Supprimer l'arrière-plan d'une photo

1. 1Choisissez une photo – JPG, PNG, WebP, ou HEIC si votre navigateur le prend en charge.
2. 2Patientez quelques secondes pendant que l'IA supprime l'arrière-plan (la première fois, elle télécharge aussi le modèle, une seule fois).
3. 3Choisissez un nouveau fond : transparent, une couleur comme le blanc ou le bleu photo d'identité, un flou de l'original ou votre propre photo. Vérifiez les bords avec le curseur avant / après.
4. 4Retouchez avec Effacer ou Restaurer si besoin, recadrez sur le sujet si vous le souhaitez, et téléchargez en PNG, JPG ou WebP.

Le modèle d'IA est un réseau de neurones entraîné sur des milliers de photos dont le sujet avait été détouré à la main. Il analyse une copie de votre photo en 1024 × 1024 et donne à chaque pixel une note entre 0 (fond) et 1 (sujet). Cette note devient le canal alpha – le degré de transparence de chaque pixel.

Un masque de 1024 pixels est trop grossier pour une photo de 12 mégapixels : l'outil ne se contente donc pas de l'étirer. Près du contour, il ajuste un filtre guidé sur votre photo en taille réelle : dans chaque petite fenêtre, le masque est modélisé comme une fonction linéaire des valeurs rouge, vert et bleu, si bien que le bord suit la vraie limite de couleur de la photo au lieu du masque flou agrandi. Les zones clairement sujet ou clairement fond gardent la réponse du modèle.

Ensuite, une courbe en S (smoothstep) efface le léger voile que le modèle laisse dans le fond (moins de 6 %) et rend le sujet entièrement plein (plus de 80 %). Les pixels du bord – cheveux, poils, flou de bougé – restent partiellement transparents. Leur couleur mélange encore sujet et ancien fond, ce qui crée un halo sur un nouveau fond : l'outil estime donc la couleur pure du sujet F à partir des pixels pleins du sujet voisins, et la couleur du fond B à partir du fond voisin, puis résout l'équation de mélange I = αF + (1 − α)B pour trouver F.

Soyons honnêtes sur les cas difficiles : des cheveux fins ou des poils devant un fond chargé, le verre et la fumée, et un sujet de la même couleur que le fond (une chemise blanche sur un mur blanc) posent problème à toutes les IA. C'est à cela que servent les pinceaux Effacer et Restaurer : peignez sur la zone et seule celle-ci change.

• Pour une photo de passeport ou de visa, choisissez un fond blanc (ou la couleur demandée par votre formulaire), puis utilisez notre outil photo d'identité pour obtenir le format exact.
• Les photos bien éclairées, avec un net écart entre le sujet et le fond, donnent les bords les plus propres. Des cheveux devant un mur uni fonctionnent bien mieux que devant des arbres.
• Photos de produits pour une boutique en ligne : prenez un fond blanc ou gris clair, activez « Recadrer sur le sujet » avec un peu de marge et enregistrez en JPG.
• Si le détourage garde un fin halo de l'ancien fond, laissez « Retirer le liseré de couleur » activé et réglez la douceur des bords entre 0 et 10 ; utilisez le pinceau Effacer pour le reste.

• Modèle IS-Net polyvalent, ONNX int8 (xrds/isnet-general-onnx-int8, licence MIT) – Hugging Face
• BiRefNet lite ONNX (onnx-community/BiRefNet_lite-ONNX, licence MIT) – Hugging Face
• Qin et al. (2022) – Highly Accurate Dichotomous Image Segmentation (IS-Net)
• Zheng et al. (2024) – Bilateral Reference for High-Resolution Dichotomous Image Segmentation (BiRefNet)
• He, Sun & Tang (2013) – Guided Image Filtering (filtre guidé), IEEE TPAMI
• Forte (2021) – Approximate Fast Foreground Colour Estimation (estimation de la couleur du premier plan), IEEE ICIP
• Transformers.js – exécuter des modèles d'IA dans le navigateur (Hugging Face)
• W3C – Spécification Portable Network Graphics (PNG) (canal alpha)

Dernière vérification des formules : 30 septembre 2026 ·Comment nous vérifions nos formules