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 :

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

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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/.

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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.

Plateformes musicales et intelligence artificielle : vers une reconfiguration du marché

Depuis le lancement de la plateforme Spotify en 2008, le streaming s’est progressivement imposé en l’espace de deux décennies comme le mode d’accès dominant à la musique enregistrée. Cette mutation a profondément transformé les pratiques d’écoute ainsi que les modèles économiques de l’industrie musicale.

Selon le Global Music Report 20251, publié par la Fédération internationale de l’industrie phonographique (IFPI), les revenus mondiaux de la musique enregistrée ont atteint 29,6 milliards de dollars en 2024, soit une croissance annuelle de 4,8 % par rapport à 2023. Cette dynamique est largement portée par le streaming par abonnement, dont les revenus ont progressé de 9,5 % sur un an. Dans le même temps, le nombre d’abonnés payants a enregistré une hausse significative de 10,6 %, pour atteindre 752 millions d’utilisateurs à l’échelle mondiale. Dans certaines régions, le streaming représente désormais près de 87,8 % des recettes de la musique enregistrée, confirmant son rôle central dans l’économie musicale contemporaine.

Au sein de cet écosystème, déjà largement dominé par les plateformes numériques, l’intelligence artificielle émerge comme un nouveau facteur structurel de transformation. Elle redéfinie les modalités de découverte musicale, de rémunération des artistes et les dynamiques concurrentielles des acteurs. L’IA influence non seulement les modèles de recommandation et d’engagement des utilisateurs, mais aussi la création même des contenus, notamment à travers la production de musique générée automatiquement ou assistée par IA.

Dans ce contexte, se pose la question de savoir si ces évolutions conduisent à une reconfiguration durable du marché au bénéfice des plateformes et des artistes, ou si elles participent, au contraire, à l’émergence de nouveaux déséquilibres au sein de l’industrie musicale.


L’IA et la reconfiguration de l’expérience utilisateur

L’IA occupe aujourd’hui une place centrale dans les systèmes de recommandation des plateformes de streaming musical. Des modèles algorithmiques sophistiqués analysent non seulement les habitudes d’écoute des utilisateurs, mais aussi des informations contextuelles afin de proposer des playlists personnalisées. Cette personnalisation, longtemps perçue comme un simple enrichissement de l’expérience, est devenue un outil de fidélisation et de croissance des abonnés.

À titre d’exemple, la plateforme Deezer a développé la fonctionnalité Flow2, qui repose sur des recommandations pilotées par l’IA pour ajuster les flux d’écoute en temps réel. Ce dispositif propose à chaque utilisateur un « mix » individualisé, combinant des titres familiers et des œuvres inédites, dans une logique d’accompagnement continu de l’écoute. Si de tels mécanismes peuvent favoriser la découverte de nouveaux artistes et de nouveaux genres musicaux, ils soulèvent néanmoins plusieurs enjeux critiques. Leur efficacité repose en effet sur un équilibre délicat entre personnalisation algorithmique et diversité culturelle, mais également sur la transparence des systèmes de recommandation, notamment en ce qui concerne l’origine, la visibilité et la nature des contenus mis en avant.

L’IA et production musicale

Au-delà des systèmes de recommandation, l’intelligence artificielle s’impose désormais comme un véritable outil de création musicale. Comme le souligne une étude consacrée à l’IA dans la filière musicale, publiée par le Centre national de la musique3, ces technologies offrent aux créateurs de nouveaux instruments pour innover, collaborer différemment et renouveler les formes d’expression artistique. Des systèmes tels que Suno, Udio ou d’autres générateurs dits text-to-audio permettent ainsi à tout utilisateur, professionnel ou amateur, de produire des morceaux complets à partir de simples instructions textuelles. Ce phénomène, longtemps marginal, connaît aujourd’hui une phase d’industrialisation à une échelle inédite.

Selon certaines plateformes et études récentes, jusqu’à 28 % des titres déposés quotidiennement sur les plateformes pourraient désormais être entièrement générés par IA4. A titre d’exemple, Deezer indiquait dans un communiqué en 2024, qu’environ1 titre sur 10 soumis à la plateforme avait été créé à l’aide d’outils IA. De son côté, Spotify a annoncé avoir supprimé entre 2024 et 2025 près de 75 millions de morceaux jugés frauduleux5, une opération sans précédent qui illustre l’ampleur du phénomène.

L’impact de l’IA sur les modèles de rémunération des artistes

L’intégration massive de l’IA dans le jeu des plateformes remet en question les modèles traditionnels de rémunération. Les systèmes classiques, fondés sur le nombre de streams payants ou publicitaires, peinent à prendre en compte l’authenticité ou la provenance des contenus.

L’intégration massive de l’intelligence artificielle au sein des plateformes de streaming a aussi remis en question les modèles traditionnels de rémunération des artistes. Les dispositifs actuels, principalement fondés sur le volume de streams, qu’ils soient issus d’abonnements payants ou de l’écoute financée par la publicité, peinent à intégrer des critères tels que l’authenticité des œuvres, l’identité des créateurs ou la provenance des contenus diffusés.

La multiplication des titres générés par l’IA complexifie ainsi la répartition équitable des revenus entre les artistes humains ou les utilisateurs à l’origine des prompts. Par ailleurs, la présence de contenus « spam » ou frauduleux générés automatiquement, souvent conçus pour récolter artificiellement des micro-royalties, complique encore la distribution équitable des revenus. Selon une étude de la Confédération internationale des sociétés d’auteurs et compositeurs (CISAC), l’IFPI, l’IA pourrait capter jusqu’à 24 % des revenus des créateurs traditionnels d’ici 20286, entraînant une perte potentielle de plusieurs milliards d’euros pour les artistes.

Transparence et information des utilisateurs

Enfin, l’un des principaux défis de l’IA dans le streaming est la transparence. Les utilisateurs tendent à ignorer si un morceau est humainement créé ou généré par une IA, tel qu’indiqué par une étude Ipsos, montrant que jusqu’à 97 % des auditeurs ne peuvent pas faire cette distinction à l’écoute seule7.

Cette indistinction soulève des enjeux majeurs en matière de confiance et d’expérience utilisateur. C’est dans cette perspective que certaines plateformes, à l’instar de Deezer, ont développé des outils spécifiques de détection et de signalement des titres générés par l’IA. Ces dispositifs visent à mieux informer les utilisateurs, tout en limitant l’influence des contenus automatisés et potentiellement frauduleux sur les systèmes de recommandation.

Céline BERLAN


  1. https://www.ifpi.org/wp-content/uploads/2024/03/GMR2025_SOTI.pdf ↩︎
  2. https://www.deezer.com/explore/fr/features/flow/ ↩︎
  3. https://cnm.fr/wp-content/uploads/2025/06/20250617_CNM_Cartographie-IA_Etude-complete_VF.pdf ↩︎
  4. https://newsroom-deezer.com/fr/2025/09/deezer-28-musique-generee-par-ia/ ↩︎
  5. https://newsroom.spotify.com/2025-09-25/spotify-renforce-la-protection-des-artistes-et-des-producteurs-face-a-lia/ ↩︎
  6. https://www.cisac.org/fr/Actus-Media/news-releases/une-etude-economique-mondiale-etablit-que-lia-generative-menace-lavenir ↩︎
  7. https://www.ipsos.com/fr-fr/musique-et-ia-97-des-auditeurs-ne-voient-pas-la-difference ↩︎

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