Google Veo 3.1 apporte la génération native de vidéos verticales à Gemini

Google a officiellement présenté Veo 3.1, la dernière itération de son modèle vidéo d'IA générative (Generative AI), désormais intégré directement à Gemini. Cette mise à jour marque un virage significatif vers la création de contenu axée sur le mobile (mobile-first), permettant spécifiquement de générer des vidéos verticales 9:16 prêtes pour les réseaux sociaux (social-ready) sans nécessiter de recadrage en post-production.

Pour les marketeurs digitaux, les responsables des réseaux sociaux et les créateurs de contenu, cette évolution signale un flux de travail simplifié pour des plateformes comme TikTok, Instagram Reels et YouTube Shorts. En permettant aux utilisateurs de spécifier des formats verticaux directement via des prompts (prompt), Google positionne Gemini comme un outil complet pour l'économie des créateurs, défiant des concurrents qui s'appuient encore principalement sur une génération pensée d'abord pour le paysage.

Le passage à une génération axée mobile

La caractéristique déterminante de Veo 3.1 est sa capacité à comprendre et à générer nativement du contenu dans un format d'image vertical. Les itérations précédentes des modèles texte-vidéo (text-to-video models) — et en fait de nombreux modèles concurrents actuellement sur le marché — généraient souvent des vidéos au format carré (1:1) ou paysage (16:9). Pour utiliser ces extraits sur des plateformes mobiles, les créateurs devaient traditionnellement recadrer les séquences.

Cette approche « recadrer d'abord » présentait plusieurs limitations techniques :

• Perte de résolution : Zoomer pour recadrer une coupe verticale à partir d'une vidéo paysage réduit considérablement le nombre de pixels de la sortie finale.
• Erreurs de composition : Les modèles d'IA formés sur des données cinématographiques en paysage recentrent souvent les sujets d'une manière qui crée un cadrage maladroit lorsqu'on recadre verticalement (p. ex., couper des sujets ou perdre du contexte).
• Frottements dans le flux de travail : L'étape supplémentaire d'édition et de recadrage ralentit la chaîne « idée → mise en ligne ».

La déclaration de Google concernant la mise à jour souligne que Veo 3.1 offre « une composition optimisée en générant une vidéo verticale plein cadre ». Cela suggère que les données d'entraînement sous-jacentes du modèle ou son processus d'inférence ont été ajustés pour reconnaître les conventions de cadrage vertical, telles que l'espace au-dessus de la tête et les lignes directrices verticales, qui sont cruciales pour l'engagement mobile.

Analyse comparative : génération verticale native vs. recadrage paysage

Le secteur passe rapidement de l'adaptation des formats vidéo de l'ère desktop à la génération de contenu natif pour mobile. Le tableau suivant expose les différences opérationnelles entre le flux de travail traditionnel et la génération native de Veo 3.1.

Tableau 1 : comparaison des méthodologies de génération vidéo par IA

Domination du marché et classements LMArena

La sortie de Veo 3.1 intervient à un moment où Google affirme de manière agressive sa domination dans l'espace de la vidéo générative. Selon des rapports faisant référence à LMArena, un benchmark largement cité pour les grands modèles multimodaux (Large Multimodal Models), différentes versions de Google Veo occupent actuellement les premières places du classement texte→vidéo.

Ce classement est significatif pour les utilisateurs entreprise et professionnels. Bien que de nombreux modèles expérimentaux existent, des positions élevées dans les classements indiquent une constance dans le respect des prompts, la cohérence temporelle (temporal coherence) et la fidélité visuelle (visual fidelity) requises par les professionnels de la création. En intégrant ce modèle performant dans Gemini, Google démocratise effectivement l'accès à une synthèse vidéo de premier ordre, le faisant sortir d'une API pour développeurs ou d'un beta fermé pour en faire un produit destiné au grand public.

Le débat sur le « slop » et la saturation de contenu

Si la capacité technologique de Veo 3.1 est impressionnante, des observateurs du secteur ont soulevé des inquiétudes valables concernant la saturation de contenu algorithmique — souvent péjorativement qualifiée de « déchets d'IA » (« AI slop »). La facilité avec laquelle les utilisateurs de Gemini peuvent désormais générer des flux infinis de vidéos verticales alimente la crainte d'un internet homogénéisé, où le contenu créé par l'humain lutte pour sa visibilité face à un appât à engagement généré par des machines.

Des plateformes comme Meta ont déjà expérimenté ce concept ; le lancement de Vibes, une surface sociale entièrement dédiée au défilement de vidéos IA, illustre l'orientation de l'industrie. Les critiques soutiennent que des outils comme Veo 3.1, bien que puissants, servent effectivement de moteurs à cet « infini de slop », pouvant dégrader l'expérience utilisateur sur les réseaux en les inondant de médias synthétiques produits sans effort.

Cependant, du point de vue de Creati.ai, l'outil est agnostique ; son impact dépend de l'intention du créateur. Pour les designers professionnels et les conteurs, Veo 3.1 offre un moyen de générer rapidement des B-roll, des arrière-plans dynamiques et des concepts de storyboard de haute qualité. Le défi pour l'industrie créative sera d'utiliser ces outils pour enrichir la valeur narrative plutôt que de simplement remplir les fils d'actualité.

Intégration dans l'écosystème Gemini

L'intégration de Veo 3.1 dans Gemini suggère une convergence plus poussée des modalités d'IA de Google. Les utilisateurs peuvent probablement exploiter les solides capacités linguistiques de Gemini pour brainstormer des concepts vidéo, rédiger des scripts, puis générer immédiatement les éléments visuels correspondants dans la même interface.

Principaux avantages de cette intégration d'écosystème :

1. Conscience contextuelle : Les utilisateurs peuvent affiner les prompts en conversant en langage naturel avec Gemini, itérant sur le style visuel avant la génération.
2. Flux de travail multimodaux : Un flux de travail pourrait théoriquement impliquer l'upload d'une image produit et la demande à Gemini d'« animer ceci dans une vidéo verticale pour Instagram », tirant parti de la compréhension du mouvement de Veo 3.1 et du contexte de l'image téléchargée.
3. Accessibilité : En intégrant Veo 3.1 à Gemini, Google évite le besoin de logiciels vidéo spécialisés, rendant la vidéo générative haut de gamme accessible aux petites entreprises et aux marketeurs indépendants.

Implications techniques pour l'avenir

En regardant vers la fin de 2026, la standardisation de la génération de vidéos verticales sert de prélude à des fonctionnalités plus avancées. Nous anticipons que les futures mises à jour pourraient se concentrer sur :

• Taux de trame variables : Optimisation spécifique pour les standards 30 ips ou 60 ips préférés par différentes plateformes sociales.
• Synchronisation audio : Intégration plus étroite entre la génération vidéo et les effets sonores ou voix off générés par l'IA, déjà présents dans le pipeline de recherche de Google.
• Intégration de kits de marque : Permettre aux entreprises d'uploader des guides de style afin que les vidéos verticales générées respectent des palettes de couleurs et des règles typographiques spécifiques.

Conclusion

Google Veo 3.1 représente une maturation de la technologie vidéo générative. En dépassant la phase de nouveauté du « faire une vidéo » et en se concentrant sur les formats de livraison spécifiques requis par l'internet moderne (notamment la vidéo verticale 9:16), Google transforme l'IA générative en un outil pratique. Si le débat sur la saturation du contenu reste pertinent, l'utilité pour les créateurs professionnels est indéniable : Veo 3.1 réduit les frictions entre une idée créative et son exécution sur les plus grandes plateformes vidéo du monde.