Student MOC, Auteur à Digital Media Knowledge

15/03/202615/03/2026

L’IA : Le nouvel auteur du vivant

À l’heure où l’intelligence artificielle semble promettre l’automatisation croissante de nombreuses activités humaines, le spectacle vivant apparaît, a priori, comme l’un des derniers espaces artistiques irréductibles à la machine. Fondé sur la présence des interprètes, l’imprévisibilité de la performance et l’expérience partagée entre artistes et spectateurs, le spectacle vivant semble incarner précisément ce qui échappe à la logique du calcul. Les choix artistiques qui président à la création d’un spectacle ont toujours été envisagés comme l’expression d’un geste profondément humain fondé sur la subjectivité et la sensibilité des créateurs. Or l’apparition récente des intelligences artificielles vient troubler cette évidence. Si ces technologies ne remplacent pas nécessairement les interprètes, elles peuvent désormais intervenir en amont et au cœur du processus créatif, en produisant des textes, des structures dramaturgiques ou des propositions chorégraphiques capables de participer à l’orchestration même du vivant.

Pour nourrir cette réflexion, nous avons choisi de nous appuyer sur deux exemples récents. Le premier, le spectacle Molière Ex Machina, présenté au Théâtre de la Ville puis lors de VivaTech 2025, propose d’imaginer une pièce que Molière aurait pu écrire s’il avait vécu plus longtemps. Cette collaboration entre le Théâtre Molière Sorbonne dont la mission est notamment de faire revivre les techniques de jeu et de déclamation du XVIIᵉ siècle et le collectif Obvious, trio d’artistes et de chercheurs travaillant avec des algorithmes d’intelligence artificielle, met en lumière la possibilité d’une écriture dramatique assistée par l’IA. En s’attaquant symboliquement à l’héritage d’un auteur majeur du théâtre, ce projet soulève non seulement des questions artistiques mais aussi éthiques juridiques.

Mais l’irruption de l’intelligence artificielle ne concerne pas uniquement le texte, elle peut également transformer des formes de création où l’écriture ne passe pas par les mots. Dans le spectacle Human in the Loop (2023) de Nicole Seiler, l’IA intervient directement dans l’organisation du mouvement : les interprètes évoluent sur scène en suivant en temps réel des instructions générées par un système algorithmique qui oriente leurs gestes et leurs déplacements. En rapprochant ces deux cas, il devient alors possible de saisir l’ampleur du phénomène et les tensions qu’elle génère. Dès lors, nous nous poserons la question suivante : comment l’émergence de l’intelligence artificielle remet-elle en question la place de l’écriture dans le spectacle vivant ?

De l’écriture à la partition, comment l’IA s’insère dans le processus créatif

Dans Molière Ex Machina, Mistral AI intervient en amont de la scène lors de l’idéation et de l’écriture. Entraînée sur l’œuvre de Molière, des traités d’astrologie du XVIIème siècle et des textes de l’époque, l’IA a proposé pas moins de 14 canevas différents. Un seul a été retenu pour l’écriture de l’Astrologue ou les Faux Présages. Ici, l’auteur humain n’a pas disparu mais sa fonction a changé. Son rôle se rapproche de celui du curateur qui oriente le modèle, le sélectionne, le corrige et le valide. Le collectif Obvious et les chercheurs de la Sorbonne ont d’ailleurs tenu à ce que chaque mot soit soumis à une validation humaine (Chauvin, 2025). L’IA n’est autre qu’un outil d’exploration accélérée, non une plume autonome. Cette architecture repose sur un mécanisme d’attention qui prédit la suite de mots la plus probable à partir d’un contexte large, entraîné sur des corpus massifs (Estève, Seminor & Duret, 2024).

Écrire un spectacle, ce n’est pas seulement écrire un texte. C’est aussi concevoir une partition, structurer une dramaturgie, décider ce qui sera dit, montré ou dansé. Dans Human in the Loop, le mécanisme est autre. L’IA a été entraînée sur des descriptions audio d’œuvres chorégraphiques préexistantes, décrites de façon subjective par la chorégraphe. Lors d’une représentation, l’IA dicte, via une oreillette, ses instructions en temps réel. La même consigne algorithmique conduit alors chaque danseur a interprété le mouvement décrit à sa manière. L’écart entre la prescription de la machine et la singularité du corps est finalement le matériau dramaturgique de la pièce. Tsao et al. (2025) observent d’ailleurs que les artistes des arts vivants sont les seuls, parmi les professionnels créatifs, à valoriser positivement l’imprévisibilité computationnelle, là où d’autres champs la perçoivent comme une défaillance.

Ces deux cas illustrent une distinction fondamentale entre l’usage de l’IA générative, mobilisée en préproduction, et l’IA interactive, permettant une écriture nouvelle évolutive (Camariaux, 2020). Dans ces deux cas, l’enjeu principal n’est pas le remplacement de l’auteur mais la reconfiguration de son geste. Il fabrique moins mais a toujours la tête de la gouvernance du processus créatif.

Quel cadre légal pour ces œuvres uniques ?

La question fondamentale réside dans la définition légale de l’auteur. En France, la protection par le droit d’auteur est traditionnellement réservée aux « œuvres de l’esprit », lesquelles doivent impérativement porter l’empreinte de la personnalité de leur créateur humain. Dans le cas de Molière Ex Machina, le projet est présenté comme une co-écriture entre l’IA et le savoir-faire humain (Sorbonne Université, 2025). Le collectif Obvious et les chercheurs de la Sorbonne soutiennent que l’IA n’est pas une « plume autonome » mais un outil sous supervision constante (Chauvin, 2025). Chaque scène générée par Mistral AI est analysée, corrigée et validée par des experts du XVIIe siècle (Sorbonne Université, 2025).

D’un point de vue juridique, cette supervision est cruciale : sans choix créatifs humains significatifs, une œuvre pourrait être considérée comme dépourvue de créativité originale, la machine ne faisant que réorganiser statistiquement des schémas préexistants sans intentionnalité (Yurchenko & Nalyvaiko, 2025). Le risque est de voir apparaître une « esthétique de l’évidement dramatique » où la disparition de l’auteur entraîne la disparition du sens et de l’adresse au spectateur (Richard, 2025). Si l’intervention humaine est jugée insuffisante, l’œuvre pourrait perdre sa qualification juridique d’œuvre de l’esprit, avec des conséquences fiscales directes. Par exemple, elle serait soumise à une TVA à 20 % (produit technique) au lieu du taux réduit de 5,5 % réservé aux créations intellectuelles (France Culture, 2024).

Le développement de modèles comme ceux utilisés dans Molière Ex Machina nécessite le traitement de vastes corpus de données. Si les œuvres de Molière sont dans le domaine public, le problème est différent pour les projets utilisant des sources contemporaines protégées (Huang, Hitchen & Dogan, 2025). Le droit français reconnaît aux auteurs un droit d’opposition (opt-out), leur permettant d’interdire l’utilisation de leurs contenus pour l’entraînement des IA (France Culture, 2024). Cependant, prouver qu’une œuvre spécifique a été utilisée illégalement dans la « boîte noire » d’un algorithme reste un défi technique et juridique majeur (France Culture, 2024).

Dans des projets comme Human in the Loop, où l’IA orchestre le mouvement, de nouvelles problématiques liées au droit à l’image et aux droits voisins des artistes-interprètes surgissent (Huang, Hitchen & Dogan, 2025). Le clonage vocal ou la capture de mouvement (motion capture) pour créer des avatars numériques (comme pour le personnage de Pseudoramus ou dans la pièce Lavinia) posent la question de la propriété du corps numérique (Fahmy & Renaudin, 2023).

