Avant l'IA, il y avait Canva

RN
août 10, 2026
14 minutes

Templates, algorithmes et imitation : ce qui rend les affiches, les flyers et les vitrines de petits commerces interchangeables ne tient pas à un seul outil.

Ouvrez Instagram, faites défiler quelques flyers de restaurants du quartier, quelques affiches d'événements associatifs, quelques promos de petits commerces. Au bout de trente secondes, une impression étrange s'installe : vous avez déjà vu cette mise en page. Ces couleurs pastel. Cette police ronde et sympathique. Ce dégradé doux en fond.

La faute à l'IA générative, dit-on aujourd'hui. Mais réduire le problème à un seul outil, l'IA aujourd'hui, Canva avant elle, c'est rater l'essentiel. La standardisation visuelle est un phénomène structurel, qui remonte bien plus loin, et qui ne s'explique pas seulement par les outils de création : les algorithmes qui décident ce qu'on voit, et la façon dont on s'imite les uns les autres, comptent tout autant.

Une généalogie plus longue qu'on ne le croit

Canva n'est pas le premier épisode de cette histoire, seulement le plus récent avant l'IA. Chaque vague d'accessibilité du design a produit le même effet de convergence :

Les catalogues de caractères de l'imprimerie industrielle, dès le XIXe siècle, qui limitaient déjà le vocabulaire visuel disponible à un nombre fini de polices commercialisées par quelques fonderies.
La PAO (publication assistée par ordinateur) des années 1980, avec des logiciels comme PageMaker, qui a démocratisé la mise en page mais aussi standardisé ses codes.
Les thèmes PowerPoint et les cliparts des années 1990-2000, devenus un objet de moquerie récurrent tant leur réutilisation était visible dans les réunions d'entreprise du monde entier.
Les templates WordPress et les banques d'icônes (Noun Project, Flaticon…) dans les années 2010, qui ont donné aux sites web indépendants un air de famille très reconnaissable.
Canva, à partir de 2012, qui étend ce même mécanisme aux visuels sociaux et marketing.
L'IA générative, depuis 2022-2023, qui ajoute une couche supplémentaire, sur laquelle on reviendra.

D'une étape à l'autre, seules l'échelle et la vitesse changent vraiment. Le mécanisme, lui, reste le même : un outil rend le design accessible à des non-spécialistes, et cette accessibilité produit elle-même de la ressemblance.

Un outil rend le design accessible à des non-spécialistes, et cette accessibilité produit elle-même de la ressemblance.

Le cas Canva, avec des chiffres

L'intuition que Canva homogénéise n'est pas qu'une impression. Une étude publiée en 2025 (Tang et al.) s'est penchée spécifiquement sur la façon dont les bibliothèques de templates des plateformes de design en ligne façonnent la culture visuelle contemporaine, en prenant Canva comme cas d'étude principal. La plateforme revendiquait alors plus de 220 millions d'utilisateurs dans 190 pays.

Quelques chiffres, à prendre avec la prudence qui s'impose pour des données largement auto-déclarées par l'entreprise mais recoupées par plusieurs observateurs du secteur : Canva compterait aujourd'hui environ 260 millions d'utilisateurs actifs mensuels, plus de 30 milliards de visuels créés depuis son lancement, dont la moitié rien que sur les deux dernières années, et détiendrait autour de 12 % du marché mondial des logiciels graphiques. Autre chiffre, plus révélateur : sur un catalogue de plusieurs millions de templates, une seule police, Arimo, aurait servi à plus de 13,5 milliards de designs.

Cette dernière donnée permet de répondre à l'objection la plus évidente qu'un designer pourrait opposer à cet article : Canva ne produit pas un style, il produit des milliers de styles. C'est vrai au sens strict, le catalogue est immense. Mais le problème n'a jamais été la pauvreté de l'offre. Il vient de la concentration de l'usage autour d'un petit nombre de modèles, de polices et de palettes particulièrement visibles, que l'algorithme de recherche interne de Canva et les habitudes des utilisateurs poussent mécaniquement vers le haut. Un catalogue infini peut très bien produire un résultat perçu comme uniforme si 80 % des usages se concentrent sur 2 % des options.

Un catalogue infini peut très bien produire un résultat perçu comme uniforme si 80 % des usages se concentrent sur 2 % des options.

Ce que les outils ne suffisent pas à expliquer : les algorithmes de visibilité

Le raisonnement « c'est la faute des templates » a un angle mort : les outils de création n'agissent pas seuls, ils sont couplés à des plateformes de diffusion qui récompensent certains formats et en pénalisent d'autres.

Le journaliste Kyle Chayka a documenté ce phénomène bien avant l'explosion de l'IA générative. Dans son essai devenu culte, Welcome to AirSpace (The Verge, 2016), il décrit comment les cafés, hôtels et espaces de coworking du monde entier, de Nairobi à Portland, ont fini par se ressembler, sous l'effet combiné d'Airbnb et d'Instagram : bois clair, plantes vertes, murs de brique apparente. Il a prolongé cette analyse dans Filterworld: How Algorithms Flattened Culture (Doubleday, 2024), où il montre que les recommandations algorithmiques de TikTok, Instagram ou Netflix ont un effet aplatissant sur l'ensemble de la culture visuelle, y compris sur les commerces physiques qui adaptent leur devanture pour « bien passer » en photo.

Des travaux plus récents vont dans le même sens : une étude de 2025 sur TikTok montre que la personnalisation algorithmique amplifie à la fois l'intensité émotionnelle et l'uniformité esthétique des contenus qui circulent sur la plateforme. Le mécanisme est simple à résumer : ce qui est lisible en trois secondes, contrasté, centré, avec un visage humain, est mis en avant ; ce qui est subtil ou expérimental l'est moins. Les créateurs, y compris les petits commerçants qui gèrent eux-mêmes leur communication, s'adaptent, consciemment ou non, à ce qui « marche » algorithmiquement.

