Pouvez – vous nous présenter les ambitions du projet STYX ?
STYX ambitionne d’analyser, en synergie avec les approches scientifiques et techniques, les dimensions socio-économiques des transformations numériques en cours au sein des ICC. Il s’intéresse en particulier aux effets des technologies immersives, décentralisées et génératives sur les industries culturelles et créatives (ICC), autour de deux objets : le développement des métavers et l’intégration de l’intelligence artificielle.
Dans ce contexte de mutations, nous nous intéressons à la place des ICC à travers deux prismes complémentaires. Le premier axe met en lumière les acteurs centraux de l’économie des contenus, ceux dont le métier est de peupler les métavers avec du contenu. La manière dont les créateurs et créatrices contribuent à l’émergence d’un nouveau chapitre de la création numérique. Le second axe permet d’identifier les restructurations en cours dans les différents secteurs des ICC, les entreprises engagées et les phénomènes d’hybridation qui se manifestent entre les mondes techniques de la création immersive et les univers culturels. Il met également en lumière les forces et les faiblesses des acteurs français face à ces mutations.
Le projet est donc en adéquation avec les ambitions de France 2030 puisqu’il s’agit d’une recherche action dont l’une des vocations est de produire des préconisations aussi bien pour les Pouvoirs publics que pour les professionnels.
L’IA et le métavers ont-ils des angles communs d’étude pour les chercheurs ?
Il y a une proximité entre les différents projets de métavers et l’IAG à la fois du point de vue des compétences mobilisées et des expérimentations. L’IAG sert à peupler des mondes virtuels, créer des personnages, des décors, des histoires, des parcours ; tous éléments qui interviennent dans beaucoup de projets immersifs et interactifs. Nous avons commencé, avec Jaercio da Silva, par réaliser une cartographie des discours de professionnels, d’entreprises, d’autorités publiques et de chercheurs pour mieux comprendre ce qui est discuté autour du métavers. La conclusion est qu’aucune définition unique ne s’impose ; le terme demeure tout à la fois une métaphore du futur d’Internet, un reflet de l’actualité industrielle des entreprises numériques et une conséquence de la « gamification » de certains secteurs de la société. Cette cartographie montre également que les acteurs du métavers partagent énormément (mêmes réseaux, mêmes outils, mêmes compétences, mêmes formations…) avec ceux de l’IAG (voire sont les mêmes). La double compétence numérique et artistique est expérimentée parallèlement par l’IAG et par les métavers.
Le métavers est-il encore d’actualité ?
Pendant quelques années, LE métavers a captivé médias, entrepreneurs, et régulateurs avant qu’ils ne s’en détournent largement au profit de débats sur l’intelligence artificielle ou sur l’essor des dispositifs immersifs notamment dans des musées et des expositions. La promesse d’UN métavers, espace global, virtuel et immersif où s’entrelaceraient harmonieusement les mondes physiques et numériques, n’est pas advenue. Deux manières d’envisager l’avenir sont alors apparues. La première, téléologique, consiste à penser que le métavers est un devenir qui se réalisera finalement, à terme, à l’aide d’innovations technologiques (démocratisation de la réalité virtuelle, interopérabilité des plateformes…). La seconde questionne la définition du métavers. Loin d’être un concept ultra-technologique, les métavers désigneraient des espaces virtuels répliquant les dynamiques sociales, économiques, et culturelles du monde réel.
Or, de telles plateformes existent déjà : certains jeux vidéo, appelés proto-métavers ou antécédants des métavers (exemple : Roblox, Fortnite, Decentraland…), se caractérisent par ces dynamiques sociales et économiques que ne partagent pas les jeux vidéo classiques ; ces plateformes reposent en effet sur les interactions entre utilisateurs, permettant la création d’objets, de jeux et d’environnements virtuels, et donnant naissance à des marchés de biens et de services. On peut dès lors se déprendre d’une perspective purement théorique pour étudier le « métavers en construction », ses enjeux et évolutions à partir de plateformes existantes qui en exhibent les traits principaux.
Ces proto-métavers que sont certains jeux vidéo font-ils, là encore, apparaître des liens avec l’intelligence artificielle ?