Quel futur : diversité, inclusion & standardisation

Mobilisée comme outil d’assistance, l’IA peut constituer un levier d’inclusivité dans le spectacle vivant. Des technologies telles que la traduction automatique en surtitrage ou divers dispositifs d’assistance ouvrent la voie à des expériences mieux adaptées aux publics dits empêchés. Par ailleurs, ces technologies peuvent faciliter l’exportation internationale des pièces en dépassant les barrières linguistiques et en réduisant les coûts liés à la traduction. L’assistance de l’IA pourrait ainsi favoriser une meilleure circulation des œuvres dramaturgiques, contribuant à une représentation plus large et à la constitution d’un corpus international potentiellement accessible à tous.

Toutefois, les coûts d’acquisition et de maintenance des logiciels adaptés risquent de renforcer certaines disparités au sein du secteur culturel : seuls les établissements disposant de budgets de fonctionnement conséquents pourraient se permettre de déployer ces outils. La mise en place d’une infrastructure technique adaptée (micros-casques, maintenance logicielle ou encore présence d’un personnel formé) constitue autant de freins pour les structures de plus petite taille.

La question de l’assistance à l’écriture et de ses implications dans la création artistique demeure également centrale. Une tension se dessine entre innovation et standardisation, invitant à interroger l’usage de l’IA sous des angles éthiques et déontologiques. Les biais culturels et de genre présents dans les données d’entraînement constituent à cet égard un enjeu majeur, lorsque les algorithmes sont entraînés à partir de corpus majoritairement occidentaux. L’étude de l’UNESCO Préjugés contre les femmes et les filles dans les grands modèles de langage (2024) révèle que les grands modèles de langage ont une propension préoccupante à produire des stéréotypes de genre, des clichés raciaux ou encore des contenus homophobes. Ainsi, ces biais peuvent influencer les résultats esthétiques et les représentations culturelles véhiculées dans le spectacle vivant.

La question de la standardisation et de l’homogénéisation devient alors particulièrement saillante. Les corpus utilisés par les systèmes d’IA ne sont pas sélectionnés selon l’empreinte singulière d’un auteur, ni selon l’intention politique ou esthétique qui sous-tend la création d’une œuvre. Il s’agit plutôt d’une base de données globale dans laquelle l’IA puise de manière indifférenciée. Dans son enquête Ce livre a été écrit par une IA (et ça pose plein de questions), le journaliste Alexis Magnaval met ainsi en lumière les limites stylistiques et narratives des textes générés par l’IA.

Enfin, ces nouvelles formes de collaboration interrogent le statut même de l’œuvre et de la création artistique. L’œuvre est traditionnellement conçue et son statut entériné, comme une production originale marquée par la singularité de son auteur, mais se voit alors déplacé avec l’utilisation de la machine. La délégation de la production de pensée à une machine invite à reconsidérer les frontières de l’acte créatif et de la définition de l’œuvre. Chez Deleuze, créer ne consiste pas à recombiner des formes existantes mais à produire du nouveau, c’est-à-dire à faire surgir des formes d’expression qui déplacent les cadres perceptifs et conceptuels. La création est ainsi pensée comme un acte de différenciation et d’invention de possibles. Or, le fonctionnement probabiliste de l’IA générative repose précisément sur l’agrégation et la recomposition de formes déjà présentes dans les données d’entraînement. Dans cette perspective, l’IA apparaît moins comme un agent de création que comme un dispositif de variation statistique à partir de formes préexistantes.

Dès lors, dans le champ de l’écriture dramaturgique, l’IA pourrait constituer un outil pertinent lorsqu’elle est mobilisée comme déclencheur permettant de stimuler l’invention. En revanche, envisagée comme co-créatrice à part entière, elle risque de réduire la création à une logique de recomposition, au détriment du principe de singularité esthétique.

DUTILH Milla, LEFEBVRE Xaverine, PERIGNON Julie, POTIER Lise, NERI-LAINÉ Chiara et DE SEZE Valentin

Bibliographie :

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Fuoco, E. (2025). Quand l’IA monte sur scène : déviations et osmoses créatives contemporaines. Théâtre/Public, 256, 37‑42. https://doi.org/10.3917/thepu.256.0037

Caramiaux, B. (2020). The use of artificial intelligence in the cultural and creative sectors. European Parliament Think Tank. https://www.europarl.europa.eu/thinktank/en/document/IPOL_BRI(2020)629220

Sorbonne Université. (2025). Molière Ex Machina : quand une IA prête sa plume au Grand Siècle. https://www.sorbonne-universite.fr/actualites/moliere-ex-machina-quand-une-ia-prete-sa-plume-au-grand-siecle

Tsao, J., Liang, C. X., Nogues, C., & Wong, A. (2025). Perceptions and integration of generative artificial intelligence in creative practices and industries: a scoping review and conceptual model. AI & Society. https://doi.org/10.1007/s00146-025-02667-2

Lecaplain, G. (2024, 21 octobre). Milène Tournier, la poésie du robot parleur. Libération. https://www.liberation.fr/culture/livres/milene-tournier-la-poesie-du-robot-parleur-20241021_6FX2FHSKTVDWJMBY637G26IVXU/

Cornelissen, A. (2025, 7 juillet). Production, diffusion, régie… Quand l’IA bouscule la filière du spectacle vivant. Revue AS, 261. https://www.revue-as.fr/2025/07/07/production-diffusion-regie/

Richard, J.-B. (2025). Esthétique de l’évidement dramatique. Interfaces numériques, 14(1). https://doi.org/10.25965/interfaces-numeriques.5465

Artcena & SACD. (2025, 4 décembre). Intelligence artificielle et création artistique : révolution ou continuité ? [Table-ronde, cycle « L’intelligence artificielle en question »]. https://www.artcena.fr/artcena-replay/intelligence-artificielle-et-creation-artistique-revolution-ou-continuite

Pluta, I. (2024). Visions de l’IA dans la création scénique contemporaine : l’idée de l’autonomie et de l’anthropomorphisme. Belphégor, 22(1). https://doi.org/10.4000/11tfm

Yurchenko, V., & Nalyvaiko, O. (2025). Comment ChatGPT fabrique une nouvelle réalité dans l’écriture. Éducation et socialisation, 76. https://doi.org/10.4000/148n0

UNESCO. (2024). IA générative : une étude de l’UNESCO révèle la présence d’importants stéréotypes de genre. https://www.unesco.org/fr/articles/ia-generative-une-etude-de-lunesco-revele-la-presence-dimportants-stereotypes-de-genre

Chauvin, P.-M. (2025). Molière Ex Machina : quand une IA prête sa plume au Grand Siècle. Sorbonne Université. https://www.sorbonne-universite.fr/actualites/moliere-ex-machina-quand-une-ia-prete-sa-plume-au-grand-siecle

Obvious & Sorbonne Université. (2025). Molière Ex Machina [Site web]. https://moliere-ex-machina.fr/

Renaux, C., & Vernier, G. (2025, 12 juin). Molière Ex Machina : Obvious et Sorbonne Université signent une œuvre originale et historiquement informée conçue avec l’IA. TMNlab. https://www.tmnlab.com/2025/06/12/moliere-ex-machina-obvious-sorbonne-universite-signent-une-oeuvre-originale-et-historiquement-informee-concue-avec-lia/Universités de Lausanne, Lyon 2 & Grenoble-Alpes. (2025). Usages des IA dans les pratiques d’écriture littéraires et théâtrales : formats, processus, résultats [Appel à communications, colloque]. Fabula. https://www.fabula.org/actualites/129732/usages-des-ia-dans-les-pratiques-d-ecriture-litteraires-et-theatrales.html

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L’Édition au temps de l’IA

Introduction

Et si un écrivain primé devait affronter une intelligence artificielle dans un duel littéraire ? C’est le défi lancé par Le Nouvel Obs à Hervé Le Tellier, lauréat du Prix Goncourt 2020 pour L’Anomalie. La consigne : écrire un thriller de 3.000 signes, sous contraintes narratives strictes, face à l’IA générative Claude promptée par un ingénieur en IA.

