1Comment doit-on former aux intelligences artificielles génératives (IAG) les futurs professionnels de la communication visuelle, de l’infographiste ou réalisateur audiovisuel au directeur artistique? Sur quels enjeux et avec quelle pédagogie? Tout en sachant que depuis l’apparition (autour des années 1990) d’outils de conception assistée par ordinateur (CAO) accessibles au plus grand nombre (Paint, Indesign, Photoshop, etc.), les technologies numériques ont profondément transformé la recherche et l’enseignement supérieur en design. Pour Vial (2012), il est même question d’un changement de paradigme avec le numérique devenu la matière même du design, soulevant des défis théoriques (définir l’objet numérique), pratiques (concevoir avec de nouveaux outils et logiques) et sociaux (intégrer l’expérience numérique dans la culture).
2Cette question de formation des futurs professionnels est d’une acuité particulière pour les individus nés entre la fin des années 1990 et le milieu des années 2010, qualifiés de « génération Z », « Digital Natives », « génération Google » (Rowlands et al., 2008), « Net Geners », « génération internet » (Tapscott, 1998) ou encore « natifs du numérique » (Prensky, 2001a; 2001b). Bien que ces catégorisations soient critiquables, cette génération se distinguerait par son hyperconnectivité, son aptitude à la multitâche, son engouement pour le partage et la communication, son souci d’authenticité (McLaughlin et al., 2015), sa créativité et son esprit d’innovation (Cordier, 2020) favorisés par la démocratisation et le développement d’outils numériques toujours plus accessibles et plus performants (Hiez et al., 2017). Par contre, de nombreuses recherches révèlent un écart entre la perception que cette génération a de ses compétences numériques et de sa capacité réelle à naviguer de manière sûre et constructive dans cet environnement complexe (Christofides et al., 2009). Or, dans le même temps, certaines études constatent des lacunes dans les programmes éducatifs en la matière (Ministère de la Culture [DEPS], 2018). En conséquence, si la littératie numérique représente un fait pour cette génération, puisque la technologie numérique joue un rôle central dans presque tous les aspects de sa vie quotidienne, former à l’usage des IA génératives en général ne devrait pas seulement consister à transmettre des compétences techniques, mais aussi à façonner une culture numérique à la fois créative, éthique et critique (Labelle, 2023). Pour les formations à la création visuelle, c’est d’autant plus important que le designer
manie la critique […] dans l’objectif de la rendre créative et constructive pour enrichir l’expérience humaine. L’éthique qui sous-tend une telle pratique ne peut donc se limiter à une évaluation morale ou déontologique, qui évacuerait l’ambivalence et la complexité du réel (Berger, 2017, p. 127).
3Dans cette perspective, quelles littératies seraient à mobiliser pour former à la création visuelle sous régime d’automatisation?
4Après un bref rappel historique, nous tenterons de comprendre les multiples enjeux de formation à l’esprit critique et créatif, et de proposer des pistes de formation à partir d’une enquête internationale auprès d’enseignants et chercheurs dans le domaine de la communication visuelle. Cette enquête a porté sur leurs modalités de formation aux IAG, leurs visions des enjeux de la créativité sous régime automatisé et des modalités de formation les plus adaptées pour y faire face. Si leurs métiers sont divers, ils ont tous en commun d’enseigner la production de documents visuels de communication (logo, sites web, flyers, etc.) que le monde professionnel de la communication a tendance à appeler design visuel, mais qu’on peut académiquement nommer « communication design » (Filion-Mallette et Bonnet, 2019). Ce choix de terrain semble le plus approprié pour questionner la formation à la création visuelle avec les IAG du point de vue des sciences de l’information et de la communication, qui appréhende la créativité non pas comme pure spontanéité ou compétence individuelle, mais plutôt comme le résultat d’une coopération impliquant, en plus de la biographie des sujets, leurs normes socioprofessionnelles et environnements sociotechniques. En outre, la position de ces acteurs les situe à l’interface entre le monde des jeunes apprenants et celui des professionnels du secteur.
