L’intelligence artificielle s’immisce progressivement dans le monde du théâtre, influençant tout, de l’écriture et de la traduction jusqu’à la mise en scène. Pourtant, la nature unique des textes dramatiques — où le rythme, la respiration, l’oralité et les sous-entendus sont étroitement liés à la performance — révèle les limites actuelles de l’IA. Les traducteurs de théâtre naviguent désormais dans un espace complexe, cherchant à définir leur rôle dans un processus créatif de plus en plus hybride. Depuis les années 1950, l’intelligence artificielle a connu une croissance fulgurante, s’intégrant à la vie quotidienne. Aujourd’hui, grâce à des algorithmes puissants et à l’accès à d’énormes quantités de données, elle parvient à imiter les processus cognitifs humains avec une efficacité sans précédent. Résultat : elle influence désormais divers secteurs, dont le théâtre, confronté à de nouvelles technologies portées par la puissance de calcul. Pourtant, ce n’est pas la première fois que le théâtre adopte des innovations technologiques. Des scènes tournantes du théâtre grec antique aux projections du XXe siècle, les arts ont toujours intégré des techniques émergentes qui transforment le processus créatif. De la marionnette à l’algorithme : les ambitions de la machine L’essor de la robotique et de l’informatique a ouvert de nouvelles pistes pour la recherche théâtrale. L’idée d’utiliser des figures artificielles sur scène n’est pas nouvelle : Heinrich von Kleist, dans son texte de 1810 Du théâtre de marionnettes, suggérait qu’une marionnette pouvait être l’interprète idéal de l’art. De même, Edward Gordon Craig, dans son article de 1908 L’Acteur et la Sur-marionnette, proposait qu’une figure mécanique serait plus adaptée au théâtre qu’un humain, sujet à l’imperfection. Aujourd’hui, l’IA relance ces idées avec une urgence renouvelée. Le mot « robot », forgé en 1920 par Karel Čapek, vient du mot slave robota, signifiant « travail » ou « corvée ». Dans ce contexte, les outils numériques sont devenus indispensables au monde du théâtre. Initialement utilisés pour des aspects techniques comme le son et la lumière, ils influencent désormais la création pure, de l’écriture à la mise en scène. Les expériences se multiplient : en 2020, le projet THEaiTRE à l’Académie des arts du spectacle de Prague visait à créer une pièce entièrement générée par IA. En 2025, une troupe de la Sorbonne a monté une pièce dans le pur style de Molière grâce à l’IA. La dramaturge Annie Dorsen a également expérimenté le « théâtre algorithmique », utilisant des textes générés par des algorithmes sans acteurs humains, remettant en cause l’impact du numérique sur l’illusion de nos choix. Ces expériences brouillent les frontières entre humain et machine, alimentant les spéculations sur l’avenir du théâtre. L’IA ne se contente plus de remplacer le corps de l’acteur ; elle remet désormais en question l’esprit et le texte lui-même. Le marché de la traduction face à la transition neuronale L’impact de l’IA sur le théâtre est particulièrement visible dans le domaine de la traduction. L’essor de la traduction automatique neuronale (NMT) dans les années 2010 a révolutionné le secteur, permettant aux machines de produire des traductions d’une qualité naturelle en tenant compte du contexte global des textes. L’IA générative redéfinit désormais le rôle des traducteurs, en première ligne face à ces mutations. Si ces outils offrent des avantages économiques et logistiques — comme des traductions rapides et peu coûteuses pour de gros volumes —, ils soulèvent aussi des inquiétudes. L’apprentissage profond permet à ces systèmes de s’auto-corriger, les rendant plus fiables. Pourtant, la menace que représente l’IA n’est pas aussi tranchée. Le marché de la traduction peut être divisé en deux secteurs : un marché de masse automatisé et un marché de niche humain. Les traducteurs du marché de masse sont fortement menacés, tandis que ceux du marché de niche, qui apportent une expertise pointue, restent indispensables. Ces spécialistes offrent un rendu esthétique qui, pour l’instant, dépasse les capacités de l’IA. La spécificité du texte théâtral : l’oralité face à la machine La traduction théâtrale relève de ce marché de niche. Si l’IA excelle dans la traduction de textes littéraux, le théâtre exige un texte à la fois littéraire et scénique. Les traductions automatiques sacrifient souvent la cohérence narrative et les relations émotionnelles. Elles manquent de la sensibilité linguistique et de la créativité d’un traducteur humain, essentielles pour restituer le rythme et l’émotion de la scène. Une réplique grammaticalement parfaite à l’écran peut s’avérer imprononçable sur scène. Ici, les mots dépassent la simple formulation : les sous-entendus, les métaphores, les ambiguïtés et la poésie se perdent souvent dans une version dramatique de piètre qualité. Le traducteur de théâtre est, par essence, un dramaturge. L’échec de l’IA se révèle immédiatement dès lors que l’on passe à la scène. Les chercheurs du projet THEaiTRE ont dû reconnaître qu’ils n’étaient pas parvenus à faire comprendre à l’IA que les personnages devaient être animés par leurs propres