Il y a quelques mois, je me suis demandé comment Midjourney pourrait faciliter la création d’infographies dynamiques ou illustrer des tableaux de bord, même avec très peu de compétences graphiques, juste quelques bases sur l’utilisation de Photoshop.
J’ai donc récemment lancé une expérimentation en utilisant Midjourney pour la première fois, dans le but de générer des visuels pour une data visualisation interactive.
Pour cela, j’ai choisi, parmi les projets Makeover Monday d’Andy Kriebel, un jeu de données qui me semblait pertinent pour ce test :
Les rendez-vous amoureux et les boissons les plus populaires par genre.
Valeurs des dimensions et représentations visuelles
Après avoir exploré les données, j’ai demandé à Midjourney de créer 7 images représentant les boissons à illustrer, de manière conventionnelle, telle qu’on se les imagine généralement.
J’ai également imposé certaines couleurs pour les tasses, afin d’assurer la cohérence visuelle et différencier les valeurs des dimensions :
La tasse de café devait être bleue, et celle de thé violette.
Contexte et visuel d’ambiance utile
Ensuite, j’ai demandé à Midjourney de générer une photo réaliste de personnes en rendez-vous, tenant en main la boisson la plus populaire selon leur genre. En gros, la conclusion évidente des données.
Le résultat réaliste est impressionnant. Mais il était difficile d’obtenir exactement ce que je veux : je n’ai pas réussi à générer un verre de vin rouge dans la main de la femme.
Photoshop à la rescousse de Midjourney
J’ai donc intégré dans la boucle la version bêta de Photoshop avec le remplissage génératif pour remplacer le verre. J’ai sélectionné le mauvais verre et demandé en anglais à Photoshop de « remplacer ce verre par un verre de vin rouge ». Boom ! Combo ! Génération avec Midjourney et retouche fainéante avec le remplissage génératif de Photoshop bêta.
Intégration sous Looker Studio
Ensuite, je suis passé sur Looker Studio pour intégrer les visuels dans le rapport interactif, en soignant tous les aspects graphiques, et en ajoutant un affichage conditionnel en fonction du genre sélectionné, afin de donner encore plus de sens à la photo (en appliquant un effet de flou sur la partie non sélectionnée).
Enfin, pour le rapport proprement dit, j’ai tiré parti des éléments suivants dans Looker Studio :
- Un graphique en barres
- Les images des boissons
- 2 paramètres booléens pour filtrer selon le genre
- Un filtre de graphique pour exclure le genre non sélectionné
- Un champ calculé pour afficher la bonne photo des personnes en rendez-vous, via un tableau à une seule cellule
Conclusions
Ce processus de création a été très amusant. Ce n’est pas parfait, mais très instructif sur la rapidité avec laquelle on peut utiliser Midjourney à des fins de visualisation de données.
Grâce à cette expérience, je peux confirmer que Midjourney, ou tout autre outil de génération d’images, peut devenir un outil secondaire intéressant pour la data viz, dans certains contextes bien ciblés.