- 1 What You See is What You Get
5Dans les années 1990, la facilité d’accès aux ressources et aux outils de création a permis aux étudiants d’explorer de nouvelles voies créatives et de repousser les limites de l’expression artistique avec les logiciels de CAO, qui offraient la possibilité de visualiser et de prototyper leurs idées avec une rapidité et une flexibilité accrue par rapport au binôme papier/crayons. Ce n’est pas tant l’ergonomie des interfaces qui permettait cela – les avantages du WYSIWYG1 restant à discuter –, mais les possibilités d’essais-erreur qui s’en trouvaient facilitées.
6Puis, dans les années 2000, les plateformes en ligne et leurs outils de collaboration, en favorisant le réseautage, ont permis aux praticiens et chercheurs en arts de partager leurs travaux, de recevoir des commentaires et de collaborer à des projets à distance, élargissant ainsi leur champ d’influence et favorisant l’émergence de communautés de pratique dynamiques. Cependant, ces plateformes ont participé également à la « réintermédiation » des processus de production, à l’intensification de la pression exercée sur les individus créatifs ainsi qu’à la « datafication » de leurs activités, créant de fait des travailleurs du clic, ainsi qu’à la génération de nouveaux types de rapports de production, remettant en question les cadres traditionnels de la propriété intellectuelle (Bullich, 2021, p. 33).
7Plus récemment sont arrivées les IAG et la question de la formulation de requêtes, plus communément nommées « prompts » en anglais ou « instruction générative », voire « instruction » en français. Le « prompt » est donc une instruction textuelle destinée à orienter la réponse d’un modèle génératif, qu’il s’agisse de la création d’images, de la rédaction de textes ou de l’analyse de données, ce qui permet de structurer et de préciser la demande afin d’obtenir un résultat pertinent et exploitable. Or, la rapidité de réponses aux instructions favorise la production croissante de textes et d’images, ce qui soulève la question de la propriété des œuvres créées – d’autant plus que les IAG utilisent des données issues d’œuvres existantes, ce qui peut poser des problèmes de plagiat et de droits d’auteur. Le pendant du risque esthétique de perte de spontanéité et d’authenticité de l’expression artistique est le risque éthique (Ertzscheid, 2024) sans considération sur les données entrantes et ses modes de traitement d’une part, et sans attention au processus créatif d’autre part, pouvant mener à des abus (Zacklad et Rouvroy, 2022), voire appauvrir la diversité et l’originalité des œuvres produites par réduction de la variété des approches artistiques et des visions créatives (Venne, 2023).
8Or, peu d’initiatives ont été menées jusqu’à présent pour former les enseignants et les apprenants par rapport à l’utilisation de ces outils, à la compréhension de leur fonctionnement et à la gestion des risques associés, alors que les enjeux sont nombreux (Romero et al., 2023). Faut-il par conséquent penser des dispositifs de formation uniquement en intégrant des pratiques numériques existantes chez les apprenants d’aujourd’hui et bousculer la forme universitaire en jouant sur la percolation des pratiques numériques (Peltier et al., 2022)? Doit-on, par exemple, s’appuyer sur les dispositifs de « pédagogisation » (Peraya, 2018) des IA produits par les praticiens eux-mêmes pour former les étudiants? Peut-on faire confiance aux formations et conseils formulés par les opérateurs des IAG eux-mêmes, dont l’approche générique vis-à-vis des « utilisateurs » néglige souvent les droits spécifiques des enfants et des jeunes (Livingstone et Sefton-Green, 2016)? Faut-il à l’inverse revenir en arrière et supprimer le numérique et les logiciels de création graphique, comme le font certaines formations en art et design, ou faut-il effectuer une remédiation des apprentissages? Si oui, pourquoi et comment?
9Dans les sciences humaines et sociales, la compréhension des pratiques et des expériences impose souvent d’articuler objectivation et implication, structure du discours et vécu contextuel.
