L’intelligence artificielle générative redéfinit le processus créatif : elle ne remplace pas le génie humain, elle l’amplifie, libérant ainsi un état d’esprit créatif.
L’IA générative est-elle une menace pour la créativité humaine ou une opportunité ? Le débat actuel sur la relation entre IA et créativité reflète la polarisation qui existe à l’égard de l’intelligence artificielle, et plus particulièrement de l’IA générative, également dans d’autres domaines tels que le travail.
Il existe un juste milieu entre les visions apocalyptiques et ultra-optimistes : si elle est utilisée de manière critique, en tenant compte de son potentiel et de ses limites, l’IA peut agir comme un amplificateur de la créativité humaine et déclencher un changement de paradigme, un véritable état d’esprit créatif. C’est également l’avis de Rory Flynn, l’un des principaux experts des applications d’IA générative telles que Midjourney et Runway.
Dans cet article, nous présentons certaines des recherches les plus récentes sur la relation entre IA et créativité, en analysant également ce que Flynn a partagé lors de l’AI WEEK 2025.
Les racines du débat sur l’IA et la créativité
Qu’est-ce que la créativité ? En science, bien que le concept soit au centre des débats, une définition largement partagée est celle de la professeure en sciences cognitives Margaret Boden, selon laquelle la créativité « est la capacité de trouver des idées ou des artefacts qui sont nouveaux, surprenants et précieux ».
Après avoir été considérée comme une prérogative humaine pendant des millénaires, l’apparition des premiers ordinateurs a poussé chercheurs et penseurs à se demander si la créativité pouvait aussi être l’apanage des machines.
La mathématicienne Ada Lovelace – qui niait que les machines puissent être créatives – et le pionnier de l’informatique Alan Turing – qui, cent ans plus tard, a contesté l’objection de Lovelace – ne sont que deux des scientifiques qui ont tenté d’apporter une réponse à une question qui reste toujours ouverte et qui se pose à nouveau à mesure que la technologie progresse.
Un tournant dans ce débat s’est produit lorsque l’intelligence artificielle générative s’est généralisée, notamment avec la sortie de la première version de ChatGPT en novembre 2022. C’est sur cette technologie – qui permet de créer des résultats nouveaux et, dans de nombreux cas, surprenants à partir d’une simple invite – que se concentrent certaines des études les plus récentes sur la relation entre créativité et IA.
Une relation complexe, en constante évolution, qui a amené certains chercheurs à se demander, comme dans la revue scientifique spécialisée Creativity Research Journal, s’il est pertinent de redéfinir le concept de créativité à l’ère de l’IA.
L’IA est la clé de la démocratisation de la créativité et de l’innovation
Après avoir posé les bases sur la façon dont le « terrain de jeu » est illimité et s’étend rapidement, commençons notre bref aperçu de certaines des études les plus intéressantes.
La première, menée par des chercheurs de la Harvard Business School,met en lumière la manière dont l’IA peut aider à la résolution créative de problèmes. L’équipe de recherche, dirigée par la professeure Jacqueline NG Lane, a lancé un défi de crowdsourcing axé sur l’économie circulaire, en demandant à deux groupes différents de générer des idées : l’un n’a utilisé que la créativité humaine, l’autre a eu recours à des outils d’IA générative.
Les résultats indiquent que si les solutions exclusivement humaines ont montré une plus grande originalité, les solutions issues de la collaboration humain-IA ont démontré une meilleure faisabilité et une qualité globale supérieure.
En adoptant une approche basée sur l’IA pour résoudre des problèmes créatifs centrés sur l’humain, l’étude démontre une méthode évolutive et rentable pour renforcer et démocratiser la créativité ainsi que les premières étapes de l’innovation.
Le risque de l’homologation collective
Une autre étude, publiée dans Science Advances en 2024, a analysé l’impact de l’IA générative sur la capacité à écrire des histoires.
Les participants, soit 293 personnes, ont pris part à une expérience d’écriture créative à l’aide du modèle GPT-4 (Large Language Model). Le résultat ? L’IA a amélioré la performance des écrivains moins créatifs, bien qu’elle ait eu un impact plus limité sur ceux qui présentaient déjà des idées originales.
Cependant, les auteurs de l’étude ont observé un paradoxe : tout en démocratisant quelque peu la créativité – en l’étendant même à ceux qui n’en sont pas très doués humainement – l’utilisation de l’IA générative semble homogénéiser et aplatir la production collective, donnant naissance à des histoires plus proches les unes des autres que celles entièrement écrites par des humains.
Cette homogénéisation a un nom, dérivé de la psychologie sociale : la pensée de groupe algorithmique. Elle se produit lorsque l’utilisation généralisée de systèmes d’IA similaires conduit à une convergence d’idées, de solutions et de contenus, réduisant ainsi la diversité de la pensée créative et innovante au niveau collectif.
En 2020, une étude de l’Université de Cambridge a quantifié ce phénomène, estimant à 41 % la réduction de la diversité de pensée au sein d’un groupe due à la pensée de groupe algorithmique.
Pensée divergente
L’opposé de l’homogénéisation est la pensée « out-of-the-box ». Une étude parue dans la revue Nature en 2023 soutient que l’intelligence artificielle peut en réalité rivaliser avec la créativité humaine, du moins en ce qui concerne la pensée divergente.