L’expérience évoque un précédent célèbre : en 1997, le champion d’échecs Garry Kasparov s’inclinait face au supercalculateur Deep Blue d’IBM. Cette fois, l’affrontement se joue sur un autre terrain : la création littéraire. Et la question n’est plus seulement de savoir si la machine peut rivaliser, mais quel impact son irruption aura sur l’ensemble de la chaîne du livre.

1/ Ce qu’en pensent les écrivains

Pour Hervé Le Tellier, le récit produit par l’IA est « bluffant », mais encore saturé de clichés : « Jamais Albert Camus n’aurait écrit ça », ironise-t-il. L’écrivain relève aussi des failles stylistiques jugées « inacceptables ». Mais ces limites semblent provisoires : l’IA apprend de ses erreurs et pourrait bientôt produire des textes difficiles à distinguer de ceux des écrivains. L’enjeu deviendrait alors le désir même des lecteurs de lire une œuvre écrite par un humain.

Chez les écrivains, l’IA est déjà largement adoptée. Selon une enquête de Books on Demand, 70% des auteurs l’utilisent pour la documentation, la correction, la traduction ou la promotion. Mais 65% redoutent une uniformisation des contenus et d’autres pointent la dévalorisation du métier et les enjeux éthiques. Les auteurs attendent désormais du monde de l’édition, et de leurs éditeurs, qu’ils s’emparent de ces questions et en encadrent les usages.

2/ Comment l’IA influence le métier d’auteur ?

Un auteur est un artiste, soit, mais c’est aussi un professionnel d’un écosystème lucratif. Il a donc un double statut que l’IA influence à part égale.

Il convient de comprendre quels sont les modes d’usages de l’IA en premier lieu, pour établir son influence sur le métier d’auteur.

L’IA peut-être un outil d’aide à la création : elle participe activement à toutes les étapes corollaires à l’acte créatif (documentation, correction, distribution, marketing). L’IA peut aussi être un co-partenaire de création : ce qui signifie qu’elle assiste l’auteur lors de son geste artistique (elle fournit des concepts narratifs, des outils grammaticaux, des figures de style, etc). Et enfin, l’IA peut-être un créateur à part entière : autrement dit, elle « remplace l’auteur » ou du moins, le rôle de l’auteur devient celui d’un prompteur, car le travail d’écriture est commandé à l’IA et non plus réalisé organiquement.

Au vu de ces trois rôles possibles de l’IA, nous pouvons observer leur effet sur l’auteur comme acteur économique et comme artiste.  En tant qu’acteur économique, si l’IA devient créateur, une nouvelle situation de concurrence est crée. Auparavant, les auteurs étaient en concurrence entre eux. Ils le sont désormais face à un nouvel entrant sur le marché. Ajoutons que l’IA, en tant qu’outils d’aide à la création, ou co-créateur, modifie la place de l’auteur dans la chaîne de valeur de l’édition. L’auteur, auparavant premier maillon de la chaîne d’édition devient consommateur d’IA.

En tant qu’artiste, l’auteur fait face au tabou de la délégation de la créativité.

Ainsi, trois questions se posent désormais sur le statut d’auteur : l’essence de l’acte de création, le degré d’originalité d’une œuvre et la fonction de l’artiste.

3/ Une transformation pour les maisons d’édition

Au-delà de la perception des auteurs, au sein du domaine de l’édition, c’est l’entièreté de la chaîne de création de valeurs d’une œuvre littéraire qui doit être repensée dans le contexte de l’introduction de l’IA. On ne parle pas de disparition mais d’une transformation fondamentale de la division du travail, en tout cas lorsqu’il s’agit de créer de la fiction. Les traducteurs et correcteurs voient leur rôle s’effacer tandis que les éditeurs deviennent des « rationalisateurs ». Cette rationalisation est d’ailleurs à l’œuvre lorsque l’on observe les nouveaux logiciels créés comme Insight, qui permet aux éditeurs de produire par IA quatrième de couverture et autres éléments de textes marketing.

Les dés sont donc re-lancés dans un secteur qui perd de la vitesse, mais où jamais il n’y a eu tant d’œuvres de fiction sur le marché. Peut-être l’IA permettra de se concentrer davantage sur la qualité des romans que sur les éléments commerciaux qui sont aujourd’hui chronophages pour tout un secteur qui condamne son utilisation ?

4/ Quid du lecteur ?

L’impact se ressent également du côté des lecteurs. Des outils comme BooksAI permettent désormais d’obtenir des résumés automatisés ou même de « discuter » avec un livre sans l’avoir lu. Des études montrent que ces technologies tendent à réduire le temps consacré à la lecture et affaiblir l’expérience intime et réflexive qu’elle procure. La lecture, autrefois activité lente et personnelle, tend alors à se transformer en simple service d’accès rapide à l’information, perdant tout son caractère expérientiel.

Cette évolution soulève aussi un brouillage des repères et de confiance dans les sources. Dans certaines librairies, notamment aux États-Unis, des clients demandent des ouvrages… qui n’existent pas, persuadés par des recommandations générées par l’IA. La machine devient ainsi une médiatrice du savoir à laquelle on accorde parfois une crédibilité excessive.

Au-delà de ces usages pratiques, l’enjeu est aussi éthique et symbolique. La littérature ne se limite pas à transmettre des informations : elle porte une expérience humaine, une sensibilité et une diversité culturelle. Si l’IA se substitue à la création ou à la lecture, elle risque d’influencer ce qu’on lit et valorise.

Ainsi, le pacte implicite entre auteur et lecteur se trouve fragilisé. Face à un texte potentiellement écrit par une machine, le lecteur doit désormais se demander non seulement s’il est bon, mais aussi s’il est humain.

5/ Quelles implications juridiques ?

D’abord, distinguons création assistée par ordinateur, où l’IA fournit une aide dans l’obtention du résultat, et création générée par ordinateur, où l’IA « crée » le résultat et l’humain n’intervient que marginalement.

Les données qui forment les inputs sont la matière première des œuvres créées avec l’IA. Cependant ces biens sont susceptibles d’appropriation, et peuvent donc être soumis à des restrictions imposées par le titulaire des droits. Ici, l’IA Claude a peut-être été entraînée à partir de textes sous protection juridique du droit d’auteur. L’IA Act entré en vigueur dans l’UE en 2024 impose des obligations de transparence à l’entreprise hébergeant l’IA. Malgré cela, la charge repose sur l’auteur qui doit signaler ne pas vouloir la laisser utiliser son œuvre (opt-out).

Concernant les outputs, réponses données par l’IA, à qui reviendrait leur propriété intellectuelle ? Si les IA sont capables de raisonnement, elles ne peuvent pas prendre l’initiative de créer. En France, l’IA ne pourra jamais répondre à la définition juridique de l’originalité comme « empreinte de la personnalité de l’auteur » : il s’agit de se méfier d’un réflexe anthropomorphique. D’autres auteurs potentiels peuvent être considérés, sans toutefois être totalement satisfaisants : développeurs d’IA ; entreprises affinant les résultats ; créateurs d’inputs ; utilisateurs ingéniant les prompts…

Comment accueillir ces outputs dans le droit ? Certains auteurs suggèrent la propriété industrielle, d’autres le concept de « personne-robot » ou une catégorie du domaine public.