objectifs et motivations. De même, une expérience menée par le Young Vic à Londres a abouti à ce que l’algorithme génère des textes reproduisant des biais racistes et stéréotypés trouvés sur internet. Ce qui « fait le théâtre » échappe encore à la machine, qui manque de critères internes pour définir la « théâtralité ». Cette notion reste à préciser. Historiquement, ce concept a été théorisé comme un ensemble d’informations supertextuelles. Roland Barthes définissait la théâtralité comme « le théâtre moins le texte », une épaisseur de signes et de sensations construite sur scène. Il décrivait le théâtre comme une « machine cybernétique » émettant des messages simultanément, mais à des rythmes différents. Patrice Pavis a approfondi cette idée, soulignant que la théâtralité inclut des éléments bien au-delà du purement scénique, insistant sur les aspects indispensables de tous les phénomènes théâtraux. La spécificité du texte théâtral réside dans son intention d’être créé et partagé devant un public. Cette performativité lui confère des caractéristiques d’écriture uniques. Pour Patrice Pavis, l’oralité est une étape préliminaire à la concrétisation du texte sur scène : la parole s’intègre au « texte spectaculaire », où le spectateur reçoit simultanément des signes linguistiques, vocaux et corporels. Pour la chercheuse Marion Chénetier-Alev, il faut distinguer la vocalisation de l’oralité. La vocalisation est l’acte physique de prononcer le texte, tandis que l’oralité appartient à l’écriture elle-même. C’est l’empreinte de la respiration, du rythme et de la chair « encodée » dans la page, que le lecteur perçoit physiquement. L’oralité est le corps des mots sur la page, et la vocalisation est le moment où ce corps rencontre celui de l’acteur. À la suite de ces travaux, la traduction du corps du texte impose quatre contraintes majeures qu’un algorithme ne peut résoudre : 1. La contrainte du « moteur physiologique », qui privilégie la respiration sur la grammaire, au point de sacrifier parfois la syntaxe pour retrouver la livraison pulmonaire originale. 2. La contrainte de la « partition visuelle », qui respecte les espaces, la typographie et la ponctuation (traduire les silences). 3. La contrainte de « l’analogie acoustique », qui recherche des textures sonores et des timbres similaires d’une langue à l’autre. 4. La contrainte du « rejet de la familiarisation », qui refuse une oralité normalisée ou lissée. Le traducteur s’engage dans une posture à la fois physique et intellectuelle. L’IA traduit des mots ; le traducteur comprend des actions, des rythmes et des intentions de jeu. Les lignes sont transposées plutôt que traduites. Le traducteur, médiateur et metteur en scène Alors, quelle place reste-t-il au traducteur de théâtre entre l’intelligence artificielle et cette théâtralité vouée à traduire ? Le traducteur est un médiateur de cultures et d’imaginaires. Il accueille la langue source sans l’effacer. La philosophe Barbara Cassin souligne la difficulté de la machine face aux « intraduisibles », ces termes dont le sens varie profondément d’une culture à l’autre (comme le mot anglais spleen ou le portugais saudade), qui exigent un arbitrage humain. Par ailleurs, si le traducteur de théâtre doit exprimer des gestes et un espace, son travail s’apparente à une première mise en scène. Comme le soulignait Antoine Vitez : « Une grande traduction contient déjà sa mise en scène. » Jacques Rancière conçoit le théâtre comme un espace généralisé de traduction, de l’auteur au spectateur émancipé, où chacun interprète à sa manière ce qu’il perçoit, reliant la performance à son aventure intellectuelle singulière. Vers une approche hybride : l’IA comme outil de défrichage La question n’est donc pas de savoir si l’IA remplacera l’intelligence humaine, mais plutôt comment elle peut servir le traducteur. Condamner son usage ne l’empêchera pas de se répandre. Si l’IA bute sur les hauts sommets de la littérature, elle se présente en revanche comme un outil de défrichage efficace au premier niveau de réflexion. Elle favorise les premières ébauches, sert de dictionnaire dynamique, accélère les recherches documentaires ou propose des variantes de phrases selon les consignes données. Elle assiste le traducteur, mais un examen méticuleux par un expert humain reste indispensable pour corriger ses approximations syntaxiques ou ses « hallucinations ». Le contrôle artistique reste du ressort de l’humain. Certains professionnels choisissent d’intégrer l’IA en post-édition : ils génèrent un premier texte brut par la machine, puis interviennent pour affiner le ton et injecter une théâtralité manquante. Cependant, cette méthode présente le risque de formater l’esprit du traducteur, qui reste contraint par la structure (non théâtrale) proposée au départ. À l’inverse, d’autres créateurs, comme la poétesse Camille Bloomfield, privilégient une approche inverse : effectuer d’abord un travail de traduction traditionnelle pour préserver leur première impression humaine, puis utiliser différents outils d’IA comme partenaires pour ouvrir de nouveaux champs lexicaux et proposer des variantes, l’humain conservant toujours le dernier mot.