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Pinceau 3D, vidéo retouchée en direct… Les 10 démos IA bluffantes de l'Adobe Max 2026
À Miami, Adobe a profité de la dernière grande keynote de son événement Max 2026 pour montrer comment ses chercheurs comptent simplifier le travail sur l’image et le son. Parmi les dix prototypes présentés, deux sont d’ores et déjà disponibles pour le grand public.
Changer la veste d’une actrice dans un plan, c’est une chose. La retrouver dans la même tenue après chaque scène en est une autre. Lors des Sneaks d’Adobe Max 2026, Scene Sweep a illustré ce que l’IA pourrait épargner aux monteurs : dans une séquence de plus de 40 secondes comptant neuf plans, la veste prune choisie sur une image suit le personnage dans les sept plans où il apparaît. C’est l’une des dix pistes qu’Adobe explore pour faire évoluer ses outils de création.
Scene Sweep commence par analyser le montage pour retrouver les personnages et les lieux d’un plan à l’autre, puis y reporter les corrections. Sur scène, Adobe ne s’est pas contenté de changer la veste de l’actrice. Un autre personnage a hérité d’une nouvelle coiffure pendant qu’un tableau était remplacé jusque dans les plans où il apparaissait sous un autre angle. Le résultat est bluffant, et l’on peut même comparer les variantes en mouvement grâce à des aperçus animés en basse définition, avant de lancer le rendu final.
Avec Project Live Set, on peut infléchir le cours d’une vidéo pendant sa génération. Pour le montrer, le démonstrateur est parti d’une photo de son chat, qu’il a demandé à l’IA de faire boxer. La séquence se déroule à l’écran alors que le logiciel génère les images suivantes, en gardant de l’avance sur la tête de lecture. Il suffit alors de nouvelles consignes pour changer les actions de l’animal ou les mouvements de caméra, le tout sans interrompre la lecture.
Avec On Cue, Adobe cherche à mieux maîtriser le rythme des vidéos générées par IA. Le principe repose sur une courbe d’événements, un signal de contrôle à une dimension dont les pics indiquent quand une action doit se produire. Sur scène, un chien sautait ainsi aux instants définis par la courbe. En réutilisant celle-ci avec d’autres consignes, on pouvait faire sauter plusieurs animaux en cadence ou synchroniser l’éclairage de différents immeubles. Cette courbe se dessine et se retouche à la main, mais peut aussi être extraite d’une vidéo ou d’un morceau de musique pour en reprendre le rythme et, par exemple, faire clignoter des ampoules sur les temps forts.
Sound Bender apporte ce contrôle au son. Un bruit d’impact mêlé à la musique est extrait sur une piste séparée à partir de sa description textuelle. Il sert ensuite de référence à un sound canvas, une surface dont les quatre coins portent des idées sonores. En s’y déplaçant, on explore leurs combinaisons ; le parcours peut être enregistré pour faire évoluer le bruitage en synchronisation avec la vidéo. Screen Test intervient pour sa part plus en amont : l’auteur définit un personnage fictif, voix comprise, puis dialogue avec lui pour explorer ses réactions et émotions.
Pour montrer ce que Deep Brush a dans le pinceau, le chercheur à l’origine du projet choisit une photo de parkour et se met à peindre sur les murs en béton, comme le ferait un tagueur dans la vraie vie. Les couleurs changent, mais l’éclairage d’origine est préservé, tandis que des masques empêchent le trait de déborder sur la personne au premier plan. Le prototype analyse la géométrie, les couleurs et la lumière de la scène pour que le coup de pinceau épouse les surfaces, même courbes. On peut ainsi repeindre ce que l’on photographie, mais aussi y ajouter de la lumière au fil du geste.
Hands On prolonge cette approche en faisant apparaître, directement dans l’image, des commandes adaptées à son contenu (comme dans l’outil Edit Object de Firefly, l’IA reconnaît automatiquement les objets et personnes dans l’image). Quelques clics suffisent alors pour redimensionner un objet ou remodeler ses formes. Réduisez la largeur d’un canapé et il devient un fauteuil qui en conserve le style. Ailleurs, un verre se