D’une certaine façon, dans ces univers proto- métaversiques, l’intelligence artificielle peut être considérée comme l’avenir du métavers. Dans une recherche récente menée par Gabriel Tailleur et Morgane Ramis, nous avons ainsi testé de manière empirique l’intégration différenciée de l’IA dans les jeux vidéo selon qu’il s’agit de les proto-métavers (PMs) et les jeux vidéo linéaires / traditionnels (LVGs). L’analyse empirique menée montre que les PMs ont une plus grande probabilité que les LVGs d’acquérir (M&A) ou d’investir dans des start-ups liées à l’intelligence artificielle. Les PMs apparaissent comme des plateformes plus innovantes en IA que les LVGs ce qui s’explique par la structure des PMs, dont le succès est fondé sur des effets de réseaux et une économie de la création dynamique. Les dirigeants de ces entreprises semblent donc anticiper des effets positifs de l’IA en investissant davantage dans les PMs, dont les caractéristiques permettent à ces effets positifs de se déployer significativement. Loin de s’opposer, ces deux innovations entrent en synergie et l’IA permettra sans doute de dessiner les contours de métavers du futur.
De nombreux débats aujourd’hui opposent les industries culturelles et les fournisseurs de modèles d’IA notamment sur la question de la propriété intellectuelle. Pouvez vous éclairer les enjeux de ces débats ?
Les systèmes d’IA, pour effectuer les diverses tâches nécessaires à leur fonctionnement, depuis la phase de pré-entrainement des modèles de fondation jusqu’à l’affinage (fine tuning) ou l’ancrage dans l’actualité ont besoin de multiples données. Parmi elles, peuvent se trouver des « données-œuvres » c’est-à-dire des données protégées par la propriété intellectuelle. Ce qui pose des questions liées à la rémunération des ayants-droit et de transferts de valeur entre les fournisseurs d’IA et les industries culturelles.
C’est pourquoi la ministre de la Culture a souhaité que le Conseil Supérieur de la Propriété Littéraire et Artistique (CSPLA) prenne en charge une mission « relative à la rémunération des contenus culturels utilisés par les systèmes d’intelligence artificielle ». La présidence de cette mission a été confiée à la professeure Alexandra Bensamoun pour le volet juridique et moi-même pour le volet économique. Un rapport final sera remis à l’été 2025 à l’issue de la mission. Avec Bastien Blain, rapporteur de la mission pour le volet économique nous avons remis en décembre une note intermédiaire.
Pouvez vous nous préciser le contenu de cette note ? Vous parlez d’un risque de « remplacement » des œuvres ou prestations (par exemple musicales, vocales) humaines par les œuvres générées par l’IA ? Est-ce un mythe ou un risque réel ?
La vraie disruption de l’IA tient au fait que de nombreux résultats générés par IA s’apparentent à des « quasi-œuvres » et concurrencent ainsi directement les créations humaines ayant servi à leur élaboration. Les opérateurs ont en effet besoin de recourir à de très larges catalogues d’œuvres pour produire leurs résultats.
Les effets d’éviction – le déplacement de certaines tâches du travail humain aux machines – sur la création humaine s’exercent d’abord par une concurrence par les prix, en ce que l’IA permet de créer des outputs1 plus vite et de manière moins coûteuse que des humains. Les effets d’éviction s’exercent également par les quantités. La surabondance d’une offre générée par l’utilisation des systèmes d’IA risque en effet d’impliquer une saturation du marché et par conséquent, une moindre découvrabilité des œuvres humaines par l’usager, c’est-à-dire « leur capacité à être repérées parmi un vaste ensemble d’autres contenus sans que la recherche ne porte précisément sur ce contenu »2.
Quels sont les métiers des secteurs culturels les plus potentiellement exposés à des bouleversements techniques et économiques ?
Certains métiers se sentent d’ores et déjà particulièrement menacés. Les doubleurs, notamment. Les systèmes d’IA comme HeyGen, Eleven Dubs ou Deepdub, permettent de cloner des voix et de traduire des vidéos en plusieurs langues tout en adaptant les mouvements de lèvres. Leur utilisation permettrait d’éviter l’enregistrement en studio des doublages de films, séries, jeux vidéo et dessins animés par des comédiens. Cette délocalisation et cette automatisation pourraient engendrer une perte d’activité massive dans ce secteur et suscitent déjà des mobilisations de par le monde, comme ça a été le cas récemment en Californie où les systèmes d’IA pourraient reproduire la voix d’un comédien ou créer une réplique numérique d’un cascadeur, sans son consentement ou sans rémunération.
De même, le métier de traducteur sous sa forme actuelle est remis en cause. Les traducteurs reçoivent de moins en moins de demandes de traductions complètes et davantage de travaux de prestations consistant à corriger une traduction produite par un système d’IA tel que DeepL. Ce travail de post édition est parfois jugé plus chronophage et conduit de même à une rémunération moindre.
