Les outils d’IA générative vendent la promesse de débrider et populariser la créativité. Cependant la baisse de diversité associée à l’usage massif des mêmes solutions induit un risque d’homogénéité, c’est-à-dire que les résultats produits par l’IA ont tendance à se ressembler. Ce phénomène, surnommé « The Great Same-ning » par Ian Whitworth, reflète la capacité des IA à produire un contenu volumineux, mais souvent standardisé et peu différencié.

Malgré la qualité de l’apprentissage automatique des modèles d’IA actuels, des études prouvent que lorsqu’une IA est formée à partir de contenus existants, elle privilégie les plus courants et néglige progressivement les plus rares. Ce processus d’auto-renforcement des biais d’algorithme est un danger pour la représentation de la diversité, et peut même entraîner un effondrement du modèle avec des résultats qui finissent par être incohérents voire inutilisables.

Ce risque s’amplifie avec l’entraînement sur des contenus déjà générés par d’autres IA, ce qui menace la diversité et la nouveauté des créations. Une étude de l’université d’Exeter confirme cet impact : si les IA stimulent la créativité individuelle, elles limitent l’innovation collective.

Ce problème a des conséquence à grande échelle. Par exemple, TikTok a ouvert récemment l’accès à son studio de création de publicités vidéo d’IA générative : Symphony Creative Studio. L’outil est présenté comme apportant une véritable révolution productive puisqu’il est censé permettre à tous, même ceux qui disposent de peu d’éléments visuels, de renouveler de manière industrielle leurs créations. Un atout de taille pour la publicité sociale dont l’une des sources de performance est la fraîcheur et la variété des créations. Le tout est renforcé par une production automatisée s’inspirant des contenus et tendances qui marchent le mieux sur la plateforme.

Il faut donc être conscient des biais des algorithmes d’apprentissage utilisés par l’intelligence artificielle : ce sont des outils puissants mais qui ne doivent pas être considérés comme une solution magique pour réduire les ressources humaines (en quantité et qualité) nécessaires au processus créatif si l’on souhaite se démarquer, ce qui demande originalité et prise de risque.

En revanche les outils d’IA génératives sont une opportunité de gagner un temps considérable en amont dans les recherches préliminaires, et ensuite pour la production des déclinaisons. Ne pas se les approprier aujourd’hui constitue une erreur : cela passe par la formation des talents mais aussi des évolutions organisationnelles.