L'IA est-elle créative ? Ce que disent les expériences

La question « l’IA est-elle créative ? » appelle souvent des réponses de principe. Les expériences publiées depuis 2023 permettent mieux : elles mesurent. Et elles décrivent un paradoxe. L’IA élève le niveau créatif moyen, surtout chez ceux qui partent de bas, mais elle rapproche les productions les unes des autres. Chacun y gagne, le collectif perd en diversité. La vraie question n’est donc pas de savoir si une machine peut avoir une bonne idée, mais ce que devient l’originalité quand tout le monde part des mêmes idées.

En bref

• En moyenne, l’IA fait mieux que les humains à un test classique de créativité, mais les meilleures idées humaines égalent ou dépassent les siennes.
• Les idées de l’IA aident surtout les moins créatifs, mais rendent les textes plus semblables entre eux.
• Des modèles entraînés en boucle sur des textes générés perdent les cas rares, ceux qui font l’originalité.
• Le droit protège l’apport humain : aux États-Unis, la protection exige un auteur humain, mais s’aider de l’IA ne l’empêche pas.
• Ce qu’un modèle ne peut pas inventer, un cas vécu ou des données propres, prend de la valeur, y compris pour être cité par Google et les moteurs de réponse.

Le test des usages : l’IA bat la moyenne, pas les meilleurs

Un test classique de la créativité consiste à trouver des usages inattendus pour un objet du quotidien, une corde, une boîte, un crayon. C’est une mesure de la « pensée divergente », la capacité à produire des idées variées et originales.

Une étude publiée dans Scientific Reports en 2023 a soumis ce test à 256 personnes et à trois assistants conversationnels. Résultat : en moyenne, les chatbots font mieux que les humains. Les réponses humaines comptent des idées faibles, là où les chatbots produisent en général des réponses plus créatives. Mais, selon les auteurs, les meilleures idées humaines égalent ou dépassent encore celles des chatbots.

Une précision honnête : une correction a été publiée en février 2024, après une erreur dans le code d’analyse. Elle ne touche qu’un passage des résultats, sur les meilleurs scores de chaque participant, qui restent en moyenne plus élevés pour l’IA. Elle ne modifie ni le résumé ni la conclusion de l’étude. Autrement dit, l’IA est très forte pour produire de bonnes idées de façon régulière ; les pics de créativité restent humains, et rares.

Mieux, mais pareil : le dilemme de la diversité

Une seconde expérience, préenregistrée, a été publiée dans Science Advances en juillet 2024. 293 participants devaient écrire une histoire de huit phrases. Les uns écrivaient seuls ; les autres pouvaient demander à GPT-4 une idée de départ de trois phrases, ou jusqu’à cinq idées selon le groupe. 600 autres participants ont ensuite évalué les textes.

Les histoires écrites avec des idées de l’IA ont été jugées plus créatives, mieux écrites et plus agréables à lire, surtout chez les auteurs les moins créatifs au départ. Chez les plus créatifs, l’étude ne trouve aucun indice que les idées de l’IA les fassent aller au-delà de ce qu’ils écrivent seuls. Surtout, ces histoires se ressemblaient davantage entre elles que les histoires écrites sans aide, et les rédacteurs restaient en partie accrochés à l’idée proposée par le modèle. Les auteurs parlent d’un « dilemme social » : individuellement, chacun s’en sort mieux ; collectivement, l’éventail des contenus nouveaux se rétrécit.

C’est le point qui nous paraît le plus important. Si toutes les marques d’un secteur, ou tous les sites d’une thématique, partent des mêmes suggestions, ils produisent des textes corrects, et interchangeables.

Quand l’IA s’entraîne sur l’IA

Il y a un second mécanisme, plus lointain. Une étude publiée dans Nature en juillet 2024 montre que des modèles entraînés en boucle, chaque génération sur des textes produits par la précédente, perdent progressivement les cas rares : selon les auteurs, utiliser sans discernement du contenu généré pour l’entraînement fait disparaître les « queues » de la distribution d’origine. Or les cas rares, c’est précisément ce qui fait l’originalité.

