L’IA révolutionne les VFX : interview de Nicolas Erba (Digital District) sur les workflows et l’avenir des métiers

L’IA fait désormais partie du quotidien des studios VFX, mais elle ne remplace ni les artistes ni leurs compétences : elle déplace le curseur entre technique, créativité et capacité d’adaptation. C’est le constat que partage Nicolas Erba, Head of Innovation chez Digital District, venu présenter aux étudiants d’ARTFX une vision très concrète de ces mutations.

De compositeur Nuke à Head of Innovation

Formé au compositing, Nicolas a d’abord travaillé plusieurs années comme freelance Nuke compositor avant de rejoindre Digital District. Peu à peu, son intérêt pour les nouvelles technologies – machine learning, modèles IA, outils émergents – prend le dessus sur la simple production de plans, jusqu’à devenir aujourd’hui son cœur de métier en tant que Head of Innovation.

Son rôle : faire de la veille, tester, intégrer et parfois développer des outils IA capables d’accélérer les workflows du studio. Chez Digital District, cette approche de l’innovation s’inscrit dans un contexte de production exigeant, qui va du long métrage à la publicité, avec des attentes élevées en termes de qualité d’image et de fiabilité des pipelines.

Comment l’IA s’invite dans les VFX

Dans le quotidien du studio, l’IA est déjà bien installée, mais de façon ciblée. Nicolas distingue deux grands types d’usages : les outils « maison » qui automatisent les tâches répétitives, et des approches plus avancées pour manipuler l’image.

• Des outils internes s’appuient sur des modèles open source, libres d’utilisation, intégrés au pipeline pour assister les artistes.
• Sur la roto et le clean, l’IA permet de prendre en charge 60 à 70% du travail, en accélérant notamment la création de masques complexes, sans prétendre faire 100% du plan dans tous les cas.
• Des usages plus sophistiqués se développent sur le rajeunissement, le vieillissement ou les beauty passes pour la publicité, domaines où l’IA permet des retouches fines, plus rapides qu’avec les méthodes classiques seules.
• Pour les deepfakes, le studio est passé de pipelines très lourds, nécessitant un long entraînement de modèles, à des méthodes plus directes, qui rendent ces effets plus accessibles et pragmatiques à l’échelle d’une production.

Pour Nicolas, ces outils ne sont pas une rupture soudaine : l’IA est présente depuis plusieurs années dans les pipelines, mais les cas d’usage se multiplient au fil des avancées technologiques. C’est précisément cette dynamique qu’il suit et structure, pour décider quand et comment intégrer un nouvel outil à un projet.

De la préproduction au compositing : l’IA tout au long de la chaîne

L’IA n’intervient pas qu’en fin de chaîne. Elle se glisse dans plusieurs étapes d’un projet, de la préparation au compositing final.

En préproduction, Nicolas observe déjà des usages concrets chez les réalisateurs :

• Génération de storyboards et visuels de référence, pour disposer très tôt d’images assez abouties afin de partager une intention commune avec les équipes.
• Concept art et character design : une fois un sculpt ou un design suffisamment avancé, l’IA permet d’explorer rapidement plusieurs pistes de style ou de look dev, afin de converger plus vite vers une version validée par le réalisateur.

Dans ces cas, l’IA sert de moteur d’itération : elle ne fournit pas l’image finale, mais accélère la phase d’exploration. L’objectif est de donner à l’artiste, texturing, sculpt, look dev, une base visuelle solide, sur laquelle il pourra ensuite pousser le niveau de finition.

En production, les usages se diversifient encore :

• En 3D, l’IA peut générer ou gérer des assets destinés au background, qui ne subiront pas de gros plans et n’exigent pas un niveau de détail extrême, mais doivent néanmoins rester cohérents avec l’univers visuel du projet.
• En compositing, elle intervient autant sur l’arrière-plan (enrichir un matte painting, compléter un environnement) que sur le premier plan, pour des éléments qui auraient été difficiles à produire uniquement en 2D ou qui auraient nécessité une 3D lourde.

