J’ai acheté des tomates l’autre jour.
Elles étaient parfaites. Rouges. Rondes. Toutes pareilles. On aurait dit qu’elles avaient passé une entrevue avant d’être mises dans le panier. J’en ai coupé une. Elle ne goûtait presque rien. Mais elle était très belle.
J’ai pensé au marketing. Je pense souvent au marketing dans des moments où je devrais probablement penser à autre chose. C’est une maladie professionnelle. Parce qu’il se passe quelque chose d’assez semblable avec l’intelligence artificielle.
Tout devient beau. Propre. Bien écrit. Professionnel. Et tranquillement… tout commence à se ressembler.
Ce n’est pas parce que l’IA est mauvaise. C’est justement le problème. Elle est bonne. Même très bonne. Donnez-lui une idée, elle vous en donnera dix. Une image, quatre versions. Un texte, trois tons différents avant que votre café refroidisse.
Elle peut faire presque tout. Enfin… elle peut faire quelque chose qui ressemble à presque tout. Et cette nuance-là va devenir importante.
Plusieurs spécialistes commencent à observer le même phénomène.
Mark Bridges parle de « la tyrannie de la moyenne ».
Kath Pay parle du danger du contenu « average ».
D’autres parlent d’« AI slop » : cette immense bouette numérique faite de contenus propres, acceptables, parfois même beaux… mais sans grand-chose derrière.
Les mots changent. Le malaise reste. L’intelligence artificielle est extraordinairement bonne pour produire quelque chose de plausible.
Mais une marque ne devrait peut-être pas aspirer seulement à être plausible. Elle devrait être reconnaissable. Une grosse différence.
Pendant longtemps, produire quelque chose de beau demandait du métier. Il fallait savoir écrire, designer, photographier, monter, présenter. Ça prenait du temps.
Aujourd’hui, quelqu’un qui n’a jamais étudié le design peut produire une image impressionnante. Quelqu’un qui écrit difficilement peut obtenir un texte impeccable. C’est extraordinaire. Vraiment.
Mais si tout le monde peut produire quelque chose de professionnel… être professionnel ne suffit plus à être différent. Le plancher monte. Et c’est tant mieux.
La vraie question devient : qu’est-ce qui dépasse?
Tomas Corza avance une idée intéressante : plus les outils génératifs deviennent accessibles, plus la véritable créativité humaine pourrait prendre de la valeur.
Parce que générer et créer ne sont pas exactement la même chose. L’IA génère. L’humain choisit. Et choisir est beaucoup plus difficile qu’on pense.
Demandez cinquante noms d’entreprise à une IA. Vous allez en avoir cinquante. Magnifique. Maintenant, choisissez le bon.
Ah.
Là commence le vrai travail. La machine peut vous dire lequel est court, moderne, mémorable. Elle peut probablement vous faire un beau tableau avec des étoiles. Les machines adorent les tableaux.
Mais quelqu’un doit encore sentir lequel porte quelque chose. Lequel peut durer. Lequel appartient vraiment à cette entreprise-là.
Ça… c’est du jugement.
Luke Dacey arrive à une conclusion semblable.
Pendant longtemps, une partie de la valeur professionnelle était cachée dans l’exécution. Une belle présentation pouvait parfois donner beaucoup de dignité à une idée assez ordinaire. L’IA enlève tranquillement ce camouflage. Une mauvaise stratégie peut maintenant avoir un très beau PowerPoint. Et cela très rapidement.
Avant, une mauvaise idée avait au moins la décence de demander trois semaines de travail. Maintenant, elle peut être prête avant le lunch. Avec des icônes. 😉 Ça, c’est le progrès.
L’IA ne fait donc pas disparaître la valeur humaine. Elle la déplace. De la fabrication vers le jugement.
Du « peux-tu le faire? » vers : « Est-ce qu’on devrait le faire? »
Et surtout : « Qu’est-ce qui mérite réellement d’exister? »
Cette question-là va devenir précieuse. Parce que les options, elles, ne coûteront presque plus rien.