10L’entretien semi-directif est une méthode éprouvée pour explorer les représentations sociales, les parcours et les logiques d’action à travers un guide souple organisé autour de thèmes (Blanchet, 2010). Il permet une coconstruction du sens entre l’enquêteur et l’enquêté, tout en assurant une certaine comparabilité entre les entretiens. Toutefois, cette méthode tend à privilégier la remémoration ou l’abstraction au détriment de la réflexivité en acte. À l’inverse, la restitution subjective en situation, qui, selon Schmitt (2012), repose sur la réactivation d’expériences vécues à partir d’une mise en présence de l’enquêté avec un support (photo, vidéo, document, lieu, etc.), le place dans une posture de co-analyse sensible. Cette méthode, issue de la sociologie clinique et des sciences de l’éducation, valorise l’émergence de micro-récits affectifs et incarnés. Elle met l’accent sur la dynamique de subjectivation et les dimensions sensibles de l’expérience, mais peut souffrir d’un manque de problématisation dans la collecte.
11Nous proposons donc une méthode combinée : l’entretien situé et réactivé. Il s’agit d’un entretien semi-directif, structuré autour de grands thèmes, mais conduit dans un contexte signifiant pour l’enquêté : son lieu de travail, une plateforme numérique, un espace de médiation ou un environnement familier. Lors de l’entretien, des supports visuels ou matériels (captures d’écran, documents, objets) ont été mobilisés pour déclencher des commentaires situés et engager une posture réflexive. Notre guide d’entretien est structuré autour de questions sur les usages de l’IA générative en design et les modalités d’enseignement au design et à l’IA.
12Nous avons donc mené des entretiens semi-dirigés en ligne et en présentiel avec des enseignants universitaires et des professionnels dans l’enseignement de la communication visuelle en France, en Tunisie et au Canada. Ce choix d’interroger deux catégories d’acteurs aux parcours et trajectoires différents s’est imposé à nous au moment d’interroger des acteurs travaillant sur, pour et par le design (Findeli, 1998), qu’il convient de considérer comme une activité communicationnelle entre créateurs, et entre créateurs et usagers (Vial, 2014).
13En effet, en France, la recherche sur le design a plutôt tendance à élaborer un savoir théorique exogène analysant les pratiques et les productions. Il est donc indispensable d’interroger également des professionnels intervenant dans les formations.
14Par contre, en Tunisie, les enseignants-chercheurs font de la recherche pour le design et cherchent à produire des connaissances instrumentales mobilisées pour optimiser l’activité de conception. Par ailleurs, en raison des bas salaires proposés par leurs institutions, la spécificité des enseignants-chercheurs tunisiens est d’être également des praticiens monnayant leurs services, donc situés à l’articulation des deux mondes : la création et la formation à la création.
15Au Canada, la recherche par le design pour générer des savoirs expérientiels issus du processus de projet lui-même est plus développée qu’en France, y compris dans les recherches en communication, comme en témoignent, entre autres, les recherches de Baillargeon et Bruneau (2018) ou de Grosjean et al. (2019).
16Par ailleurs, devoir comparer ces situations à l’international nous a permis d’échapper à des particularismes nationaux, culturels ou régionaux (Wilhelm, 2021).
17Nous avons donc interrogé 21 personnes pour arriver à un niveau satisfaisant de saturation de nos données. Les répondants, tous francophones, provenaient de Tunisie (8 répondants), du Canada (4 répondants) et de France (9 répondants), avec une diversité de professions et de parcours professionnels dans les domaines du design et de l’informatique, de l’enseignement universitaire et de la recherche (voir Annexe 1). Tous ont découvert l’intelligence artificielle générative depuis peu et l’utilisent régulièrement, à des degrés variés.
