L’intelligence artificielle et les acteurs culturels : les lois de la transformation créative

Les institutions culturelles qui attendent passivement sans embrasser l’intelligence artificielle pourraient voir leurs voisines se transformer en quelques mois. La différence ne tiendrait ni aux moyens ni aux formations, mais à des dynamiques qu’il me semble important d’explorer.

Des principes que l’on partage peu

On pourrait imaginer qu’une institution culturelle puisse réinventer complètement son rapport à la création en quelques mois, même si aujourd’hui elle se trouve empêtrée dans des méthodes anciennes, sans budget technologique, sans équipe formée, sans même comprendre ce que signifie réellement « intelligence artificielle ». On pourrait dire que c’est impossible, que les transformations institutionnelles prennent des années, que des comités doivent se réunir, que des formations doivent se déployer, que des audits doivent être menés, etc. Le problème est que lorsque les projets seront enfin construits, ils seront déjà obsolètes. Alors qu’on peut faire émerger des projets culturels pertinents avec l’IA en quelques semaines, là où d’autres structures vont encore délibérer pendant des années.

Il pourrait ne s’agir ni de hasard, ni de chance, ni de budget, mais plutôt d’une dynamique récurrente, de principes que les institutions qui réussissent leurs mutations partagent rarement, peut-être parce qu’ils semblent contre-intuitifs. Ces principes, Michel Serres les évoquait déjà dans Petite Poucette (2012) lorsqu’il décrivait un changement de paradigme où le savoir devient accessible et externalisé. L’IA incarnerait aujourd’hui cette externalisation spectaculaire, et il semble que celles et ceux qui formulent avec précision ce qu’ils·elles veulent en faire voient la transformation advenir plus rapidement.

Comment expliquer qu’une structure culturelle puisse rester paralysée pendant des années dans les mêmes débats théoriques sur l’IA, tandis qu’une autre lance des projets innovants en quelques mois ? Pourquoi une équipe accumule-t-elle les rapports, les réunions et les inquiétudes, tandis qu’une autre voit les possibilités se déployer comme si elles n’attendaient qu’elle ? La différence ne tiendrait peut-être pas à la taille de l’institution, pas aux diplômes des équipes, ni aux connexions politiques. Elle pourrait résider dans quelque chose de plus subtil et pourtant accessible : la capacité à transformer une intuition vague en intention définie.

Près de 400 participant·es dans des ateliers de réalisation de films avec des IA que j’ai animés en 2024 ont vécu cette dynamique en pratique :

• Celles et ceux qui sont entré·es dans l’atelier avec une idée floue, « je voudrais explorer l’IA », sont reparti·es avec une expérience précise, constructive et reproductible.
• Celles et ceux qui sont entré·es avec une intention précise, « je veux créer un film de trois minutes sur la mémoire familiale en utilisant l’IA pour générer les images d’un album photo disparu », sont reparti·es avec une œuvre aboutie, une compréhension approfondie des possibilités et de nouvelles compétences.

Il semble que la machine réponde à la précision du désir créatif. Mais qu’est-il, et comment le construire ? Hannah Arendt distinguait dans ses travaux sur la condition humaine le travail, l’œuvre et l’action comme trois dimensions fondamentales de notre rapport au monde. L’IA pourrait exiger cette même clarté sur ce que nous voulons accomplir.

Du protocole précis plutôt que de la dispersion participative

Un premier principe émerge des structures culturelles qui réussissent leurs mutations : l’innovation avec l’IA semble fuir la participation vague et s’engager dans un protocole défini. Trop d’institutions se lancent dans des projets « participatifs avec l’IA » sans avoir déterminé quelle approche elles adoptent. Elles veulent « impliquer les publics » et « utiliser l’IA » mais ces formules pourraient ne contenir aucune force opératoire. Le projet risque de se disperser, l’équipe de se sentir dépassée, et après des mois d’efforts, peu de choses substantielles n’émergent, cela reste souvent anecdotique.

