Des tours futuristes baignées de lumière, des façades biomorphiques, des intérieurs minimalistes…
En quelques secondes, Midjourney, DALL·E ou Stable Diffusion génèrent des visuels saisissants qui rivalisent avec les plus beaux rendus d’architecture.
Mais derrière ces visuels époustouflants, une question persiste : ces images servent-elles vraiment à concevoir, ou ne sont-elles que des mirages esthétiques ?
🎨 Pourquoi ces outils séduisent les architectes ?
- Vitesse & variété. Générer en minutes des pistes visuelles multiples (styles, ambiances, matériaux) pour cadrer un parti et nourrir un moodboard.
- Divergence créative. Sortir des automatismes graphiques et explorer des atmosphères inattendues.
- Chaîne image outillée. Midjourney offre des paramètres de style/qualité ; DALL·E (GPT Image) brille en édition (in/out-painting) et en texte lisible sur l’image ; Stable Diffusion s’appuie sur un écosystème open (ControlNet) pour guider pose, edges, profondeur.
De nombreux bureaux rapportent des itérations et des productions graphiques bien plus rapides qu’avec un travail par rendu 3D classique.
⚠️ Les limites à garder en tête : quand l'IA oublie la gravité et les normes
- Incohérences architecturales. Escaliers non conformes, portées irréalistes, colonnes impossibles, contradictions spatiales... sont rencontrés fréquemment. Ces modèles ne savent pas “respecter des normes” ni dimensionner comme un outil CAO/BIM.
- Esthétisation stéréotypée. Des images séduisantes mais formatées si le prompt n’impose pas de contraintes.
- Propriété intellectuelle & conformité. Le cadre évolue (procès en cours contre Midjourney ; décisions US sur l’absence de copyright pour des œuvres sans intervention humaine). La prudence est donc de mise : clarifier les droits d’usage, vérifier les politiques des plateformes, intégrer un contrôle juridique local (au niveau belge et européen).
🛠️ Panorama des outils
| Outil | Points forts | Limites/Usages recommandés |
|---|---|---|
| Midjourney | Esthétique photo-réaliste, rendu stylisé puissant ; réglages artistiques disponibles (style, chaos, qualité) | Contrôle limité sur la géométrie ; non connecté aux outils CAO/BIM → moodboards / esquisses |
| DALL·E / GPT Image API | Bon suivi d’instructions, texte lisible, édition (in/out-painting), image-to-image | Qualité “rendu archi” variable ; excellent pour annoter/légender une image |
| Stable Diffusion (SD 3.5) | Open-source, déploiement local, plugins avancés comme ControlNet (depth/edge/pose), fortement personnalisable | Mise en place plus technique ; exige paramétrage poussé et ressources matérielles → flux de travail internes |
| Nano Banana (Google Gemini) |
Génération et édition d'images avec forte cohérence d’identité (visages/personnes), édition par itération, mélange multi-images et rendu de texte fiable | Idéal pour les moodboards, variantes d’ambiance ou de façades, annotations ou retouches |
| Veras (EvolveLAB) | Complément IA pour Revit, SketchUp, Rhino, Vectorworks et le web : variations stylistiques directement appliquées à la maquette numérique | Dépend de la modélisation 3D existante ; usage surtout en concours/esquisse |
| ArkDesign.ai | Esquisses/faisabilité multi-logements/mixte, optimisation densité/rentabilité | Principalement conçu pour le marché des USA ; pas de prise en compte apparente des contraintes de stabilité |
| Maket.ai | Plans résidentiels instantanés, exploration de styles, 2D→3D & rendus | Moins flexible sur les projets complexes ; bon pour les aménagements intérieurs de petites/moyennes structures |
| Finch 3D | Planification paramétrique + IA pour les premières recherches ; feedback rapide | Écosystème naissant ; nécessite un cadrage méthodologique pour obtenir un résultat exploitable |
📖 Lexique
- Depth/edge/pose : travail en 3 étapes consistant à donner une carte des profondeurs permettant de garder la perspective et d'éviter les incohérences d'échelle, ensuite à ajouter les contours à respecter permettant de figer les trames, baies, gabarits, et enfin à ajouter un squelette de pose fixant l'attitude et la position des personnages
- Image-to-image translation : transformer une image d’entrée en une image de sortie possédant des caractéristiques visuelles différentes, tout en conservant un certain niveau de contenu
- In-painting : effacer une partie de l'image pour la remplacer
- Moodboard : planche d'inspiration
- Out-painting : étendre une image en la poursuivant dans son style
✅ Bonnes pratiques pour cabinets d’architecture
- Cadrer l’usage : moodboards, partis pris, variantes de façade avant modélisation détaillée.