Là aussi, il faut des précautions. Le phénomène est démontré en laboratoire, sur un entraînement en boucle contrôlé, et les modèles réels mélangent données humaines et données générées. Dans la même étude, garder à chaque génération 10 % des données d’origine ne laissait qu’une faible dégradation des performances. La correction publiée par les auteurs en mars 2025 ne porte que sur une notation mathématique. Leur conclusion ne change pas : à mesure que le web se remplit de textes générés, les données issues de vrais échanges humains prennent de la valeur. Ce que cela annonce pour le web est l’objet de notre article sur l’effondrement des modèles et le contenu généré.

Qui est l’auteur ?

Le droit, lui aussi, cherche où placer la créativité humaine. Il avance vite, et chaque affirmation qui suit est datée.

• Aux États-Unis, la cour d’appel fédérale du district de Columbia a jugé dans l’affaire Thaler, le 18 mars 2025, que la loi sur le droit d’auteur exige que l’œuvre soit d’abord créée par un être humain. Elle précise que cette exigence n’interdit pas de protéger une œuvre faite avec l’aide de l’IA. La Cour suprême a refusé de se saisir de l’affaire le 2 mars 2026, ce qui laisse cette décision en place. Le Copyright Office, l’office fédéral du droit d’auteur, a précisé sa position dans la deuxième partie de son rapport sur l’IA, en janvier 2025 : une production d’IA n’est protégée que si un auteur humain en a déterminé suffisamment d’éléments expressifs, ce que ne fait pas une simple consigne, et s’aider de l’IA n’empêche pas la protection.
• En Allemagne, le tribunal régional de Munich I a jugé le 11 novembre 2025, dans une affaire opposant la société de gestion GEMA à OpenAI, que la mémorisation de paroles de chansons dans un modèle constitue une reproduction, et que l’exception de fouille de textes et de données ne s’applique pas. Le tribunal précisait alors que le jugement n’était pas définitif.
• En Europe, l’article 53 du règlement sur l’IA impose depuis le 2 août 2025 aux fournisseurs de modèles d’IA à usage général une politique de respect du droit d’auteur, y compris de l’opposition exprimée par les ayants droit, et la publication d’un résumé suffisamment détaillé des contenus utilisés pour l’entraînement. Les fournisseurs de modèles mis sur le marché avant cette date ont jusqu’au 2 août 2027 pour s’y conformer. Ces règles visent l’entraînement des modèles ; nous les détaillons dans notre article sur l’IA, le droit d’auteur et la rémunération des auteurs.

La tendance est claire, même si elle n’est pas achevée : ce qui est protégé, c’est l’apport humain. Aux États-Unis au moins, ce qu’une machine produit sans apport humain ne peut pas être protégé.

Ce que nous en faisons

Nous opérons nous-mêmes un moteur de contenu multilingue en production sur six langues, et ce blog est écrit avec l’aide de l’IA. Un article généré y naît en brouillon, et c’est la relecture humaine qui décide de le publier. La répartition qui nous paraît juste : l’IA peut produire un premier jet, l’humain apporte l’angle, l’exemple vécu et le choix. C’est aussi ce qu’une agence devrait pouvoir vous montrer, son circuit de relecture, comme nous l’expliquons dans ce qu’une agence SEO IA doit vraiment livrer.

Ce n’est pas qu’une question d’éthique. C’est aussi un argument de visibilité. Une page qui ne contient que ce qu’un modèle aurait écrit seul n’apporte rien de plus que la réponse que ce modèle donne déjà. Google invite d’ailleurs à se poser ces questions dans ses consignes pour créer des contenus utiles et fiables : votre contenu fournit-il des informations ou des analyses véritablement originales ? Offre-t-il des informations plus pertinentes que les autres pages des résultats de recherche ? Une page générique a donc peu de raisons d’être citée, ni par Google ni par un moteur de réponse. À l’inverse, des données propres, un cas réel, un avis argumenté sont exactement ce qu’un assistant ne peut pas inventer. C’est le fil de notre article sur la façon d’être cité par ChatGPT et les moteurs IA, et plus largement de notre approche du référencement à l’heure des IA.