J’ai vécu assez de réunions pour savoir qu’un jour, quelqu’un va demander :
Peux-tu nous faire trois options?
Je n’ai jamais compris pourquoi trois. Trois semble être le chiffre officiel de l’indécision corporative.
Avec l’IA, on peut maintenant en faire trente. Bravo. On vient de multiplier le problème par dix. Parce qu’avoir plus d’options ne donne pas nécessairement une meilleure idée. Ça donne souvent plus de choses à éliminer.
Le rôle du créatif change alors. Il ne fait plus seulement. Il filtre, regarde, dit non. Non, ça ressemble à tout le monde. Non, c’est beau, mais ça ne dit rien. Et ça essaie trop fort.
Puis parfois… Attends. Ça. Il y a quelque chose là. Le goût est souvent une longue série de non avant un oui. Difficile à automatiser.
Benjamin Braun, de Samsung Europe, propose d’ailleurs une distinction intéressante.
On parle énormément d’AI, artificial intelligence. Il suggère qu’on devrait aussi penser à l’EI : emotional intelligence. L’intelligence émotionnelle. Le terme est un peu propre. On imagine tout de suite un atelier de ressources humaines avec des Post-it. Mais l’idée est bonne.
Parce qu’une marque vit dans de petites perceptions. Une phrase trop froide. Une image trop parfaite. Une promesse qui force. Une blague qui serait drôle… mais pas venant de vous. Les machines reconnaissent très bien les modèles. Les humains, quand ils sont attentifs, sentent les malaises. Ce n’est pas la même intelligence. Et cette petite différence pourrait devenir énorme.
Kath Pay observe quelque chose de semblable avec le courriel marketing.
L’IA peut produire rapidement des objets, des textes, des variantes. C’est très utile. Mais elle facilite aussi énormément la production de contenu moyen. Et le moyen est dangereux. Parce qu’il passe.
Un mauvais texte, quelqu’un finit par dire : Voyons donc. Un texte moyen? Il est approuvé. Envoyé. Publié. Puis oublié. Il ne détruit pas une marque. Ce serait presque plus simple. Il l’use doucement. Une publication à la fois. Jusqu’à ce qu’elle devienne parfaitement correcte. Et parfaitement oubliable.
Patricio Schwanek a vécu une autre version du même problème en utilisant l’IA pour produire davantage de contenu LinkedIn.
Tout allait bien. Les textes étaient bons. Jusqu’à ce qu’on lui fasse essentiellement remarquer :
C’est bon… mais est-ce encore vraiment toi?
Ouch. Voilà peut-être une des questions les plus importantes de toute cette histoire.
Pas :
Est-ce que c’est bon?
Mais :
Est-ce encore vous?
Schwanek en arrive à une règle simple. L’humain d’abord. L’IA ensuite. Une idée. Une expérience. Une conviction. Puis la machine peut aider à structurer, explorer, améliorer.
Mais elle ne devrait pas devenir la source de la pensée. Sinon, tranquillement, on ne délègue plus seulement l’écriture. On délègue ce qu’on avait à dire.
C’est probablement là que se trouve la vraie frontière.
L’IA est formidable pour recombiner.
David Brock, en s’appuyant notamment sur les travaux de Margaret Boden sur la créativité, rappelle qu’il existe une différence entre recombiner ce qui existe et remettre en question le cadre lui-même. Une machine peut produire cent réponses. Mais quelqu’un doit encore poser la question que personne n’avait pensée poser.
Pourquoi faisons-nous ça comme ça?
Pourquoi cette règle existe-t-elle?
Et si le problème n’était pas celui qu’on essaie de régler?
Cette créativité-là est plus rare. Chez les machines. Et, soyons honnêtes… chez nous aussi.
Pour les agences, les designers, les rédacteurs et les stratèges, c’est inconfortable.
