Passerelle vectorielle IA 2025 — SOP pour extraire des lignes haute fidélité et vectoriser dans Illustrator

Lorsque plusieurs studios terminent la même illustration, les écarts de largeur de trait, de ton et de réduction de bruit brisent rapidement la cohérence une fois l’art vectorisé. L’IA générative raccourcit la boucle « rough → nettoyage IA → remodelage vectoriel → export », mais sans garde-fous le risque explose. Ce guide définit une procédure standard pour que les équipes Illustrator conservent des lignes haute fidélité depuis l’extraction IA jusqu’à la livraison, en intégrant QA et handoffs.

TL;DR

• Enregistre les paramètres de capture dans line_extraction.yaml, puis automatise l’analyse des diffs avec Image Compare Slider et des seuils partagés.
• Passe la couche d’épuration des lignes dans Image Quality Budgets CI Gates pour les trois masques primary, secondary et texture, afin de détecter toute dérive ou amplification de bruit.
• Prépare vector-style-profile.json pour déclarer densité d’ancres, plages de largeur de trait et limites de rugosité. Réutilise les techniques QA de Effets multi-masques IA 2025 — Référentiels qualité pour l'isolation des sujets et les FX dynamiques pour valider les diffs.
• Standardise les revues QA avec Audit Inspector et le playbook de Orchestration QA visuelle IA 2025 — Piloter la régression visuelle avec un minimum d'effort.
• Adapte la matrice RACI de Opérations RAW distribuées 2025 — SOP pour unifier la retouche cloud et locale pour clarifier formats d’export et responsabilités avant chaque handoff.

1. Extraction de lignes depuis les originaux analogiques

1.1 Normaliser les entrées

• consigne la résolution du scanner, les corrections de saturation et les profils ICC dans line_extraction.yaml. Une base alignée stabilise l’inférence IA.
• Pour les travaux iPad ou tablettes graphiques, unifie les presets d’export Procreate/Clip Studio en conservant les calques non destructifs en PSD et des sauvegardes TIFF 16 bits.
• Harmonise la nomenclature rough/encrage/trame/texture (captureId_layerType_v01.psd) et relie chaque fichier à son capture_id.

1.2 Intégrer l’IA de correction des lignes

Input PSD/TIFF
  └─> Line Extractor v6
        ├─ primary (contours)
        ├─ secondary (lignes décoratives)
        └─ texture (trames & grain)
            └─ AI Denoiser

• Line Extractor v6 exploite le contexte du prompt et les métadonnées du pinceau pour séparer contours et accents, puis renseigne anchor_density, line_width et contrast_ratio dans les métadonnées de calque.
• Soumets chaque raster à Image Quality Budgets CI Gates. Si line_width.std ≤ 0.15 est dépassé, relance automatiquement une nouvelle inférence.
• Utilise Image Compare Slider en CLI pour inspecter delta_e et edge_offset, et dépose les métriques dans GitHub Actions.

2. Vectorisation et mise en forme du style

2.1 Définir le profil vectoriel

• Déclare plages de largeur de trait, densité d’ancrage, types de jointure, courbe de pression et arrondis dans vector-style-profile.json.
• Combine actions Illustrator et vector-mapper.jsx en traitant les masques primary → secondary → texture. Si la texture devient un mesh, alerte au-delà de mesh_points > 28.
• Réutilise les contrôles ΔE de Remaster HDR hybride 2025 — Relier l'étalonnage offline et la gestion du ton en livraison pour maîtriser la dérive d’histogramme même sur du line art.

2.2 Nettoyer et optimiser les points

• Paramètre Simplify par masque (primary = 95 %, secondary = 90 %, texture = 80 %) et journalise les écarts dans vector_diff.csv.
• Formalise les politiques d’angles dans stroke_corner_policy.yml puis injecte-les dans Illustrator via le CLI policy-engine.
• Si les violations de SLO augmentent, applique le rollback défini dans SLO de retouche IA 2025 — Quality gates et opérations SRE pour sécuriser la production de masse.

3. QA et handoff de revue

3.1 QA automatisée

• vector_quality_check.mjs contrôle :
  • Distribution des largeurs de trait, densité d’ancrage et séparation trait/remplissage.
  • Distorsion après rasterisation à 1 200 dpi puis comparaison.
  • edge_loss sur les exports PNG transparents via Image Compare Slider.
• En cas d’échec, crée un ticket VECTORQA-* dans Jira et assigne selon la RACI d’Opérations RAW distribuées 2025 — SOP pour unifier la retouche cloud et locale.

3.2 Revue manuelle

• consigne les remarques dans Audit Inspector avec les tags line, vector, texture, et alerte Slack en cas de SLO franchi.

4. Livraison et opérations

4.1 Export et distribution

• Maintiens delivery_manifest.json avec noms d’artboards, paramètres d’export et canaux de diffusion.
• Exporte le pack SVG + PDF + PNG en une fois et raccorde la QA SVG à QA automatisée des images responsives 2025.
• Stocke les brouillons dans /assets/vector-library via Git LFS et synchronise avec le CMS en fusionnant la branche production.

4.2 Suivi des KPI

• Mets en place un dashboard Looker pour suivre :
  • Taux de re-vectorisation (rework / projets totaux).
  • Taux de dérive de largeur de trait (violations SLO / échantillons).
  • Temps de revue (minutes par illustration).
• Croise les tests motion avec AB testing piloté par le motion 2025 — Harmoniser marque et acquisition afin de conserver l’ADN de marque sur les lignes animées.

5. Résultats

Conclusion

Avec une SOP unifiée pour nettoyage IA et vectorisation, les illustrateurs étendent leur palette tout en gardant la qualité livrable mesurable. Commence par normaliser les captures et imposer des garde-fous CI, puis instrumente vector-style-profile.json et les revues QA pour suivre les SLO à chaque étape. Une fois les métriques visibles, tu peux scaler les workflows hybrides analogique + IA sans perdre en fidélité.