Les limites de ce que l’on sait

Les tests de créativité mesurent des tâches courtes de laboratoire : trouver des usages à un objet, écrire huit phrases. Ils ne disent rien d’une œuvre longue, d’une campagne de marque ou d’une direction artistique, où la créativité tient autant au choix et à la cohérence qu’à l’idée de départ. Les modèles évoluent vite, et une expérience de 2023 ne décrit pas forcément ceux de 2026. Enfin, le droit bouge : le règlement européen sur l’IA a déjà été modifié en juillet 2026 par le règlement (UE) 2026/1744, qui ne touche pas aux obligations de droit d’auteur citées plus haut.

Ce que nous en pensons

Notre position, signée Jim : l’IA est un formidable générateur de moyennes, et c’est déjà beaucoup. Pour qui part de loin, elle relève le niveau, et ce n’est pas rien. Mais la créativité qui distingue une marque ou un auteur se loge dans l’écart à cette moyenne : un point de vue, une expérience, un choix assumé. Plus l’IA se répand, plus cet écart devient rare, et plus il prend de la valeur.

C’est la même logique que pour le travail en général, où le jugement humain compte plus que la production. Nous changerions d’avis si des expériences montraient que des créations faites avec l’IA restent aussi diverses que des créations humaines à grande échelle, ou que des modèles produisent régulièrement des idées que les meilleurs humains n’auraient pas eues. Ce n’est pas ce que disent les études citées ici.

Concrètement, partez de ce que vous seul savez, et servez-vous de l’IA pour le mettre en forme, pas pour trouver l’idée de départ. C’est aussi le principe de notre moteur de contenu SEO et GEO, où l’expertise vient de votre équipe et rien ne sort sans votre relecture.

Questions fréquentes

L’IA peut-elle être créative ?

Sur un test classique de pensée divergente, trouver des usages inattendus à des objets du quotidien, trois chatbots ont obtenu en moyenne de meilleurs scores que 256 personnes, mais les meilleures idées humaines égalaient ou dépassaient les leurs. La correction publiée en février 2024 n’a pas changé ce constat. L’IA est régulièrement bonne, rarement exceptionnelle.

L’IA va-t-elle remplacer les créatifs ?

Elle peut remplacer une partie de la production, surtout la production moyenne. Dans l’expérience de Science Advances, elle a surtout aidé les auteurs les moins créatifs, et rendu les histoires plus semblables entre elles. Elle ne remplace pas le choix, l’angle et l’expérience, qui font la différence, et qui prennent de la valeur quand les contenus se ressemblent.

Une œuvre générée par IA est-elle protégée par le droit d’auteur ?

Aux États-Unis, seule la part humaine l’est : la justice exige un auteur humain, et la Cour suprême a refusé d’examiner l’affaire Thaler le 2 mars 2026. S’aider de l’IA n’empêche pas la protection, mais pour le Copyright Office, une simple consigne ne suffit pas. En Europe, le règlement sur l’IA ne tranche pas cette question : il oblige surtout les fournisseurs de modèles à respecter l’opposition des ayants droit.

Comment rester original en écrivant avec l’IA ?

Dans l’expérience de Science Advances, les rédacteurs aidés restaient en partie accrochés à l’idée proposée par le modèle. Partez donc de ce que le modèle ne peut pas savoir : un cas que vous avez vécu, vos propres chiffres, votre avis argumenté. Servez-vous ensuite de l’IA pour mettre en forme ou reformuler, pas pour trouver l’idée de départ. C’est ce qui distingue un texte que l’on cite d’un texte interchangeable.