Rappelons enfin que ces questions ne relèvent pas seulement de l’analyse intellectuelle mais qu’elles sont éminemment politiques.

6/ Ce que l’IA révèle de l’art de l’Écriture

L’arrivée de l’IA bouscule les idées préconçues sur le métier d’écrivain·e et, plus largement, sur la pratique même de l’écriture. Elle révèle les mécanismes cachés de l’écriture humaine. Le défi IA VS Goncourt expose, au-delà des différences et similitudes, le caractère technique de la littérature. La méthode d’écriture n’est pas innée ni même sans recette : les auteur·rices répètent des schémas. Derrière le style des auteur·rices se cache en réalité une répétition de structures, de tournures de phrases signatures reconnaissables.

De même, si l’IA puise dans les ouvrages présents dans sa base de données pour générer un texte, les écrivain·es s’inspirent, eux et elles aussi, de textes qu’ils et elles ont lus par le passé. C’est ce que Julia Kristeva appelle l’intertextualité : tout texte est écrit, pensé, inspiré par des textes préexistants. C’est le cas d’Ulysses de James Joyce, roman paru en 1922, qui s’inspire et parodie L’Odyssée de Homère.

Face à ces constats, quelles sont les différences entre un texte écrit par une IA et un autre par un·e écrivain·e ? L’IA peut-elle se substituer entièrement aux auteur·rices ? La réponse est non, du moins jusqu’à la prochaine mise à jour. Si les auteur·rices peuvent glisser, taire ou cacher des parts d’eux et elles-mêmes dans leurs créations, l’IA en est aujourd’hui incapable. La principale différence se trouve peut-être là — ce qui fait la richesse d’une œuvre, c’est la personne qui se tient derrière : son vécu, son regard, ses secrets. Tant que l’IA répondra à des prompts et restera générative, elle ne pourra faire œuvre.

Sources :

Bogdanova, A. Hybrid Authorship in Practice: Designing Human–AI Writing Workflows. https://angelabogdanova.com/publications/hybrid-authorship-in-practice-designing-human-ai-writing-workflows

Azzaria, G. (2018). Intelligence artificielle et droit d’auteur : l’hypothèse d’un domaine public par défaut. Les Cahiers de propriété intellectuelle, Vol.30, n°3, pp.925-946. https://cpi.openum.ca/files/sites/66/8.-Intelligence-artificielle-et-droit-dauteu-lhypothe%CC%80se-dun-domaine-public-par-de%CC%81faut.pdf.

Big Media. (2025, 11 février). IA, propriété intellectuelle et droits d’auteur : quels enjeux pour les entrepreneurs. BPIFrance.

https://bigmedia.bpifrance.fr/nos-dossiers/ia-propriete-intellectuelle-et-droits-dauteur-quels-enjeux-pour-les-entrepreneurs.

Books on Demand. (2024). Auteurs et intelligence artificielle. Blog BoD. https://blog.bod.fr/ecrire/auteurs-et-intelligence-artificielle/

Bouchard, A. (2025, 17 mars). Hervé Le Tellier : « On risque d’être noyé sous les créations de l’IA ». Le Nouvel Obs.

https://www.nouvelobs.com/bibliobs/20250317.OBS101563/herve-le-tellier-on-risque-d-etre-noye-sous-les-creations-de-l-ia.html

Bressand, N, Me. (n.d.). IA et Propriété Intellectuelle : un nouveau cadre pour la création et la protection de vos œuvres. Bressand avocat. https://bressand-avocat.fr/ia-generative-propriete-intellectuelle-creation-protection/.

Duval, M. (2024). Les maisons d’édition ne reculeront pas devant ce type d’économies : la chaîne du livre face aux dangers de l’IA. L’Humanité.

https://www.humanite.fr/culture-et-savoir/auteurs/les-maisons-dedition-ne-reculeront-pas-devant-ce-type-deconomies-la-chaine-du-livre-face-aux-dangers-de-lia

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Prabowo, B., Rahmanti A. (2025) Generative Literature: The Role of Artificial Intelligence in the Creative Writing Process. Allure Journal 5, n^o 1: 1‑9. https://doi.org/10.26877/allure.v5i1.19959.

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https://www.sorbonne-universite.fr/dossiers/intelligence-artificielle/quand-lart-rencontre-lintelligence-artificielle

Observatoire des Politiques culturelles (2023), Ceci est… une œuvre d’art ! La question des créations générées par une intelligence artificielle, Mondes de l’art, Alexandra Bensamoun.

https://www.observatoire-culture.net/question-creations-generees-intelligence-artificielle/

France Culture. (2023). L’intelligence artificielle dans la littérature, une muse technologique.. Le reportage de la rédaction (podcast). Radio France

https://www.radiofrance.fr/franceculture/podcasts/le-reportage-de-la-redaction/l-intelligence-artificielle-dans-la-litterature-une-muse-technologique-8911187

Haaz, I. (2025). Chapitre 6. Récit, littérature et pratique littéraire. Délices du métier d’éditeur et les vertiges de l’IA. Dans M. Bergadaà et P. Peixoto, Réinventer l’intégrité académique à l’ère de l’intelligence artificielle (p. 110-124). EMS Éditions. https://doi-org.proxy.bu.dauphine.fr/10.3917/ems.berga.2025.01.0110.

Azilan I., Anaté, K. (2025). L’intelligence artificielle générative et la robotisation littéraire : enjeux de la délégation de la créativité, Communication, technologies et développement, 18. https://doi-org.proxy.bu.dauphine.fr/10.4000/155wr.

Gefen, A. (dir.) (2025). Créativités artificielles. La littérature et l’art à l’heure de l’intelligence artificielle. https://www.lespressesdureel.com/ouvrage.php?id=9819&menu=0.
Lafon, L. et al. (2025). L’essentiel sur… la mission d’information relative à l’intelligence artificielle et la création. Commission de la culture, de l’éducation, de la communication et du sport. Sénat. https://www.senat.fr/rap/r24-842/r24-842-syn.pdf

Anne-Charlotte Rousselle, Imtinène Saoud, Ghita Zidi, Mélanie Cournut, Maëlle Franquin, Elektra Vecchione.

15/03/202615/03/2026

Exposition « Frag Nach! » : penser une nouvelle transmission mémorielle avec l’IA

Nous vivons aujourd’hui un tournant dans la transmission de la mémoire de la Shoah, celui de la disparition progressive des derniers survivants. Comme l’a montré Annette Wieviorka dans L’ère du témoin, le témoignage direct occupe depuis les années 1980 une place centrale dans le processus de transmission. L’historienne étudie dans ses travaux le moment où le témoignage est devenu une source essentielle de compréhension historique. Cette ère arrivant à son terme avec le vieillissement et la disparition des derniers témoins, la question de la transmission devient de plus en plus urgente.

Cette situation ne signifie pas pour autant la fin de la mémoire. En comparaison, d’autres conflits comme la Première Guerre mondiale, continuent d’occuper une place centrale dans l’espace public et dans la mémoire nationale malgré l’absence totale de témoins vivants, grâce à des archives, des politiques mémorielles et des dispositifs institutionnels. La mémoire collective se transforme donc avec le temps et change de support et de moyens d’expression plus qu’elle ne disparaît.

Dans ce contexte, les technologies numériques ouvrent de nouvelles possibilités. Le projet Frag Nach! que l’on peut traduire par “Informe-toi”, proposé à la Bibliothèque Nationale Allemande de Francfort illustre cette évolution. L’exposition mobilise l’intelligence artificielle pour prolonger la parole des survivants et maintenir une forme de dialogue avec les générations futures.

