L’Intelligence artificielle, ou IA, est un secteur évalué à près de 300 milliards de dollars, selon Fortune Business Insight. Des chatbots comme ChatGPT, Claude et Gemini sont devenus des acteurs majeurs de la vie numérique. De nombreuses entreprises, y compris celles qui n’ont aucun lien avec la technologie, ajoutent le label « IA » à leurs produits pour booster leur valeur en Bourse. La mention « alimenté par l’IA » est devenue indispensable pour se faire une place sur les marchés financiers. L’IA est un outil hautement controversé, soulevant des questions comme les violations de droits d’auteur, la délégitimation de la création humaine, son impact environnemental, son appropriation par des partis politiques, voire son utilisation à des fins militaires. Pour le grand public, cette technologie n’a pas encore cinq ans d’existence, et pourtant elle a déjà un passé complexe. OpenAI, autrefois leader mondial, a été dépassé par Anthropic et son agent Claude après une importante polémique liée à un projet de collaboration avec le département de la Défense des États-Unis. Le terme « IA » recouvre une grande variété de technologies, allant de la robotique à la reconnaissance faciale en passant par les portes automatiques. Certaines, comme la reconnaissance faciale des smartphones (Face ID d’Apple, mis en place dès 2017), peuvent être considérées comme une « IA faible », conçue pour des tâches spécifiques et limitées. Cependant, lorsqu’on évoque l’IA, et plus particulièrement l’IA générative dans le domaine artistique, on se concentre surtout sur deux technologies principales : les « LLM » (modèles de langage de grande taille) et les générateurs « texte-image ». Les LLM sont programmés pour analyser des données des milliers, voire des millions de fois, afin d’en extraire des schémas et de les reproduire. Des IA comme ChatGPT, Claude ou Gemini ont absorbé des millions de téraoctets d’informations issues du web. Les ingénieurs leur ont donné des instructions pour qu’elles reproduisent les règles de certaines langues : l’ordre des mots dans une phrase, l’association entre un mot de vocabulaire et sa définition, la structure grammaticale. Cet ensemble d’instructions porte le nom d’« apprentissage automatique ». Les logiciels de génération d’images à partir de texte, comme Midjourney, DALL-E ou DeepAI, se concentrent principalement sur l’analyse du texte pour produire des images. Contrairement aux illustrateurs humains, les IA ne suivent pas de modèle en trois étapes – croquis, encrage et coloration. Elles génèrent des résultats à partir de ce qu’on appelle un « bruit aléatoire ». Ce processus produit des images qui sont d’abord floues avant de s’éclaircir progressivement. Contrairement aux illustrateurs, les IA ne se soucient pas des notions d’anatomie, de mouvement ou de composition, ce qui explique leurs erreurs récurrentes, comme des mains à six doigts ou des personnages à trois jambes. Pour réduire les risques d’erreur, il est plus efficace de préciser des codes hexadécimaux plutôt que des noms de couleurs. Une IA préférera l’instruction « t-shirt, vêtement, manches courtes, couleur kaki HEX : #F0E68C » à « un t-shirt jaune à manches courtes ». De par leur fonctionnement même, qui consiste à interpréter les milliards d’images disponibles dans leur base de données et à en faire une moyenne constante, les IA finissent toujours par produire des résultats similaires. Cela donne naissance à un « style IA ». Aujourd’hui, tout personnage féminin généré par une IA est extrêmement sexualisé, de nombreux personnages adoptent un style manga légèrement plastique, et les réseaux sociaux regorgent de vidéos de chats mignons. Puisque les IA se nourrissent de ce qui est déjà abondant sur internet, elles tournent autour de ce qui y est le plus présent : les chats, les anime et la pornographie. Cela conduit également à la reproduction et à l’amplification des biais humains. Des journalistes de Bloomberg ont mené des tests en demandant à des IA de générer des images photoréalistes de personnes en fonction de leur profession. Le constat était sans appel : un banquier était principalement représenté comme un homme blanc, une employée de maintenance comme une femme noire. Les IA invisibilisent donc des pans entiers de la population. Générer une image n’a rien de neutre.