Le vrai danger n’est pas le remplacement, c’est l’uniformité

Il y a longtemps déjà, je parlais à la machine. J’ai passé des années comme développeur, à coder, à traquer des erreurs, à structurer des programmes. C’était passionnant, mais il me manquait quelque chose : l’humain. J’écrivais des lignes de code ; je ne racontais pas d’histoires. Alors j’ai pris un virage. J’ai plongé dans le marketing, monté mon activité, navigué dans des marchés saturés où chaque détail compte pour se différencier. Là, le marketing a réveillé l’artiste en moi. Un artiste qui ne savait ni dessiner ni peindre.

Aujourd’hui, je dessine et je peins avec ma tête. L’IA me permet de transformer une idée en image avec des mots, d’exprimer une intention sans savoir tenir un pinceau, de continuer à parler à la machine, mais pour lui confier une vision cette fois. Je n’ai donc rien contre l’IA générative : je m’en sers tous les jours. Mon métier est même de conseiller des organisations sur leurs usages de l’intelligence artificielle, et j’enseigne le marketing en école de commerce depuis 2018. C’est précisément pour cela que je peux en parler sans naïveté. Les illustrations de ce texte, je les ai d’ailleurs toutes générées moi-même : c’est le moyen le plus honnête de montrer ce dont je parle.

Entre le conseil et l’enseignement, je vois passer beaucoup d’images : celles que les marques commandent, celles que produisent de jeunes créatifs. On me sollicite aussi du côté des écoles, où j’ouvre des books et regarde des rendus de graphistes, de motion designers, d’illustrateurs en formation. Depuis quelques mois, un même constat revient : les images sont de plus en plus propres, et de plus en plus semblables. Le même vernis lisse, la même lumière sans ombre, les mêmes cadrages sages. La peur que l’on m’oppose, presque toujours, est celle du remplacement : « À quoi bon apprendre, si la machine fait ça en dix secondes ?" Vraie question, mauvaise cible. Le remplacement frontal est un scénario spectaculaire ; l’uniformité est un scénario silencieux, et bien plus probable. Le vrai risque, pour un jeune créatif, n’est pas de disparaître : c’est de devenir interchangeable.

Le mot est même entré dans la langue. En décembre 2025, le dictionnaire Merriam-Webster a désigné « slop" mot de l’année, défini comme « du contenu numérique de basse qualité, produit généralement en masse au moyen de l’intelligence artificielle" ; l’American Dialect Society a fait le même choix quelques semaines plus tard[1]. Tous les dictionnaires ne s’accordent pas : Oxford, lui, a retenu « rage bait". Mais qu’un rejet de l’image générée devienne assez massif pour donner un mot de l’année en dit long. Le public commence à reconnaître, et à fuir, une certaine esthétique de la machine. Ces deux-là en donnent les deux versants : un visage qui se pixellise jusqu’à disparaître, une illustration parfaitement léchée que personne ne songerait à signer. Deux manières de devenir interchangeable.

La gravité de la moyenne

Ne pas devenir l’un des dix mille qui rendent la même image suppose d’abord de comprendre pourquoi elles se ressemblent autant. Alors, avant d’ouvrir la moindre étude, j’ai fait un test que vous pouvez refaire en trente secondes. J’ai demandé à un générateur d’images grand public quatre images sur quatre sujets sans rapport, sans jamais toucher au rendu : ni style imposé, ni lumière, ni correction. Les voici.

Un palais pastel suspendu dans des nuages roses, une cathédrale de vitrail posée sous la mer, une ruelle cyberpunk sous des néons mouillés, une cathédrale gothique noyée de lumière. Quatre univers sans rapport, et pourtant le même habillage : léché, spectaculaire, sans la moindre aspérité. Je n’ai rien dit de leur allure ; la machine, elle, les a tous tirés vers ce qui plaît en moyenne. Livrée à elle-même, la génération ne diverge pas : elle converge. Entraînée à produire ce qui plaît au plus grand nombre, elle glisse vers cette moyenne dès qu’on la laisse décider.

Ce n’est pas une impression. Un dispositif expérimental publié fin 2025 dans la revue Patterns l’a mis en évidence : en laissant tourner des centaines de boucles autonomes (une image qui nourrit un texte, qui nourrit une image, et ainsi de suite), les chercheurs ont observé que, quel que soit le point de départ, tout finit par glisser vers une douzaine de motifs récurrents : un phare dans la tempête, un salon feutré et, justement, une cathédrale gothique. Ils appellent cette esthétique commercialement sûre le « visual elevator music", la musique d’ascenseur visuelle[2]. Leur boucle tournait sans humain à la barre, la mienne partait d’un prompt nu : deux protocoles différents, la même pente. L’expérience décrit une tendance, pas une fatalité — mais je venais de la voir de mes yeux.

