Être créateur à l’âge de l’intelligence artificielle soulève une question essentielle : comment articuler productivité, créativité et jugement humain à l’heure de l’IA générative ? Cette réflexion est née d’une remarque formulée par un internaute à la suite d’une brève publication sur l’utilisation de l’intelligence artificielle. Elle nous invite à examiner cette affirmation : « être productif ne signifie pas nécessairement être créatif ».

 Le contexte de cette réflexion

Pour rappeler le contexte, voici ce que nous avons publié sur la page Facebook de Digital Rayonne :

« Être un créateur aujourd’hui ne consiste pas à devenir simplement plus productif grâce à l’IA, mais à construire une méthode de création où l’IA augmente la capacité humaine sans remplacer le jugement humain. C’est capital. N’ayons donc pas crainte de l’IA. »

Et voici le commentaire d’un internaute en réaction à notre publication, qui n’était autre qu’un portrait en buste d’un homme portant une cravate :

« Être productif ne veut pas dire forcément être créatif. Par contre l’IA notamment avec sa composante Deep learning plutôt que sa composante Machine learning peut amèner à des résultats créatifs fulgurants. Quant au jugement humain, plutôt bien dit jugement de valeur, il est biaisé par le système des valeurs associé à la valorisation de l’ouvrage créé.
Une question curieuse: quel est le rapport entre le portrait du monsieur à cravate avec le sujet posé? C’est un peut blizzard! Merci. »

La remarque allait plus loin, interrogeant la puissance créative des technologies fondées sur le « Deep Learning », la nature du jugement humain et même le rapport entre l’image d’un personnage et l’idée qu’elle accompagne.

Plutôt que de répondre directement à cette objection, nous avons choisi d’en faire le point de départ d’une réflexion plus large. Car la question dépasse effectivement, et largement, une publication ou un échange particulier.

Avec l’essor de l’intelligence artificielle (IA), nous entrons dans une période où celle-ci ne se contente plus de nous aider à exécuter des tâches. Elle propose, compose, transforme, associe et produit : autant de capacités qui intéressent fortement les créateurs. Dans certains domaines, elle peut générer en quelques secondes ce qui demandait auparavant plusieurs heures, voire plusieurs jours de travail.

Cette évolution spectaculaire nous oblige à revenir à une question apparemment simple : qu’appelons-nous encore créer lorsque la machine peut, elle aussi, produire ?

Certes, produire n’est pas créer. Mais peut-on créer sans produire ?

La formule qui consiste à affirmer qu’« être productif ne signifie pas être créatif » contient une vérité. Cependant, elle peut devenir trompeuse si nous l’interprétons comme une simple opposition entre production et création. Car qu’est-ce qu’un créateur qui ne crée rien ? Autrement dit, que serait-il advenu d’un monde sans créateurs concevant les produits dont les gens auraient besoin pour y vivre ?

Un être humain peut avoir une idée extraordinaire, une intuition remarquable, une vision du monde originale. Mais tant que cette vision reste enfermée dans son esprit, elle demeure une possibilité qui n’a pas encore pris la forme d’un produit, d’un service ou d’une œuvre perceptible.

Pour devenir une œuvre, la vision doit prendre une forme et se traduire concrètement en une réalisation, matérielle ou immatérielle, comme celles que l’IA peut contribuer à produire.

Un écrivain écrit. Un musicien compose ou interprète. Un peintre peint. Un architecte dessine et construit. Un cinéaste réalise. Un inventeur matérialise une solution. Dans tous ces cas, il s’agit de créateurs qui mettent chacun au point un ou plusieurs produits.

La création rencontre donc nécessairement, à un moment donné, une forme de production. En ce sens, ce qui est créé devient une réalisation perceptible, partageable ou vérifiable par autrui.

Mais l’inverse n’est pas nécessairement vrai : produire quelque chose revient-il toujours à le créer ? La question se pose particulièrement dans le cas de la production industrielle ou de la production par intelligence artificielle.

Produire peu ou beaucoup ne signifie pas nécessairement créer.

Nous pouvons produire mécaniquement, reproduire, imiter, automatiser ou multiplier les variantes d’une même idée. Une machine peut produire des milliers de textes sans que chacun d’eux constitue pour autant une véritable création au sens où nous parlons d’une œuvre. Dans la perspective défendue ici, créer suppose une intention, une direction et un jugement qui donnent sens au résultat.

