Ces deux ou trois dernières années, l'utilisation de l'IA pour créer des présentations est devenue un sujet brûlant. Il semble que tous les deux ou trois mois, un nouveau produit apparaisse, promettant de générer une présentation complète en quelques minutes, avec un rendu visuel souvent très réussi.

Mais si vous en essayez vraiment plusieurs, vous rencontrerez une multitude de problèmes. Il semble que la promesse d'obtenir une présentation prête à l'emploi en quelques secondes ne soit pas toujours tenue.

Et j'ai réalisé que même si tous ces outils semblent faire de la « génération de présentations par IA », ils ne font pas du tout la même chose.

Certains produits ressemblent davantage à des créateurs de pages web, d'autres à des outils de modèles, d'autres encore génèrent d'abord un résultat visuel avant d'ajouter quelques capacités d'édition. Récemment, certains produits ont commencé à s'intégrer au flux de travail natif de PowerPoint.

Discuter de ces différentes directions en même temps peut vite prêter à confusion.

Il est donc préférable de prendre du recul et de décomposer le problème : quelles sont les principales approches actuelles de l'IA pour créer des présentations ? Quels problèmes résolvent-elles et où se situent leurs limites ?

Une présentation, c'est bien plus que « disposer du texte sur quelques diapositives »

Certains pourraient penser qu'une présentation consiste simplement à diviser un contenu en plusieurs pages et à le mettre en forme.

Mais si vous en avez déjà créé sérieusement quelques-unes, vous savez que ce n'est pas le cas.

Une présentation, en apparence une production de contenu, est en réalité la superposition d'au moins trois couches distinctes.

La première couche est, bien sûr, le contenu lui-même. Vous devez savoir comment structurer un exposé, comment le diviser en chapitres, quelles informations méritent une diapositive dédiée et quel contenu doit être condensé en graphique ou en liste à puces.

La deuxième couche est la mise en page. Comment placer le texte, comment placer les images, comment créer une hiérarchie entre le titre et le corps du texte, y a-t-il assez d'espace blanc, la densité d'information n'est-elle pas trop élevée.

La troisième couche est la livraison. Ce que vous produisez n'est pas juste « quelque chose qui ressemble à une présentation », ce que vous devez remettre au final doit être un véritable fichier .pptx. Ce fichier devra peut-être adopter le modèle de l'entreprise, être transmis à des collègues pour une édition collaborative ultérieure, puis être envoyé au client.

Cette troisième couche est cruciale et explique pourquoi l'IA pour les présentations finit par emprunter des voies techniques totalement différentes.

Car certains cherchent à résoudre le problème de « comment générer rapidement une page », tandis que d'autres s'attaquent à « comment faire pour que ce fichier puisse finalement être utilisé normalement dans PowerPoint ».

Ces deux objectifs semblent proches, mais sont en réalité très éloignés.

Première voie : Oublions PowerPoint, créons d'abord une page web

À mon avis, la voie la plus facile à comprendre consiste à traiter une présentation comme un « contenu affiché en écrans successifs ».

Autrement dit, au lieu de se préoccuper de la manière dont PowerPoint stocke en interne les zones de texte, les formes, les images et les masques, on considère chaque diapositive comme une page. Les pages sont séquencées, visuellement elles ressemblent à des diapositives et on peut les faire défiler une par une lors de la présentation, mais la logique sous-jacente est plus proche de celle d'une page web que d'un document Office.

Il est facile de comprendre pourquoi cette approche a émergé en premier et a conquis le marché des présentations IA.

Parce que le web est intrinsèquement bien adapté à la présentation. Pour un grand modèle de langage, générer du contenu structuré, des styles et des mises en page est globalement bien plus aisé que de manipuler directement un format de document complexe. Lui demander de créer une page est souvent faisable ; lui demander de générer directement un fichier PowerPoint complexe, éditable par la suite, est d'une tout autre difficulté.

Les avantages de l'approche web sont donc évidents :

Elle est généralement rapide à produire un résultat, visuellement flexible, et souvent plus agréable à l'œil au premier abord qu'une présentation traditionnelle. Elle excelle particulièrement pour la phase « j'ai besoin d'un rendu présentable rapidement ».

Mais c'est là que le problème réside.

Une page web et une diapositive PowerPoint peuvent se ressembler, mais ce n'est pas la même chose.

Ce que vous voyez sur le web est une page mise en forme, mais PowerPoint a besoin d'un ensemble d'objets modifiables individuellement : le texte doit pouvoir être changé, les images déplacées, les formes doivent avoir une hiérarchie, la mise en page doit pouvoir hériter du masque. Une « page » sur le web ne se traduit pas naturellement par ces éléments dans PowerPoint.

C'est pourquoi de nombreux produits basés sur l'approche web sont excellents pour « créer quelque chose à montrer », mais les choses se compliquent dès qu'il s'agit de « créer quelque chose que l'on peut modifier ».

Cela ne veut pas dire que cette approche est mauvaise, mais simplement que le problème qu'elle résout n'est pas exactement le même dès le départ.

