Pipeline · IA appliquée à la production
Un test : est-ce qu'un agent IA peut modéliser un vrai satellite dans Blender, du blocking jusqu'aux rendus, sans que je touche à l'interface ? J'ai piloté Claude Opus 5 depuis Claude Code, relié à Blender par MCP. L'agent écrit ses scripts et les exécute. Moi, je fixe le cadre, je regarde chaque résultat, et je valide ou je refuse.
Je voulais voir ce que donne un agent sur un objet réel et documenté, où chaque erreur se voit. Sur un objet inventé, tout passe. J'ai pris Picard, un microsatellite du CNES lancé en 2010. Ses plans et ses photos sont publics : l'agent ne pouvait pas inventer, et je pouvais vérifier chaque pièce.
Toutes les références viennent de ce satellite. Quand un détail paraissait bizarre, on l'a gardé s'il était sur les plans, comme l'encoche du deuxième panneau.
Claude Opus 5 dans Claude Code, relié à Blender 5.2 par MCP (Model Context Protocol). Le MCP permet à l'agent d'envoyer du code Python à Blender, de lire la scène et de lancer des rendus. J'ai utilisé l'addon MCP officiel de Blender.
L'agent n'a rien fait à la main dans Blender. Il a écrit ses propres outils : une bibliothèque de primitives, un traceur de câbles qui évite les collisions, un poseur de vis, et un outil qui fabrique la couverture thermique froissée (la MLI). Tout est en scripts, donc le modèle se reconstruit de zéro en quelques secondes.
La première était presque du blocking. La deuxième était propre, mais je l'ai refusée : les câbles s'imprimaient en aplat sur la couverture au moment du bake, et les vis et les textes sortaient pixellisés à cause d'UV automatiques.
Pour la troisième, avant de corriger quoi que ce soit, j'ai demandé à l'agent la liste de tous les défauts avec leur cause dans ses scripts. Il en a trouvé 22, dont 12 que je n'avais pas vus. Ensuite, une seule passe de corrections.
Temps mesurés sur cette version : 25 minutes pour les correctifs du high, 26 minutes pour le low et les UV, 30 minutes de calcul pour le bake des quatre textures, 22 minutes de vérification et de rebake, environ une heure pour les finitions et les images, et 2 heures de calcul pour les deux vidéos en 4K. Le projet complet a tenu en quatre soirées, du 19 au 22 septembre.
Avant de modéliser, j'ai validé les références et le budget. À chaque version, je regardais un tour à 360° et des gros plans, puis je renvoyais une liste de retours.
J'ai aussi tranché les choix de rendu : le réglage du froissé entre trois essais, les rendus sur le high plutôt que sur le low, et pas de configuration repliée inventée. L'agent fait ses propres contrôles (collisions des câbles, pièces qui flottent, qualité du bake). Je relisais les résultats.
Les images sont rendues dans Cycles, en 4K, sur le high poly. Fond noir comme dans l'espace, un soleil dur, un contre-jour et un léger rebond venu de la Terre.
Pour les reflets des panneaux solaires, l'agent a utilisé deux images de la NASA : la Terre (Blue Marble) et une carte du ciel. Il calcule dans le shader où chaque reflet tombe sur une Terre vue depuis 735 km d'altitude, ce qui donne un vrai horizon avec son atmosphère. Seules les cellules reflètent l'espace. Le reste reflète un studio, sinon la couverture dorée devient noire et illisible.
Pour les vidéos, un studio gris : un fond courbe, trois softboxes (clé, remplissage, contre) et une caméra fixe. C'est le satellite qui tourne. Le tour dure 10 secondes et boucle. Pour les panneaux, l'agent a découpé l'aile du high au niveau de la charnière et posé les pivots. Je n'ai trouvé aucune photo de Picard replié, donc on s'en tient aux mouvements réels : la charnière entre les panneaux et la rotation de l'aile.
Avec un objet réel et des références cohérentes, un agent sort un asset propre et fidèle. Les contraintes de production tiennent : budget, low et high appariés, UV propres, bake vérifié. Il ne remplace pas un artiste, mais il fait avancer un asset secondaire pendant qu'on travaille sur la pièce principale, et on peut lui faire tout reprendre quand on le refuse.
Tout a été fait avec Claude Opus 5. Des modèles plus performants comme GPT‑6 Astra d'OpenAI ou Fable 5.1 d'Anthropic auraient probablement été plus rapides et plus précis pour cette tâche, et les modèles à venir le seront encore plus. C'est à prendre en compte : les limites et les défauts que j'ai rencontrés disparaîtront très probablement dans les mois à venir. Maîtriser ces outils maintenant donne un avantage net pour la suite dans cette industrie, et je pense que c'est l'une des compétences les plus importantes pour 2027.
Reflets des panneaux : carte du ciel NASA/Goddard Space Flight Center Scientific Visualization Studio (Gaia DR2 : ESA/Gaia/DPAC), et Blue Marble, NASA Visible Earth.