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Infographies et composition par calques avec l'IA

Produire une infographie déclinée en 4 formats à partir d'un CSV : les chiffres et les textes viennent du code, Gemini propose la structure et dessine fonds, illustration et icônes, la composition se fait en calques (Pillow, SVG, PDF) et chaque export passe un contrôle automatique de contraste, de débordement et de densité.

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Le service communication de Rivage Logistique (entreprise fictive, six entrepôts) veut son bilan électrique 2026 en affiche A4, en carré Instagram, en story et en visuel LinkedIn, pour vendredi. La tentation : coller le CSV dans un modèle d'image et demander « une infographie ». Le 2026-10-15, nous l'avons fait avec deux modèles Gemini : l'un a écrit « CONSOMMTION (MWh) BY SITE » et des points décimaux anglais, l'autre a recopié les chiffres juste mais arrondi la variation de lui-même. Ni l'un ni l'autre ne se relit automatiquement, ne se décline en quatre formats identiques, ni ne se corrige sans tout régénérer.

Cette formation construit la méthode d'un studio : les données et le texte sortent du code, l'IA fabrique les pixels sans information, la composition se fait en calques et une machine contrôle chaque export avant qu'un humain le voie.

Planche de contrôle générée par make e2e : chaque format, ses six calques et le rapport de contrôle

Ce que vous livrez

Un dépôt Python qui, à partir de donnees/energie_entrepots_2026.csv, produit :

LivrableDétail
4 formatsaffiche A4 (1240×1754 px, PDF à 150 dpi), carré 1080×1080, story 1080×1920 avec zones sûres, LinkedIn 1200×627
3 exports par formatPNG, SVG à calques nommés (s'ouvre calque par calque dans Inkscape), PDF vectoriel à texte sélectionnable
6 calques séparés01-fond … 06-texte, en PNG transparents pleine taille
Un rapportmanifeste.json (structure retenue, modèles, contrôles) et apercu.html (la planche ci-dessus)
Les quatre formats du rendu final du 2026-10-15 (images : gemini-3-pro-image, structure : gemini-3.5-flash)

Architecture

flowchart LR
  CSV["CSV (6 sites)"] --> D["donnees.py : validation, faits calculés, format français"]
  D --> S["structure.py : Gemini propose titres et angle avec des variables"]
  S --> V{"Chiffre écrit par le modèle ?"}
  V -->|"oui"| DEF["Structure par défaut"]
  V -->|"non"| M["Mise en page par format"]
  DEF --> M
  G["visuels.py : Gemini image, fonds, illustration, icônes"] --> DT["Détourage fond vert + cache disque"]
  DT --> M
  M --> C["controles.py : contraste mesuré, débordement, zones sûres, densité"]
  C --> E["export.py : PNG, SVG, PDF, calques"]

Stack, coût, durée

LangagePython 3.10+, Pillow 12, NumPy, ReportLab 5, pydantic, google-genai 2.31
Modèlesgemini-3.5-flash (structure), gemini-3.1-flash-image par défaut, gemini-3-pro-image pour le rendu final
Coût d'un make e2e6 images + 1 appel texte : ≈ 0,40 enFlashImage,≈0,80en Flash Image, ≈ 0,80 en Pro Image (tarifs publiés relevés le 2026-10-15) ; les runs suivants réutilisent le cache d'images et ne paient que l'appel texte
Google Cloudaucune ressource : une clé d'API Gemini suffit
Durée7 h, en 7 leçons

Prérequis

  • Python courant (dataclasses, typage, pytest) et notions de Pillow.
  • Une clé d'API Gemini (Google AI Studio) pour make e2e. Les 23 tests et la démo hors ligne n'en ont pas besoin.
  • Recommandé : Générer des images professionnelles avec l'IA, pour le prompt d'image et le choix du modèle.

Programme

ModuleLeçonCe que vous faitesFin de leçon
1. CadrerPourquoi l'infographie ne se génère pas d'un blocLe contre-exemple réel, le partage des rôles code / IAmake test vert
2. La matièreDonnées, faits et structure proposée par l'IACSV validé, faits calculés, titres à variablesmake test vert
2. La matièreVisuels générés et détouragePrompts sans information, fond vert, cachemake run génère 6 visuels
3. ComposerGrille, typographie et calquesModèle de scène, échelle typographique, couleurscalques exportés
3. ComposerDes graphiques lisiblesBarres triées, étiquettes directes, mise en avantgraphique contrôlé
4. LivrerLe contrôle automatiqueContraste mesuré sur les pixels, débordement, densitépremier run réel corrigé
4. LivrerExports et déclinaisonsPNG, SVG, PDF, 4 formats, CI, nettoyagemake e2e vert, make clean

Le code

Tout le dépôt est dans files/ : README.md, Makefile, le paquet src/infographie/, les tests et un pipeline ci/github-actions.yml à copier dans .github/workflows/.

الموارد

تنزيل الكل (.zip)

المراجع