Il pourrait être utile de comprendre une distinction à mon avis fondamentale. Il y aurait deux approches de la création participative, et chacune nécessiterait un protocole différent avec l’IA :

• L’approche participative, où les participant·es deviennent interprètes d’une vision artistique portée par un·e créateur·ice, qui peut s’enrichir d’une IA augmentative qui améliore les capacités de chacun·e.
• L’approche coopérative, où le·la créateur·ice conçoit des protocoles de rencontre et accepte que son projet soit transformé par les contributions collectives, peut intégrer l’IA comme acteur·ice autonome du processus créatif.

Vouloir mélanger les deux sans définir le cadre peut conduire à des impasses. Il faut être précis·e sur le protocole. On observe souvent ce phénomène. Une structure culturelle veut créer « le projet génial où tout est participatif et les IA sont partout ». Elle démarre dans l’enthousiasme, mais au bout de quelques semaines, la structure porteuse se sent débordée par des directions imprévues. Et elle se retrouve finalement à reprendre le contrôle de façon autoritaire pour que le projet puisse se finaliser, ce qui produit potentiellement l’inverse de ce qu’elle visait au départ. Paulo Freire avertissait dans Pédagogie de l’autonomie (1996) que la liberté dans l’apprentissage doit s’accompagner d’un cadre permettant son exercice effectif.

À l’inverse, celles et ceux qui définissent précisément leur protocole avant de commencer, « nous créons un spectacle participatif où l’IA génère les décors en temps réel à partir des émotions captées dans la salle » ou « nous mettons en place un dispositif coopératif où l’IA propose trois directions narratives et le groupe vote pour choisir », semblent voir leurs projets se déployer avec plus de fluidité. La définition pourrait précéder la réalisation. Cette clarté méthodologique s’inspirerait des principes de pédagogie démocratique développés par Célestin Freinet, où l’art devient un espace démocratique permettant l’exploration de perspectives diverses, mais toujours dans un cadre défini.

De l’alliance définie plutôt que de la peur du remplacement

Une idée fausse circule et pourrait paralyser les acteurs·ices culturel·les : l’IA remplacerait les humains. Cette peur vague risque de produire des blocages et de l’inaction. Les structures attendent, délibèrent, débattent sur leurs opinions, sans jamais se confronter à l’action, c’est-à-dire à la réalité de l’expérience, qui est le seul terrain de l’apprentissage. Pendant ce temps, d’autres institutions ont déjà formé leurs équipes, lancé des projets, découvert que l’IA ne remplace pas mais transforme.

L’IA pourrait davantage s’apparenter à un nouveau membre d’équipe qu’à un·e remplaçant·e. Mais pour collaborer efficacement avec ce membre, il faudrait peut-être définir précisément son rôle. Les créateurs·ices qui réussissent avec l’IA ne lui disent généralement pas « fais quelque chose de créatif ». Ils·elles définiraient plutôt : « génère trois variations de cette image en style aquarelle japonaise du XVIII^e siècle » ou « propose cinq manières de transformer cette phrase en respectant le rythme poétique initial ». La précision appellerait la performance.

Cette alliance entre créateur·ice humain·e et IA pourrait ressembler à ce que Bernard Stiegler nommait « pharmakon » dans La Technique et le Temps (1994) : une technologie est à la fois poison et remède, selon l’usage qu’on en fait. L’IA générative ne serait ni salvatrice ni destructrice par essence. Elle deviendrait ce que les créateurs·ices et responsables institutionnel·les en font, à condition qu’ils·elles définissent comment ils·elles veulent travailler avec elle. Sans cette définition, l’outil restera inutilisable ou, pire, il imposera sa propre logique au·à la créateur·ice. Bien sûr, pour pouvoir être précis·e, il faut auparavant expérimenter de façon individuelle de nombreux outils d’IA, et avoir un soutien hiérarchique et de financement pour pouvoir le faire.

De l’invention plutôt que de la reproduction des modèles dominants

Un piège guette particulièrement les institutions culturelles : l’adoption des modèles dominants sans questionnement. Utiliser ChatGPT parce que « tout le monde l’utilise », employer MidJourney parce que « c’est ce qui fait les plus belles images », suivre les formations proposées par les grandes entreprises technologiques parce que « c’est pratique ». Cette facilité apparente masque un piège stratégique.