L’étude a comparé 256 humains à trois chatbots d’IA, en utilisant la tâche AUT (Alternate Uses), l’un des tests les plus largement utilisés pour mesurer la créativité et la pensée divergente. Dans ce test, on montre aux participants (ou aux chatbots) un objet courant et on leur demande, dans un temps limité, d’énumérer toutes les utilisations alternatives possibles.
Résultat : « en moyenne, les chatbots d’IA ont surpassé les participants humains » dans les tâches créatives standardisées, mais « les meilleures idées humaines continuent d’égaler ou de surpasser celles des chatbots », ce qui suggère que le plus haut niveau de créativité reste le domaine humain.
La limite de la faisabilité
L’une des études les plus récentes sur la relation entre créativité et IA provient de l’Université de Stanford, qui publie chaque année l’un des rapports les plus importants sur l’intelligence artificielle : le rapport AI Index.
L’étude, intitulée Can LLMs Generate Novel Research Ideas ? Une étude humaine à grande échelle avec 100+ chercheurs en NLP, visait à évaluer si les grands modèles de langage peuvent produire des idées de recherche véritablement innovantes.
Deux groupes ont participé : le premier composé de plus de 100 chercheurs en traitement du langage naturel (NLP), le second composé de LLM. Tous deux ont été chargés de rédiger des articles de recherche originaux, qui ont ensuite été évalués à l’aveugle.
Le processus d’examen s’est concentré sur plusieurs paramètres : nouveauté, faisabilité, enthousiasme et qualité globale des idées. Résultat : les idées générées par les LLM ont été jugées plus innovantes que celles des experts humains. Cependant, les chercheurs humains ont proposé des idées en moyenne plus réalisables et mieux ancrées dans la réalité.
L’IA est-elle un artiste ?
La créativité est souvent associée à l’art. Parler de créativité en lien avec l’IA amène donc à se poser une question : l’IA peut-elle être considérée comme un artiste ?
Pour le philosophe de Harvard Sean Dorrance Kelly, la réponse est non. Dans un article paru dans le MIT Technology Review, Kelly soutient que la créativité est une caractéristique propre à l’homme et qu’elle n’existe que dans un contexte humain. Il ajoute toutefois que l’IA peut être un outil précieux pour amplifier et soutenir le génie créatif, tout comme une guitare électrique permet à un musicien de créer des solos mémorables.
Vers la créativité augmentée ou la co-créativité
Plutôt que de se concentrer sur la concurrence entre créativité humaine et artificielle – qui risque d’aboutir à des résultats contradictoires et non définitifs – il est beaucoup plus intéressant de comprendre comment l’IA peut compléter et augmenter la créativité humaine. La combinaison des deux conduit, dans la plupart des cas, à des résultats plus équilibrés entre originalité et faisabilité.
Certains parlent de « créativité augmentée », d’autres, comme les chercheurs du Creativity Research Journal, soulignent l’importance du concept de co-créativité, qui décrit la créativité mixte humain-IA. Ce concept pourrait bien expliquer les processus créatifs contemporains à l’ère de l’IA, et c’est dans cette direction que devraient se concentrer les futures études.
Conclusion : l’IA pour libérer une créativité infinie
En résumé, l’IA ne remplace pas, elle ajoute. Dans le domaine de la créativité comme dans celui de la productivité, le véritable défi n’est pas l’IA elle-même, mais les nouvelles dynamiques d’interaction et de collaboration qui se développent entre les personnes, les équipes, les organisations et l’intelligence artificielle, comme l’a déclaré Cristina Favini, cofondatrice et directrice du design de Logotel, lors de l’AI WEEK 2025.
L’événement milanais dédié à l’IA, co-organisé par Giacinto Fiore et Pasquale Viscanti, a également accueilli des interventions de Rory Flynn, expert de l’IA générative appliquée au marketing.
Flynn a partagé une vision pragmatique qui peut servir de conclusion à cet article : des outils tels que Midjourney et autres solutions GenAI peuvent débloquer une créativité potentiellement illimitée, à condition de comprendre leur fonctionnement, de préserver un espace de génie et d’avoir une vision claire de leur utilisation.
Ces outils sont symbiotiques, travaillant ensemble pour accomplir différentes tâches en vue d’un résultat commun. Le véritable art réside dans les instructions données à la machine : des invites claires produisent des résultats clairs, tandis que des invites ambiguës entraînent des résultats ambigus.
En apprenant à structurer une invite (par exemple, pour générer une image en contrôlant ses paramètres), on peut créer un flux créatif potentiellement infini. À partir d’images ou d’autres actifs, grâce à l’ingénierie inverse, il est possible d’obtenir des invites qui, modifiées dans leurs composants, donnent lieu à un processus de création itératif.
Face à ce potentiel créatif, Flynn prévient toutefois d’un risque : celui de l’homogénéisation. Le risque de produire des images, des textes ou des contenus trop génériques. C’est pourquoi il y aura toujours besoin de l’humain : pour les idées, pour briser les codes, pour insuffler des émotions. Ce sont des caractéristiques qui restent l’apanage de l’être humain. Du moins pour le moment.
