En quelques secondes, une intelligence artificielle peut produire un texte, une image, une présentation ou la première version d’un site internet. C’est impressionnant, mais cela soulève une question souvent laissée de côté : quelle place avons-nous réellement intérêt à lui donner dans notre propre processus créatif ?
Si j’avais simplement demandé à ChatGPT d’écrire un article sur la place de l’IA dans la créativité, j’aurais obtenu un texte propre et structuré presque immédiatement. Cet article n’a pourtant pas été conçu comme ça. J’ai formulé des intuitions, répondu à des questions, développé certaines idées, changé de direction. L’IA a surtout servi de miroir, de mémoire et d’outil d’organisation.
C’est cette différence qui m’intéresse : utiliser l’IA pour accompagner une réflexion n’est pas tout à fait la même chose que lui demander de produire la réflexion à notre place.
Qu’est-ce que la créativité ?
Une définition classique dans la recherche considère qu’une production créative doit être à la fois originale et appropriée à son contexte. Pour mon travail, j’aime la reformuler ainsi :
Produire quelque chose de nouveau ou original, et adapté, pertinent ou utile dans un contexte donné.
Cette définition permet de sortir d’une vision un peu romantique de la créativité. Une idée très originale n’est pas forcément intéressante si elle ne répond à rien, et ça permet également de pouvoir l’évaluer. À l’inverse, une solution parfaitement efficace peut être utile sans apporter beaucoup de nouveauté.
Mais le résultat final ne raconte qu’une partie de l’histoire. Avant d’avoir une idée suffisamment claire pour être évaluée, il faut généralement passer par plusieurs moments : explorer, préciser, associer, organiser, puis confronter ce qui a émergé à la réalité.
L’inspiration ne suffit pas
Abraham Maslow distingue dans ses travaux une forme de créativité primaire, liée à l’intuition, au jeu et à l’émergence, d’une créativité secondaire qui intervient lorsqu’il faut organiser et développer ce qui est apparu.
L’exemple me parle beaucoup. Une idée de livre peut arriver sous la douche, dans le métro, avant de dormir ou pendant une promenade. Pendant quelques minutes, le projet semble presque déjà exister dans notre tête.
Puis il faut écrire le livre.
Il faut préciser l’idée, comprendre où elle mène, organiser les chapitres, se documenter, réécrire, abandonner certaines pistes, en développer d’autres. Cette deuxième partie est moins spectaculaire que le moment d’inspiration, mais elle représente une part immense du travail créatif.
C’est aussi là que je trouve l’IA particulièrement intéressante.
Mon cycle de travail créatif
Pour mes propres réflexions, j’utilise aujourd’hui six étapes :
- Faire émerger
- Clarifier
- Enrichir
- Structurer
- Évaluer
- Traduire au réel
Ce découpage est ma méthode de travail, pas un modèle scientifique universel. La littérature sur la créativité distingue cependant bien des moments de génération d’idées et des moments d’évaluation, avec parfois des allers-retours entre les deux.
La distinction est importante parce qu’une idée évaluée trop tôt peut être abandonnée avant même d’avoir été correctement comprise.
Faire émerger sans se faire voler l’idée
À son apparition, une idée est souvent bancale. Elle peut être imprécise, contradictoire, irréaliste ou simplement difficile à expliquer. À ce moment-là, je n’ai pas besoin qu’une IA me réponde automatiquement « excellente idée », ni qu’elle m’explique immédiatement pourquoi mon projet est impossible.
J’ai surtout besoin d’espace pour explorer.
L’IA peut alors poser des questions assez simples : qu’est-ce qui t’intéresse là-dedans ? Quel problème essaies-tu de résoudre ? Qu’est-ce que tu mets derrière ce mot ? À quoi cette idée te fait-elle penser ?
Puis elle attend.
Ce comportement paraît presque banal, mais il change beaucoup de choses. Une IA qui répond immédiatement avec dix solutions, un plan détaillé et un calendrier commence déjà à injecter une grande partie de son propre contenu dans la réflexion.
Le gain de temps est réel. Le risque de délégation aussi.
Clarifier et enrichir sans prendre la main
Une fois l’idée posée, l’IA devient très utile pour faire apparaître les zones floues. Je formule quelque chose, elle repère une ambiguïté, je précise. Elle remarque que deux idées se mélangent, je les distingue. Une question fait apparaître un exemple auquel je n’avais pas pensé.
C’est une partie du fonctionnement de ce que j’appelle ma Posture Guide.
Lorsque je l’utilise, l’IA ne doit pas chercher immédiatement à résoudre le problème. Elle questionne, reformule et conserve une trace de ce que j’apporte. Elle peut aider à faire émerger des associations, mais elle ne doit pas devenir la principale source des idées.
La formule que je garde en tête est assez simple :
M’aider à réfléchir sans commencer à réfléchir à ma place.
Structurer sans casser le processus
La structuration est probablement la phase où je ressens aujourd’hui le plus clairement la valeur de l’outil.
Une réflexion humaine procède rarement en ligne droite. On commence avec une intuition, on pense à une expérience passée, une contradiction apparaît, on revient au problème initial, puis on comprend vingt minutes plus tard que deux éléments étaient liés depuis le début.
