Faut Pas Pousser Les ISO8 octobre 2026111 min

S1304 – LE WORKFLOW DU PHOTOGRAPHE À L’HEURE DE L’IA

Débruitage, masques et IA générative : le workflow du photographe face à l'IA

Dans Faut pas pousser les ISO, Arthur Azoulay et Benjamin Favier reçoivent Nicolas Beaumont, vice-président marketing de DxO, et le photographe Mathieu Bachon pour parler retouche et intelligence artificielle. Débruitage, dématriçage, masques automatiques, IA générative : que fait vraiment chaque outil, et que gagne le photographe ? Le journaliste Laurent Katz, le retoucheur Clément Briend et l'avocate Joëlle Verbrugge complètent le débat, qui finit sur une question de fond : qu'est-ce qu'une photographie quand l'IA peut tout produire ?

L’IA dans la retouche, du débruitage au génératif

Dans cet épisode de Faut pas pousser les ISO, Arthur Azoulay et Benjamin Favier consacrent pour la première fois une émission entière à la retouche photo et à l’intelligence artificielle. Ils reçoivent Nicolas Beaumont, vice-président marketing de DxO et photographe, et Mathieu Bachon, photographe professionnel installé sur la Côte d’Opale, formateur partenaire de DxO. Le journaliste Laurent Katz dresse d’abord le panorama des outils : l’IA sert à améliorer l’image (correction automatique, débruitage, agrandissement, masques qui reconnaissent le ciel, le sol, la végétation ou les personnes) et à en créer, avec l’IA générative capable d’imaginer des pixels réalistes pour effacer un élément gênant. Nicolas Beaumont corrige une idée reçue : l’IA est d’abord une famille d’algorithmes, et un réseau de neurones peut être entraîné à générer des pixels comme à faire autre chose. Chez DxO, DeepPRIME a été entraîné à dématricer et débruiter en même temps un fichier RAW, sans rien générer. L’inférence se fait sur l’ordinateur de l’utilisateur, avec sa carte graphique : l’image ne part sur aucun serveur.

Il revendique une base d’entraînement propre à DxO, issue des milliers de photos faites chaque année pour calibrer boîtiers et objectifs, une « mine d’or » qu’il refuse de détailler.

Ce que change DeepPRIME sur le terrain

Nicolas Beaumont explique l’apprentissage profond par une analogie avec l’entraînement d’un marathonien : la base d’apprentissage est le programme d’entraînement, on mesure l’écart avec le résultat attendu, on ajuste, et le jour où le photographe clique sur le bouton, le réseau « court le marathon » en quelques secondes. Pour Mathieu Bachon, cette technologie a bouleversé son flux de travail : il monte sans hésiter à 12 800 ISO sur son boîtier, et une image à 6 400 ISO passée dans DeepPRIME XD ressort selon lui comme une photo faite à 800 ISO. Il insiste pourtant sur un point : ce n’est pas magique. Une image sous-exposée reste pauvre en information, et l’algorithme ne fait qu’optimiser des données qui existent. Même à bas ISO, le paysagiste y gagne une image qui reste propre quand on pousse les curseurs. Les invités conseillent de garder ses bons RAW, qu’un dématriçage plus récent peut faire revivre des années plus tard. Côté JPEG, Nicolas Beaumont précise que DeepPRIME ne s’applique qu’aux RAW, et que débruiter une image déjà dématricée rapproche du génératif.

Sur les fichiers des boîtiers Fujifilm à matrice X-Trans, Mathieu Bachon rappelle les difficultés de dématriçage rencontrées par les utilisateurs, et cite Capture One et DxO comme références.

Masques, profondeur et ponts entre logiciels

Mathieu Bachon se dit peu friand des masques par IA utilisés seuls : pour lui, c’est un outil de plus dans le « barda », à croiser avec les réglages locaux et la technologie U Point, qui sélectionne par la lumière et la couleur avec une précision qu’il juge chirurgicale. L’IA reconnaît très bien un ciel bien découpé ou un relief, beaucoup moins des cheveux ou un arbre flou dans un bokeh coloré : il faut apprendre à connaître ses outils. Nicolas Beaumont détaille comment se construit une base d’entraînement selon la tâche (segmentation d’un premier plan, d’oiseaux, de sourcils), pourquoi un modèle très spécialisé ne trouve pas ce qu’il n’a pas appris, et présente deux nouveautés de PhotoLab 10 : la segmentation fine du visage et les masques de profondeur, appris pour estimer la distance de chaque zone sans données EXIF. Il revient sur le pont créé entre DxO PhotoLab et Affinity by Canva, pour ceux qui veulent recourir à l’IA générative ailleurs, et défend le modèle de licence perpétuelle. L’un des animateurs émet de son côté des réserves sur la stabilité de ces partenariats.

La suppression automatique des poussières de capteur illustre la nuance : l’IA détecte la poussière, mais le remplacement se fait à partir des pixels voisins, sans génération.

Retoucheurs, photographes et vérité de l’image

Le retoucheur Clément Briend estime que l’avenir de Photoshop est la simplification : on n’aura plus à l’apprendre « comme un instrument », et le retoucheur deviendra un généraliste de l’image, agrégateur d’outils, dont le savoir-faire subsistera surtout dans le réglage fin, notamment la couleur. Pour Nicolas Beaumont, la limite est le temps et la puissance de calcul, donc le prix. Le débat glisse vers la question de ce qu’est une photographie : il rappelle qu’au temps de l’argentique, la retoucheuse du laboratoire peignait déjà sur les tirages, mais que l’IA pose avec plus d’acuité la question de l’authentification, à laquelle DxO réfléchit avec la norme C2PA. Mathieu Bachon distingue trois niveaux : les données brutes, la retouche qui a toujours existé, et l’image créée ex nihilo par un prompt. Il raconte que des collègues photographes professionnels voient leur marché s’effondrer, et pense que le bas de gamme disparaîtra tandis que d’autres clients feront du recours à un photographe un argument.