Le mécanisme est connu au-delà de mon petit test. Une étude parue dans Science Advances en donne la mesure côté création : près de trois cents auteurs ont écrit une courte histoire, certains aidés par des idées suggérées par une IA. Chaque histoire assistée était jugée un peu plus créative individuellement, mais les histoires se ressemblaient davantage entre elles, gain privé et appauvrissement collectif[3]. C’est démontré sur le texte, pas sur l’image ; l’étendre à l’illustration reste une analogie raisonnable. Le mécanisme, lui, est le même : quand chacun puise aux mêmes références, chacun rend un peu la même chose. Du côté des machines, le phénomène porte même un nom : entraînés sur leurs propres productions, les modèles voient les cas rares disparaître et se replient sur la moyenne, un « effondrement du modèle" établi dans Nature[4]. Cela concerne leur apprentissage, pas l’esthétique de vos rendus ; mais c’est la même gravité qui, sans effort contraire, ramène tout vers le centre.

Le « blanding" : l’uniformité n’a pas attendu l’IA

On aurait tort d’en faire le procès de la seule IA : cette pente vers la moyenne, l’humain la descendait déjà sans elle. Regardez les logos de la dernière décennie : les empattements ont disparu, des dizaines de marques ont convergé vers le même sans-serif géométrique et le même aplat lisse. Les designers ont un mot pour ce nivellement : le « blanding", la contraction de bland (fade) et branding.

Ce que la science du marketing appelle les « actifs distinctifs de marque" (les indices sensoriels qui font reconnaître une marque sans même voir son nom) est précisément ce qui se raréfie. L’Ehrenberg-Bass Institute en a fait un objet d’étude empirique[5], et son enseignement tient en peu de mots : la distinctivité ne se décrète pas, elle se construit, et rares sont les marques qui en possèdent vraiment.

L’IA n’invente donc pas l’uniformité. Elle l’industrialise. Ce qui demandait un consensus mou entre un client frileux et une agence pressée devient instantané, gratuit et infini. La moyenne, hier, était une tendance. Elle devient un réglage par défaut. Je m’en suis assuré autrement : deux prompts sans le moindre rapport, à quelques heures d’écart, m’ont rendu presque la même image — même papier découpé, même lumière de conte. La machine ne copie pas ; elle converge.

Le seuil monte : s’écarter demande plus d’intention, pas moins

Si la belle exécution devient le réglage par défaut, gratuite, instantanée, infinie, où passe la valeur ? En amont : vers l’intention et le parti-pris, tout ce qui décide avant le premier rendu. La belle image n’est plus le livrable rare ; savoir laquelle garder, et pourquoi, l’est devenu.

Rien n’est acquis pour autant. Le goût n’est un avantage que par rapport au défaut de la machine, et ce défaut se déplace à chaque nouveau modèle : l’écart que vous creusez aujourd’hui, l’outil le rejoindra peut-être demain. La direction ne se gagne donc jamais une fois pour toutes ; elle se retient.

De là une idée contre-intuitive. L’IA ne tue pas la direction artistique : elle en relève le seuil. Hier, un style un peu tenu suffisait à se distinguer d’une production banale. Aujourd’hui que la machine produit un joli défaut, gratuit et illimité, s’en écarter réclame plus d’intention qu’avant, pas moins. Le talent d’exécution se dévalue ; le jugement, lui, se renchérit. Rien à voir avec les quatre clichés du début : l’image qui suit ne s’est pas obtenue d’un mot. Il a fallu retirer, contraindre : imposer le béton, tuer la couleur, exiger le vide. Lutter, en somme, contre le réglage par défaut.

Plus l’image jolie est gratuite, plus l’humain visible se paie

Cette valeur qui remonte vers le jugement, encore faut-il que quelqu’un la paie. C’est une affaire de rareté. Plus la belle image devient gratuite et interchangeable, plus ce que la machine ne sait pas faire (une main visible, une intention, une imperfection assumée) devient l’objet rare ; et sur un marché saturé, la valeur se réfugie toujours dans ce qui ne se copie pas.

La main visible cesse alors d’être une posture morale : elle devient un argument commercial. C’est le même réflexe qui, ailleurs, fait payer plus cher un objet fait main qu’un objet moulé à l’identique, non parce qu’il serait plus parfait, mais parce qu’il porte une trace. Ce que la machine ne fabrique pas spontanément, c’est exactement ce que ces deux images vont chercher : un trait qui tremble, une main au travail, une matière qu’on sent faite plutôt que rendue.

Votre style ne vous appartient pas ; votre empreinte, oui

Un marché qui vous préfère ne suffit pourtant pas : encore faut-il pouvoir défendre ce que vous vendez, quand un modèle sait aspirer une manière en quelques images. C’est la question du droit, et il réserve au créatif deux vérités inconfortables.

La première : le style, en tant que tel, n’est pas protégé. Ni en France, où le droit d’auteur protège l’expression concrète d’une œuvre et non l’idée ou la manière, ni aux États-Unis. Votre « patte" peut être imitée par un modèle sans que vous ayez, en principe, de recours au titre du droit d’auteur ; en France, il reste la voie étroite du parasitisme, mais à conditions strictes. La seconde : ce que produit l’IA seule ne vous appartient pas davantage. Le Bureau du copyright américain a estimé début 2025 que les prompts seuls ne suffisent pas à faire de vous l’auteur d’une image, et une cour d’appel a confirmé qu’une création sans auteur humain n’est pas protégeable[6].