Notre pensée ne rédige pas spontanément des synthèses propres et correctement ordonnées.
L’IA peut reprendre cette matière brute, regrouper ce qui se ressemble, reformuler certains passages, identifier les thèmes, conserver les contradictions et transformer progressivement l’ensemble en quelque chose d’exploitable. Une réflexion peut ainsi rester assez libre pendant qu’elle se construit sans devenir un cauchemar à organiser après coup.
C’est probablement là que je suis le plus à l’aise avec la délégation. L’IA peut prendre en charge une partie de l’organisation du travail sans nécessairement prendre en charge son contenu.
Le risque d’une créativité prémâchée
Utiliser l’IA directement pour produire des idées n’est pas forcément mauvais. Certaines recherches ont même montré que des personnes utilisant une IA générative pouvaient obtenir de meilleures performances sur certaines tâches créatives.
Le problème apparaît ailleurs.
Lorsque beaucoup de personnes utilisent les mêmes systèmes, avec des demandes proches et peu d’intervention personnelle, les productions peuvent aussi tendre vers davantage de similarité. Le débat scientifique sur l’ampleur de cet effet reste ouvert, mais cette question rejoint quelque chose que j’ai remarqué plus empiriquement avec certaines affiches générées par IA.
Prises individuellement, elles peuvent être très propres. Placées les unes à côté des autres, elles donnent parfois une impression étrange de familiarité.
Cela ne signifie évidemment pas que toutes les créations réalisées avec une IA se ressemblent. Mais cela invite à se demander ce qui reste de notre propre regard lorsque l’on part directement des premières propositions de la machine.
Évaluer sans donner le dernier mot à l’IA
À un moment, il faut quand même arrêter d’explorer.
Une idée peut alors être examinée avec des critères. Est-elle nouvelle ? Utile ? Adaptée au contexte ? Réalisable ? De quelles ressources a-t-elle besoin ? Quels sont les risques ? Qu’est-ce qui reste encore flou ?
L’IA peut aider à faire ce travail beaucoup plus rapidement.
Je peux lui donner ma définition de la créativité, lui fournir les critères d’un projet opérationnel ou lui demander de distinguer ce qui relève d’un fait, d’une hypothèse ou d’une zone encore inconnue. Elle peut alors produire une vue d’ensemble très utile.
Je préfère cependant éviter de lui demander simplement :
« Est-ce que mon idée est bonne ? »
Ce n’est pas exactement la même chose que lui demander :
« Analyse cette idée selon ces critères. »
Dans le deuxième cas, elle me fournit des éléments pour juger. La décision reste ailleurs.
Pour l’instant, c’est une frontière que j’ai envie de conserver.
Puis il faut sortir de la conversation
Une idée parfaitement structurée dans ChatGPT reste une idée parfaitement structurée dans ChatGPT.
Il faut finir par essayer quelque chose.
Pour un atelier, cela peut être une première séance avec quelques participants. Pour un livre, faire lire un chapitre. Pour une méthode, la tester. Pour un service, rencontrer un premier utilisateur. Pour un objet, fabriquer une première version.
C’est là que le réel commence à répondre.
Une consigne que l’on croyait évidente n’est pas comprise. Une personne utilise l’outil autrement que prévu. Une partie du projet fonctionne très bien, une autre beaucoup moins.
Ces retours deviennent ensuite une nouvelle matière de réflexion. L’IA peut aider à les organiser, à rechercher de la documentation, à comparer ce qui était prévu avec ce qui s’est réellement passé et à préparer la suite.
La création ne s’arrête donc pas forcément à la première réalisation. Elle peut revenir dans le cycle avec de nouvelles informations.
Faire un site en un clic ou apprendre à construire son site
J’ai rencontré cette différence en travaillant sur mon propre site internet.
Il existe aujourd’hui des outils capables de générer un site presque complet en quelques secondes. C’est spectaculaire. Mais un site « complet » peut aussi signifier énormément de sections, de boutons, de textes et de réglages dont je n’avais jamais demandé l’existence.
Il faut ensuite comprendre ce que la machine a produit pour commencer à le modifier.
Un outil censé faire gagner du temps peut alors en faire perdre lorsqu’il génère énormément de choses que l’utilisateur ne maîtrise pas.
J’ai préféré une autre méthode. Je définissais progressivement ce que je voulais. L’IA m’expliquait comment réaliser une opération. Je la faisais, puis nous passions à la suivante.
Le site apparaissait moins miraculeusement, mais j’apprenais en même temps comment il fonctionnait.
Une IA qui fait tout à ma place me donne un résultat immédiat. Une IA qui m’accompagne pendant que je fais peut aussi me transmettre une compétence.
Et pour une affiche ?
Le même raisonnement peut s’appliquer à une petite association ou à un commerce qui n’a pas les moyens de faire appel à un graphiste.
Demander simplement « fais-moi une affiche pour mon événement » est une possibilité. Mais on peut aussi commencer par réfléchir au résultat recherché : à qui s’adresse l’affiche ? Quelle information doit être comprise immédiatement ? Quelle ambiance veut-on transmettre ? Quelle action attend-on de la personne qui la regarde ?