Mais, si nous voulons être tout à fait honnêtes, un utilisateur ou un consommateur peut prendre un produit entre ses mains, l’utiliser, s’en émerveiller et s’écrier : « Quelle belle création ! » Le mot « création » désigne alors le résultat achevé, devenu produit. De même, lorsqu’un chroniqueur musical annonce qu’il va « faire découvrir une création musicale » à ses auditeurs, il leur fait entendre une œuvre achevée. Selon le contexte, le même terme peut donc désigner aussi bien l’acte de créer que son résultat.

Quand une production se transforme en création

Il faut donc probablement dépasser l’opposition trop simple entre produit fini et création, entre le fait de créer et son résultat.

La question deviendrait plutôt : qu’est-ce qui transforme une production en création ? La création commence-t-elle avec l’idée ou avec sa réalisation ?

Nous pouvons distinguer au moins trois moments dans la création. Il y a d’abord l’intention : ce que nous voulons faire, dire, montrer ou résoudre. Vient ensuite le travail de création, par lequel cette intention prend forme. Il y a enfin le résultat : l’œuvre, l’objet, le texte, l’image, la musique, la solution ou toute autre réalisation qui rend la création perceptible par autrui.

Cette distinction devient particulièrement importante avec l’IA générative. Si une partie du travail de production peut désormais être confiée à une machine, cela ne signifie pas nécessairement que le créateur disparaît derrière l’outil.

Toutefois, cela nous oblige à nous demander : où se situe désormais la création humaine si une machine participe à la production du résultat ?

Pensons à cette petite machine de calcul automatique appelée calculatrice. Elle participe à l’obtention de solutions concrètes en mathématiques ou en arithmétique, sans que nous lui attribuions pour autant une intention créatrice. Cet exemple permet de distinguer la contribution d’un outil au résultat de la création proprement dite.

À quel moment l’être humain transforme-t-il donc une production en création ?

Nous pensons que, pour créer et produire, le créateur suit un processus en plusieurs étapes : de l’idée à sa formulation, puis à la demande éventuellement adressée à l’outil, aux choix, aux sélections et aux décisions, jusqu’à la transformation du résultat et à son interprétation. La création ne saurait donc être réduite à un seul de ces éléments.

Dans ce processus créatif, l’IA ne fait pas que produire plus vite et faire gagner du temps. Il serait donc réducteur de la considérer uniquement comme une machine destinée à augmenter notre productivité.

Les systèmes contemporains de production rapide : le Machine Learning et le Deep Learning

Les systèmes contemporains de production rapide peuvent faire bien davantage que répéter mécaniquement des instructions.

Le Machine Learning désigne, de manière générale, les méthodes par lesquelles des systèmes informatiques apprennent à partir de données plutôt que de suivre uniquement des règles explicitement programmées. Autrement dit, il s’agit d’une branche de l’intelligence artificielle fondée sur l’apprentissage automatique. Son principe consiste à permettre à un ordinateur de repérer des régularités dans des données afin d’accomplir une tâche, d’établir une prédiction ou de contribuer à une décision.

Le Deep Learning, quant à lui, est une branche du Machine Learning qui utilise notamment des réseaux de neurones artificiels comportant plusieurs couches afin d’apprendre des représentations complexes à partir de grandes quantités de données. Ces neurones artificiels organisés en plusieurs couches sont inspirés, de manière très simplifiée, de certains principes d’organisation des neurones biologiques. Leur fonctionnement repose sur des opérations mathématiques.

Cette distinction est importante, notamment pour comprendre les progrès récents des IA génératives. Ces technologies peuvent produire des résultats très surprenants par leur qualité ou leur originalité apparente. Elles peuvent même établir des associations ou des combinaisons auxquelles nous n’avions pas pensé. Avec le Deep Learning, un réseau de neurones peut apprendre, à partir des données, des représentations visuelles successives sans qu’un humain ait à lui décrire manuellement toutes les caractéristiques pertinentes.

Il serait donc imprudent de dire simplement : « La machine ne fait que reproduire. » Elle peut produire des combinaisons nouvelles et ouvrir des possibilités auxquelles le créateur humain n’aurait peut-être pas spontanément accédé. Ce dernier peut alors s’en saisir pour poursuivre son processus de création-production.

Mais la capacité à générer quelque chose de nouveau suffit-elle pour attribuer une créativité à l’intelligence artificielle ? Nous ne le pensons pas.

La créativité ne se définit pas seulement par la nouveauté, fût-elle artificielle

Une production peut être nouvelle sans être intéressante ni porteuse d’une valeur réelle pour le public. Elle peut aussi sembler impressionnante ou être techniquement remarquable sans être pertinente. Même doté d’un design bien conçu, un produit pourrait évidemment ne répondre à aucune véritable nécessité.

