Jim Gabaret et l’IArt : l’IA peut-elle réinventer l’imagination artistique ?

L’image d’un logiciel capable de produire, en quelques secondes, un portrait, une affiche ou une scène imaginaire ne relève plus de la fiction. Elle a installé une question durable dans les ateliers, les écoles d’art et les salles de vente : que devient la création lorsque la machine participe à fabriquer l’image ? Pour Jim Gabaret, présenté comme philosophe et enseignant-chercheur à l’université Paris-I, cette transformation mérite d’être regardée autrement que sous le seul angle de la menace.

L’expression « IArt », qu’il emploie pour désigner l’art généré par l’intelligence artificielle, propose précisément ce déplacement. Il ne s’agit pas de nier les craintes des créateurs, ni d’attribuer à un système informatique une sensibilité humaine. Il s’agit d’examiner ce que ces outils révèlent de nos propres habitudes : notre manière d’imaginer, de choisir une forme, d’identifier un auteur et d’accorder une valeur à une œuvre.

L’IArt, une expression pour interroger la création à l’âge de l’IA

L’IArt n’est pas le nom d’une technologie unique. Dans la réflexion de Jim Gabaret, le terme renvoie aux œuvres obtenues avec l’aide de systèmes d’intelligence artificielle capables de générer des images, des textes, des sons ou d’autres formes de contenu. L’intérêt de cette notion est de mettre l’accent sur la rencontre entre deux éléments : des capacités de calcul et de recombinaison d’un côté, l’intention et le jugement humains de l’autre.

Une IA générative ne travaille pas comme un peintre devant une toile. Elle s’appuie sur des modèles mathématiques entraînés à repérer des régularités dans de très grandes quantités de données. Lorsqu’un utilisateur formule une consigne, le système produit un résultat statistiquement cohérent avec cette demande et avec les motifs appris pendant son entraînement. Il peut ainsi proposer des images étonnantes, parfois très convaincantes, sans pour autant éprouver une intention, un souvenir ou une émotion.

C’est là que se situe une distinction essentielle. Une production générée par IA n’est pas forcément une œuvre aboutie au seul motif qu’elle est techniquement impressionnante. Il faut encore décider d’une idée, définir des contraintes, écrire ou ajuster une consigne, sélectionner une version parmi des dizaines d’essais, retoucher éventuellement l’image et lui donner un contexte. Ces étapes peuvent relever d’un geste artistique, mais elles ne sont ni automatiques ni identiques d’un créateur à l’autre.

Pour Jim Gabaret, l’IA ne doit donc pas être envisagée seulement comme un appareil de reproduction. Elle peut aussi devenir un instrument qui propose des associations inattendues et oblige l’humain à formuler plus clairement ce qu’il cherche. Cette hypothèse ne règle pas les problèmes de droit ou de rémunération. Elle invite en revanche à sortir d’une opposition trop simple entre une créativité humaine supposée pure et une machine supposée entièrement étrangère à la culture.

Le Portrait d’Edmond de Belamy, une vente qui a marqué le marché de l’art

Le débat a pris une dimension mondiale en 2018, lorsque le Portrait d’Edmond de Belamy a été proposé aux enchères par Christie’s. Créée par un algorithme, la toile a atteint 432 500 dollars. Bien au-delà de son montant, cette vente a constitué un symbole : pour une grande maison d’enchères, une œuvre associée à l’intelligence artificielle pouvait désormais entrer dans le circuit très codifié du marché de l’art.

L’événement n’a pas prouvé que l’IA avait remplacé les artistes. Il a plutôt rendu visibles des interrogations longtemps réservées à des cercles spécialisés. Qui signe une œuvre issue d’un algorithme ? Quelle place accorder aux personnes ayant conçu le programme, sélectionné les données ou choisi l’image finale ? Et pourquoi un collectionneur paie-t-il une somme élevée : pour l’objet lui-même, pour sa rareté, pour son histoire ou pour la nouveauté technologique qu’il incarne ?

Le prix d’une œuvre n’est jamais un verdict définitif sur sa qualité. Dans le marché de l’art, il reflète aussi la réputation d’une maison de vente, la rareté perçue, le récit associé à l’objet et l’intérêt des acheteurs. Mais le cas d’Edmond de Belamy a joué un rôle de repère : il a montré que l’art généré par IA pouvait devenir un objet de collection et non plus seulement une curiosité technologique.

Une machine peut-elle être créative ?

La question peut sembler abstraite, mais elle recouvre plusieurs réalités. Si l’on définit la créativité comme la faculté de produire quelque chose de nouveau et de pertinent dans un contexte donné, les systèmes d’IA peuvent fournir des résultats surprenants. Ils combinent des formes, des styles et des idées selon des règles apprises, puis répondent à des demandes souvent très précises. Cette capacité à générer des variations ne signifie pas nécessairement qu’ils créent au sens humain du terme.

La créativité humaine est aussi affaire de vécu, d’intention, de prise de risque et de responsabilité. Un artiste peut vouloir répondre à une époque, explorer une mémoire intime, défendre une cause ou rompre volontairement avec ses œuvres précédentes. Une IA ne poursuit pas de projet personnel. Elle calcule une réponse à partir de paramètres, de données et d’une demande formulée par quelqu’un.

C’est pourquoi la réflexion de Jim Gabaret est moins féconde lorsqu’elle cherche à désigner un vainqueur entre l’humain et la machine que lorsqu’elle observe leur interaction. L’outil peut accélérer la phase d’esquisse, suggérer des pistes inattendues ou rendre accessible l’expérimentation visuelle à des personnes qui ne maîtrisent pas les techniques traditionnelles. En retour, il force le créateur à affiner son regard : une image plausible n’est pas toujours une image juste, intéressante ou singulière.

