Canva franchit une nouvelle étape dans sa stratégie autour de l’intelligence artificielle. La plateforme de création graphique dévoile Canva Craft, son premier modèle de génération d’images développé en interne par son équipe de recherche. L’objectif est de se démarquer des modèles proposés par Google, OpenAI, ByteDance et Meta, avec une approche spécifiquement pensée pour les besoins des designers et des créateurs de contenu.
Plutôt que de se concentrer uniquement sur la génération d’images visuellement convaincantes, Canva met l’accent sur la composition, la lisibilité du texte et la possibilité de modifier précisément un visuel sans altérer le reste. Le modèle s’appuie ainsi sur une particularité de la plateforme : un vaste catalogue de créations graphiques conçues par des humains, allant des affiches aux présentations en passant par les infographies et les publications pour les réseaux sociaux.
Canva Craft mise sur une génération d’images en deux étapes
Canva explique que Craft fonctionne selon un processus en deux temps. Dans un premier temps, le modèle interprète la demande de l’utilisateur et construit un plan détaillant notamment la position des éléments, leurs proportions respectives, la hiérarchie visuelle et les informations nécessaires à la génération du texte.
Dans un second temps, il génère l’image à partir de cette préparation. Le modèle peut produire des visuels d’une résolution allant jusqu’à 2K et prendre en charge jusqu’à 30 formats d’image différents, afin de répondre aux contraintes des principales plateformes et des différents supports de communication.
Cette méthode doit permettre de mieux maîtriser la composition finale. Canva affirme notamment que Craft est capable de représenter les objets avec précision et de produire du texte lisible dans les images, deux difficultés récurrentes des générateurs d’images. L’entreprise met également en avant la possibilité d’effectuer des retouches ciblées sans modifier involontairement les autres parties du visuel.
Un modèle entraîné sur des créations graphiques plutôt que sur des photos
La particularité de Canva Craft réside aussi dans les données utilisées pour son entraînement. Selon l’entreprise, le modèle a été entraîné à partir de créations graphiques et de modèles conçus par des humains, plutôt que sur de simples photographies.
Les exemples comprennent des affiches, des publications pour les réseaux sociaux, des présentations, des infographies, des menus et des compositions riches en typographie. Cette orientation vise à apprendre au modèle les principes propres au design : organisation des éléments, équilibre visuel, placement du texte et cohérence de la mise en page.
Ce choix distingue l’approche de Canva de celle des générateurs davantage centrés sur la création d’images photoréalistes ou artistiques. Pour une plateforme utilisée afin de produire des supports de communication, l’enjeu est de générer des visuels directement exploitables dans un projet, avec une structure graphique suffisamment maîtrisée pour être modifiée.
Des images convertibles en créations Canva modifiables
Canva Craft a également été pensé pour s’intégrer aux outils de création de la plateforme. Les images générées peuvent être transformées en compositions à plusieurs calques grâce à Canva Magic, l’outil de conversion d’images en designs de l’entreprise.
Cette fonction est importante pour les utilisateurs qui ne souhaitent pas simplement exporter une image finale. Une affiche ou une publication générée par IA peut ensuite nécessiter des changements de texte, de couleurs, de positionnement ou de dimensions. La conversion en éléments modifiables doit faciliter ce travail et rapprocher la génération d’images d’un véritable processus de conception graphique.
Canva avait déjà présenté l’année dernière son propre modèle capable de comprendre les structures et les calques d’un design. Craft vient compléter cette stratégie en intervenant plus tôt dans le processus, au moment de la création initiale du visuel.
Disponible dans Dream Lab et bientôt via l’API
Canva Craft est accessible à tous les utilisateurs de la plateforme depuis l’onglet Dream Lab. L’entreprise prévoit également de proposer le modèle via son API, ce qui pourrait permettre à d’autres services et outils de l’intégrer à leurs propres workflows.
Canva souhaite aussi rendre la génération d’images possible depuis des chatbots tiers, notamment ChatGPT et Gemini, grâce à son MCP. Cette intégration permettrait aux utilisateurs de solliciter le modèle dans d’autres environnements tout en profitant de ses capacités orientées vers la création graphique.
L’entreprise annonce par ailleurs le développement de deux versions plus économiques, baptisées Craftfast et Craft-ultrafast. Elles doivent arriver prochainement et viseront à accélérer la génération tout en réduisant son coût.
Leonardo.ai a contribué au développement du modèle
Le développement de Craft s’inscrit dans les investissements engagés par Canva dans l’intelligence artificielle générative. En 2024, l’entreprise avait acquis Leonardo.ai, une plateforme spécialisée dans la génération de médias. Canva indique que des chercheurs issus de Leonardo ont contribué à la création de son nouveau modèle.
Jusqu’à présent, la plateforme utilisait plusieurs modèles d’images pour alimenter ses fonctions de génération. Le développement de sa propre technologie pourrait lui permettre de mieux contrôler la qualité, la vitesse et les coûts de fonctionnement, notamment en réduisant sa dépendance à des API externes.
Cet enjeu économique est loin d’être secondaire. Canva aurait atteint environ 4 milliards de dollars de revenus l’année dernière, mais l’entreprise aurait ensuite revu à la baisse ses prévisions de croissance pour 2026, dans un contexte de hausse des coûts liés à l’IA. Des analystes externes ont également fait état d’une baisse de sa valorisation, de 42 à 35 milliards de dollars.
Canva Craft représente donc à la fois une avancée technologique et un levier stratégique. En développant un modèle adapté à ses usages, l’entreprise cherche à offrir des créations plus faciles à retoucher, à accélérer son écosystème d’outils IA et à mieux maîtriser ses coûts. Reste à voir si ses performances en matière de texte, de composition et d’édition ciblée lui permettront de se distinguer durablement face aux générateurs déjà établis.