Les GAFAM ne développent pas les outils d’IA par philanthropie culturelle. Leur modèle économique repose sur la captation des données, la création de dépendances, le verrouillage des écosystèmes. Chaque fois qu’une institution utilise leurs services, elle leur transmet potentiellement des données sensibles, forme son équipe à leurs interfaces, ancre ses pratiques dans leurs logiques. Cette dépendance peut devenir problématique lorsque les conditions changent, les prix augmentent, les services évoluent.

Il y a une alternative : développer des compétences sur des outils open source, collaborer avec des structures publiques qui créent des infrastructures souveraines, inventer des usages qui échappent aux logiques commerciales dominantes. Cette voie demande plus d’efforts au départ, mais elle est capable de construire une autonomie durable, une conscience réelle de ces outils, à partir d’usages concrets. Les institutions culturelles pourraient jouer un rôle historique en expérimentant des usages émancipateurs de l’IA plutôt que de reproduire les schémas imposés par les géants technologiques.

Yochai Benkler montrait dans La Richesse des réseaux (2006) comment les technologies numériques peuvent servir soit la concentration du pouvoir soit sa distribution. Avec l’IA générative, ce choix se pose de manière encore plus aiguë. Les acteurs·ices culturel·les qui développent aujourd’hui leurs propres protocoles créatifs construisent les fondations d’une future souveraineté culturelle numérique.

De l’alimentation culturelle plutôt que de l’invisibilité

Il y a une illusion courante chez les acteurs·ices culturel·les « engagé·es » : croire qu’on peut ignorer l’IA sans conséquences. Certaines institutions pensent pouvoir attendre, observer, laisser les autres expérimenter. Pendant ce temps, les modèles d’IA se nourrissent de données culturelles, apprennent des créations existantes, intègrent les productions artistiques dans leurs bases d’apprentissage. Ce qui n’est pas défini disparaît potentiellement dans le flux indifférencié de données. Si on ne s’en préoccupe pas de façon active, on reste en arrière du monde, et on fait du mal à celles et ceux que nous encadrons et aux publics que nous accueillons, vis-à-vis de qui nous avons des devoirs.

Les créateurs·ices et institutions qui travaillent activement avec l’IA contribuent à définir ce qu’elle devient. Ils·elles alimentent les bases de données avec leurs choix esthétiques, leurs partis pris éthiques, leurs innovations formelles. Ceux et celles qui restent passif·ves voient leurs créations absorbées sans qu’ils·elles puissent en orienter l’usage. La différence entre participation active et observation passive pourrait déterminer quelle culture l’IA va reproduire et amplifier demain.

Dans le domaine musical par exemple, les compositeurs·ices qui utilisent actuellement l’IA pour développer de nouvelles formes d’improvisation ou de composition collective créent des précédents qui influenceront les modèles futurs. Ceux et celles qui refusent cette exploration laissent les géants technologiques définir seul·es ce que signifie la créativité musicale assistée par IA. Ce choix pourrait avoir des conséquences durables sur ce que les prochaines générations considéreront comme possible ou désirable en matière de création.

De l’action immédiate plutôt que de la délibération stérile

Combien de structures culturelles ont créé des groupes de travail, des séminaires sur l’IA sans jamais passer à l’action ? Combien accumulent des rapports qui dorment dans des tiroirs pendant que d’autres institutions transforment déjà leurs pratiques ? La différence entre ceux·elles qui avancent et ceux·elles qui stagnent pourrait tenir en un mot : l’expérimentation. Non pas l’expérimentation vague, mais l’expérimentation définie, cadrée, méthodique.

Une formation-action efficace pourrait commencer par une demi-journée où les participant·es ne parlent pas seulement de l’IA mais créent avec elle. Ils·elles découvriraient les enjeux environnementaux, économiques et politiques non à travers des présentations abstraites mais à travers des gestes de création concrète. Ils·elles garderaient des traces de leurs expériences, partageraient leurs découvertes, construiraient ensemble une compréhension incarnée. Cette approche ludique et vivante rejoindrait les pédagogies coopératives développées par Élise et Célestin Freinet, où l’apprentissage passe par l’expérimentation collective.