18Si le Canada y est peu représenté pour des raisons d’annulation d’entretiens et de manque de contacts privilégiés, du point de vue méthodologique, la saturation des données a été obtenue très rapidement, à la fois à l’intérieur de chaque pays représenté, ainsi qu’entre pays et catégories socioprofessionnelles (praticiens et enseignants-chercheurs). En effet, nous avons très vite constaté peu de différences significatives dans les apprentissages liés à la génération d’images assistée par IA et sur le plan des enjeux éthiques et esthétiques que soulève une telle démarche. Du point de vue des processus créatifs, la seule différence notable que nous avons pu constater au cours de nos entretiens réside dans le niveau de familiarité avec les logiques de prompting, plus avancé chez les praticiens-enseignants tunisiens que chez les enseignants-chercheurs en France et au Canada. Comme nous l’avons déjà dit, cela peut s’expliquer par la nécessité de l’enseignant-chercheur tunisien à mener une activité professionnelle privée en parallèle de son métier d’enseignant-chercheur.
19Ce manque de différenciation internationale et socioprofessionnelle sur les utilisations des IAG tend vers l’idée d’une normalisation des pratiques de création visuelle ou d’une nouveauté encore peu socialisée, ce qui est à différencier des contenus réalisés, qui, eux, semblent encore procéder de caractéristiques locales. Les usages étant également en cours de formation, il ne faut pas exclure le temps long de formation des usages (Paquienséguy, 2007) dans l’apparition de particularités et de différenciations internationales. Malgré cette limite, deux types de logiques sont à distinguer : une acculturation progressive aux IAG dans les activités de création et les modalités d’autoformation à celles-ci par essai-erreur d’une part, et une remédiation pédagogique devant intégrer une littératie des données pour former à l’esprit critique et créatif d’autre part.
20La plupart des répondants ont mis en évidence une utilisation généralisée du numérique dans leur vie quotidienne et professionnelle. Quelle que soit l’appartenance professionnelle (enseignant-chercheur ou praticien), les usages personnels du numérique incluent principalement les achats en ligne, le paiement de factures, la recherche d’informations sur Internet, la communication sur les réseaux sociaux (WhatsApp, Facebook, TikTok), la consommation de contenus multimédias (musique, séries sur Netflix) et les activités de loisirs en ligne. Sur le plan professionnel, le numérique est utilisé pour la recherche d’informations et la documentation, la communication professionnelle par messagerie électronique, mais aussi et surtout pour l’utilisation de logiciels spécialisés liés à leur domaine professionnel : conception et création de contenus, gestion de projets et de dossiers professionnels. Cependant, rien ne permet de faire un lien entre leurs maîtrises personnelles et professionnelles du numérique et leurs représentations de l’IA générative. Ces dernières comprennent des peurs d’aliénation de l’humain par la machine, c’est-à-dire d’une dépendance du premier à la seconde par perte de compétences propres : « L’intelligence artificielle générative constitue un outil puissant et efficace, qui peut s’avérer dangereux si utilisé à mauvais escient. » (répondant 2, enseignante universitaire en audiovisuel en Tunisie).
21La très grande majorité souligne également l’automatisation de certaines tâches et ses implications sur l’emploi. Elle mentionne des exemples spécifiques d’IA génératives qu’elle utilise dans son travail, telles que Chat GPT, DALL-E, Leonardo et AI-Chat. Elle projette le potentiel de ces outils pour améliorer son efficacité et sa productivité, tout en soulignant la nécessité de les utiliser de manière responsable :
Il est essentiel de les utiliser [les IA génératives] de manière responsable et éthique. Étant donné le potentiel de ces technologies à influencer notre société de manière significative, il est crucial d’inculquer aux étudiants une compréhension approfondie des questions éthiques et sociales liées à leur utilisation. Il faut prendre en considération les dilemmes éthiques qui peuvent survenir lors de la conception et de la mise en œuvre de technologies basées sur l’intelligence artificielle générative (répondant 9, designer et artiste en arts numériques, Canada).
