Depuis quelques années, l’intelligence artificielle s’invite partout dans la culture : cinéma, jeux vidéo, musique, publicité, illustration, écriture… Et pourtant, chaque nouveau projet un peu médiatisé semble raviver la même polémique : « L’IA tue la création », « Ce n’est plus de l’art », « Les artistes vont disparaître »…
Mais lorsqu’on observe les débats de plus près, une chose saute aux yeux : ce n’est pas l’IA en tant que telle qui pose problème, mais la manière dont elle est perçue, utilisée et racontée.
Pour le comprendre, deux exemples récents sont particulièrement parlants :
- le jeu Clair Obscur, largement récompensé, mais moqué pour son recours à l’IA générative dans certains assets visuels
- la publicité Intermarché – Le Loup, saluée pour son émotion et sa réalisation, alors qu’elle repose pourtant sur de nombreuses briques d’IA
À partir de quand l’utilisation de l’IA devient-elle acceptable aux yeux du public ?
Clair Obscur : un succès artistique entaché par l’étiquette « IA générative »
Un jeu acclamé… puis critiqué
Clair Obscur a reçu de nombreuses distinctions pour sa direction artistique, son ambiance et sa narration. Pourtant, une partie de la discussion autour du jeu s’est rapidement déplacée : certains assets visuels auraient été générés ou assistés par de l’IA générative.
Résultat :
- moqueries sur les réseaux sociaux
- accusations de paresse créative
- soupçons de remplacement d’artistes
Peu importe que l’IA ait été utilisée comme outil de préproduction, de concept art ou de support créatif… pour une partie du public, le verdict est immédiat : IA générative = triche
Ce que le public reproche réellement
En analysant les réactions, on constate que la critique ne porte pas uniquement sur l’outil, mais sur plusieurs peurs sous-jacentes :
- la peur du remplacement des artistes humains
- la crainte d’une standardisation esthétique
- l’idée que l’IA produit quelque chose de « froid », « sans âme »
Autrement dit, le problème n’est pas technique, il est symbolique.
Intermarché – Le Loup : de l’IA invisible, donc acceptée
Une publicité unanimement saluée
À l’inverse, la publicité Le Loup d’Intermarché a été largement applaudie pour :
- son émotion
- sa narration
- sa qualité visuelle
Et pourtant, cette publicité repose très probablement sur plusieurs technologies d’IA :
- interpolation de mouvements
- stabilisation intelligente
- correction automatique d’images
- amélioration de la fluidité et du rendu
Ces techniques sont aujourd’hui omniprésentes dans la post-production audiovisuelle moderne et ce depuis bien avant l’explosion médiatique de l’IA générative.
Depuis quand ces techniques sont utilisées ?
Contrairement à une idée répandue, l’IA et les algorithmes avancés sont intégrés à la post‑production audiovisuelle depuis plus de vingt ans.
Quelques repères chronologiques parlants :
- Années 1990 : premiers algorithmes de motion estimation et de motion compensation utilisés pour la compression vidéo (MPEG‑1, puis MPEG‑2). Ces techniques analysent déjà les déplacements d’objets d’une image à l’autre.
- Début des années 2000 : interpolation de mouvement pour le slow motion et la fluidification (par exemple avec les premiers outils de retiming professionnels comme Twixtor).
- Années 2010 : généralisation des outils dits « intelligents » en post‑production :
- stabilisation automatique basée sur l’analyse du mouvement
- suivi de points (tracking) assisté par algorithmes
- réduction de bruit adaptative
- À partir de 2015‑2018 : intégration explicite de machine learning et de deep learning dans les logiciels grand public et professionnels.
Exemples concrets :
- Adobe After Effects : le Content‑Aware Fill, la stabilisation avancée et le tracking reposent sur des modèles entraînés sur de grandes quantités de données visuelles.
- DaVinci Resolve : outils de Magic Mask (sélection automatique de personnes, visages, objets), interpolation de frames (Optical Flow), amélioration automatique de la netteté.
