Le corpus avant l'algorithme.
Il y a une conversation qui revient en boucle depuis trois ans. Elle commence toujours de la même façon : quelqu'un montre une image générée, quelqu'un d'autre demande quel outil a été utilisé, et tout le monde finit par débattre pour savoir si c'est "vraiment de l'art". Depuis trois ans, nous débattons des mêmes questions, sans jamais regarder l'endroit où tout commence.
La qualité artistique dans une pratique intégrant l'IA ne se joue pas au niveau de l'outil. Elle se joue en amont, dans ce que l'artiste choisit de soumettre à la machine avant même d'appuyer sur le moindre bouton. Le corpus, autrement dit le matériau de départ que l'artiste sélectionne, assemble et construit, est devenu le geste artistique premier. Et cette idée change tout.
Bien sûr, certains objecteront, à juste titre, que l'intention, le concept, le fil conducteur, la cohérence de la démarche ou encore l'originalité de la proposition comptent tout autant. Évidemment. Rien de tout cela ne disparaît avec l'IA. Mais précisément parce que la fabrication est en partie déléguée, le choix et la construction du corpus deviennent le lieu où ces intentions prennent corps avant même que la machine n'entre en scène.
Corpus ou dataset ?
Le mot dataset appartient au vocabulaire de l'informatique. Il désigne un ensemble de données structuré pour être exploité par un système d'intelligence artificielle, que ce soit pour entraîner un modèle, l'évaluer ou lui permettre d'interroger ces données afin d'en extraire des informations, des relations ou de nouvelles productions. Le dataset est un objet technique.
Le mot corpus, issu des sciences humaines, désigne un ensemble d'images, de textes, de références, de documents ou d'œuvres constitué selon une intention. Il ne résulte pas d'une simple accumulation, mais d'une sélection, d'une organisation et d'une mise en relation qui traduisent déjà un point de vue.
Dans une démarche de création assistée par l'IA, le corpus précède le dataset. C'est à partir de l'analyse, de la sélection et de la structuration du corpus qu'un éventuel dataset est constitué. Le dataset porte donc déjà la trace des choix opérés en amont. Il est la traduction technique d'une intention créative.
Le corpus comme décision
Le rapport publié en 2025 par le groupe de travail du Ministère de la Culture sur l'IA générative et la création artistique pose une distinction qui mérite d'être creusée. Il sépare ce qu'il appelle la "création automatisée", orientée vers la production rapide de contenu, de la "création augmentée", dans laquelle l'IA fonctionne comme un outil de collaboration, un médium expressif, une résistance féconde entre la vision de l'artiste et ce que la machine restitue.
Cette distinction est utile mais incomplète. Elle dit où l'IA intervient dans le processus. Elle ne dit pas encore ce qui détermine la singularité du résultat. Ce qui détermine cette singularité, c'est le corpus, dont le dataset n'est que la traduction technique.
Un corpus n'est jamais neutre. Il est le résultat d'une série de choix, conscients ou non : quelles images inclure, lesquelles exclure, selon quels critères, dans quel ordre, avec quelles étiquettes, à partir de quelles sources. Ces choix portent une vision du monde, une esthétique, une position. Deux artistes qui utilisent le même outil avec deux corpus différents ne produiront pas des œuvres dans des styles différents. Ils produiront des œuvres qui ne peuvent pas se ressembler, parce qu'elles ne partent pas du même endroit.
C'est la raison pour laquelle la question "quel outil utilises-tu ?" est la moins intéressante qu'on puisse poser à un artiste qui travaille avec l'IA. La question qui compte est : de quoi est fait ce que tu lui donnes ?
La signature commence avant l'image
Il y a une idée qui circule peu dans les discussions grand public sur l'IA artistique, et qui mérite d'être dite clairement : la signature d'un artiste peut désormais commencer avant la première image produite. Elle peut commencer au moment où l'artiste décide de quoi sera fait le modèle qu'il va utiliser.
« La signature d'un artiste peut désormais commencer avant la première image produite. Elle peut commencer au moment où l'artiste décide de quoi sera fait le modèle qu'il va utiliser. »
Constituer un corpus à partir de ses propres photographies, ses propres dessins, ses propres enregistrements gestuels, puis l'utiliser pour créer un dataset d'entraînement, c'est faire quelque chose de fondamentalement différent d'utiliser Midjourney ou Stable Diffusion dans leur version générique. Ce n'est pas une question de qualité, c'est une question de nature. Un modèle entraîné sur vingt ans de photographies personnelles ne produit pas des images "dans mon style". Il produit des images qui ont traversé ce que j'ai traversé. Il révèle les obsessions récurrentes, les cadrages instinctifs, les couleurs choisies des milliers de fois sans que l'artiste les ait jamais formulées. Il laisse aussi apparaître, et c'est là que la chose devient vraiment intéressante, les angles morts que l'artiste n'avait pas vus, parce que la machine, elle, les a rendus visibles.
Sougwen Chung travaille depuis des années à entraîner ses robots sur ses propres traces gestuelles. Elle a constitué un jeu de données unique, issu de deux décennies de performance et de dessin, pour que le système robotique qui prolonge son geste en scène ne soit pas n'importe quel système : qu'il soit le sien. Ce choix n'est pas une décision technique. C'est une décision artistique de premier ordre, aussi constitutive de l'œuvre finale que le choix d'un format ou d'une lumière. Anna Ridler fait la même chose différemment : elle photographie et étiquette elle-même dix mille tulipes avant de laisser le modèle en faire quelque chose. Dix mille images, triées à la main, annotées une par une. Ce travail précède l'œuvre visible. C'est lui, déjà, l'œuvre.
