Et pourtant la demande reste la même. Donner vie à une machine disparue depuis près d’un siècle. Dans notre cas, une Rosalie 7, Citroën Traction Avant coupé de 1934, survivante d’une époque où l’aérodynamique se dessinait encore à l’intuition et où la vitesse relevait plus de l’endurance que de la puissance brute.
Aujourd’hui, le changement vient moins de la qualité des images que de leur exploitation. L’intelligence artificielle ne sert plus uniquement à embellir une photo. Elle aide à combler les vides, relier les fragments, reconstruire une forme cohérente à partir d’éléments incomplets. On ne restaure pas une image. On recompose une réalité à partir d’indices.
Scène classique dans les locaux d’IN DATA VERITAS à Biarritz. Quelqu’un arrive avec quatre captures d’écran prises à la va-vite. Reflets, perspective faussée, compression douteuse, morceaux d’interface Windows visibles. Et la demande tombe, sérieuse comme un ordre de mission :
« Vous êtes capables d’animer ça ? »
La voiture en question n’est pas n’importe laquelle. Une Rosalie 7, Citroën Traction Avant coupé de 1934. Une machine pensée pour l’endurance, pas pour finir coincée dans un dossier WhatsApp. Bonne nouvelle. Aujourd’hui, ce genre de défi n’est plus réservé aux studios 3D.
Étape 1. Accepter la réalité des éléments fournis
Première règle. On ne travaille pas avec des photos. On travaille avec des indices. Les images reçues servent à comprendre :
- Les proportions générales
- Les volumes
- Les angles caractéristiques
- Les détails identitaires
- Les zones manquantes
L’objectif n’est pas de restaurer une photo parfaite. L’objectif est de reconstruire un objet crédible. C’est un changement mental important. On passe de la retouche à la reconstitution.
Étape 2. Nettoyer avant de créer
Avant toute IA, il faut enlever le bruit humain. On corrige donc :
- Les perspectives tordues
- Les éléments parasites
- Les bordures d’écran
- Les différences de luminosité
Même un nettoyage rapide améliore énormément le résultat final. L’IA comprend mieux une forme claire qu’un fichier réaliste, mais confus. À ce stade, on fabrique une base exploitable, pas une image finale.
Étape 3. Reconstituer la voiture
Ici intervient le vrai changement d’époque. Au lieu de dessiner chaque pièce, on demande à l’IA de comprendre l’objet global. On fournit plusieurs vues et on décrit précisément :
- Modèle historique
- Époque
- Type de carrosserie
- Détails distinctifs
- Ambiance mécanique
L’IA ne copie pas les images. Elle reconstruit une version cohérente de la voiture. Résultat attendu est donc une Rosalie complète, propre, isolée, sans fond. Ce fichier devient la matière première pour l’animation.
Nous avons simplement demandé à l’IA (en l’occurrence ChatGPT et son outil de génération d’image GPT Image 1.5) de reconstituer la voiture à partir des 4 photos en précisant les contraintes détaillées ci-dessus.
Étape 4. Passer de l’image à l’objet
Une animation crédible demande une illusion simple : faire croire que la voiture existe dans l’espace. Pour cela, plusieurs approches
Méthode rapide
- Animation 2,5D
- Découpage en plans
- Léger mouvement caméra
- Ajout de motion blur
Méthode intermédiaire
- Projection de texture sur un volume simple en 3D
- Roues séparées
- Ombres dynamiques
Méthode avancée
- Reconstruction complète en 3D
- Rigging des suspensions
- Simulation physique
Le choix dépend moins de la technologie que du rendu recherché.
Étape 5. Donner du mouvement sans trahir l’époque
Erreur fréquente. Animer une voiture ancienne comme une supercar moderne. Une Rosalie ne brutalise pas la route. Elle vit dessus. Points à respecter :
- Pneus étroits
- Roulis visible
- Accélérations progressives
- Vibrations mécaniques fines
- Inertie importante
L’animation devient crédible quand elle respecte les limites techniques de l’époque.
Étape 6. L’illusion finale
Une animation réussie repose rarement sur la voiture seule. On doit donc fignoler le mouvement :
- Flou du décor
- Projections d’eau ou poussière
- Vibration caméra légère
- Son mécanique adapté
Le cerveau croit au mouvement grâce à l’environnement, pas grâce au modèle.
À ce stade, on est parti sur un prompt Kling 3.0 emprunté à Ludovic Carli que l’on avait déjà modifié pour faire l’animation de la Mustang.
A 1966 Ford Mustang charges through a rain-soaked street circuit at night. Camera locked directly behind at diffuser height as the classic muscle car rockets forward, sliding aggressively through chicanes and tight hairpins. Wet barriers smear into neon streaks, tire spray exploding under floodlights, raw torque shaking the rear end during brutal direction changes at race pace. Heavy motion blur on the environment, crisp focus on the rear bumper, exhaust and suspension, intense vibration and instability.
Avec prompt tout ce qui a de plus simple « Refaire un prompt plus adapté à ce type de voiture ». Reste plus qu’à le mettre dans Kling 3.0 avec le visuel de la Rosalie reconstitué.
Bon, tout n’est pas parfait, on a oublié de mettre un conducteur ! Mais c’est un détail…
À 1934 Citroën Traction Avant coupé “Rosalie” races through a narrow pre-war street circuit at dusk. Camera positioned low behind the car at axle height, centered on the exposed rear wheels and rounded bodywork as the lightweight endurance racer accelerates with mechanical intensity. The narrow tires struggle for grip on damp cobblestones, subtle body roll and suspension movement visible during fast directional changes. Period racing decals and pale green body reflect warm street lamps, water spray fine and realistic rather than explosive. Background architecture stretches into soft motion blur while the car remains sharp, highlighting vintage engineering, thin wheels, mechanical linkages and the elegant aerodynamic silhouette. Atmosphere cinematic, grounded in 1930s racing realism, emphasizing momentum, fragility and precision rather than brute muscle power.
Antoine GARCIA