La différence se joue souvent dans l’édition. Face à une profusion de propositions, choisir devient une compétence déterminante. Pourquoi conserver cette image et pas une autre ? Que raconte-t-elle ? À quelles références renvoie-t-elle ? Est-elle cohérente avec une démarche ? L’abondance produite par l’IA peut ainsi redonner de l’importance au tri, au montage, à la composition et à la critique.

Les artistes face à un outil qui peut aussi les fragiliser

Les inquiétudes exprimées par les artistes ne sont pas accessoires. Le développement de l’IArt s’accompagne d’une crainte de dévaluation : si une image de qualité apparente peut être générée instantanément, certains commanditaires risquent de réduire leur budget, de banaliser le travail créatif ou de confondre vitesse de production et valeur artistique.

Une autre préoccupation porte sur les données utilisées pour entraîner les modèles. Les systèmes génératifs apprennent à partir d’immenses corpus d’images et de textes. Lorsque ces corpus comportent des œuvres protégées, la question du consentement, de la rémunération et du respect des droits d’auteur se pose avec force. Elle ne peut pas être évacuée en affirmant qu’une IA « s’inspire » comme un humain : les conditions de collecte, l’échelle des données et les usages commerciaux diffèrent profondément.

Enfin, l’IA peut faciliter l’imitation d’une signature visuelle. Même lorsqu’une image n’est pas une copie exacte, sa proximité avec le travail d’un artiste peut créer une confusion pour le public et fragiliser la reconnaissance économique d’une œuvre. Dans ce contexte, la transparence sur les outils utilisés, les données lorsqu’elles sont connues et les étapes de fabrication devient un enjeu de confiance.

L’authenticité ne disparaît pas, elle change de terrain

L’arrivée de l’IArt ne rend pas la notion d’authenticité inutile. Elle oblige plutôt à la préciser. Dans l’art traditionnel, l’authenticité est souvent associée à l’original matériel, au geste de l’artiste, à une provenance ou à une signature. Avec les productions numériques et génératives, une même consigne peut engendrer plusieurs résultats, un fichier peut être copié sans limite et le processus de création peut être partagé entre de nombreux intervenants.

La valeur d’une œuvre peut alors se déplacer vers sa documentation : quel outil a été mobilisé ? Avec quelles instructions ? Quelle part de sélection, de retouche ou de composition humaine a été exercée ? L’œuvre s’inscrit-elle dans une série, dans une installation, dans une performance ou dans une recherche plastique plus large ? Ces questions ne diminuent pas nécessairement l’intérêt des images générées. Elles permettent de les apprécier avec les informations nécessaires.

Les enjeux éthiques sont tout aussi importants. Une œuvre peut être spectaculaire tout en posant problème si elle imite de manière trompeuse le travail d’un créateur, si elle masque sa provenance ou si elle réutilise des contenus sans cadre clair. La responsabilité ne repose pas sur une machine abstraite. Elle concerne les entreprises qui développent les systèmes, les personnes qui les déploient, les diffuseurs, les commanditaires et les utilisateurs.

Un possible laboratoire pour l’éducation et l’imagination

Dans la perspective attribuée à Jim Gabaret, l’IArt peut aussi avoir un rôle éducatif. Utilisé avec discernement, un générateur d’images peut aider des étudiants à explorer rapidement plusieurs compositions, à comparer des interprétations d’une même idée ou à analyser les biais présents dans une représentation visuelle. L’intérêt pédagogique ne réside pas dans la capacité à produire plus vite, mais dans la discussion que cette production rend possible.

Demander à une IA d’illustrer un mot, un souvenir ou une scène historique peut par exemple ouvrir un échange sur les clichés, les références culturelles et les choix de cadrage. Pourquoi l’outil imagine-t-il tel décor, tel personnage ou telle situation ? Qu’est-ce qui manque ? Que faudrait-il modifier pour obtenir une représentation plus juste ? L’exercice devient alors une initiation à l’image, et non une délégation de l’imagination.

Cette approche suppose toutefois de préserver l’apprentissage des pratiques artistiques. Dessiner, écrire, photographier, jouer d’un instrument ou modeler une matière ne servent pas seulement à fabriquer un résultat. Ces activités développent l’observation, la patience, le rapport au corps et la capacité à recommencer. L’IA peut élargir une boîte à outils, elle ne remplace pas automatiquement ces expériences.

Ce qu’il faut surveiller dans l’avenir de l’IArt

Au 24 octobre 2025, la question n’est plus de savoir si l’IA a fait son entrée dans la culture visuelle : elle y est déjà présente. Le véritable enjeu est de déterminer les règles et les pratiques qui permettront d’en faire un outil de création sans invisibiliser le travail des artistes ni banaliser l’appropriation de leurs œuvres.

Plusieurs évolutions seront déterminantes : la capacité des créateurs à faire respecter leurs droits, la transparence des entreprises sur l’entraînement de leurs modèles, les choix des plateformes de diffusion et la formation du public à reconnaître les contenus générés ou manipulés. Le cadre réglementaire européen sur l’intelligence artificielle ajoute lui aussi une dimension de gouvernance, notamment autour de la transparence de certains contenus artificiels.

La proposition de Jim Gabaret conserve, dans ce contexte, une utilité : ne pas réduire l’IArt à une fascination technique ni à une catastrophe annoncée. L’intelligence artificielle met à l’épreuve des notions anciennes, comme l’originalité et l’auteur. Mais elle peut aussi rappeler que l’imagination ne tient pas seulement à la production d’images. Elle tient à notre faculté de leur donner un sens, de les discuter, de les contester et de décider collectivement de la place qu’elles doivent occuper dans la culture.