La création humaine ne consiste donc pas seulement à faire apparaître quelque chose qui n’existait pas auparavant. Elle consiste aussi à donner une direction ou un sens à ce qui apparaît. C’est ici que le jugement devient essentiel : il permet au créateur d’évaluer et de recentrer la nécessité de ce qu’il crée ou souhaite créer. Le public, lui aussi, fait intervenir son propre jugement pour accueillir ou non ce qui est produit.

Le jugement humain n’est pourtant pas neutre

Il serait cependant naïf de présenter le jugement humain comme une instance parfaitement objective qui viendrait corriger ou repérer toutes les imperfections — erreurs, biais et limites — de la machine et de sa production.

En effet, pour évaluer, sélectionner et, au besoin, rectifier les productions de la machine, il faut nécessairement de l’expérience, de la culture, des connaissances et des valeurs. En même temps, cela dépend des intérêts de chacun, car nous sommes nous-mêmes traversés par notre histoire, notre manière de voir et notre éducation…

Toutefois, il est important de relever que le jugement humain ne se réduit pas à ces seules influences. L’être humain peut examiner ses propres critères, confronter son appréciation à celle d’autrui et la réviser à la lumière de nouveaux arguments ou de nouvelles informations.

Ainsi, nous jugeons depuis quelque part, comme à travers un véritable langage de ce que nous voyons, entendons ou ressentons. Plusieurs personnes peuvent regarder la même œuvre créée sans lui attribuer la même valeur.

Un biais peut effectivement déformer notre appréciation, tandis que nos valeurs peuvent nous conduire à reconsidérer une œuvre. Le créateur doit savoir évaluer la justesse de certaines idées plutôt que d’autres afin de se reconnaître dans ce qu’il produit. Si la production de la machine ne le convainc pas, celui qui crée devrait savoir dire que tel résultat ne correspond pas à ce qu’il voudrait exprimer.

Le jugement humain n’est donc pas intéressant parce qu’il serait parfaitement neutre, mais parce qu’il est capable de donner du sens, tout en pouvant être interrogé et corrigé.

C’est pourquoi nous devons apprendre à exercer notre jugement, plutôt qu’à prétendre nous en débarrasser devant le produit d’une machine automatique.

Et si l’IA nous faisait perdre notre propre capacité de créer ?

C’est peut-être ici l’une des questions les plus sérieuses ! Nous pouvons utiliser l’IA pour aller plus vite et lui demander de chercher des idées, de proposer des formulations, de comparer des possibilités, de produire des images, de structurer un raisonnement ou de générer différentes pistes. C’est une bonne chose.

Mais que se passe-t-il si nous lui demandons systématiquement de penser avant nous ? Que se passe-t-il si nous ne cherchons plus rien nous-mêmes avant de demander à l’IA ? Si nous ne formulons plus nos propres hypothèses, si nous ne nous accordons plus le temps nécessaire pour laisser mûrir une idée créative ? Et, en plus de cela, si nous ne savons plus distinguer une bonne proposition d’une proposition simplement séduisante ? Si nous devenons incapables de faire appel à notre propre jugement pour contrôler le produit fourni par l’intelligence artificielle ?

Alors, l’IA aura peut-être augmenté notre productivité tout en diminuant progressivement notre capacité à créer par nous-mêmes. Le danger ne serait donc pas seulement que l’IA nous remplace. Il pourrait être plus discret : celui de nous habituer à recevoir automatiquement des propositions au point de perdre l’habitude d’en formuler nous-mêmes et de cultiver ainsi nos aptitudes créatives natives.

Ce que l’expérience d’utilisation de l’IA nous donne comme stratégie

En ce qui nous concerne, notre stratégie d’utilisation de l’IA repose sur l’interaction et l’itération. L’intelligence artificielle peut proposer des idées, mais nous ne les acceptons pas pour argent comptant. Nous les examinons afin de vérifier si elles correspondent à ce que nous aurions pu ou voulu exprimer intérieurement sur le sujet traité. Certaines propositions peuvent être retenues ; d’autres sont discutées, remaniées, remises en cause, déplacées ou corrigées, comme si nous interagissions avec un assistant humain au cours d’un travail intellectuel. Une proposition de l’IA suscite une nouvelle question tandis que celle-ci en entraîne une autre, puis une autre encore.

Ainsi, le résultat final n’est pas simplement une reproduction de ce que l’IA avait initialement proposé. Il devient un résultat pensé, comme on l’aurait produit dans une telle interaction entre humains. L’IA aura participé au processus, mais celui-ci n’aura pas été abandonné à l’IA seule.

Et c’est  là que nous retrouvons notre idée de départ, notamment : « construire une méthode de création où l’IA augmente la capacité humaine sans remplacer le jugement ».

