Quel est l’impact possible de l’IA sur la création et sur la littérature en particulier ? À partir d’une explication des modalités de fonctionnement des grands modèles de langage, on réfléchira à leurs possibles mais aussi à leurs limites pour les auteurs.

Alexandre Gefen

Critique littéraire et chercheur universitaire, directeur scientifique au CNRS

Alexandre Gefen replace les pratiques actuelles de l’intelligence artificielle générative dans l’Histoire des relations entre littérature et machines. L’idée de dispositifs capables d’écrire ou de produire du langage traverse l’histoire culturelle depuis le Moyen-Âge, se retrouve par exemple dans un passage des Voyages de Gulliver de Jonathan Swift, puis accompagne la naissance de la cybernétique et de l’informatique moderne. Dès les années 1960, des textes et des livres sont générés par ordinateur, et l’Oulipo s’empare très tôt de la génération automatique de textes. L’IA générative contemporaine ne constitue donc pas une rupture absolue mais une nouvelle intensification de pratiques anciennes de délégation partielle de l’écriture.

Sur le plan technique, un grand modèle de langage fonctionne par analyse statistique de corpus immenses et par prédiction du mot le plus probable. Il ne copie pas directement les œuvres existantes, mais ne crée pas non plus comme le ferait un humain : il combine et généralise à partir de régularités existantes. Cette position intermédiaire le situe hors des catégories classiques de l’invention ou du plagiat. Le sens et l’originalité restent donc liés à l’intervention humaine.

Les utilisations réelles de l’IA en littérature demeurent difficiles à documenter en raison du poids symbolique de l’autorialité (ce qui relève de la personnalité d’un auteur dans une oeuvre). Le recours à l’IA est fréquemment dissimulé et peut faire l’objet d’une forte stigmatisation publique. L’IA peut néanmoins participer au processus créatif comme outil d’exploration, de documentation ou de génération de premières propositions. Ces techniques comportent toutefois un risque élevé de standardisation et de banalité, sauf à travailler avec des prompts très élaborés ou à entraîner des modèles sur des corpus spécifiques, ce qui suppose des compétences techniques importantes.

Les limites structurelles sont nombreuses : incapacité à soutenir des récits longs et complexes, difficulté à construire des personnages cohérents dans la durée, langage fluide mais lisse… L’IA ne peut inventer une langue nouvelle ni saisir pleinement la complexité émotionnelle humaine. Elle peut donc intervenir comme auxiliaire ou partenaire ponctuel, mais reste inapte à se substituer à l’acte d’écriture littéraire.

Alexandre Gefen invite à ne pas dramatiser ces évolutions. La création artistique repose historiquement sur des formes de délégation et de collaboration, et la littérature n’est pas exclusivement composée d’œuvres majeures. Une gradation des usages et des statuts créatifs permet d’envisager des coexistences sans oppositions simplistes.

“Il faut vraiment penser avec finesse et subtilité, en faisant confiance aux lecteurs pour être capables de faire le tri entre le bon grain et l’ivraie”.

Thierry Murat

Auteur et illustrateur de BD, auteur de Initial_A

Thierry Murat témoigne de son expérience directe avec l’IA générative d’images à partir du projet de bande dessinée Initial_A. Auteur et dessinateur travaillant traditionnellement à l’encre et au pinceau, il découvre en 2022 des outils comme Midjourney. Des outils qui le fascinent car il est passionné par l’idée de “machines qui dessinent” depuis l’enfance. Le projet naît d’une réflexion sur une l’exploration d’un imaginaire de science‑fiction inspiré des premières influences de jeunesse.

Le scénario d’Initial_A est écrit sans IA, tandis que Midjourney sert exclusivement à produire une masse considérable d’images. Plusieurs milliers de visuels sont générés, puis triés, sélectionnés et assemblés. La construction narrative, la mise en page, le découpage en cases, le rapport texte‑image et la lisibilité relèvent entièrement du travail humain. L’IA fournit de la matière visuelle brute, mais le sens et la structure restent l’œuvre de l’auteur.

De manière générale, la rapidité et la massification de la production suscitent fascination, mais aussi inquiétude et frustration. Le processus créatif raccourci donne le sentiment d’une perte du chemin, pourtant central dans la démarche artistique. La standardisation des images générées et leur prolifération sur les réseaux sociaux produisent une saturation visuelle et une dévaluation des signes esthétiques.

“C’est facile quand on a un vrai regard. Moi c’est mon métier l’image donc ça va assez vite. Je détecte une bonne image ou une mauvaise image en une demi seconde. C’est le problème des gens qui ne sont pas de ce métier-là et qui promptent des images et nous arrosent sur les réseaux sociaux de pourriture visuelle”.

Le projet Initial_A connaît des difficultés éditoriales : l’éditeur qui devait le publier refuse finalement de le faire en raison des réactions de panique du milieu professionnel. Thierry Murat decide de s’autoéditer. Cette expérience met en évidence la distinction profonde entre les métiers de créateur et d’éditeur.

Stéphanie Parmentier

Chargée d’enseignement Aix-Marseille Université (AMU), docteure en littérature française, professeure documentaliste.

Stéphanie Parmentier analyse l’impact de l’IA dans le champ de l’autoédition. Celle-ci repose sur l’absence de barrières à l’entrée et sur la prise en charge par l’auteur de l’ensemble du processus éditorial. Les plateformes, comme la plus connue : Kindle Direct Publishing d’Amazon constituent par exemple un environnement particulièrement favorable à l’automatisation. Avec l’arrivée de l’IA générative, des flux massifs de livres entièrement produits par des machines apparaissent sur ces plateformes.

Pour tenter d’enrayer ce phénomène, Amazon limite désormais le nombre de publications quotidiennes à 3 livres par jour et par auteur, mesure largement insuffisante face aux volumes générés. L’IA correspond aux besoins des auteurs‑entrepreneurs : produire plus vite, réduire les coûts et s’adapter aux algorithmes de visibilité. La littérature de genre (romance, cosy family, fantasy…), fondée sur des structures narratives fortement codifiées, se prête particulièrement à ces usages.

Identifier les livres générés par IA devient de plus en plus difficile, mais certains indices subsistent : cadence de publication irréaliste, ouvrages courts, traductions simultanées dans de nombreuses langues, biographies d’auteurs inexistantes, identités fictives et systèmes de commentaires suspects. Cette situation entraîne des risques multiples : saturation du marché, perte de confiance des lecteurs, dégradation de l’image de l’autoédition et fragilisation des auteurs qui ont construit patiemment leur légitimité.

“Ce phénomène, et c’est là que ça me perturbe le plus, peut altérer l’image des auteurs auto-édités qui ont construit patiemment leur carrière à la force du bras et qui ont mis des années à émerger”.

Un paradoxe se dessine : l’autoédition, que l’on peut considérer comme une volonté de reprise du pouvoir éditorial par les auteurs, renforce en réalité leur dépendance aux géants du numérique, qui imposent leurs règles économiques et leurs outils. Les plateformes entretiennent l’illusion d’une réussite rapide grâce aux algorithmes et aux prompts.

Face à cette situation, Stéphanie Parmentier insiste sur l’importance de la transparence. Les auteurs autoédités devront valoriser leur savoir‑faire, leur artisanat et leur maîtrise du processus de création. L’IA n’est pas à rejeter, mais à intégrer comme un outil sous contrôle humain. La véritable indépendance réside dans la capacité à conserver l’agentivité (le sentiment d’être l’auteur de ses propres actions) créative face aux logiques industrielles et automatisées.