Dans le débrief et le quiz des auditeurs, chacun conclut à sa manière : l’IA doit rester au service de l’intention du photographe. « Je garde la barre », résume Mathieu Bachon.

Pour aller plus loin

Les références de l’épisode

DxO PhotoLab 10 : logiciel de développement RAW de DxO, avec DeepPRIME, masques par IA, masques de profondeur et suppression des poussières.
DeepPRIME et DeepPRIME XD : réseaux de neurones de DxO qui dématricent et débruitent les fichiers RAW en même temps.
DxO Labs et DxOMark : deux entités devenues totalement séparées, depuis 2017 selon Nicolas Beaumont.
Nik Collection : suite de plugins de DxO, dont viennent la technologie U Point et l’outil de débruitage Define.
Affinity by Canva : logiciel de retouche relié à PhotoLab par un pont depuis la version 10.1.
Adobe Photoshop, Lightroom et Firefly : outils cités pour leurs fonctions d’IA, dont l’IA générative de Photoshop.
Capture One : logiciel réputé pour son développement des RAW, notamment des fichiers X-Trans.
C2PA : norme d’authentification des images à laquelle DxO réfléchit.
Salon Photo Vidéo 2026 : salon parisien où DxO propose conférences et ateliers gratuits.
Lunettes connectées de Meta : sujet de la chronique sur le droit à l’image, avec l’avocate Joëlle Verbrugge.
DJI Osmo 360 et Insta360 X6 : caméras 360 comparées dans le coup de cœur Phox de Baptiste Soto.

Au fil de l’épisode

00:00:21 : une première émission dédiée à la retouche photo et à l’IA
00:01:37 : présentation de Nicolas Beaumont et de son histoire avec DxO
00:04:16 : DxO Labs et DxOMark, deux sociétés séparées
00:05:03 : présentation de Mathieu Bachon, photographe de la Côte d’Opale
00:07:38 : Flash Actu : nouvel objectif pancake, Salon Photo Vidéo, caméras 360 et exposition
00:14:20 : DxO et le Salon Photo Vidéo
00:19:09 : la chronique sur les lunettes connectées et le droit à l’image
00:27:56 : le panorama des outils de retouche par IA de Laurent Katz
00:33:21 : l’IA, une famille d’algorithmes ; DeepPRIME expliqué
00:37:02 : inférence locale ou dans le cloud
00:41:01 : la base d’entraînement de DxO
00:42:26 : dématriçage, X-Trans et recettes des éditeurs
00:47:11 : IA générative, pont avec Affinity et licence perpétuelle
00:53:33 : l’apprentissage profond expliqué par le marathon
01:00:21 : ce que DeepPRIME change à la prise de vue
01:03:47 : garder ses RAW pour les redévelopper
01:04:38 : et les fichiers JPEG ?
01:07:03 : les masques par IA, un outil parmi d’autres
01:11:24 : comment on construit une base d’entraînement
01:16:07 : les masques de profondeur de PhotoLab 10
01:18:17 : simulation de flou, upscale et photographie computationnelle
01:21:26 : le témoignage du retoucheur Clément Briend
01:27:35 : qu’est-ce qu’une photo à l’heure de l’IA ?
01:29:16 : authentification et norme C2PA
01:31:54 : un marché qui s’effondre pour certains photographes
01:34:53 : le débrief
01:43:31 : le quiz des auditeurs

FAQ

Qu’est-ce que DeepPRIME de DxO ?

DeepPRIME est un réseau de neurones que DxO a entraîné à dématricer et débruiter en même temps un fichier RAW. Selon Nicolas Beaumont, ce n’est pas de l’IA générative : l’algorithme exploite les données réellement captées, et le traitement se fait sur l’ordinateur de l’utilisateur, sans envoyer l’image sur un serveur. Il ne s’applique pas aux fichiers JPEG.

L’IA peut-elle sauver une photo sous-exposée à haut ISO ?

Non, selon Mathieu Bachon : ces algorithmes optimisent des données existantes mais ne créent pas d’information. Une image mal exposée reste pauvre quand on pousse les curseurs. Bien exposée, une photo à 6 400 ISO passée dans DeepPRIME XD ressort en revanche, selon lui, avec la propreté d’une image faite autour de 800 ISO.

Comment le métier de retoucheur va-t-il évoluer avec l’IA ?

Le retoucheur Clément Briend pense que Photoshop va se simplifier au point qu’on n’aura plus à l’apprendre comme un instrument. Le retoucheur deviendrait un généraliste qui combine dessin, IA, agrandissement et changement de point de vue, et son savoir-faire subsisterait surtout dans le réglage fin, notamment le travail de la couleur.

Comment reconnaître une image générée par IA d’une photographie ?

Pour Nicolas Beaumont, l’image seule ne suffit plus : il faut lire et contextualiser. Les éditeurs peuvent implémenter des traces, et DxO réfléchit à la norme d’authentification C2PA. Comme DxO ne fait pas de génératif, l’usage de DeepPRIME est simplement inscrit dans les données EXIF de l’image, selon lui.