La différence entre ces pratiques et l'usage d'un modèle préentraîné générique est la même qu'entre un photographe qui tire lui-même ses épreuves en chambre noire et un photographe qui envoie ses fichiers à un laboratoire automatisé. Le résultat peut être beau dans les deux cas. L'auteur n'inscrit pas son intervention au même stade du processus.
Ce déplacement a une conséquence directe sur la question du droit d'auteur, qui monopolise tellement les débats actuels. Depuis la décision de la Cour de justice européenne de 2025, une œuvre générée par IA n'est protégeable que si l'apport humain est suffisant. Or un modèle entraîné sur un corpus personnel et documenté, avec des choix conscients à chaque étape de la sélection des données, du nettoyage, des paramètres d'entraînement, constitue précisément cet apport. Il est traçable. Il peut être justifié. Et il est, au sens fort du terme, artistique. Ce n'est plus seulement l'image finale qu'on signe. C'est le processus qui l'a rendue possible. Ce processus est, lui aussi, une forme d'autographie.
Trois exemples, trois façons d'habiter cette idée
Josèfa Ntjam travaille à la croisée de la vidéo, de la sculpture, du son, de l'écriture et, ponctuellement, de l'intelligence artificielle. Ce qui fait la cohérence de son œuvre, ce n'est pas la liste de ses outils, c'est la constitution de son corpus : archives scientifiques, mythologie africaine, données numériques, images trouvées sur Internet, ouvrages de sciences naturelles. Elle assemble, déconstruit, réassemble. L'IA intervient comme une des forces de cet assemblage, pas comme son moteur. Son exposition Intrications réunit en un même espace du carton et de la biorésine, des moteurs de jeux vidéo et de l'intelligence artificielle, du sable, du métal, des chants. La cohérence ne vient pas de la technologie. Elle vient de la vision qui gouverne l'assemblage de ces matériaux.
Anna Ridler incarne peut-être le cas le plus explicitement démonstratif. Sa série Mosaic Virus repose sur dix mille tulipes photographiées et étiquetées à la main, données d'entraînement d'un modèle qui génère ensuite des variations dont les paramètres visuels sont contrôlés par le cours du Bitcoin. L'œuvre cite la tulipomanie du XVIIe siècle, première bulle spéculative de l'histoire, et la met en tension avec la spéculation contemporaine sur les cryptomonnaies. Le dispositif donne au propos une force particulière. Mais il n'existerait pas sans la décision préalable : constituer soi-même, à la main, le corpus sur lequel tout repose. C'est ce choix qui rend l'œuvre irréplicable.
Grégory Chatonsky procède autrement encore. Dans La Quatrième Mémoire, son installation présentée au Jeu de Paume et à la Schirn Kunsthalle de Francfort, il imagine un scénario post-extinction : l'humanité a disparu, mais des modèles d'IA entraînés sur ses archives continuent de produire des images et des textes, variations infinies d'un passé dont personne n'est plus là pour se souvenir. Le corpus ici n'est pas personnel, il est patrimonial : archives personnelles de l'artiste, base de données Laion, corpus Visual Contagions. Mais le choix de ces sources, leur articulation, la façon dont elles sont mises en tension dans l'installation, tout cela est une décision artistique totale. La machine produit. L'artiste a construit les conditions de cette production.
Ce que ça change pour tout le monde
Ce cadrage n'intéresse pas seulement les artistes plasticiens ou les vidéastes qui travaillent avec des modèles sophistiqués. Il concerne n'importe quel créateur qui utilise l'IA dans sa pratique, y compris de façon plus modeste.
Un photographe qui entraîne un modèle de retouche sur ses propres archives fait un choix artistique. Un vidéaste qui sélectionne avec soin les références visuelles qu'il injecte dans un système de génération vidéo fait un choix artistique. Un graphiste qui constitue une bibliothèque personnelle d'images pour guider ses générations fait un choix artistique. Dans chacun de ces cas, le corpus précède l'outil. Et le corpus, c'est déjà la signature.
Ce déplacement a aussi une dimension sociale que les débats actuels ignorent. Entraîner son propre modèle prend du temps, des ressources, une pratique documentée sur la durée. C'est accessible aux artistes établis qui ont des années d'archives derrière eux. Ce n'est pas accessible de la même façon à quelqu'un qui commence. La question de qui peut se construire un corpus personnel digne de ce nom est aussi une question d'inégalité dans le champ artistique, et elle mérite d'être posée clairement.
La vraie question
La distinction entre création automatisée et création augmentée est utile comme point de départ. Mais elle reste descriptive. Elle dit ce que l'artiste fait avec l'IA. Elle ne dit pas encore ce qui fait qu'une œuvre a quelque chose à dire.
Dans certaines pratiques intégrant l'IA, le premier geste artistique consiste désormais à construire le corpus. La singularité du regard, la cohérence des choix, la capacité à constituer un corpus qui ne soit pas la moyenne de ce qui existe déjà donnent à l'œuvre sa véritable portée. L'IA ne crée pas cette singularité. Elle la révèle ou l'aplatit selon ce qu'on lui donne.
« L'IA ne crée pas cette singularité. Elle la révèle ou l'aplatit selon ce qu'on lui donne. »
Construire un corpus singulier est devenu l'un des lieux où s'inscrit la signature de l'artiste.