En effet, cette phrase ne signifiait pas, et ne signifie toujours pas, que l’IA ou l’humain devrait tout faire seul. Elle souligne plutôt que le créateur — l’être humain — devrait savoir ce qu’il délègue à son assistant artificiel, pourquoi il le délègue et ce qu’il continue lui-même de décider pour obtenir un résultat qui puisse être considéré comme singulier et original. Nous modifions de façon significative les productions obtenues par générations successives afin de pouvoir nous les approprier.

Cette règle stratégique traduit notre responsabilité de garantir l’authenticité des contenus et des écrits. Cette même attitude se retrouve dans les exigences de certaines dispositions adoptées, notamment par des plateformes de création de contenus en ligne.

En résumé, la signature créative de l’auteur ou du créateur doit rester perceptible dans son message, ses choix, son écriture et son exigence. L’intelligence artificielle peut aider à rendre cette vision plus structurée, plus cohérente et plus solide au regard des critères d’originalité et d’authenticité. Nous partageons ainsi l’idée exigeante selon laquelle l’IA peut accélérer la création, mais ne doit jamais prendre la place du discernement ni de la décision humaine — celle de l’écrivain, du créateur et du porteur de vision.

Le créateur de demain sera-t-il celui qui produit le plus ?

À cette question, notre réponse est : nous ne le croyons pas. Le créateur qui disposera de l’IA et ne craindra pas de l’utiliser pourra probablement produire plus vite et davantage qu’auparavant.

Mais cette capacité supplémentaire ne constituera pas automatiquement un avantage créatif. Lorsque tout le monde peut générer cent images, cent textes ou cent idées en quelques secondes, la rareté se déplace. Elle n’est peut-être plus dans la capacité à produire, mais davantage dans la capacité à trouver des angles d’approche qui garantissent la singularité et l’originalité. Notamment, le créateur assisté par l’IA s’ajusterait aux exigences de qualité pour choisir, relier, approfondir, écarter, interpréter, donner une direction et assumer les résultats obtenus.

Autrement dit, lorsque la production devient abondante, le discernement devient plus précieux.

Quel lien entre le fameux portrait à la cravate et l’utilisation de l’IA ?

Une remarque a également été formulée à propos du portrait qui accompagnait la réflexion initiale : quel rapport entre le monsieur à cravate et le sujet de l’intelligence artificielle ? La question peut être légitime.

Le portrait ne représentait évidemment pas l’intelligence artificielle. Il représentait l’être humain qui réfléchit à son rapport à l’intelligence artificielle et exprime son point de vue. Y aurait-il nécessairement une règle exigeant du créateur qu’il choisisse telle image plutôt que telle autre pour illustrer son expression ou sa pensée ? Les choix possibles relèvent aussi bien de critères objectifs que subjectifs. Le plus important, c’est surtout la pertinence des idées.

Cette remarque nous a également amusés pour une autre raison. Une image n’est jamais reçue exactement comme nous la pensons. Elle est regardée, interprétée et parfois réinterprétée. Le lecteur cherche le rapport entre l’image et le texte, attribue à l’image une fonction et peut y voir quelque chose que nous n’avions pas prévu.

Et nous voilà revenus à une question qui nous intéresse particulièrement : comment regardons-nous ce qui nous est donné à voir ? Nous abordons cette question dans le livre Le langage des yeux.

Le portrait n’était donc peut-être pas aussi éloigné du sujet qu’il pouvait le sembler. C’est le portrait du créateur, censé être un humain et présenté comme l’auteur de la pensée. C’est l’homme qui estime important de « construire une méthode de création où l’IA augmente la capacité humaine sans remplacer le jugement humain », plutôt que de fonder son utilisation sur la seule crainte. Face à la révolution de l’IA, certaines inquiétudes pourront s’atténuer à mesure que ses usages seront mieux compris, sans que toute vigilance devienne pour autant inutile.

Ne pas avoir peur de l’IA, mais ne pas lui abandonner notre jugement

Nous n’avons pas de raison sérieuse de construire notre rapport à l’intelligence artificielle uniquement autour de la peur. L’histoire humaine est aussi une histoire d’outils qui ont augmenté nos capacités, même nos capacités de production. Cependant, l’usage de chaque outil puissant a toujours imposé une responsabilité tout à fait nouvelle.

À titre d’exemples, l’imprimerie a transformé la circulation des idées. La photographie a transformé notre rapport à la production d’images. On pourrait imaginer combien son avènement a dû menacer les arts graphiques artisanaux comme le dessin, la peinture, voire la sculpture.