Puis viendraient les ateliers pour cartographier les compétences présentes, explorer les envies personnelles, construire une vision collective, d’autant plus riche qu’elle est respectueuse de la diversité des points de vue. Mais attention : ces ateliers ne doivent pas devenir de nouvelles occasions de délibérer indéfiniment. Ils doivent servir à définir des actions précises que chacun·e s’engage à mener dans les semaines qui suivent. Tim Ingold souligne dans Faire (2013) l’importance de l’attention aux processus, tout en rappelant que les processus sans résultats concrets risquent de rester sans effet.

Le partage d’expériences peut constituer une solide défense face aux nombreux risques que recèlent les mauvais usages de l’IA. Face aux enjeux géopolitiques, aux questions de contrôle, aux dangers de dépendance, il me semble indispensable de dialoguer collectivement, et ce au-delà des a priori, à partir d’expériences vécues, réelles. Mais ces démarches et dialogues ne doivent pas rester confinés aux cercles d’expert·es. L’écriture de fiction spéculative, la création artistique, les débats publics, les expérimentations ludiques, tous ces moyens permettent d’explorer les technologies sans tomber dans la technophobie ou l’enthousiasme naïf. L’action éclairée remplace l’attente passive.

L’expérimentation définie comme chemin possible de transformation

Nous avons donc exploré plusieurs principes :

• Le principe de la définition précise contre l’intuition vague.
• Le principe du protocole contre la dispersion.
• Le principe de l’alliance définie contre la peur paralysante.
• Le principe de l’invention contre la reproduction.
• Le principe de l’alimentation culturelle contre l’invisibilité future.
• Le principe de l’action immédiate contre la délibération stérile.

Ces principes ne sont pas des théories abstraites, mais des constats tirés d’expériences que j’ai menées. Celles et ceux qui sont entré·es avec des intentions précises sont ressorti·es transformé·es, porteur·ices de projets concrets, conscient·es des possibilités et des limites. Celles et ceux qui sont entré·es avec des questions vagues sont ressorti·es avec des questions plus précises, certes, mais sans transformation profonde de leurs pratiques.

La formation de l’esprit critique pourrait ne pas passer par des discours théoriques mais par des expériences fortes, personnelles, autonomes. Les participant·es progresseraient de l’écriture assistée par IA à la génération d’images, puis à l’assemblage final, tout en préservant toujours la dimension humaine à travers la voix narrative. Cette méthodologie permettrait de développer une compréhension incarnée qui semble plus efficace que n’importe quelle présentation PowerPoint. Paulo Freire l’affirmait dans Pédagogie de l’autonomie (1996) : personne n’éduque autrui, personne ne s’éduque seul, les êtres humains s’éduquent ensemble par l’intermédiaire du monde.

La question que je propose de se poser maintenant est : Ce texte est-il une simple lecture inspirante, avant un retour aux délibérations habituelles ? Ou pourrait-il stimuler la définition d’une expérimentation précise qui serait lancée dans les deux prochaines semaines ? Les acteurs·ices culturel·les qui transforment leurs pratiques ne sont peut-être pas ceux·elles qui ont les plus gros budgets, les meilleures formations préalables ou les connexions les plus influentes. Ce pourraient être ceux·elles qui formulent avec précision ce qu’ils·elles veulent expérimenter, puis qui passent à l’action.

Les institutions culturelles pourraient porter la responsabilité de créer des espaces d’expérimentation où se construisent collectivement des usages éthiques et créatifs de l’IA. Cette position méthodologique ne relève ni d’un enthousiasme naïf ni d’un rejet défensif. Elle reconnaîtrait la portée anthropologique de cette mutation et choisirait d’y participer activement plutôt que de la subir passivement. Les acteurs·ices culturel·les pourraient ainsi devenir des laboratoires démocratiques où s’inventent de nouvelles formes de collaboration entre humains et machines.

La question n’est peut-être plus de savoir si l’IA transformera le secteur culturel. Elle le transforme déjà. La question est plutôt de savoir qui participera à cette transformation en la façonnant selon ses valeurs, et qui la subira en spectateur·ice. Entre ces deux positions, la différence ne tiendrait peut-être pas au hasard, pas à la chance, ni aux moyens. Elle peut ne tenir qu’à une chose : la définition précise de ce que l’on veut faire, suivie de l’action pour le réaliser. Ce principe semble s’appliquer aujourd’hui comme il s’est appliqué hier, comme il s’appliquera probablement demain. À chacun·e de décider s’il·elle en fera usage.