Les métiers de graphistes sont également fortement menacés par des systèmes tels Midjourney, avec la possibilité de générer par exemple des illustrations de science-fiction. Les métiers de l’écriture, comme le journalisme, sont également exposés. Par ailleurs, de nombreux livres sont écrits via des système d’IA, comme témoigne le nombre important d’ebooks autopubliés sur des plateformes telles que Kindle, ou encore les morceaux de musiques générés par IA disponibles sur des sites comme Deezer ou Spotify.
Ce débat sur l’articulation entre menaces à court terme sur l’emploi et adaptation à plus ou moins long terme entre apports de l’humain et de la machine renvoie n’est certes pas une nouveauté dans l’histoire économique ; il renvoie, dans une perspective à la Schumpeter, au processus de destruction créatrice associé à toute innovation.
Mais au-delà des restructurations attendues dans les industries culturelles, ce qui est intéressant c’est que le remplacement de la création humaine par l’IA pourrait conduire, à moyen ou long terme, à une contradiction interne aux modèles d’IA eux-mêmes, et à leur possible effondrement.
Que signifie la notion d’« effondrement » des modèles ?
Une fois qu’un modèle est entraîné sur des données humaines, réelles, il est possible de l’utiliser pour générer de nouvelles données, appelées « synthétiques ». Les données synthétiques sont conçues pour imiter les propriétés statistiques et structurelles des données réelles, tout en étant générées artificiellement. Dans le cas des IA génératives actuelles, il s’agit des données créées par le modèle entraîné initialement sur des données humaines, sur demande. De ce fait, on peut, en principe, entraîner un modèle uniquement sur des données synthétiques, ou en les combinant avec des données humaines.
L’impact de l’entraînement des modèles d’IA via des données synthétiques (plutôt que produites par des humains) sur la qualité des données générées par ces modèles, a fait l’objet de divers travaux. Ces derniers s’appuient sur des mesures de la qualité des résultats et identifient les sources d’erreurs qui peuvent être à l’origine de l’effondrement de la qualité des outputs d’un modèle affiné sur des données synthétiques.
L’effondrement peut être défini comme un process dégénératif affectant la qualité de ce que produisent les modèles, dans lesquels les données générées par une première génération de modèles polluent les données sur lesquelles la prochaine génération de modèles est entraînée. En d’autres termes, la qualité des nouvelles données s’effondre après que les modèles aient été entraînés sur des données synthétiques. Au fil des itérations, le modèle apprend de plus en plus de ses propres prédictions erronées, amplifiant les erreurs jusqu’à ce qu’il apprenne essentiellement sur la base d’informations incorrectes.
Le recours aux données synthétiques est un risque réel en raison de la raréfaction de données crées par des humains. En supposant que les taux actuels de consommation et de production de données se maintiennent, les données réelles vont tendre à manquer. En effet, des recherches menées par Epoch AI prédisent que « nous aurons épuisé le stock de données textuelles de faible qualité d’ici 2030 à 2050, des données textuelles de haute qualité avant 2026, et des données visuelles entre 2030 et 2060. »
En réaction à ces risques, peut-on tirer des conclusions sur la nécessité de soutenir la création humainement produite et le secteur culturel en général ?
Dans les secteurs culturels, par analogie à la maladie de la « vache folle », on pourrait évoquer la maladie de « l’œuvre folle ». L’IA, en remplaçant la création culturelle humaine, pourrait conduire à ne créer que des « œuvres folles », synthétiques, qui finissent toutes par se ressembler ce qui, par nature, est étranger aux processus de disruption qui jalonnent toute l’histoire de l’activité artistique. De plus, ces œuvres humaines doivent elles – mêmes être diversifiées si l’on souhaite éviter la dégénérescence des modèles.
La production et l’accès à des données de qualité dans le cadre d’une infrastructure technique adaptée, et reflétant la diversité du monde réel, la diversité des langues, des cultures et des régions du globe apparait donc plus que jamais nécessaire pour alimenter le patrimoine culturel de l’humanité et le préserver.
En savoir plus :
Le site du programme de recherche ICCARE
La page web du projet sur le site de l’ANR
Inquiets de l’utilisation de l’IA, les acteurs et doubleurs de jeux vidéo vont faire grève en Californie | lefigaro.fr
1 données de sortie
2https://www.culture.gouv.fr/catalogue-des-demarches-et-subventions/appels-a-projets-candidatures/decouvrabilite-en-ligne-des-contenus-culturels-francophones