Elle s'apparente davantage à la création d'un nouvel outil de présentation plutôt qu'à une solution pour l'écosystème PowerPoint.

Deuxième voie : Ne laissons pas trop de liberté à l'IA, encadrons-la d'abord avec des modèles

Il existe une autre approche, dont la logique est presque inverse. C'est la voie la plus empruntée par les outils de présentation IA actuels, adoptée par presque tous les produits chinois de ce type.

Puisque générer tout de zéro est instable, autant fixer d'abord les éléments principaux : la mise en page, les polices, les couleurs, les composants, le style de couverture, la hiérarchie des titres, le tout contrôlé par un système de modèles. L'IA est ensuite chargée de remplir le contenu et de faire quelques ajustements locaux pour vous aider à obtenir plus rapidement une première ébauche présentable.

Des produits comme Gamma sont l'exemple le plus typique de cette direction.

Cette approche est souvent sous-estimée car elle semble moins « sexy ».

On pourrait penser : « Des modèles ? N'est-ce pas juste du remplissage avancé ? » Cela semble moins intelligent.

Mais du point de vue du produit, c'est une approche très pragmatique.

Car dans la réalité, beaucoup d'utilisateurs n'ont pas besoin d'un système de design extravagant. Ils veulent un résultat stable, sans erreur, à l'aspect professionnel et conforme à la charte de marque. Surtout dans un environnement d'entreprise, une présentation n'est pas seulement l'expression d'un contenu, c'est aussi une partie intégrante du style de l'organisation.

Ainsi, le principal avantage de l'approche par modèles n'est pas la créativité, mais la stabilité.

Elle ne cherche pas à ce que l'IA réinvente la mise en page à chaque fois, elle vise à :

Pouvoir intégrer de manière fiable un contenu donné dans un cadre visuel déjà validé. Que le titre soit à sa place, la taille de police correcte, la couverture pas trop laide, et l'ensemble ne donnant pas l'impression d'un assemblage improvisé.

Bien sûr, ses limites sont également évidentes.

Si l'aspect « modèle » est trop prononcé, le résultat peut facilement « ressembler à un modèle ». Si vous souhaitez une présentation très personnalisée, avec des variations structurelles fortes ou un rythme très travaillé, un outil basé sur des modèles pourrait ne pas vous satisfaire.

Mais un problème plus grave est que l'IA ne peut pas parfaitement s'adapter à votre contenu de présentation. Vous vouliez peut-être mettre l'accent sur un point particulier, mais votre présentation est remplie avec autre chose.

La grande majorité des gens qui créent des présentations achètent un modèle sur une plateforme dédiée, puis le remplissent en fonction de leur contenu. Cette approche consiste essentiellement à déléguer cette étape de remplissage à l'IA.

En fin de compte, dans de nombreux scénarios, ce que l'on recherche n'est pas l'expression créative, mais la production efficace d'une version capable de satisfaire aux exigences d'une présentation.

Troisième voie : Rendre la diapositive belle d'abord, les capacités d'édition viendront après

Il existe une autre approche courante dans l'industrie, souvent appelée « présentation-image » ou une approche plus orientée vers le rendu visuel.

Cette voie a gagné en popularité, notamment après la sortie du modèle « banane » de Google.

En observant les produits, il est clair que cette catégorie de solutions privilégie nettement l'objectif de « rendre cette page belle en premier ». Car son principe est de générer des images une par une via un modèle de génération d'images.

L'avantage de cette solution est direct.

Elle est très adaptée pour créer des pages au fort impact visuel immédiat, en particulier les couvertures, les pages à l'allure d'affiche, ou les pages visuelles à faible densité d'information, qui ressortent souvent mieux.

Parce qu'elle traite le résultat en priorité.

On crée d'abord l'impression visuelle de la diapositive, on la rend cohérente dans son ensemble, puis on cherche un moyen de permettre à l'utilisateur d'y modifier quelques éléments.

Le problème est également évident :

Une cohérence visuelle ne signifie pas une aisance d'édition.

Une page qui semble complète visuellement n'est pas forcément facile à décomposer, modifier ou réorganiser dans PowerPoint. Parvenir à conserver à la fois la qualité du design et une expérience d'édition native est un véritable défi.

Cette voie consiste donc à transformer d'abord la page en un beau résultat, puis à tenter de lui ajouter les capacités requises par les logiciels bureautiques.

Certains commencent à s'attaquer sérieusement au « PowerPoint natif »

Si les approches précédentes restent plus ou moins centrées sur la question de « comment créer une diapositive », un changement récent et plus notable est que certains produits commencent à s'intégrer au système PowerPoint lui-même.

Il ne s'agit pas d'exporter un fichier .pptx à peine ouvrable, ni de créer une page qui ressemble à une diapositive pour la convertir ensuite. Il s'agit de commencer à gérer la partie vraiment complexe et cruciale de PowerPoint :

les modèles, les masques de diapositives, les fichiers existants, l'édition locale, les objets natifs, les graphiques, les formes, l'héritage de mise en page.

