L'IA et le mythe de la créativité 1/4 : L'objection d'Ada Lovelace
Une IA peut-elle être créative ? Cette question n’est pas nouvelle. Elle a été posée au berceau de l’informatique, par deux esprits visionnaires dont le duel intellectuel façonne encore aujourd’hui nos plus grandes peurs et nos plus grands espoirs.
La gardienne de la forteresse : l'objection d'Ada Lovelace (1843)
Imaginez l'Angleterre victorienne, à l'aube de la révolution industrielle. Au milieu des machines à vapeur et des métiers à tisser, une femme, Ada Lovelace, fille du poète Lord Byron et mathématicienne de génie, collabore avec Charles Babbage sur un projet fou : la Machine Analytique, un ancêtre mécanique de nos ordinateurs. « La Machine Analytique n'a aucune prétention à originer quoi que ce soit. Elle peut faire tout ce que nous savons comment lui ordonner de faire »(1), écrit-elle dans ses notes célèbres.
Le mot clé est originer. Pour Lovelace, la créativité est un acte d'invention pure. La machine, elle, est une exécutante parfaite mais une exécutante seulement. Elle ne peut que suivre les ordres inscrits sur ses cartes perforées. La Machine Analytique, pour Lovelace, est comme un piano mécanique. Elle peut jouer une partition complexe à la perfection mais elle ne composera jamais la Dixième Symphonie. Elle joue la partition, elle ne l'invente pas.
Cette « Objection de Lovelace » établit une différence de nature entre l'humain, source de l'intention, et la machine, simple outil d'exécution. Un siècle et demi plus tard, cette distinction résonne étrangement avec les inquiétudes de nombreux designers face aux IA génératives : ces outils exécutent brillamment mais inventent-ils vraiment ?
Le révolutionnaire tranquille : la réponse d'Alan Turing (1950)
Un siècle plus tard, Alan Turing se pose la question : « Les machines peuvent-elles penser ? ». Il prend l'objection de Lovelace très au sérieux et y répond par une contre-attaque subtile qui vise à déplacer le débat. Sa réponse repose sur trois arguments qui, aujourd'hui encore, interrogent notre conception de la créativité.
Le critère de la surprise
Turing constate que même un programme simple peut avoir des conséquences totalement inattendues. Si une machine peut produire un résultat que son propre créateur n'avait pas anticipé, n'est-ce pas déjà une forme de créativité ? La « surprise » de Turing n'était pas une simple erreur de calcul. Elle venait de ses travaux révolutionnaires sur la morphogenèse, l'étude de la création des formes dans la nature. Il a découvert qu'en simulant sur un ordinateur des règles mathématiques très simples (décrivant l'interaction de deux substances chimiques), il voyait émerger spontanément des motifs d'une complexité et d'une beauté spectaculaires, identiques aux rayures d'un zèbre ou aux taches d'un léopard. La machine ne faisait que suivre les règles mais le résultat était une création imprévisible et magnifique. C'est cette expérience – voir un calcul simple révéler un univers de complexité cachée, à la manière des fractales – qui a forgé sa conviction. Pour lui, le calcul n'est pas une simple exécution mais un véritable moteur de découverte et de création.
Pour un designer, cette idée est fondamentale : combien de fois une contrainte technique, un hasard, une « erreur » du logiciel ont-ils ouvert une direction créative inattendue ? La création ne serait-elle pas autant dans la capacité à reconnaître et exploiter la surprise que dans l'intention initiale ?
Le mythe de l'originalité humaine
Ici, Turing déploie son argument le plus subversif. Plutôt que de défendre la machine, il attaque le piédestal sur lequel nous avons placé l'esprit humain. L'objection de Lovelace repose sur une distinction nette : l'humain origine, la machine exécute. Turing nous force à regarder cette distinction dans les yeux et à nous demander si elle est aussi solide qu'elle en a l'air. Son raisonnement est une invitation à l'introspection : d'où viennent nos idées les plus « originales » ? Sont-elles vraiment des créations ex nihilo, nées du vide ? Turing, avec une humilité provocatrice, suggère que non. Il affirme que ce que nous appelons « originalité » est souvent le résultat complexe et imprévisible d'une multitude d'influences. « Qui peut être certain que le travail 'original' qu'il a accompli n'est pas simplement la croissance d'une graine plantée en lui par l'enseignement, ou l'effet de principes généraux bien connus ? »(2), demande-t-il.
Chaque idée de génie, chaque œuvre d'art révolutionnaire, s'inscrit dans une histoire. Elle est une réponse à une conversation déjà en cours, une recombinaison de concepts existants, une variation sur des thèmes appris. Un peintre « apprend » les couleurs et les formes avant de les réinventer. Un scientifique « apprend » les théories existantes avant de les dépasser. Un designer « apprend » les codes visuels, les besoins utilisateurs, les contraintes techniques avant de proposer une solution nouvelle. En somme, l'esprit humain est lui-même constamment « programmé » : par notre éducation, notre langue, notre culture, nos expériences. Si nous acceptons qu'un être « programmé » (un humain) puisse être créatif, au nom de quoi refuserions-nous a priori cette possibilité à une machine qui a, elle aussi, été « programmée » ? Turing ne dit pas que l'humain et la machine sont identiques. Il dit que la ligne de démarcation que nous pensions si claire — celle de l'originalité pure — est en réalité un mirage.
