Améliorer une photo floue avec l’IA en quelques secondes

L’agrandissement est l’outil le plus mal compris de la panoplie, parce que ce qu’il semble faire et ce qu’il fait réellement sont deux choses différentes. Il semble retrouver des détails. Ce n’est pas le cas. Il prédit des détails cohérents avec ce qui est présent, et les dessine.

Cette nuance n’a rien de pinailleur. C’est elle qui détermine quand l’outil fait des merveilles, et quand il vous ment sans bruit.

Ce qu’il fait vraiment

Un redimensionnement classique, c’est de l’arithmétique. Pour doubler la largeur d’une image, le logiciel doit inventer un pixel entre chaque paire existante, et il le fait en calculant une moyenne. Le résultat est plus grand et plus flou, car la moyenne est l’inverse du détail.

Un agrandisseur IA est un modèle qui a vu des millions de paires d’images (la même scène en basse et en haute résolution) et qui a appris ce que l’on trouve généralement dans la version haute résolution. Face à un contour doux, il ne fait pas de moyenne : il prédit le contour net qui a le plus probablement produit ce flou, et il le dessine.

Quand l’image d’entrée contient assez d’information, la prédiction est proche de la réalité et le résultat est vraiment excellent. Quand ce n’est pas le cas, la prédiction reste tout aussi assurée, et le résultat est une fiction bien rendue.

Les cas où il fonctionne très bien

• Les photos légèrement floues. Une photo où la mise au point a manqué de peu, ou prise à haute sensibilité ISO puis débruitée jusqu’à la bouillie. Il reste sous le flou une vraie structure que le modèle peut accentuer.
• Les petits originaux. Un vieux JPEG de 800 pixels de large dont vous avez besoin au format tirage. Multiplier par deux à quatre se fait sans difficulté.
• Les recadrages serrés. Vous avez beaucoup recadré une bonne photo et manquez désormais de pixels. C’est l’usage quotidien le plus courant, et celui qui réussit le mieux.
• Les tirages scannés. Le flou d’un scanner est uniforme et prévisible : exactement ce que ces modèles gèrent bien.

Les cas où il échoue

• Les visages vraiment flous. Si vous ne pouvez pas dire de qui il s’agit, le modèle non plus. Il produira un visage net, assuré, et faux.
• Le flou de bougé. L’information a été étalée à la prise de vue. La résolution n’était pas le problème, donc plus de résolution n’est pas la solution.
• Le texte et les chiffres. Un petit texte agrandi devient des caractères qui semblent justes au premier regard et se révèlent faux à l’examen. N’agrandissez jamais un document, un ticket de caisse ou une plaque d’immatriculation pour en faire une preuve.
• Les motifs fins répétitifs. Trame de tissu, briques, grillage. Les modèles les régularisent, et cette régularité se voit comme artificielle.
• Tout ce qui a déjà été agrandi. Un deuxième passage cumule les inventions. Un seul passage, à partir de la meilleure source disponible.

Partez du meilleur original

C’est l’essentiel du travail, et ce n’est pas spectaculaire.

Revenez au fichier d’origine. Pas la version envoyée par messagerie, qui a été recompressée. Pas une capture d’écran. Pas un téléchargement depuis un réseau social, qui l’a redimensionnée. Chacune de ces étapes a détruit de l’information pour de bon, et l’agrandissement ne peut pas la récupérer : il peut seulement inventer un remplaçant.

Si vous avez un tirage papier, scannez-le plutôt que de le photographier. Un scan à plat à 600 dpi donne au modèle bien plus de matière qu’une photo du même tirage prise au téléphone, et il évite la déformation de perspective et l’éclairage inégal d’une prise de vue à main levée. Pour les tirages abîmés ou en noir et blanc, notre guide pour restaurer et coloriser de vieilles photos avec l’IA va plus loin.

Vérifiez sérieusement le résultat

Zoomez à 100 % et regardez quatre endroits :

• La peau. Elle doit avoir des pores et de fines ridules. Si elle a l’air de cire ou de porcelaine, le modèle a lissé au lieu d’accentuer.
• Les cheveux. Des mèches individuelles, pas des coups de pinceau. Des coups de pinceau signifient que le modèle a deviné.
• Les yeux. L’iris doit avoir une structure visible. Les reflets doivent être au même endroit que dans l’original.
• Les contours sur le fond. Cherchez une fine ligne claire, un halo : c’est le signe classique d’une accentuation excessive.

Faites ensuite la comparaison qui compte : ouvrez l’original à côté du résultat et demandez-vous si quelque chose a changé, pas seulement si l’image est plus nette. Plus net et différent, c’est un échec, même si c’est plus joli.

Sa place dans un flux de retouche

L’agrandissement est une étape à part, à faire en premier. Si vous comptez aussi remplacer le fond ou supprimer un objet, agrandissez avant, pour que les outils suivants aient plus de détails à exploiter, et faites chaque opération séparément plutôt que de tout demander dans une seule consigne. Regrouper les instructions, c’est le meilleur moyen de ne plus savoir quelle étape a introduit un défaut.

Pour les portraits en particulier, agrandir une source floue avant de passer à une photo de profil LinkedIn avec l’IA améliore nettement le résultat, car l’étape suivante travaille alors sur de la structure plutôt que sur de la bouillie.

Le bilan honnête

L’agrandissement excelle à rendre une photo correcte plus grande et plus nette. Il n’est pas fiable pour sauver une photo qui n’a jamais contenu le détail recherché, et c’est précisément dans ces cas-là qu’il se trompe avec aplomb. Utilisez-le sans hésiter sur les recadrages et les photos un peu douces. Avec prudence sur les visages. Et jamais sur ce qui doit absolument être exact.

Plusieurs outils de Kitana fonctionnent dans le navigateur, et l’ensemble des treize, dont la restauration des tirages abîmés, se trouve dans l’application iPhone.