22À rebours – et c’est un paradoxe – plusieurs soulignent la capacité de ces outils à générer du contenu original et innovant, ouvrant de nouvelles perspectives dans des domaines tels que l’art, la musique et la conception de produits, émancipant ainsi l’individu de la maîtrise des outils de production. Nous sommes alors en droit de nous demander si l’éthique n’est pas une sorte de thème convenu dans l’espace professionnel ou l’espace public, la pratique se permettant des écarts vis-à-vis de celle-ci. En effet, la majorité des praticiens et enseignants-chercheurs considère que l’IA générative est un atout pour la créativité, le « remue-méninges » et les interactions constructives en permettant l’exploration de nouvelles idées et en accélérant le processus de création, tandis que rares sont ceux qui ont souligné les risques, tels que la perte d’emploi, l’uniformisation des styles de design et les biais algorithmiques. Seuls deux répondants, enseignants-chercheurs, n’ont pas exprimé d’avis, car ils estiment qu’il est encore trop tôt pour formuler un jugement à l’égard des IA.
23La capacité à tester des instructions et à les reformuler est unanimement reconnue comme essentielle parmi les professionnels de la création visuelle interrogés, au point de devenir, pour eux, le cœur de la formation à la création, avec pour corollaire la question éthique de l’usage des IA, ce qui était d’ailleurs déjà le cas pour les formations avec les logiciels de création graphique.
24MidJourney et DALL·E sont les IAG les plus citées dans la création d’images par nos interlocuteurs praticiens, car elles proposent des réponses variées et une visualisation conceptuelle rapide à partir de descriptions textuelles. En écrivant des instructions ciblées, elles peuvent créer des prototypes visuels, tester des palettes de couleurs, visualiser des concepts abstraits et ainsi offrir des résultats rapides et précis à utiliser par des apprenants. Elles s’accordent généralement à considérer que les instructions rendent moins pénibles les tâches longues ou répétitives, comme les croquis, les maquettes ou la retouche, tout en favorisant l’analyse et la correction rapide des erreurs et des incohérences dans les designs. En effet, une instruction bien structurée permet de tester plusieurs variations d’un concept et d’explorer différentes facettes d’un projet ou encore de générer des idées inattendues que le designer pourrait affiner ensuite. Quant aux chercheurs en design, ils semblent recourir à ChatGPT et GPT-4 pour générer des idées, rédiger des textes explicatifs ou aider à définir les concepts, ou encore pour analyser des données qualitatives et créer des scénarios d’utilisation et des supports pédagogiques renouvelés.
25Les IAG permettent aux enseignants et aux apprenants de créer des prototypes visuels, d’explorer des concepts et d’avoir plus d’explication. Ainsi, elles ne conduisent pas uniquement à obtenir une réponse rapide, mais favorisent l’expérimentation. En ajustant successivement les paramètres de l’instruction, l’utilisateur peut progressivement affiner le rendu et explorer des solutions inattendues, ce qui permet de tester différentes hypothèses, de produire des analyses qualitatives ou encore d’élaborer des scénarios d’usage à partir des données générées.
26Cette approche réflexive peut stimuler de nouvelles idées et permet de remettre en question la cohérence d’un projet en identifiant rapidement ses éventuelles incohérences. Cette dynamique de recherche semble séduire les répondants, car elle redéfinit les pratiques du design et de la pédagogie à l’ère numérique (De Sousa Cardoso et Parise, 2025). Les utilisateurs dialoguent avec l’IA plutôt qu’ils ne se contentent de simplement l’interroger. L’utilisateur ajuste son instruction en fonction des résultats obtenus, affine ses demandes et explore différentes perspectives, transformant ainsi l’IA en un véritable outil d’accompagnement à la réflexion plutôt qu’en une simple base de données. On pourrait donc justifier l’engouement pour l’IA par le fait que les IA génératives sont des partenaires à part entière dans le processus créatif et cognitif (Lamri et al., 2023).
27Dès lors, pour qu’elles soient efficaces, il semble que les méthodes pédagogiques classiques doivent être complétées par des approches innovantes et orientées vers la découverte par soi-même pour refléter la nature dynamique de ce domaine. Les apprenants devraient être formés non seulement aux outils d’IA tels qu’ils sont utilisés dans la pratique, afin de les préparer à leur future vie professionnelle, mais également à des méthodes pour les tester, c’est-à-dire qu’ils doivent pouvoir au minimum les comparer entre elles pour en déterminer les forces et faiblesses. En effet, d’après nos répondants, les IA génératives sont mieux comprises lorsqu’on les expérimente activement.