L’IA peut ensuite générer certains éléments : une illustration, un fond, une texture ou différentes pistes visuelles. D’autres ressources peuvent venir de banques d’images. L’ensemble peut ensuite être composé manuellement dans un logiciel accessible.
Le recours à l’IA reste important, mais l’intention et les choix humains restent beaucoup plus présents dans le résultat final.
Je ne suis donc pas convaincu que le meilleur usage actuel de l’IA soit toujours de lui demander directement le produit fini.
L’expertise reste utile
L’IA me semble aujourd’hui particulièrement puissante dans les mains de quelqu’un qui possède déjà des compétences dans son domaine.
Un graphiste repère rapidement ce qui ne fonctionne pas dans un visuel généré. Un développeur sait quelle partie d’un programme il peut déléguer sans perdre le contrôle de l’ensemble. Une personne expérimentée en gestion de projet détectera assez vite un planning techniquement propre mais totalement irréaliste.
L’expertise permet de mieux diriger l’outil, mais surtout de mieux juger ce qu’il produit.
Cela ne veut pas dire qu’un amateur devrait rester à l’écart. L’IA peut justement devenir un moyen d’apprentissage si elle explique, guide et accompagne la réalisation au lieu de supprimer toutes les étapes du travail.
Faire reste formateur.
Une IA créative devrait aussi savoir se retenir
On peut imaginer un outil spécialisé dans la créativité capable de s’adapter progressivement à son utilisateur. Il pourrait connaître différentes méthodes, comprendre les moments de documentation, d’émergence, de structuration, d’incubation ou d’évaluation.
Ce type d’outil n’aurait pas seulement besoin de savoir quand intervenir. Il devrait aussi savoir quand se taire.
Ne pas remplir chaque silence. Ne pas proposer automatiquement dix idées. Ne pas évaluer une intuition à peine formulée. Ne pas transformer immédiatement chaque réflexion en planning.
En attendant qu’un système sache réellement s’adapter de cette manière, l’utilisateur peut déjà contrôler lui-même ces transitions.
« Je suis encore dans l’émergence, ne propose pas de solution. »
Puis plus tard :
« Aide-moi à clarifier. »
« Structure ce qui a déjà été dit. »
« Voilà maintenant mes critères d’évaluation. »
Cela suppose aussi d’apprendre à reconnaître son propre fonctionnement créatif.
Le faux sentiment de productivité
L’IA crée enfin un piège auquel je suis moi-même confronté : elle permet de produire énormément de choses qui donnent l’impression que l’on avance.
Une longue conversation peut déboucher sur plusieurs pages de réflexion, des tableaux, une feuille de route et trois nouvelles idées. La journée semble avoir été très productive.
Mais aucun atelier n’a forcément été testé. Aucun client n’a été trouvé. Aucun lecteur n’a lu le chapitre. Aucun projet n’est encore réellement sorti de l’écran.
La réflexion, la documentation et même l’incubation font partie du travail. Elles ne peuvent cependant pas devenir une boucle infinie.
Je définis de plus en plus la productivité comme le fait de réaliser des actions ou franchir des étapes concrètes qui rapprochent d’un objectif considéré comme prioritaire ou essentiel.
Parfois, cette étape peut être une pause nécessaire ou le choix de laisser une idée mûrir. Mais il faut savoir pourquoi on le fait.
Choisir ce que l’on délègue
Je ne pense pas que l’intelligence artificielle doive rester à l’extérieur du processus créatif. Elle peut intervenir presque partout : documentation, questionnement, clarification, organisation, structuration, analyse, préparation d’une expérimentation ou traitement des retours.
Je préfère cependant garder plusieurs choses clairement du côté humain : le fond, l’intention, le point de vue, le jugement et la confrontation au réel.
L’enjeu n’est donc pas forcément d’utiliser moins d’IA. Il est de rester conscient des tâches qu’on lui confie, et de comprendre ce que l’on gagne ou ce que l’on abandonne en les déléguant.
Avant de lui demander quelque chose, la question est peut-être :
« Est-ce que j’ai intérêt à ce qu’elle le fasse à ma place ? »
Sources ayant nourri cette réflexion
Mark A. Runco et Garrett J. Jaeger, The Standard Definition of Creativity, Creativity Research Journal, 2012.
Abraham H. Maslow, The Farther Reaches of Human Nature, notamment ses réflexions consacrées aux différentes formes de créativité.
Travaux sur les processus de génération et d’évaluation des idées créatives.
Byung Cheol Lee et Jaeyeon Chung, An empirical investigation of the impact of ChatGPT on creativity, Nature Human Behaviour, 2024.
Lennart Meincke, Gideon Nave et Christian Terwiesch, travaux sur ChatGPT et la diversité des idées en brainstorming, ainsi que les échanges scientifiques qui ont suivi autour de leur interprétation.
Transparence sur l’usage de l’intelligence artificielle : l’IA a été utilisée comme outil de recherche, de questionnement, de structuration et de reformulation. Les idées, les expériences, le point de vue, les choix et la responsabilité du texte restent humains.
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