A Systematic Review of Human-AI Co-Creativity

La magie de créer ensemble

Imaginez que vous soyez dans une pièce avec un ami qui possède un talent incroyable pour le dessin, mais qui n'a jamais tenu un crayon de sa vie. Vous voulez créer un chef-d'œuvre ensemble. Si vous lui tendez simplement le crayon en disant : « Allez-y », il dessinera peut-être un bonhomme bâton. Mais si vous commencez par dessiner un cercle et qu'il y ajoute un sourire, puis que vous ajoutez un chapeau, et qu'il ajoute une cape, vous n'êtes plus seulement en train de dessiner ; vous êtes en train de co-créer. C'est le cœur d'un domaine appelé la Co-créativité Humain-IA. C'est une branche de l'informatique où les chercheurs tentent de construire une intelligence artificielle qui ne se contente pas de suivre des ordres comme une calculatrice, mais qui agit plutôt comme un partenaire créatif.

Pour comprendre cela, nous devons connaître quelques notions simples. Premièrement, la créativité ne consiste pas seulement à faire quelque chose de joli ; il s'agit de proposer des idées qui sont à la fois nouvelles et utiles. Deuxièmement, un système d'IA dans ce contexte est un programme informatique capable d'apprendre et de s'adapter, plutôt que de simplement suivre une liste stricte de règles. Enfin, la co-créativité se produit lorsqu'un humain et une IA travaillent côte à côte, où tous deux apportent des idées, et le résultat final est un mélange de leurs efforts respectifs. Pourquoi est-ce important ? Parce qu'à mesure que les ordinateurs deviennent plus intelligents, nous voulons qu'ils nous aident à imaginer de nouvelles histoires, de nouvelles chansons et de nouveaux designs, et non qu'ils se contentent de faire nos tâches ennuyeuses. La grande question est la suivante : comment construire un ordinateur qui ressemble à un coéquipier utile plutôt qu'à un robot autoritaire ?

La grande enquête de l'IA sur l'art

Dans cet article, une équipe de chercheurs issus d'universités des Pays-Bas et du Royaume-Uni a décidé de jouer au détective. Ils voulaient découvrir ce qui fait un bon partenaire créatif pour l'IA. Au lieu de construire eux-mêmes un nouveau robot, ils ont examiné 62 articles de recherche différents publiés entre 2015 et 2023. Ces articles portaient tous sur des systèmes où des humains et des IA travaillaient ensemble sur des tâches artistiques comme la peinture, l'écriture d'histoires, la composition musicale ou la conception de jeux.

Considérez ces 62 articles comme 62 « terrains de jeux » différents où des humains et des IA ont tenté de créer de l'art ensemble. Les chercheurs ont parcouru chaque terrain de jeu, ont pris des notes et ont cherché des modèles. Ils se sont demandé : Quel genre d'art fabriquaient-ils ? Quel niveau de contrôle l'humain avait-il ? L'IA attendait-elle simplement des instructions, ou intervenait-elle avec ses propres idées ?

Les six règles du jeu

Les chercheurs ont découvert que chaque système de co-créativité pouvait être décrit par six « ingrédients » ou dimensions principales. Imaginez que vous construisez un personnage de jeu vidéo personnalisé ; ce sont les curseurs que vous ajusteriez :

1. La tâche créative : Que fabriquent-ils ? Une chanson, une peinture, une histoire ou un niveau de jeu vidéo ?
2. La phase du processus : À quel stade travaillent-ils ? Sont-ils en train de chercher des idées folles (Idéation), d'essayer de corriger un brouillon désordonné (Développement), ou de donner la touche finale à une œuvre terminée (Mise en œuvre) ?
3. Le comportement proactif : L'IA attend-elle qu'on lui dise quoi faire, ou prend-elle l'initiative ? Une IA « proactive » pourrait dire : « Hé, je pense que nous devrions essayer un ciel bleu plutôt qu'un ciel gris », sans qu'on lui demande.
4. Le contrôle de l'utilisateur : Quel est le pouvoir de décision de l'humain ? Peut-il tout modifier dans ce que l'IA génère, ou est-il coincé avec ce que l'IA propose ?
5. L'incarnation du système : L'IA a-t-elle un « corps » ? Est-ce un robot physique, un personnage virtuel sur un écran, ou juste une voix dans une boîte de discussion ?
6. Le type de cerveau : Quel type d'IA alimente le système ? Est-ce un modèle de langage géant (comme ceux qui écrivent des essais), un réseau neuronal (bon pour reconnaître des formes), ou autre chose ?

Ce qu'ils ont découvert

Après avoir trié toutes les données, les chercheurs ont découvert des tendances fascinantes, ainsi que quelques lacunes dans la carte.