28En ce sens, le paradigme pédagogique sous-jacent rejoint les dynamiques d’apprentissage situées et orientées vers la découverte, où la compréhension des IA se construit moins par transmission que par immersion. Ce modèle d’apprentissage renvoie indirectement à ce que Vial (2012) qualifie de « révolution phénoménologique » : en reconfigurant notre rapport perceptif au monde, le numérique impose des transformations profondes de la pédagogie, qui sont centrées non seulement sur le contenu, mais aussi sur l’expérience de l’apprenant et sa manière de se saisir des outils pour les expérimenter.
29Ce point de vue renvoie à la manière dont ces praticiens-enseignants et enseignants-chercheurs se sont eux-mêmes formés. Du côté de leur formation aux IAG, les répondants ont opté pour une autoformation, par le biais des ressources en ligne pour apprendre les notions fondamentales et s’initier à la pratique. Les sites web et les chaînes YouTube ont été les principales ressources utilisées. Les tutoriels vidéo sur YouTube ont été largement appréciés pour leur accessibilité et leur utilité dans l’acquisition de compétences de base en IA génératives. Seuls deux répondants ont eu l’occasion de suivre des formations dispensées par des professionnels. C’est le cas notamment du répondant 2 (enseignant universitaire, Tunisie), qui a eu recours à plusieurs outils pour se former : « La méthode que j’ai le plus appréciée est la formation en ligne, car l’échange y est très enrichissant. » Le répondant 11, qui est directeur de création et consultant en stratégie de communication en Tunisie, a suggéré une formation continue pour permettre aux enseignants de s’adapter aux évolutions constantes de l’IA : « Les IA génératives évoluent rapidement. Il est important de souligner l’importance de la formation continue et de la veille technologique pour rester à jour avec les dernières avancées. » Mais il y a fort à parier que cette appétence pour l’autoformation pourrait diminuer lorsque les offres institutionnelles de formation seront généralisées et les futurs professionnels formés en conséquence.
30Sur ce point, tous les répondants considèrent que l’autoformation est une expérience enrichissante, mais, dans le même temps, ils considèrent que les formations, qu’elles soient en ligne ou en présentiel, représentent une approche plus structurée et interactive de l’apprentissage des IA génératives. Treize répondants sur vingt-et-un ont mis en relief l’importance de recourir à des formations privilégiant la pratique et l’expérimentation avant l’entrée à l’université, dès la première année universitaire (6 répondants) ou comme compléments aux cours (7 répondants), afin d’offrir aux apprenants les moyens de maîtriser les IA génératives et de les utiliser à bon escient. Ces ressources sont jugées accessibles, riches et propices à l’acquisition de compétences fonctionnelles. Quatre répondants ont d’ailleurs exprimé une préférence pour les cours disponibles en ligne, car ils ont trouvé que cette méthode offrait un échange enrichissant et une structure d’apprentissage souple.
31Cependant, si ce mode d’apprentissage permet une flexibilité adaptée à l’évolution rapide des technologies, il interroge la capacité des apprenants à structurer leur démarche critique, éthique et esthétique face à des outils souvent opaques dans leurs logiques internes. La « datafication » des activités, telle que l’analyse Bullich (2021), transforme également les modalités d’apprentissage : non seulement les outils conditionnent les interactions, mais ils structurent aussi les modalités de production de savoirs et les formats d’acquisition lorsqu’ils sont utilisés pour analyser les comportements informationnels. En ce sens, l’usage des plateformes numériques (forums, espaces de collaboration, MOOC) contribue à l’émergence de pratiques transnationales et reconfigure les processus de formation eux-mêmes. Selon nous, il impose des modalités formatées et standardisées d’interrogation des IAG. Cette dynamique, si elle permet une circulation accrue des savoirs et savoir-faire, peut aussi induire une normalisation des pratiques au détriment d’une inventivité critique. Dès lors, former à la créativité dans un contexte d’IA générative implique de rendre lisibles ces médiations, d’outiller les apprenants pour qu’ils prennent conscience des contraintes qu’imposent les environnements numériques et développent une posture réflexive individuellement et collectivement.
