'authenticité vécue qu'un vrai mannequin apporte. Les deux comptent, et les marques qui font semblant que l'un des deux est négligeable se trompent de stratégie.

La décision, ce n'est pas « vrais mannequins ou modèles IA ». C'est quel rôle chacun joue dans votre système d'imagerie. La plupart des marques à l'échelle finissent sur un mix — et c'est dans le bon dosage que se trouve la valeur stratégique.

Trois pièges à éviter

Prendre par défaut la librairie stock de l'outil. Toutes les marques qui utilisent le même set de départ finissent avec une imagerie qui ressemble à toutes les autres. Construisez votre propre librairie de deux ou trois modèles signature qui reviennent — votre marque commence à avoir un visage. Le coût de personnalisation est devenu assez bas pour qu'il n'y ait plus d'excuse pour le stock.

Sous-investir la diversité. Les outils IA rendent quasiment gratuit le fait de décliner le même produit sur des corps de tailles, d'âges et de carnations différents. Il n'y a plus d'argument coût. Les clients remarquent quand vous l'évitez ; les données de conversion sont sans ambiguïté, et les marques qui gèrent bien la diversité voient les retours baisser en même temps que la conversion monte.

Traiter le fit comme un problème de styling. Un modèle IA peut porter n'importe quoi que vous générez sur lui, indépendamment du fait que le vrai vêtement irait à un humain de cette morphologie. Si votre imagerie montre le produit qui tombe parfaitement sur des corps impossibles, les retours vous diront la vérité en trois semaines. Utilisez des données de fit réelles — même approximatives — pour contraindre les morphologies que vous rendez.

Construire une librairie qui scale

Prenez trois à cinq modèles « signature » centraux qui collent à votre persona de marque — ils apparaissent dans les hero shots et les campagnes récurrentes. Au-delà, générez librement pour la couverture variantes. Documentez chaque modèle avec une description constante pour que les rendus futurs restent cohérents. Traitez la librairie comme un casting récurrent, pas un bin de photos stock.

Les marques qui font ça bien en 2025 ont des librairies de modèles qui ressemblent à un petit casting d'acteurs récurrents — reconnaissables à travers le catalogue sans être forcés. Quand un client de retour voit la même personne dans votre hero qu'il y a trois mois, vous avez gagné une petite unité de familiarité de marque qu'aucune quantité d'imagerie fraîche n'aurait construite.

Vrais mannequins vs modèles IA — où chacun gagne

Les vrais mannequins gagnent encore pour les campagnes éditoriales où l'authenticité est le sujet, pour les shoots avec des personnalités reconnaissables, et pour toute imagerie qui passe en TV ou en affichage où la valeur de production de « vrai » pèse. Ils gagnent aussi quand il vous faut une histoire humaine spécifique — un vrai client, un vrai fondateur, un vrai mouvement.

Les modèles IA gagnent sur la couverture variantes, les marchés localisés, l'inclusivité de tailles à grande échelle, les aperçus d'essayage, et tout travail catalogue où cohérence et volume comptent plus qu'un moment de casting précis. Ils gagnent aussi pour les marques jeunes qui n'ont pas les moyens d'un vrai shoot mais ont besoin d'une imagerie pro pour rivaliser sur la qualité visuelle.

Le mix qui marche pour la plupart : vrais mannequins pour les campagnes hero et le storytelling de marque, modèles IA pour la profondeur catalogue et les variantes. Faites tourner les deux pipelines en parallèle ; n'essayez pas de forcer l'un à faire le travail de l'autre.

Un cadre de sélection simple

Pour chaque rôle de modèle, posez trois questions. Premièrement, le même modèle reviendra-t-il ? Si oui, documentez la description et traitez-le comme un personnage permanent. Sinon, générez librement et ne vous souciez pas de cohérence.

Deuxièmement, quel est le registre de marque ? Les marques éditoriales ont besoin de moins de modèles, plus distinctifs. Les marques grand public ont besoin de plus, plus génériques. Calez la densité du casting sur la voix de marque.

Troisièmement, à quoi ressemble réellement votre base client en termes de diversité ? Sortez les données démographiques de vos clients ; rendez sur des morphologies qui correspondent. Ne rendez pas sur des moyennes aspirationnelles — vos vrais clients veulent se voir.

Les outils Avriro d'essayage et d'imagerie fonctionnent avec des librairies de modèles personnalisées — donnez la même description, obtenez la même personne sur plusieurs rendus. Démarrez votre librairie si vous voulez tester le workflow.