L’exposition Frag Nach! retrace le parcours de deux survivants de la Shoah, Inge Auerbacher et Kurt Salomon Maier. À travers leurs récits personnels, l’exposition rappelle les persécutions antisémites, l’exil forcé et les conséquences traumatiques de la violence nazie.

L’originalité du dispositif apparaît à la fin du parcours, face à des écrans à taille humaine, les visiteurs peuvent poser directement des questions aux témoins. Leur image, filmée en amont, répond grâce à un système d’intelligence artificielle qui sélectionne des réponses préenregistrées en fonction de la question posée par le visiteur. L’IA ne produit ici aucun nouveau contenu, elle associe une question à une réponse déjà formulée par le témoin.

Ce dispositif prolonge le travail engagé par la USC Shoah Foundation fondée par Steven Spielberg avec le programme Dimensions in Testimony, où des survivants sont filmés pendant plusieurs jours à l’aide d’une dizaine de caméras afin d’anticiper près de 900 questions possibles.

Si ces dispositifs ouvrent de nouvelles perspectives pour maintenir une forme de dialogue avec les générations futures, ils ne sont pas sans susciter des interrogations. L’usage de l’intelligence artificielle dans un contexte aussi sensible que la mémoire de la Shoah soulève en effet plusieurs limites et enjeux éthiques et mémoriels liés à l’usage de l’IA dans la transmission du passé.

Le projet  Frag Nach! de la Bibliothèque nationale allemande ouvre des perspectives inédites pour la transmission du savoir, mais soulève des interrogations profondes sur la nature même de la mémoire. L’utilisation de l’intelligence artificielle pour simuler un dialogue avec des témoins disparus place les institutions mémorielles à la croisée de l’innovation éducative et du risque de dénaturation historique. Entre illusion d’authenticité, déshumanisation possible, biais algorithmiques et distorsions, l’usage de l’IA dans la transmission de la mémoire présente plusieurs limites.

Le premier défi concerne la fidélité du témoignage. Même si les interfaces reposent sur des heures d’enregistrements réels, l’algorithme qui assemble les réponses opère une médiation susceptible d’altérer la pensée originale du témoin. En isolant certaines phrases ou en ne restituant pas les nuances émotionnelles, l’IA peut transformer un récit de vie complexe en série de réponses automatisées. Cette question de l’authenticité est double : elle touche la machine et l’humain, puisque la mémoire des survivants peut elle-même évoluer sous l’effet du temps et du traumatisme.

Certains chercheurs mettent en garde contre une « ludification » de la mémoire. Transformer un rescapé en interface interactive peut réduire une expérience tragique à un dispositif technologique proche du divertissement. Cette mise en scène crée une illusion de proximité : le visiteur croit échanger avec un témoin, alors que le dispositif ne peut réagir à l’imprévu ni aux enjeux contemporains. Paradoxalement, l’absence de face-à-face réel peut aussi lever certaines inhibitions, incitant à poser des questions qu’on n’oserait pas formuler devant un survivant, contribuant à une forme de déshumanisation.

L’intégration de l’IA dans l’histoire de la Shoah soulève également la question des biais algorithmiques. Les systèmes, entraînés sur de vastes ensembles de données, tendent à uniformiser la représentation du génocide. Les recherches d’images renvoient majoritairement à Auschwitz-Birkenau, occultant la diversité géographique et historique des lieux d’extermination et d’internement, appauvrissant la compréhension globale.

Les dérives observées sur les réseaux sociaux illustrent la porosité entre fiction numérique et réalité historique. La circulation de versions synthétiques de figures comme Anne Frank ou d’images générées représentant la libération des camps montre comment l’esthétisation par l’IA peut atténuer la violence des faits. Certains projets éducatifs, en privilégiant des messages généraux sur la tolérance sans nommer les responsables nazis, participent involontairement à un lissage de l’histoire.

Face à ces risques, de nombreuses institutions appellent à un encadrement éthique strict. Les modèles d’IA, susceptibles de produire des « hallucinations », pourraient être détournés pour diffuser de fausses informations ou alimenter le négationnisme. La transformation numérique de la mémoire nécessite une collaboration étroite entre ingénieurs, historiens et pédagogues afin de garantir que ces outils servent la rigueur historique plutôt que le simulacre.

Enfin, la pertinence de l’interactivité elle-même peut être questionnée. Dans certains cas, la diffusion d’extraits d’entretiens soigneusement contextualisés pourrait offrir une alternative plus simple et fidèle, préservant l’intégrité du témoignage tout en facilitant son accès aux nouvelles générations.

Au-delà de l’exposition Frag Nach!, ce type de technologie ouvre des perspectives plus larges pour la transmission de la mémoire. Les dispositifs interactifs de ce genre pourraient ainsi être déployés auprès des établissements scolaires, où les rencontres directes avec des témoins deviennent de plus en plus rares. La possibilité pour des élèves d’interroger virtuellement un survivant, même à travers une IA, pourrait ainsi prolonger l’impact pédagogique qu’avaient autrefois les témoignages en classe.

D’autres institutions culturelles se sont déjà emparées du sujet. Depuis 2024, le Musée Dalí (Floride, États-Unis) propose « Ask Dalí », une expérience où il est possible pour le visiteur de converser avec l’artiste, grâce à des modèles d’IA formés à partir d’archives et enregistrements. En 2025 au Château de Versailles, l’entreprise AskMona a permis aux visiteurs d’échanger avec les sculptures du jardin. Sur le mois de juillet 2025, 5 000 personnes ont utilisé cet outil de médiation, pour un temps de consultation moyen de 5 minutes – bien supérieur au temps habituel passé devant une œuvre. Ces résultats illustrent le potentiel d’engagement de ces dispositifs et donc la nécessité d’encadrer.

Ces contenus historiques n’étant jamais neutres, les institutions culturelles ont ici un rôle déterminant pour la mise en place de ces dispositifs d’intelligence artificielle. À l’image des dynamiques observées avec l’essor d’expériences en réalité virtuelle dans les musées : ces projets reposent souvent sur des collaborations étroites entre développeurs, chercheurs et conservateurs. Ce modèle de co-production permet aux institutions de conserver un droit de regard et une qualité des contenus limitant ainsi les dérives et les risques de simplification.

Si, à l’origine, la USC Shoah Foundation avait pour ambition de filmer le plus grand nombre de témoignages de survivants de la Shoah, les transformations numériques récentes prolongent cette démarche en transformant des archives audiovisuelles en interfaces avec lesquelles tout un chacun peut converser. Cette évolution des dispositifs mémoriels marque ainsi le passage d’une mémoire enregistrée à une mémoire interactive, ouvrant de nouvelles possibilités de transmission, tout en exigeant une vigilance éthique constante.

Par Marine Combot-Ritari, Julie Toyer, Camille Lio, Arthur Robert, Valentine De Castelbajac.

Bibliographie et sitographie :

« Ask Dali, la nouvelle expérience IA du musée de Floride est innovante et inattendue ». Club Innovation & Culture CLIC France, 2024. https://www.club-innovation-culture.fr/ask-dali-nouvelle-experience-ia-musee-floride/.

AI and the Holocaust: Rewriting History? The Impact of Artificial Intelligence on Understanding the Holocaust. 2024. UNESCO. https://doi.org/10.54675/ZHJC6844.

Deutsche Nationalbibliothek. s. d. « Frag nach! – Das Projekt ». Consulté le 15 mars 2026. https://www.dnb.de/DE/Kulturell/InteraktiveZeitzeugnisse/interaktiveZeitzeugnisse_node.html.