Le point idéal du « Contrôle »
L'une des plus grandes découvertes concernait le contrôle. Lorsque les humains sentaient qu'ils avaient un controle total sur les suggestions de l'IA — ce qui signifie qu'ils pouvaient accepter, rejeter ou modifier tout ce que l'IA proposait — ils se sentaient plus heureux, plus confiants et plus comme les « propriétaires » de l'œuvre finale. C'est comme avoir un assistant de cuisine qui suggère des ingrédients mais vous laisse décider de ce qui va dans la marmite. Si l'assistant se contente de verser la nourriture dans l'assiette sans demander, l'humain se sent frustré. L'article suggère que donner le « volant » aux humains rend la collaboration beaucoup plus fructueuse.

Le paradoxe de la proactivité
Les chercheurs ont également étudié la proactivité. Ils ont découvert que les systèmes d'IA qui prenaient l'initiative (comme suggérer une nouvelle direction ou poser une question) pouvaient approfondir la collaboration, mais seulement s'ils faisaient attention. Si l'IA était trop insistante ou interrompait l'humain au mauvais moment, cela devenait agaçant. Cependant, si l'IA attendait un moment de silence ou un signe de confusion avant d'offrir son aide, elle ressemblait à un véritable coéquipier. L'article suggère que l'IA doit être un « bon auditeur » avant de devenir un « bon parleur ».

Les pièces manquantes
L'examen a également mis en évidence des domaines où l'IA est encore un peu maladroite.

• Le problème du « Début » : La plupart des systèmes étudiés se concentraient sur le milieu du processus créatif (la génération d'idées) ou sur la fin (leur achèvement). Très peu de systèmes aidaient dès le tout début : la clarification du problème. C'est l'étape où vous déterminez ce que vous essayez réellement de résoudre. L'article note que l'IA a encore du mal à aider les humains à définir le problème avant de commencer à le résoudre.
• Le problème du corps : La plupart des systèmes n'étaient que des logiciels sur un écran (non incarnés). Bien que des robots physiques et des avatars virtuels existent, ils sont rares. Les chercheurs ont constaté que le fait d'avoir un « corps » (comme un robot qui dessine avec vous) peut rendre l'interaction plus engageante, mais ce n'est pas toujours nécessaire.
• La catégorie « Autre » : Ils ont remarqué que si les grands modèles de langage (LLM) deviennent populaires pour l'écriture et la narration, d'autres types d'IA font toujours le gros du travail dans les arts visuels et la musique.

Les 24 règles d'or pour les concepteurs

À partir de toutes ces découvertes, l'équipe a rassemblé 24 considérations de conception spécifiques (considérez-les comme une recette pour construire un bon partenaire d'IA). En voici quelques-unes des plus importantes, traduites en langage clair :

• Laissez l'humain diriger : Laissez toujours l'humain prendre la décision finale. Si l'IA suggère quelque chose, l'humain doit pouvoir l'ajuster ou dire « non merci ».
• Montrez votre travail : L'IA doit expliquer pourquoi elle a fait une suggestion. Si elle modifie une phrase dans une histoire, elle doit dire : « J'ai changé ceci pour que ce soit plus excitant », plutôt que de le faire silencieusement. Cela renforce la confiance.
• Soyez un personnage, pas un outil : Les gens ont tendance à traiter l'IA comme une personne (un phénomène appelé anthropomorphisme). L'article suggère de jouer légèrement sur ce point — donnez à l'IA un nom ou une personnalité — mais assurez-vous qu'elle ne prétende pas être humaine. Elle doit ressembler à un « coéquipier social », pas à une boîte magique.
• Soyez cohérent : Si l'IA est excellente pour dessiner des dragons mais médiocre pour dessiner des arbres, dites-le à l'utilisateur dès le départ ! Ne laissez pas l'utilisateur confus quand l'IA change soudainement de comportement.
• Variez les plaisirs : Parfois, la meilleure façon d'obtenir une idée créative est de changer de tâche. Si vous écrivez une histoire, l'IA devrait peut-être vous demander de dessiner d'abord un portrait du personnage. Ce « changement de tâche » aide les humains à voir leur travail sous un nouvel angle.

L'essentiel à retenir

L'article conclut que nous nous améliorons pour construire des IA capables de créer de l'art avec nous, mais nous n'y sommes pas encore. Les systèmes les plus réussis sont ceux qui respectent la créativité humaine, offrent de l'aide sans prendre le dessus, et sont clairs sur ce qu'ils peuvent et ne peuvent pas faire.

Les chercheurs suggèrent que les futurs systèmes doivent se concentrer davantage sur les premières étapes de la créativité (déterminer quoi fabriquer) et doivent être capables de mieux s'adapter à l'humeur et au niveau de compétence de l'utilisateur. Ils préviennent également qu'à mesure que ces outils s'amélioreront, nous devrons faire attention à la propriété de l'art que nous créons ensemble et nous assurer que les données utilisées pour entraîner ces IA sont équitables et consensuelles.

En bref, l'avenir de la co-créativité ne consiste pas à remplacer l'artiste humain par un robot. Il s'agit de construire un robot qui sait comment tenir le pinceau, attendre le signal de l'humain et, peut-être, juste peut-être, suggérer une couleur vraiment cool pour le ciel.