- Garder la main : traduire toute idée retenue en maquette paramétrique/BIM pour garantir les rapports d’échelles et la constructibilité.
- Garantir la légalité : vérifier les conditions de service / licences des outils, éviter toute utilisation de contenu protégé (personnages, logos), archiver les prompts / itérations réalisés.
- Documenter le processus conceptuel : établir une note méthodologique à l'attention de vos clients expliquant le processus proposé de l' “idée IA → choix projet → modélisation et vérifications (normes, sécurité, structure)”.
- Former l’équipe : l'art du prompting, les biais esthétiques, les critères de conformité… et lui fournir une checklist d’erreurs typiques (escaliers, garde-corps, accès PMR...).
🧭 Conclusion
L’IA générative accélère et enrichit l’idéation visuelle. Toutefois, elle n’exonère pas de la rigueur architecturale.
Utilisée comme booster d’esquisse et moteur d’options, puis relayée par la CAO/BIM, elle devient un avantage compétitif — à condition d’encadrer juridiquement et méthodologiquement son emploi.
💬 Et maintenant ?
Passez de l’inspiration à l’usage maîtrisé en 5 actions :
- Choisissez un seul cas d’usage amont (par ex. un moodboard de façade pour un concours).
- Cadrez l’expérimentation : droits d’utilisation & confidentialité, rappel que l’image IA n’est pas un plan exécutable.
- Montez un micro-pipeline de production : croquis/maquette → guides (edges/pose/profondeur) → génération → tri et sélection → reprise en CAO/BIM.
- Mesurez : temps gagné, nombre de variantes utiles, % d’idées réellement transférées en BIM.
- Capitalisez : sauvegarde des prompts, nomenclature de fichiers, check-list des vérifications de conformité à opérer sur les productions (escaliers, garde-corps, PMR, incendie).
Références et liens utiles
- Les sites et documentations officielles des outils listés dans l'article.
- Stable Diffusion 3.5 Large https://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-3.5-large?utm_source=chatgpt.com#stable-diffusion-35-large
- Adding Conditional Control to Text-to-Image Diffusion Models https://arxiv.org/abs/2302.05543
- Étude académique sur les limites architecturales de Midjourney https://www.mdpi.com/2075-5309/14/3/786
- Disney et Universal poursuivent Midjourney https://www.theguardian.com/technology/2025/jun/11/disney-universal-ai-lawsuit
- Warner Bros poursuit Midjourney https://apnews.com/article/warner-bros-midjourney-ai-copyright-lawsuit-dc-studios-b87d80d7b4a4dfdcf0ee149d30830551
- Droits d'auteur sur l'art généré par IA https://www.reuters.com/world/us/us-appeals-court-rejects-copyrights-ai-generated-art-lacking-human-creator-2025-03-18
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Cet article est issu d'une collaboration entre intelligence humaine et intelligence artificielle, pour explorer ensemble l’avenir de la conception architecturale.
Cet article est réalisée dans le cadre du projet Construction du Futur soutenu par Digital Wallonia (Agence du Numérique)
Partenaires du projet Construction du Futur : Buildwise, Union Wallonne des Architectes, Embuild Wallonie, Centre de Recherches Routières, CAP Construction, Infopole et GreenWin
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