France 24. « Quand l’IA falsifie la Shoah : les mémoriaux allemands tirent la sonnette d’alarme ». 2026. https://www.france24.com/fr/europe/20260127-histoire-ia-falsifie-shoah-les-memoriaux-allemands-tirent-la-sonnette-d-alarme-slop.

« Holocaust memory in the age of AI: Between digital archives and risky manipulation ». Consulté le 15 mars 2026. https://www.ynetnews.com/article/ryced3ikex.

« New UNESCO report warns that Generative AI threatens Holocaust memory ». Consulté le 15 mars 2026. https://www.unesco.org/en/articles/new-unesco-report-warns-generative-ai-threatens-holocaust-memory.

« Patrimoine : l’IA conversationnelle pour faire vivre la culture autrement dans les institutions ». 2025. https://bigmedia.bpifrance.fr/nos-actualites/patrimoine-lia-conversationnelle-pour-faire-vivre-la-culture-autrement-dans-les-institutions.

Wieviorka, Annette. 1998. L’ère du témoin. Plon.

15/03/202615/03/2026

IA & expérience de visite au musée : le cas des chatbots

Nous allons dans un premier temps définir le terme de chatbot : un chatbot est un programme informatique conçu pour dialoguer avec un utilisateur en langage naturel. Selon François Mairesse, il s’agit d’un « programme informatique fournissant un partenaire de conversation artificiel à un être humain ». D’abord développé dans le secteur marchand, cet outil s’est progressivement diffusé dans le domaine culturel, notamment dans les musées, où il sert à informer, orienter et accompagner les visiteurs dans leur expérience de visite.

Toujours dans une perspective de définition des termes du sujet, il s’agit de préciser ce qu’est une « expérience de visite ». Selon Le Dictionnaire de muséologie de François Mairesse, l’expérience des visiteurs d’un musée correspond à tout ce qu’une personne vit en lien avec celui-ci. Elle peut avoir lieu lors d’une visite sur place, d’une visite virtuelle ou lors de la participation à un programme proposé par l’établissement. Cette expérience commence dès le moment où une personne envisage d’aller au musée, se poursuit pendant la visite et continue après, à travers les souvenirs qu’elle en garde, parfois pendant longtemps.

D’autre part, l’expérience de visite peut se déployer selon plusieurs dimensions, parmi lesquelles l’expérience sociale, l’expérience esthétique, l’expérience de régénération, l’expérience sacrée ou encore l’expérience d’émerveillement.

Ainsi, nous pouvons légitimement nous demander comment l’IA peut réinventer et développer l’expérience des publics, notamment à travers l’utilisation de chatbots.

Afin de développer, ou tout du moins d’enrichir, l’expérience des publics, les musées ont couramment recours à deux types de chatbots. Il est en effet essentiel de distinguer le chatbot d’informations pratiques de celui dédié à la médiation culturelle.

Dans le premier cas, le chatbot d’informations pratiques permet de répondre aux questions des visiteurs et de les accompagner dans la préparation de leur visite. Il est généralement accessible sur le site internet du musée, souvent dès la page d’accueil grâce à un onglet d’assistance appelé “bulle de discussion”. Ce type d’outil numérique s’avère particulièrement utile pour fluidifier la préparation de la visite, faire gagner du temps aux équipes d’accueil et mieux identifier les besoins des publics, en analysant les questions les plus fréquemment posées.

D’autre part, le chatbot de médiation favorise le lien entre les visiteurs et les collections muséales. Les visiteurs peuvent y accéder en scannant un QR code ou en téléchargeant une application dédiée. Utilisé principalement lors des visites, le chatbot de médiation permet aux visiteurs d’en apprendre plus sur les contenus proposés (œuvres, objets, artistes…). Ce dispositif constitue une nouvelle forme de médiation numérique permettant de renouveler les modes d’interaction avec les publics. Il vise également à proposer un outil accessible et inclusif, tout en captant l’attention des visiteurs grâce à des contenus pédagogiques adaptés.

Dans leur conception d’outils de médiation utilisant l’IA, les musées peuvent notamment recourir à deux stratégies différentes. La première, utilisée notamment par le musée du quai Branly est dite « institutionnelle » c’est-à-dire que le chabot ne propose qu’une conversation à valeur informative où peu d’éléments humoristiques sont proposés. La seconde est dite plus « conviviale », l’IA se met alors dans la peau d’un community manager ou d’un ami du visiteur afin de proposer une conversation plus dynamique. C’est notamment ce que réalise l’entreprise Ask Mona.

Les utilisations, à présent nombreuses, d’un tel outil, et les retours d’expériences qu’elles permettent d’obtenir ont permis de faire émerger un certain nombre de limites à ce modèle. D’abord, malgré toute la bonne volonté des concepteurs de chatbots conviviaux, il n’en reste pas moins que les conversations restent assez peu naturelles, et manquent bien souvent d’authenticité. C’est l’écueil que des conversations qui sont programmées, succinctes et assez stéréotypées ont bien du mal à éviter. De même, des garde-fous sont à mettre en place absolument afin d’éviter tout risque d’offense du spectateur dans les conversations entretenues. Une IA générative n’est pas faite pour répondre qu’elle n’a pas la réponse. Il faut donc mettre en place des garde-fous afin de ne pas dénaturer ni l’expérience muséale ni la visée pédagogique du chatbot. Enfin, une limite que nous pouvons également souligner est celle que rencontrent environ 15% de Français en situation d’illectronisme. L’outil devient alors non seulement peu utile mais surtout marqueur de discrimination. Des solutions alternatives pour ce public devraient donc être envisagées.

Dans les chatbots muséaux, l’IA permet de simuler une conversation avec le visiteur. Les systèmes les plus simples fonctionnent par détection de mots-clés, tandis que les plus avancés mobilisent des technologies de traitement automatique du langage et d’apprentissage automatique pour analyser les questions et générer des réponses adaptées. Ces outils peuvent être entraînés à partir de bases de connaissances spécifiques (biographies, descriptions d’œuvres) ou spécialisés par fine-tuning, afin de produire des réponses plus pertinentes et contextualisées.

On trouve aujourd’hui différents niveaux et modes d’interaction avec ces dispositifs, selon les moyens techniques et financiers investis par les institutions. Les interfaces peuvent aller de la plus simple — une fenêtre de dialogue textuelle — à des formes plus immersives, comme des avatars en 3D capables d’interagir avec les visiteurs. De la même manière, l’échange peut se limiter à du texte ou intégrer la voix, rendant l’interaction plus naturelle et accessible.
Dans la plupart des cas, l’institution culturelle alimente l’intelligence artificielle avec ses propres données. Celles-ci peuvent provenir d’une base documentaire fermée. C’est par exemple le choix fait par le Château de Versailles pour son chatbot consacré aux statues des jardins : l’IA générative a été entraînée à partir des documents de présentation des œuvres et des biographies des artistes liés aux vingt-deux sculptures concernées.

Dans d’autres cas, la base de connaissances peut être ouverte et enrichie par différentes sources, mais les informations sont alors vérifiées et validées par un comité scientifique. C’est notamment le cas du chatbot Anna développé par les musées de Reims.

À partir de ces corpus documentaires, l’IA générative produit des réponses encadrées : elle ne peut répondre qu’aux questions relevant du domaine de connaissance défini par l’institution. Si une question sort de ce périmètre, le système est conçu pour ne pas improviser de réponse.

Cette approche repose sur une méthode appelée Retrieval-Augmented Generation (RAG), ou « génération augmentée par récupération ». Elle consiste à connecter un modèle d’IA générative à des bases de données internes. Lorsqu’une question est posée, le système recherche les informations pertinentes dans ce corpus, puis génère une réponse à partir de ces contenus validés.