32La notion de créativité est traitée tant en esthétique de l’art qu’en sciences de l’information et de la communication (SIC). Bien qu’abordées sous des angles distincts, des convergences existent. Dans le champ de l’esthétique de l’art, la créativité s’est progressivement éloignée d’une conception romantique de l’artiste inspiré. Elle est aujourd’hui perçue comme un processus organisationnel médié par les technologies et par une pluralité d’acteurs (Lagrange, 2017) à visée esthétique dans un rapport dialectique avec des normes instituées (Heinich, 2022). Les sciences de l’information et de la communication insistent, quant à elles, sur la circulation des formes et les médiations : la créativité repose sur des interactions entre supports, normes sociales et environnements techniques, dans un écosystème médiatique structuré (Jeanneret, 2014), et n’est pas le propre de ceux qui en font une activité professionnelle.
33Ainsi, la créativité peut se définir comme un processus situé, traversé par des logiques sociales, culturelles et techniques. Elle n’est plus seulement production de formes esthétiques nouvelles, mais transformation des régimes de sens et des usages, dans une économie symbolique et organisationnelle.
34Anne Cordier (2020) aborde explicitement la capacité créative des jeunes usagers du numérique dans un chapitre d’ouvrage intitulé « Et pourtant, ils créent ! Entrelacement de la créativité des pratiques numériques juvéniles et des pratiques pédagogiques ». Ces derniers détournent parfois les productions médiatiques pour créer de nouvelles formes d’expression : remix, mème, etc. Ils combinent les processus, font des allers-retours entre la réception et la création, les apprentissages formels et informels, les modes de représentation analogiques et numériques.
35Pour Frau-Meigs (2019), la créativité numérique est liée à la translittératie, entendue comme la compétence à circuler de manière critique, créative et responsable entre différents environnements médiatiques, informationnels et numériques. Elle combine littératie médiatique, informationnelle, numérique et interculturelle, afin de permettre aux individus de comprendre les logiques de production, d’interprétation et de diffusion de l’information dans un monde marqué par la convergence des médias et les enjeux citoyens du numérique.
36Or, bien que les IA génératives offrent des avantages considérables en matière de création des œuvres, elles encourent le danger d’une standardisation et d’une homogénéisation du processus créatif. Le simple fait de ne pas pouvoir accéder à la « boîte noire » des technologies risque de déconnecter la création des médiations humaines, telles que les échanges collaboratifs entre créateurs ou la réutilisation éthique de designs existants. Connaître quelles données ont été mobilisées et par quels algorithmes elles ont été traitées constitue donc une information essentielle pour préserver ces interactions et ces normes sociales. En effet, une dépendance croissante aux technologies numériques peut entraîner une perte de compétences traditionnelles et réduire la maîtrise des techniques artisanales, poussant les artistes à privilégier les solutions rapides et préfabriquées au détriment de l’expérimentation manuelle (Ferguson, 2019).
37Dès lors, pour préserver la diversité des approches artistiques et les caractéristiques fondamentales de l’enseignement du design, il est nécessaire de valoriser à la fois la formation aux compétences traditionnelles et l’appropriation réfléchie des outils numériques, tout en favorisant un dialogue critique sur leurs implications culturelles, sociales et esthétiques (Ganascia, 2019). Cette approche renvoie à une véritable littératie des données (Lehmans et Liquète, 2022) : comprendre quelles données sont utilisées et par quels algorithmes elles sont traitées est indispensable pour évaluer la singularité d’une production. Une telle littératie permet de situer les choix créatifs dans un cadre critique, de remettre en question les processus numériques et de maintenir la technologie comme un outil au service de l’intention artistique plutôt qu’un substitut aux médiations humaines.