Le signal le plus évident récemment est l'action de Claude dans le domaine de PowerPoint.

Je pense que c'est important, non pas parce que « lui aussi peut faire des présentations », mais parce qu'il commence à toucher un maillon que beaucoup savaient crucial mais que peu ont réussi à bien faire :

Il ne s'agit pas de générer dix diapositives à partir de rien, mais de pouvoir entrer dans mon flux de travail existant et continuer à partir de là.

Par exemple, j'ai déjà un modèle d'entreprise, peux-tu le comprendre ?

J'ai déjà un dossier de présentation à moitié fait, peux-tu ajouter seulement trois diapositives ?

Je veux juste modifier la 7ème diapositive, sans perturber la mise en forme des 6 premières, peux-tu modifier uniquement celle-ci de manière stable ?

Je veux transformer une liste à puces en un véritable graphique natif et éditable, pas en une image, peux-tu le faire ?

Ces questions sont les véritables clés pour déterminer si « l'IA pour les présentations peut s'imposer dans le contexte bureautique ».

Car ce que les gens veulent en fin de compte n'a jamais été seulement « une génération automatique rapide d'une ébauche ».

Ce qu'ils veulent, c'est : pouvoir confier à l'IA l'exécution d'un travail de manière plus contrôlable et plus précise.

Pourquoi la question de « l'éditabilité » est-elle redevenue importante récemment ?

Il y a quelques années, l'idée de « générer directement une présentation » laissait une mauvaise impression à beaucoup de monde.

C'était compréhensible. Car à l'époque, le résultat avait souvent une certaine allure à l'ouverture, mais tout se déréglait dès qu'on modifiait quelque chose, un élément se déplaçait de travers, et tout s'effondrait si on changeait de modèle.

Pour dire les choses clairement, ce n'est pas que la valeur de cette voie était ignorée, mais qu'elle était vraiment difficile à mettre en œuvre à l'époque.

Le format d'une présentation est intrinsèquement très complexe. Ce que vous voyez comme une diapositive est en réalité la superposition d'objets, de niveaux, de positions, de styles, d'espaces réservés, de masques et de thèmes. Si un seul de ces éléments est traité de manière instable, l'utilisateur le perçoit immédiatement.

Mais si ce sujet redevient intéressant récemment, ce n'est pas parce que PowerPoint est devenu plus simple, mais parce que la communauté technique aide l'IA à développer diverses capacités d'agent.

Les modèles sont désormais plus aptes à traiter les structures et à effectuer des modifications locales sur un contenu existant.

Et la mise en œuvre des produits ne consiste plus seulement à demander au modèle « d'écrire un fichier de toutes pièces », mais à lui faire lire un modèle existant, lire la diapositive actuelle, comprendre la mise en page en place, puis continuer à écrire sur cette base.

C'est un point très important.

Car ce qui rend l'IA véritablement utilisable n'est souvent pas une « capacité de génération devenue époustouflante », mais le fait qu'elle ne travaille enfin plus dans le vide. Elle commence à s'ancrer dans un logiciel et un flux de travail réels, et c'est à ce moment-là que beaucoup d'éléments auparavant instables peuvent commencer à se stabiliser.

Ainsi, plutôt que de dire que la tendance actuelle est que « le modèle a enfin appris à écrire directement un fichier PowerPoint », il serait plus juste de dire :

Le modèle, combiné à une intégration plus profonde avec PowerPoint, permet enfin à l'éditabilité native de passer du statut d'idéal à celui d'une direction qui peut être sérieusement envisagée.

Il est fort probable qu'aucune de ces voies ne subsiste seule au final

Je pense que l'évolution technique de l'IA pour les présentations ne convergera finalement pas vers une seule des approches mentionnées. Le scénario le plus probable est une « hybridation » : les modèles servent de filet de sécurité, le web permet une personnalisation poussée, les modèles de génération d'images créent d'abord les visuels pour les diapositives clés, et lorsqu'il s'agit de livrer, de collaborer et de continuer à modifier dans PowerPoint, on se tourne alors rigoureusement vers les objets natifs et le flux de travail.

Les attentes des utilisateurs sont en réalité très simples : une génération rapide, un résultat stable, une édition secondaire fluide et une livraison sans complication. Lorsque la technologie se met au service du métier, le débat sur les approches perd de son importance. Le véritable facteur de différenciation est le suivant : vous contentez-vous d'être « spectaculaire » à la première étape, ou pouvez-vous réellement prendre en charge toute la chaîne « génération - édition - collaboration - livraison » ?

Trois ans plus tard, l'IA pour les présentations a dépassé le stade de la « démonstration technique » pour entrer dans la zone de profondeur de « l'intégration dans les flux de travail réels ». Plus que les démonstrations impressionnantes, ce qui m'importe désormais, c'est de savoir si, après la génération, je peux directement me mettre au travail.

D'abord un peu plus vite, puis un peu plus stable, et enfin, ne pas me laisser gérer les dégâts.