Au sein du musée d’Orsay, l’IA a été mobilisée pour proposer, au public, une expérience immersive. Pour l’exposition “Van Gogh à Auvers-sur-Oise”, le musée a mis en place “Bonjour Vincent”, une application pouvant dialoguer avec les visiteurs. Cette initiative a été développée par Jumbo Mana, une start-up spécialisée dans l’IA générative liée aux comportements humains, et a été soutenue financièrement par la BPI France, la région Grand-Est, l’université Paris-Saclay et l’IDRIS. L’interface de ce chatbot consiste en une borne interactive, un écran sur lequel les visiteurs peuvent appuyer pour activer le microphone et poser leurs questions à l’artiste, en train de peindre son tableau Le champ de blé aux corbeaux. Selon Marion Carré, dans son article “Que peut l’IA générative pour la médiation culturelle ?”, le chatbot repose sur la méthode du “fine tuning”, permettant de réentraîner une IA pour la spécialiser dans un domaine spécifique. Développé par une technologie de pointe, “Bonjour Van Gogh” a été entraînée à partir de 900 lettres qu’a écrit l’artiste à son frère Théo.

L’IA est donc de plus en plus intégrée dans la conception muséale des expositions, et des visites, pour proposer des parcours et des compréhensions innovantes et interactives. Mobilisée dans les chatbots, l’IA entend créer une expérience où le visiteur devient acteur de sa visite, puisque le dispositif repose sur ses actions. Elle entend également faciliter l’apprentissage par des modes de transmission ludique fluidifiant la pédagogie et permettant une information plus accessible, enrichissant, dès lors, l’expérience des visiteurs. Également, les chatbots sont souvent disponibles en plusieurs langues permettant un élargissement de l’audience. Enfin, le chatbot permettrait aussi de mettre à l’aise des personnes qui auraient eu peur de poser leurs questions à un.e médiateur.ice présent.e, par crainte d’être jugées pour leur niveau de connaissance insuffisant.

Le déploiement de ces dispositifs soulève toutefois plusieurs enjeux majeurs. L’exemple de « Bonjour Vincent » met en avant le fonctionnement de ces outils : entrainés sur des données sélectionnées, les réponses produites dépendent étroitement de la nature de celles-ci. Lorsque elles sont lacunaires, déséquilibrées ou orientées, les systèmes d’intelligence artificielle peuvent générer des informations inexactes ou biaisées. Plusieurs travaux empiriques ont mis en évidence les dérives de ces mécanismes. L’un d’entre eux, consacré aux générateurs d’images a montré que, lorsqu’un modèle est invité à produire des images de professions scientifiques sans précision de genre, l’ensemble des images générées représente des hommes. Cela en raison des images renseignées initialement, toute présentant des hommes. Dans un contexte muséal, ces limites rendent donc indispensable une attention particulière à la qualité des données, à la précision linguistique ainsi qu’au contrôle humain des contenus générés, afin de préserver une rigueur scientifique, donc l’image et le niveau académique des musées ainsi que la confiance des visiteurs.

15/03/202615/03/2026

L’intelligence artificielle dans l’industrie cinématographique française : usages, transformations et tensions

Avec la démocratisation récente de l’IA générative, les secteurs du cinéma et de l’audiovisuel se trouvent bousculés. Craindre ou prendre avantage de l’IA est un questionnement qui se pose progressivement dans toutes les sociétés, grandes ou indépendantes. Nous chercherons ainsi à étudier ce questionnement au sein de l’industrie française tout en considérant son évolution à l’étranger.

Usages constatés de l’IA dans l’industrie cinématographique française

Dans un premier temps, il convient d’étudier l’utilisation de l’IA notamment en France au sein de l’industrie cinématographique et les données utilisées par les IA ainsi que les enjeux de droits d’auteur qui en découlent.

Dans l’industrie du cinéma en France, l’intelligence artificielle s’insère progressivement dans l’ensemble de la chaîne de valeur créative, depuis l’arrivée de l’idée du projet jusqu’à sa diffusion.

L ’IA se déploie aujourd’hui à toutes les étapes de la création d’un film, ses points d’entrée demeurent encore majoritairement situés lors de la pré et post production. L’IA d’analyse est utilisée pour assister l’écriture de scénarios, analyser des scripts existants, générer des idées narratives ou produire des storyboards et des prévisualisations permettant d’expérimenter rapidement différents concepts visuels. Par exemple, pour la rédaction du scénario du film Kaamelott 2, Alexandre Astier a utilisé un outil IA développé par lui-même pour assurer la cohérence avec l’ensemble de l’univers de la saga¹. Elle est aussi utilisée de façon invisible pour évaluer le potentiel d’un film dès le scénario (ex : Largo AI) et pour améliorer les algorithmes de recommandation des plateformes de streaming. Durant la production, l’IA peut automatiser certaines tâches organisationnelles, comme la planification des tournages ou la gestion logistique. L’IA générative, est elle aussi, également progressivement présente dans la postproduction, où elle assiste des activités de façon invisible au montage à travers l’étalonnage ou la post-synchronisation, ou de façon plus visible avec la création d’effets visuels (deep fake, actrice générée par IA comme Tilly Norwood).

De plus, l’IA peut être exploitable lors de la distribution des films, en étant un outil précieux pour la création d’outils promotionnels comme la bande-annonce, des contenus vidéos pour les réseaux sociaux… Par exemple, l’IA est très performante pour adapter une vidéo au format propre à chaque réseau social, et permet aussi de recadrer plus rapidement, de déplacer les sous-titres… L’IA d’analyse se combine typiquement aux plateformes de streaming, tandis que l’IA générative s’intègre davantage aux œuvres filmiques, même si l’IA d’analyse continue d’être utilisée pour prédire les succès.

Ces pratiques révèlent une forte dépendance aux grands modèles, que ce soit les LLM pour l’écriture, ou les modèles image et audio pour la post-production, tout en soulignant une complémentarité entre IA d’analyse pour la prédiction et l’écriture et IA générative pour la création artistique.

L’entraînement des systèmes d’IA repose sur de vastes corpus de données : catalogues audiovisuels, archives numérisées, scripts, bandes sonores ou encore contenus générés par les utilisateurs. L’utilisation de ces données soulève toutefois des controverses importantes concernant la transparence des modèles, notamment lorsque des œuvres protégées sont collectées par scraping sans consentement explicite des ayants droit. Les créateurs et studios demandent ainsi une meilleure traçabilité des données et une rémunération pour l’usage de leurs contenus. Plusieurs mécanismes émergent pour encadrer ces pratiques, comme les licences spécifiques à l’IA, les dispositifs d’opt-in ou d’opt-out, ou encore les technologies de content credentials permettant d’identifier l’origine des œuvres. Ces débats révèlent une tension persistante entre ouverture des données culturelles et protection des droits d’auteur et des droits voisins.

Etude des impacts de l’IA sur l’industrie

Une telle utilisation de l’IA n’est pas sans impact sur les professions de l’industrie et sur le plan juridique.

L’IA impacte la profession et les conditions de travail. Elle permet l’automatisation ou la reconfiguration de nombreuses tâches dans les phases de développement et de post-production. Elle reconfigure aussi l’étape de l’écriture puisque l’IA peut aussi analyser et documenter des scénarios et assister le montage, en optimisant le mixage sonore, la colorimétrie.

Ces transformations font lentement émerger de nouveaux départements spécialisés “IA” incluant des AI wranglers et des ingénieurs de prompt. Mais elles accentuent certaines formes de précarité : les tâches d’assistants ou certains métiers comme le doublage, la figuration ou le script doctor. Seules les “grandes stars” disposent de plus de moyens pour défendre leurs droits, comme l’a montré la prise de position de Scarlett Johansson contre OPEN AI.

