Dans le cadre de cette recherche, nous avons conduit une série de tests comparatifs sur plusieurs outils d'IA générative disponibles sur le marché. L'objectif était de soumettre le même sketch de produit accompagné du même prompt à chaque outil afin d'évaluer leurs capacités de manière équitable et d'analyser ce que chacun produit à partir d'un point de départ identique.
Captures d'écrans outils IA - Google Drive
L'objet choisi est une chaise rétractable intégrée dans le sol, un concept de mobilier urbain dont le mécanisme doit être compris, interprété et restitué visuellement. Ce choix volontairement complexe permet de mesurer non seulement la qualité esthétique des rendus, mais aussi la capacité de chaque outil à saisir la logique fonctionnelle d'un objet de design industriel.
Deux types de prompts ont été utilisés.
Le premier, soumis aux outils de rendu visuel (Rendair, MNML, Vizcom, Lovart, ChatGPT, Grok), visait à produire une visualisation photoréaliste du concept :
"Create a photorealistic product design render based on the provided sketch. The object is a retractable chair integrated flush into the ground when closed. It opens vertically using a central slot handle for hand insertion and can stop at multiple adjustable heights. The mechanism must appear logical and mechanically plausible (guided sliding system), not purely visual. Respect key features: flat rectangular surface when closed, clean minimal industrial design, realistic proportions. Show at least one open state and one closed state, and suggest the internal mechanism (cutaway or visible structure). Place it in a realistic context (public space or interior floor), optionally with a user interaction. Style: high-end product visualization, soft natural lighting, detailed materials (metal/composite). Focus on usability, function, and realism."
Et une photo de sketch comme prototype/exemple :
Le second, soumis aux LLMs (ChatGPT, Claude, Gemini, DeepSeek), portait sur la recherche de matériaux adaptés au produit :
"I am designing a retractable chair integrated into the ground, intended for public or semi-public spaces. The system must be durable, safe, weather-resistant, and mechanically reliable. Provide a structured overview of suitable materials for this type of product organized into clear categories: structural materials, surface materials, mechanical components, environmental resistance, sustainability considerations."
Catégorie — IA sketch-to-render spécialisée design industriel
Site — vizcom.ai / Tarif — Freemium, Pro ~40 $/mois / Accès — Web
Vizcom prend en entrée un croquis et génère des rendus en quelques secondes. Son interface est pensée pour le workflow du designer industriel : mode itératif, ajustement du degré de fidélité au dessin via un curseur "drawing influence", possibilité de retouche directe, et tentative de génération de modèle 3D.
Nous avons testé deux modes. En mode modify, le résultat produit une large plaque encastrée avec une texture lisse sans détails, des dimensions non proportionnelles au sketch, une mise en scène sans présence humaine. En mode create avec drawing influence à 70 %, l'outil a reproduit l'angle de vue du sketch à l'identique mais a confondu les flèches de cotation avec des éléments structurels, et interprété les tiges transparentes comme des plaques pleines. La génération de modèle 3D a été lancée mais n'a jamais abouti après l'estimation de 1 min 30 affichée.
Point fort : contrôle fin du designer sur les paramètres, itérations rapides, interface la plus adaptée au workflow industriel.
Limite principale : ne distingue pas les annotations du dessin des éléments structurels, et la génération 3D est instable.