Canva, comme avant lui PowerPoint ou WordPress, standardise la production. Les plateformes sociales, elles, standardisent la diffusion. La combinaison des deux est nettement plus puissante que chacune prise séparément.

Pourquoi on s'imite : l'isomorphisme institutionnel

Un troisième mécanisme, moins souvent cité dans les critiques du design, vient de la sociologie des organisations. En 1983, les sociologues Paul DiMaggio et Walter Powell publient un article fondateur, The Iron Cage Revisited, dans lequel ils montrent que les organisations d'un même secteur ont tendance à se ressembler de plus en plus avec le temps, non pas principalement pour des raisons d'efficacité, mais parce qu'elles s'imitent. Ils identifient trois mécanismes : l'isomorphisme coercitif (une contrainte extérieure impose une norme), l'isomorphisme normatif (une profession diffuse ses standards) et l'isomorphisme mimétique, le plus intéressant ici, qui survient quand des acteurs, face à l'incertitude, copient ce qui semble réussir chez les autres plutôt que de partir d'une analyse propre.

C'est exactement la situation du petit commerçant qui doit produire une affiche pour vendredi soir. Il ne sait pas ce qui « marche » en communication visuelle, il n'a ni le temps ni la formation pour le déterminer par lui-même, alors il regarde ce que fait le restaurant d'à côté, ou ce qui obtient de l'engagement sur les réseaux, et il s'en rapproche. Ce comportement est parfaitement rationnel à l'échelle individuelle. À l'échelle collective, il produit de l'uniformité, indépendamment de l'outil utilisé.

Un dernier facteur : les grandes marques comme accélérateur

Un point plus difficile à établir avec des données précises : une bonne partie des templates Canva, et plus généralement des codes visuels « épurés » que l'on associe au design contemporain, ne sortent pas de nulle part. Ils reprennent des codes déjà popularisés par les grandes marques technologiques, le minimalisme d'Apple, l'esthétique éditoriale d'Airbnb, les dégradés doux de Spotify. Les plateformes de templates ne sont pas toujours à l'origine du style ; elles agissent souvent comme un accélérateur qui diffuse à des millions de petits commerces des codes déjà légitimés par de grandes marques. C'est une intuition ancienne : dès 1944, les philosophes Theodor Adorno et Max Horkheimer décrivaient, sous le nom d'« industrie culturelle », la façon dont la production de masse imprime la même marque à des contenus en apparence différents.

Trois forces qui se renforcent

L'uniformisation visuelle contemporaine n'est pas seulement le produit des outils de création : elle résulte de trois forces qui se renforcent mutuellement, les modèles proposés par les plateformes de design (des cliparts PowerPoint à Canva), les algorithmes de diffusion des réseaux sociaux (décrits notamment par Chayka), et l'imitation des codes perçus comme efficaces entre acteurs incertains (l'isomorphisme mimétique de DiMaggio et Powell). Le sociologue José van Dijck, dans The Culture of Connectivity (2013) puis The Platform Society (2018, avec Thomas Poell et Martijn de Waal), montre bien comment les plateformes numériques imposent, souvent sans le dire, une infrastructure commune qui façonne à la fois la production et la circulation des contenus, un cadre utile pour tenir ensemble ces trois mécanismes plutôt que de les traiter séparément.

Ce que l'IA change vraiment

Revenons à la question de départ. Ce cadre élargi permet d'y répondre plus précisément : l'IA générative n'a pas inventé la standardisation, et elle ne se contente pas non plus de prolonger ce qu'avait commencé Canva. Elle agit plutôt comme un nouveau point de rencontre pour les trois forces déjà à l'œuvre.

Comme outil de production, elle standardise différemment de Canva : là où Canva homogénéise par réutilisation combinatoire, un catalogue fini de templates identifiables, l'IA homogénéise par convergence statistique. Chaque image générée est techniquement unique, mais le modèle a appris à produire ce qui est statistiquement le plus probable dans ses données d'entraînement, ce que plusieurs commentateurs résument par l'idée d'une image qui ressemble à une « moyenne visuelle du marché ». C'est plus diffus, plus difficile à repérer qu'un template Canva, mais le résultat perçu est de même nature.

Le contenu qu'elle produit reste par ailleurs soumis aux mêmes algorithmes de visibilité qu'a mis au jour Chayka, avec un volume de production démultiplié puisque le coût marginal de chaque image générée est proche de zéro.

Et sur le plan du comportement collectif, elle active le même isomorphisme mimétique : face à un outil nouveau et incertain, les entreprises copient ce que font leurs concurrents plutôt que de développer une direction artistique propre, un phénomène que certains observateurs du secteur ont baptisé le « shadow design », cette production visuelle générée par IA en dehors de toute charte graphique.

Pour conclure

La standardisation visuelle n'a pas commencé avec l'IA générative, ni même avec Canva. Elle a une généalogie longue d'un siècle et demi, et elle repose sur trois moteurs distincts qui se renforcent : les outils de production, les algorithmes de diffusion, et l'imitation entre pairs. Ce que l'IA ajoute n'est pas le problème lui-même, mais une variante plus rapide et plus diffuse d'un mécanisme déjà connu.

Pour un petit commerce, la leçon pratique reste la même quel que soit l'outil : la différenciation ne viendra jamais du logiciel seul, mais de l'intention qu'on y met, et de la capacité à résister, au moins un peu, à la pression de faire comme tout le monde.

La différenciation ne viendra jamais du logiciel seul, mais de l'intention qu'on y met, et de la capacité à résister, au moins un peu, à la pression de faire comme tout le monde.

Sources

Créativité