Pour certains projets, l’usage massif de 3D n’est tout simplement pas envisageable : contraintes de budget, de planning ou de pipeline. L’IA devient alors un levier pour rendre possible un plan qui, autrement, n’aurait peut-être jamais vu le jour.

Ce que l’IA change vraiment : technique vs créativité

Nicolas insiste sur un point : les tâches les plus impactées aujourd’hui sont les tâches techniques, « sans intention artistique ». Roto, clean… tout ce qui relève du travail minutieux mais répétitif est prioritairement ciblé par les algorithmes. À l’inverse, des pans entiers du pipeline, comme le tracking, restent encore difficilement remplaçables : les modèles IA ne sont pas encore assez robustes pour supplanter totalement les méthodes traditionnelles.

Cette frontière technique/artistique structure sa réflexion sur les pièges à éviter, surtout pour les étudiants :

• Ne pas perdre le contrôle de ses outils : des générateurs d’images en ligne peuvent produire des visuels graphiquement séduisants, mais au prix d’un contrôle limité sur le résultat et d’une dépendance à des plateformes externes.
• Privilégier, autant que possible, des outils que l’on peut héberger en local (et donc maîtriser), avec un niveau de contrôle fin sur les générations.
• Ne pas déléguer le processus créatif : l’IA peut accélérer la recherche, proposer des variations, servir de sparring-partner visuel, mais elle ne doit pas décider à la place de l’artiste ni dicter l’intention.

Pour lui, le vrai risque est celui d’une perte de compétences internes si l’on délègue trop : l’IA se substituerait alors à l’apprentissage patient des bases. Produire « du volume pour du volume » n’a pas de sens si l’œil n’est plus exercé, si l’analyse critique disparaît.

Pourquoi les fondamentaux VFX restent indispensables

Malgré la montée en puissance de l’IA, Nicolas défend une idée simple : les compétences VFX « classiques » restent indispensables. L’exemple de la roto est parlant :

• Les outils basés sur l’IA sont devenus très précis, capables de générer des masques au pixel près, de récupérer des mèches de cheveux, de proposer des sélections qui auraient pris des heures à la main.
• Mais aucun modèle ne fonctionne à 100% sur 100% des plans. Il y aura toujours des cas extrêmes, des plans atypiques, des contraintes de mise en scène où l’algorithme échoue ou s’arrête à 70–80% du résultat.

Dans ces moments, la capacité à finir le travail « à la main » fait la différence. Pour corriger une roto, reprendre un clean, sauver un plan problématique, il faut maîtriser les outils traditionnels et les principes de base. Sans cette culture du geste, l’artiste se retrouve démuni dès que l’IA sort de sa zone de confort.

Ce raisonnement vaut pour l’ensemble du pipeline : compositing, lighting, modeling, FX… L’IA peut aider, accélérer, assister, mais elle ne remplace ni la compréhension de l’image ni la culture visuelle, ni la rigueur technique qui se construit sur la durée.

Le conseil de Nicolas aux étudiants : cultiver la veille et l’adaptation

À un étudiant d’ARTFX qui rêve de travailler dans un studio comme Digital District, Nicolas ne donne pas une liste d’outils à connaître, mais une posture à adopter. Selon lui, l’époque où l’on apprenait une technique pour la pratiquer pendant 10, 15 ou 20 ans, sans remise en question, est révolue.

Son conseil tient en trois idées :

• Entretenir une veille technologique régulière : suivre les nouveaux outils, les modèles IA, les workflows qui émergent, sans chercher l’exhaustivité, mais en restant suffisamment informé pour repérer ce qui peut changer concrètement sa pratique.
• Se familiariser vite avec les nouveautés pertinentes : tester, expérimenter, intégrer progressivement les outils qui font sens dans un pipeline professionnel, plutôt que de rester spectateur des évolutions.
• Cultiver la capacité à s’adapter : dans un secteur en mutation rapide, c’est autant une compétence technique qu’une qualité de caractère, essentielle pour bâtir une carrière durable.