La machine qui apprend
L'objection d'Ada Lovelace était parfaitement juste pour la machine qu'elle avait sous les yeux : un automate mécanique conçu pour exécuter une séquence d'instructions fixes. Mais Turing, un siècle plus tard, ne pense plus en termes de « machines à calculer ». Il pense en termes de « machines qui apprennent » (learning machines). C'est là que sa vision devient prophétique. Il propose de déplacer le problème. Au lieu d'essayer de programmer une intelligence adulte avec toutes ses connaissances complexes, pourquoi ne pas essayer de simuler le processus par lequel cette intelligence se forme ? Pourquoi ne pas construire une machine-enfant ?
Pour Turing, la voie vers l'intelligence artificielle n'est pas de créer un programme qui contient toute la connaissance du monde mais de créer un programme initial plus simple – l'esprit d'un enfant – et de le soumettre à un processus d'éducation. Cette « machine-enfant » serait capable de recevoir des informations (ses « leçons »), de modifier sa propre programmation en fonction de ses « expériences », et d'évoluer au fil du temps. Cette vision change tout. La machine n'est plus une simple exécutante qui suit passivement son code initial. Elle devient un système dynamique, capable de se réorganiser, de s'adapter, et donc de développer des comportements que ses créateurs n'avaient ni codés explicitement, ni même anticipés. En imaginant la machine qui apprend, Turing anticipe, dès 1950, les principes fondamentaux à la base de l'apprentissage profond (Deep Learning) d'aujourd'hui. Il nous dit : ne jugez pas la machine sur ce qu'elle est à l'instant T mais sur ce qu'elle a le potentiel de devenir.
Un débat toujours vivant
Ce duel intellectuel est plus pertinent que jamais. Chaque affirmation sur la créativité de l'IA aujourd'hui est un écho de cette conversation fondatrice. Pour les designers, ce débat n'est pas qu'une curiosité historique : il interroge directement la nature de leur expertise et sa valeur face aux outils qui « créent » automatiquement.
Mais si ce débat, aussi stimulant soit-il, reposait sur une mauvaise compréhension de ce qu'est la créativité elle-même ? Et si, pour sortir de l'impasse, il nous fallait cesser de regarder la machine pour enfin oser regarder notre propre esprit ? C'est précisément ce que nous explorerons dans l’article 2/4 : La Réponse d'Alan Turing.
Article de Matthieu Ferry, psychologue clinicien, publié dans Intelligences Plurielles le 20 juillet 2025, adapté pour Copryce Lab en décembre 2025.
1. Ada Lovelace, Note G, 1843.
2. Alan Turing, Computing Machinery and Intelligence, 1950.
Point de vue Copryce
Au-delà du débat, la question de la valeur
Quand un designer se demande comment tarifer son expertise face à des clients qui pourraient être tentés par des outils IA « gratuits », il se confronte exactement à la même question : quelle est la nature de ma contribution créative ?
L'argument de Turing sur la surprise nous rappelle que la valeur d'un designer ne réside pas uniquement dans l'exécution prévisible d'un cahier des charges. Elle réside dans sa capacité à révéler des solutions inattendues, à faire émerger de la complexité et de la beauté à partir de contraintes apparemment simples. C'est cette capacité d'émergence — voir ce que le client ne voyait pas, proposer ce qu'il n'avait pas imaginé — qui justifie une rémunération au-delà du simple temps passé. Copryce aide les designers à structurer cette valeur dans leurs devis, en distinguant clairement l'exécution technique de la dimension stratégique et créative.
L'argument de Turing sur le mythe de l'originalité pure peut sembler déstabilisant : si nous ne faisons que recombiner ce que nous avons appris, où est notre valeur ajoutée ? La réponse est dans la qualité et la pertinence de cette recombinaison. Un designer expérimenté ne se contente pas d'appliquer des recettes : il mobilise un corpus de références, de contraintes techniques, de compréhension des besoins utilisateurs, de culture visuelle, de connaissance des marchés. Cette capacité de synthèse située et pertinente est ce qui différencie l'humain du générateur automatique. Les données de marché et les repères tarifaires proposés par Copryce permettent justement de valoriser cette expertise accumulée.
La vision de Turing d'une « machine-enfant » qui apprend nous rappelle que l'expertise se construit dans le temps. Cette dimension temporelle de l'expertise est au cœur du modèle économique du design. L'accumulation progressive d'expérience, de cas d'usage et de capacité d'adaptation façonne la valeur d'un designer. Copryce aide les designers à traduire cette montée en compétence en évolution tarifaire cohérente.
La question n'est peut-être pas « l'IA peut-elle créer ? » mais plutôt « qu'est-ce qui fait la valeur de la création ? ». Cette seconde question, plus concrète, n'est-elle pas aussi celle qui permet aux designers de défendre leur juste rémunération, non par principe mais par clarté sur ce qu'ils apportent vraiment ?