38Une voie possible de formations aux IAG à expérimenter dans le cadre d’une recherche serait de demander à des étudiants de créer une image publicitaire dans un premier temps. Cette création doit être originale et produite sans l’aide d’une IA avec les méthodes traditionnelles. Le non-usage d’une IA est important, car, dans un deuxième temps, on pourrait demander à ces mêmes étudiants de produire le même travail, mais avec une ou plusieurs IA. Ce faisant, ils pourraient comparer leurs créations à celles générées par les IA et comparer les IA entre elles. Si la comparaison risque d’approfondir le complexe d’inaptitude de l’apprenant vis-à-vis des dispositifs automatisés (la perfection visuelle des productions automatisées peut le décourager), cela permettrait toutefois de prendre de la distance avec les capacités sémiotiques de création des IA génératives.
39Mais la formation ne doit pas s’arrêter à cela. Concernant l’importance des données pour les IA, il faudrait, dans un troisième temps, demander à ces étudiants d’entraîner une IA en lui injectant une série de documents visuels sélectionnés pour ledit travail de création de manière à générer la même image que celle créée sans IAG. Cela permettrait de faire toucher du doigt la problématique de la littératie des données aux apprenants : source des documents et respect ou non des droits de propriété intellectuelle, importance de la sélection des données pour enrichir la base de connaissances de l’IA, etc. Ainsi, deux niveaux d’appropriation des IA seraient favorisés par un tel dispositif : la formation au processus créatif par comparaison IA/non IA et la littératie des données par comparaison entre IA. Ceci serait d’ailleurs à vérifier par des entretiens semi-directifs post-formation sur l’expérience acquise et l’évolution de leurs représentations des IA génératives et de la création graphique.
40En définitive, les compétences technologiques de création ne peuvent être dissociées d’une culture du design entendue comme capacité à créer, mais aussi à évaluer les dimensions éthiques et esthétiques d’un contenu généré. Cette évaluation suppose un certain degré de littératie des données (Lehmans et Liquète, 2022) où l’enjeu n’est plus seulement de produire, mais de comprendre comment et avec quoi l’on produit, c’est-à-dire les données et les algorithmes, afin de rester maître du processus de création. La maîtrise des IA devient ainsi un vecteur d’émancipation si elle s’accompagne d’un apprentissage réflexif sur les normes implicites de production, les imaginaires véhiculés et les logiques algorithmiques sous-jacentes, mais également, et c’est peut-être là l’essentiel, une connaissance des processus de production de sens pour les publics à qui sont destinées les productions.
41C’est pourquoi nous pensons que les formations académiques dans le domaine de la communication visuelle doivent se réfléchir autant comme des réintermédiations des savoirs acquis que comme des médiations de connaissances à acquérir (Cerisier et Guyon, 2016). Nous entendons par réintermédiation des connaissances le processus par lequel les formations académiques continuent à jouer un rôle structurant dans la transmission des savoirs créatifs et critiques, face à la généralisation de l’autoformation à des outils numériques puissants. Il implique une médiation sociométhodologique articulant accompagnement pédagogique, culture critique des données et des algorithmes, et encadrement réflexif des autoformations disponibles, afin de permettre une appropriation éclairée des IAG par les apprentis designer. En effet, l’autonomie totale, si elle peut sembler valorisante, s’avère souvent contre-productive pour les novices, qui ont besoin d’un enseignement explicite, structuré et guidé afin d’éviter les écueils de l’errance cognitive et d’assurer une véritable montée en compétence (Tricot et Amadieu, 2020).
42Ceci nous semble d’autant plus important que les IAG réclament de passer d’une compétence manuelle de création à une compétence à dominante verbale, même si cette dimension n’est pas apparue dans les entretiens. Le développement des outils de CAO avait déjà transformé la matérialité des pratiques de création, mais désormais la main ne trace plus des formes et rédige des textes. Son rôle initial en création pourrait ne pas disparaître complètement à partir du moment où la retouche d’images générées par machine reste possible. Pour autant, les conséquences sur les modes de réflexion en situation de création qu’aura cette transformation seront à observer dans leurs dimensions esthétiques, éthiques, techniques et intellectuelles de manière à (re)penser de manière continue la pédagogie des formations à la création visuelle.