Une partie de notre valeur venait du fait que nous savions faire des choses que les autres ne savaient pas faire. Aujourd’hui, les outils deviennent accessibles à tout le monde. On ne remettra pas le dentifrice dans le tube.
Notre valeur doit donc monter ailleurs. Dans la direction. Le jugement. La compréhension. Le goût. Surtout le goût.
Quel drôle de mot « goût » dans une époque obsédée par les données. Impossible à mettre dans un KPI.
Et pourtant, quelqu’un doit encore regarder une proposition et dire : Ça, c’est vivant. Ça, c’est mort. Ça, c’est nous. Ça, tout le monde pourrait le dire. Ça, personne d’autre ne devrait pouvoir le dire.
Voilà peut-être le nouveau travail.
Le danger n’est donc pas que l’IA rende tout mauvais. Je pense que c’est exactement le contraire. Elle va élever le niveau minimum. Les textes seront meilleurs. Les images plus belles. Les présentations plus propres. Le plancher monte. Super!
Mais qu’arrive-t-il au plafond?
Si tout le monde utilise les mêmes outils, nourris par les mêmes références, pour produire selon les mêmes recettes… on risque d’avoir un monde remarquablement bien exécuté. Et terriblement prévisible. Des hôtels magnifiques qui se ressemblent. Des sites impeccables qui disent les mêmes choses. Des entreprises toutes humaines, innovantes, passionnées.
Toutes différentes. Exactement de la même manière.
Alors non.
Le rôle humain ne disparaît pas.
Il devient plus exigeant. Il ne suffit plus de savoir produire. Il faut avoir quelque chose à produire. Une idée. Un point de vue. Quelque chose qui résiste un peu à la moyenne.
Puis utiliser la machine. Bien sûr. Elle est extraordinaire. Mais gagner du temps pour produire davantage de choses moyennes… je ne suis pas certain que l’humanité attendait ça avec impatience. On en avait déjà beaucoup.
Je repense à mes tomates.
Parfaites. Rouges. Photogéniques. Je les avais choisies justement parce qu’elles étaient belles.
C’est moi le cave dans l’histoire.
J’aurais peut-être dû prendre celles d’à côté. Un peu croches avec une petite cicatrice. Celles qu’on regarde deux secondes avant de choisir. Peut-être qu’elles goûtaient quelque chose.
Je ne sais pas. Je ne les ai pas prises. On aime beaucoup la perfection jusqu’au jour où on découvre qu’elle ne goûte rien.
L’intelligence artificielle va nous donner énormément de belles tomates. Notre travail sera peut-être simplement de nous rappeler pourquoi on voulait manger.
Sources et inspirations
Cette chronique croise et vulgarise plusieurs réflexions sur l’IA, la créativité et l’uniformisation des contenus :
Mark Bridges, AI Slop and the Tyranny of the Average — sur la tendance de l’IA à produire vers une moyenne statistique et le risque d’uniformisation.
Tomas Corza, Why Human Creativity Matters More in the AI Age — sur la valeur croissante du jugement créatif lorsque la génération devient abondante.
Luke Dacey, AI Won’t Replace You, It Will Expose You — sur le déplacement de la valeur professionnelle de l’exécution vers le jugement et la décision.
Kath Pay — réflexions sur l’IA en marketing par courriel et le risque d’une multiplication de contenus techniquement corrects, mais simplement « average ».
The Drum, notamment les réflexions de Benjamin Braun, CMO Europe de Samsung, sur la complémentarité entre intelligence artificielle et intelligence émotionnelle.
Patricio Schwanek, 101 LinkedIn Articles with AI: What Content Creators Won’t Tell You About Scaling Content While Keeping Your Voice — sur le risque de perdre sa voix en automatisant progressivement la création.
David Brock, Human Creativity In The Age Of AI, Does It Matter? — sur les différentes formes de créativité et la capacité humaine à remettre en question le cadre plutôt qu’à simplement générer de nouvelles options.
Les interprétations, rapprochements et exemples présentés ici constituent une vulgarisation personnelle de ces différentes sources.