Le créatif est donc pris en ciseau : sa source est aspirable, sa production purement générée n’est pas défendable. Ce qui reste protégeable, et donc vendable, c’est l’apport humain concret que vous, et vous seul, mettez dans l’image. Votre style ne vous appartient pas. Votre empreinte, oui. Mais une empreinte se défend, elle ne se possède pas : l’écart d’aujourd’hui, l’outil le rejoint demain, et il faut sans cesse le recreuser. Le droit, d’ailleurs, est mouvant et diffère d’un pays à l’autre : ce sont des repères, pas un avis juridique. La figure qui suit le dit plus vite qu’un article de code : elle se disloque, le rendu part en éclats, et il reste un geste. Cette façon de tenir la matière au moment où tout se disperse, c’est à peu près la seule chose que le droit vous laisse en propre.

La méthode PATTE : construire un regard, pas un style

Rare, défendable, payante : cette empreinte est le seul actif que le déplacement de la valeur vous laisse en propre. Reste à la construire, concrètement. Pas en cherchant un « style", qui se copie et se démode, mais en construisant un regard. Je le résume en cinq gestes, la méthode PATTE.

• Parti-pris — Sur un projet donné, dire quelque chose, et assumer ce que vous refusez de faire. Un parti-pris se défend ; un effet se subit.
• Astreinte — La règle que vous vous fixez en amont : un médium, une palette réduite, un procédé imposé. La contrainte fabrique l’écart ; la facilité ramène à la moyenne.
• Trace — La main visible dans la matière : le grain, le geste, l’imperfection tenue. La preuve que quelqu’un était là.
• Ton — Ce qui revient d’un projet à l’autre, quel que soit le client : vos obsessions. Pas un filtre de fin de chaîne, mais ce qui reste quand on change tout le reste.
• Écart — Face à l’outil, la décision ponctuelle de quitter son réglage par défaut, de le pousser hors de sa moyenne, ou de ne pas l’utiliser. Diriger l’IA, c’est savoir où elle tire pour aller ailleurs.

Les deux images qui suivent ne sont pas des exemples de « style" : ce sont deux de ces gestes rendus visibles. Une matière tenue de tout près, c’est la Trace. Un parti-pris qui retire tout le superflu, c’est l’Astreinte. Ni l’une ni l’autre n’est le réglage par défaut.

Se placer là où va la valeur

Construire un regard est un travail de fond. Encore faut-il se placer là où il se paie. Le déplacement décrit ici, de l’exécution vers la direction, de la belle image vers la main visible, n’a rien d’une abstraction : il commande des décisions concrètes, que l’on débute ou que l’on soit déjà en poste. J’en retiens trois.

• Choisissez votre camp. Placez-vous du côté qui monte : la direction, le parti-pris, le jugement. Fuyez la couche que l’outil avale le plus vite : l’exécution propre, les déclinaisons, la variation sage. C’est le travail que la machine fait déjà gratuitement, donc celui qui cessera de se payer.
• Faites de votre chemin un contenu. Un book de belles images IA affiche exactement ce que n’importe qui produit en dix secondes. Montrez l’inverse : les décisions, les pistes écartées, la main, le raté instructif. Ce qu’on apprend d’ordinaire à polir et à masquer, le brouillon, l’hésitation, le parti-pris, est précisément devenu ce qui prouve un auteur.
• Traitez l’IA comme un pinceau, pas comme un auteur. Un pinceau très rapide se dirige ; il ne décide pas à votre place. L’outil amplifie une signature qui existe déjà ; sans elle, il ne fait que moyenner. L’ordre compte : le regard d’abord, l’outil ensuite, jamais l’inverse.

Un mot sur la façon dont on vous jugera, car le même test vaut pour une formation, un exercice ou votre propre book. Partout où l’on note d’abord la propreté d’un rendu, on récompense exactement ce que la machine fait le mieux, et ce que vous avez le moins d’intérêt à devenir. Le regard qui prépare à demain se déplace ailleurs : vers le parti-pris, la défense orale des choix, le chemin parcouru, ce qui ne se sous-traite pas. C’est le fond de ce que je défends quand on m’invite à en parler, en conférence : ni fuir l’outil, ni le vénérer, mais apprendre à s’en servir sans s’y dissoudre.

Les deux dernières images de cette série sont, elles, exactement ce que la machine produit le mieux : ce que vous avez désormais le moins d’intérêt à devenir.

Rester l’auteur de son regard

Tout se joue là, dans ce que vous laissez l’outil trancher à votre place. Le jour où produire une belle image ne coûte plus rien, produire cesse d’être la preuve de quoi que ce soit. La compétence se déplace, de la main vers le regard, du rendu vers le parti-pris. Une IA vous rapproche de la moyenne chaque fois que vous la laissez décider seule ; votre signature est l’écart que vous choisissez de creuser, et de défendre. Le même basculement joue déjà côté travail écrit, dans les copies d’élèves et d’étudiants, comme je le raconte dans un autre article. Aujourd’hui que la belle image ne prouve plus rien, rester créatif, ce n’est pas rendre la plus belle. C’est rester l’auteur de son regard.