En France, le CNC a réagi par la création en mars 2024 un Observatoire de l’intelligence artificielle afin d’objectiver et suivre l’évolution des usages et ses impacts sur les filières de l’image animée.

Des tensions plus fortes ont cependant été observées aux Etats-Unis comme la grève d’hollywood en 2023 menée par la Writers Guild of America et la SAG-AFTRA, et plus récemment la campagne américaine “Stealing isn’t Innovation”. L’adoption de l’IA varie selon les secteurs : elle se développe rapidement dans la musique et les contenus audiovisuels en ligne, tandis que les arts vivants y restent plus résistants et que le cinéma l’utilise surtout en post-production.

L’usage de l’IA s’inscrit dans un cadre juridique et normatif en cours de structuration. Le droit d’auteur, la régulation des plateformes et les politiques culturelles encadrent progressivement ces pratiques, notamment avec le règlement européen AI Act, qui impose des obligations de transparence pour les contenus générés par IA. Parallèlement, des organisations professionnelles comme les guildes hollywoodiennes ou les institutions françaises (Centre National du Cinéma et de l’Image Animée, ARCOM) développent des codes de conduite visant à protéger les artistes et à garantir leur consentement. Ces débats interrogent la légitimité artistique des œuvres utilisant l’IA, notamment lorsque celle-ci modifie les performances ou génère des images. Certains acteurs prônent une transparence accrue, via la divulgation de l’usage de l’IA ou des labels spécifiques, afin de distinguer l’assistance technologique de la création humaine.

À Hollywood, les négociations entre studios et syndicats comme la SAG-AFTRA ont notamment porté sur l’utilisation de clones numériques d’acteurs et sur la nécessité d’obtenir leur consentement.

Apprendre à évoluer avec l’IA

Dans un troisième temps, il s’agit d’envisager l’IA à la fois comme un risque et une opportunité pour l’industrie, en intégrant les enjeux de diversité, d’inclusion et de menace de standardisation.

L’utilisation massive de l’IA dans cette industrie génère de nombreux risques vis-à-vis de la standardisation des contenus que l’IA pourrait produire ou assister. En effet, comme l’expliquent Eleanor Drage et Kerry McInerney, deux chercheuses à l’université de Cambridge, l’IA travaille à partir de données qui sont toutes des productions humaines et qui reflètent donc des préjugés, des idées reçues²… Ainsi, alors que le cinéma français oeuvre depuis plusieurs années à mettre en avant des artistes commes des histoires issus de minorités ethniques, sexuelles ou de genre (L’Histoire de Souleymane, Portrait de la jeune fille en feu, Vivre, mourir, renaître…), la participation de l’IA au moment de la création du projet et de la pré-production pourrait être un véritable frein à la naissance de tels projets si elle se base sur des films/données trop restreints et traduisant une vision aujourd’hui dépassée de la société. C’est la raison pour laquelle de nombreux acteurs de l’industrie plaident pour une mise en commun de catalogues de films, afin de créer des bases de données conséquentes. Cette mise en commun permettrait ainsi d’assurer la diversité culturelle des socles d’entraînement des modèles de l’IA³.

L’intégration de l’intelligence artificielle dans l’industrie cinématographique transforme progressivement les modèles économiques et les mécanismes de captation de la valeur. Elle permet notamment des gains de productivité significatifs, en réduisant les coûts et les délais de certaines étapes de la préproduction et de la postproduction. En réduisant les coûts de production, l’IA ouvre la possibilité de rediriger les budgets et le temps disponible vers des missions à plus forte valeur ajoutée. Ainsi, plusieurs stratégies se développent. Certaines relèvent d’une logique de substitution, visant à réduire les coûts de production, notamment dans de grandes plateformes comme Amazon. D’autres correspondent à une logique d’augmentation, où l’IA accompagne la création. Enfin, une logique d’exploration apparaît avec des formats nativement basés sur l’IA, comme des films générés en grande partie par intelligence artificielle ou des acteurs virtuels. À moyen terme, ces transformations pourraient entraîner une hybridation des formats mêlant IA et prise de vue réelles. Cela pousse à des collaborations croissantes entre acteurs culturels et technologiques comme le géant Disney + qui s’est associé à OPEN AI ou Lionsgate avec RUNWAY. En France, des institutions comme le Centre national du cinéma et de l’image animée ou le Ministère de la Culture cherchent à encadrer ces usages afin de soutenir un développement éthique de l’IA tout en préservant l’exception culturelle française. Les grandes plateformes mondiales investissent massivement dans ces technologies, tandis que les acteurs indépendants restent plus prudents, faute de moyens mais aussi par attachement aux processus artistiques traditionnels. Plusieurs scénarios peuvent être envisagés : un scénario optimiste où l’IA libère du temps pour la création et démocratise la production, un scénario prudent marqué par des gains d’efficacité mais aussi par une fragilisation de certains métiers, et enfin un scénario critique dans lequel l’automatisation croissante conduirait à une standardisation des contenus et à une perte progressive de certains savoir-faire artistiques.

Pour conclure, l’IA apparaît aujourd’hui à la fois comme un levier d’innovation mais aussi comme un facteur de tensions. Le prochain défi de l’industrie sera donc de trouver un équilibre entre ces opportunités technologiques tout en protégeant les créateurs et auteurs ainsi que la diversité culturelle.

Par BAYLE Juliette, CHABELARD Amandine, RATSIMBAZAFY Naëlle, ROULENDES Violette et VARENNES Lucie

Sources

Rapport BearingPoint pour le CNC, Quel impact de l’IA sur les filières du cinéma, de l’audiovisuel et du jeu vidéo ?, avril 2024

Article L’intelligence artificielle au cinéma, un nouvel obstacle à la représentation des minorités ?, Shad De Bary, Telerama, 12 septembre 2023

20 Minutes. « Un studio de cinéma s’associe à une société d’IA pour ses prochains films ». 19 septembre 2024.

« AI Helped Cause Hollywood Strikes. Now It’s in Oscar-Winning Films ». 31 mars 2025.

Dotan, Tom. « Inside Hollywood’s AI Freak-Out, Featuring Darren Aronofsky, Natasha Lyonne, Tilly Norwood, and a Lot of Nervous Anonymous Sources ». Vanity Fair, 24 novembre 2025.

Face à l’IA sauvage, l’acteur Matthew McConaughey brevette son image et sa voix – TIME France. Technologie. 16 janvier 2026.

Lodderhose, Dade Hayes, Matthew Carey,Diana. « Is The Industry Turning Towards AI? “Clean AI” Companies Asteria And Flawless AI See An Ethical Way Forward ». Deadline, 15 mai 2025.

« The Walt Disney Company et OpenAI concluent un accord historique pour donner vie aux personnages emblématiques de l’univers Disney sur Sora ». 10 mars 2026.

Hollywood Writers Fear Losing Work to AI. 27 juillet 2023.

CNC, Observatoire de l’intelligence artificielle, 2025.

Rapport BearingPoint pour le CNC, Quel impact de l’IA sur les filières du cinéma, de l’audiovisuel et du jeu vidéo ?, avril 2024 ↩︎
Article L’intelligence artificielle au cinéma, un nouvel obstacle à la représentation des minorités ?, Shad De Bary, Telerama, 12 septembre 2023 ↩︎
Rapport BearingPoint pour le CNC, Quel impact de l’IA sur les filières du cinéma, de l’audiovisuel et du jeu vidéo ?, avril 2024 ↩︎