- Télévisions et plateformes : la plupart des téléviseurs utilisent depuis les années 2010 des algorithmes d’interpolation de mouvement (souvent appelés Motion Smoothing ou MEMC) pour créer artificiellement des images intermédiaires.
Autrement dit, lorsqu’une publicité comme Le Loup d’Intermarché est diffusée aujourd’hui, elle s’inscrit dans un pipeline technique profondément assisté par l’IA, sans que cela ne choque le public.
Pourquoi personne ne s’en plaint
La différence est simple :
- l’IA n’est pas mise en avant
- elle agit en coulisses
- elle ne remet pas en cause la figure de l’artiste ou du réalisateur
L’IA est perçue ici comme un outil technique au service d’une vision humaine.
Et c’est précisément là que se situe la frontière de l’acceptabilité.
Une illusion persistante : l’IA serait nouvelle dans la création
L’IA est déjà partout (depuis longtemps)
Ce que beaucoup oublient, c’est que l’IA n’a pas attendu les générateurs d’images ou de textes pour entrer dans la culture.
Quelques exemples devenus banals :
- autofocus intelligent et reconnaissance de visages en photographie
- correction automatique des couleurs et de l’exposition
- motion capture assistée par algorithmes
- montage vidéo semi-automatisé
- outils de « content-aware fill » en retouche photo
À chaque étape, des algorithmes prennent des décisions à la place de l’humain.
Pourquoi cela ne choque pas
Parce que ces technologies :
- sont intégrées progressivement
- portent des noms techniques
- ne revendiquent pas une autonomie créative
Elles sont vues comme une extension du geste humain, pas comme un concurrent.
IA générative : le vrai point de rupture émotionnel
Ce qui change avec la génération
L’IA générative marque un basculement psychologique :
- elle produit des images, des sons, des textes
- elle semble « créer »
- elle remet en question la notion d’auteur
Même si, techniquement, elle ne fait que recombiner des probabilités issues de données existantes, la perception est tout autre.
Le problème n’est pas l’outil, mais le récit
Lorsqu’un projet communique sur :
- « créé par une IA »
- « généré automatiquement »
- « sans intervention humaine »
Il déclenche un rejet quasi immédiat.
À l’inverse, lorsqu’on parle :
- d’outil d’aide
- de direction artistique humaine
- de supervision créative
L’acceptation revient.
Où se situe réellement la limite d’acceptation ?
On peut dégager plusieurs critères implicites qui conditionnent l’acceptation de l’IA dans la culture.
1. L’IA doit rester un outil, pas une star
Dès que l’IA devient le sujet principal, elle inquiète.
2. Une vision humaine identifiable
Le public veut pouvoir dire :
« Quelqu’un a voulu raconter quelque chose »
3. Transparence sans provocation
Expliquer l’usage de l’IA est sain.
La brandir comme un argument marketing est risqué.
4. Respect du travail artistique
L’IA est mieux acceptée lorsqu’elle :
- accélère
- assiste
- améliore
Mais pas lorsqu’elle semble effacer.
Vers une normalisation inévitable
Comme pour la photographie, le cinéma numérique ou les effets spéciaux, l’IA finira par devenir invisible.
Dans quelques années :
- l’IA générative sera intégrée aux pipelines standards
- le débat se déplacera vers la qualité et l’intention
- la question ne sera plus « est-ce de l’IA ? » mais « est-ce que c’est bien fait ? »
L’IA comme miroir de nos peurs culturelles
Les polémiques autour de l’IA dans la culture parlent moins de technologie que de nous-mêmes :
- notre rapport à l’auteur
- notre besoin d’humanité
- notre peur de la dévalorisation du geste créatif
L’IA n’est ni un ennemi, ni une solution miracle.
Elle est un outil puissant, qui oblige artistes, studios et marques à une chose essentielle : assumer clairement leur intention créative.