Le cinéma a changé notre manière de raconter la vie, tandis que l’informatique est venue modifier notre rapport au calcul et notre façon de traiter l’information. Avec internet, notre rapport à la communication et notre accès aux multiples médias ont tous été transformés. Aujourd’hui, c’est au tour de l’intelligence artificielle générative de transformer notre rapport à la production intellectuelle et créative.

À chaque époque, le créateur et le producteur sont constamment obligés de se réinventer pour s’adapter et relever les défis, malgré les critiques et les résistances qui s’élèvent de part et d’autre.

Dans ce voyage, la question n’est donc peut-être pas de savoir comment empêcher cette transformation, mais de trouver comment l’intégrer sans abandonner ce qui doit rester humain et créatif.

Alors, qu’est-ce qu’un créateur à l’âge de l’IA ?

Deviendrait-on créateur par un simple hasard, sans en avoir l’ADN ? Ce n’est pas ici le sujet de notre propos, mais une interpellation !

À l’âge de l’IA, le créateur n’est pas nécessairement celui qui produit chaque élément de son œuvre de ses propres mains. Il est celui qui porte une intention, donne une direction à la production, exerce son discernement sur les résultats et assume finalement ce qui devient son œuvre.

De la même manière, on verrait un créateur réunir autour de lui une équipe de personnes aux profils différents et disposant de moyens divers, pour travailler à la mise au point d’un produit sous sa direction. Pourtant, le produit qui pourrait devenir une grande invention porterait son intention d’origine et même le nom de son créateur.

Dans le cas de l’IA, celle-ci peut générer, accélérer, surprendre et même contribuer à l’exploration créative. Mais nous devons rester capables de nous demander : pourquoi cela et pas ceci ? Qu’est-ce que cela signifie ? Est-ce vraiment ce que nous voulons dire ? Est-ce encore notre œuvre ? Et, peut-être surtout, pourquoi voulons-nous créer cela ? C’est peut-être là que réside la différence la plus importante entre produire davantage et créer véritablement : dans la capacité à garder la maîtrise du processus.

Il s’agit là d’une méthode plutôt que d’une dépendance à l’IA

Nous ne sommes pas condamnés à choisir entre deux caricatures : l’humain créatif d’un côté et la machine froide de l’autre. La troisième voie existe et consiste à construire une méthode de collaboration consciente avec l’IA. Une méthode dans laquelle nous pouvons lui demander de générer sans lui demander de décider. Il ne s’agirait pas non plus de lui demander de proposer sans interagir avec elle pour choisir, ni de vouloir « courir » précipitamment sans prendre le temps de donner du sens.

Créer avec l’IA peut augmenter nos capacités sans diminuer notre responsabilité. C’est probablement l’une des grandes questions auxquelles les créateurs doivent déjà commencer à répondre.

Pour conclure : la création change de terrain ou de dimension

La création n’est pas morte, elle change simplement de terrain ou de dimension. L’apparition de l’IA générative ne signifie pas nécessairement la fin du créateur, de même que l’avènement de la photographie n’a pas changé la fonction de créateur pour le photographe. Dans sa création, le créateur utilise simplement un ou des outils spécifiques sans perdre sa fonction.

Créer aujourd’hui nous oblige à préciser ce que signifie créer à une époque où produire devient plus facile et où il devient, par conséquent, plus nécessaire d’apprendre à choisir.

Dans tous les cas, lorsque les possibilités deviennent innombrables, nous devons apprendre à mieux discerner entre ce que la machine peut proposer et ce que nous retenons. Lorsque l’IA participe à notre production, nous devons rester capables de répondre de notre création sans pour autant la craindre. Nous devons plutôt apprendre à nous en servir sans lui confier ce qui relève encore de notre responsabilité. Plusieurs auteurs et responsables politiques ont déjà confié à des collaborateurs la préparation ou la formulation de certains propos tout en demeurant responsables des idées qu’ils choisissaient d’assumer. Cette comparaison ne supprime pas les différences entre une collaboration humaine et l’utilisation d’une IA, mais elle rappelle que le recours à un intermédiaire n’efface pas automatiquement l’intention ni la responsabilité de l’auteur.

En définitive, le véritable enjeu de l’IA générative n’est peut-être pas seulement de savoir si la machine peut être qualifiée de créatrice, mais surtout de savoir si l’être humain continuera à préserver sa place, son intention et sa responsabilité dans le processus. Garder son être de créateur aujourd’hui ne consiste donc pas simplement à devenir plus productif grâce à l’IA. Il consiste surtout à construire une méthode de création dans laquelle l’IA augmente la capacité humaine de production sans remplacer le jugement humain.

 

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