« Ça pue l’IA sur LinkedIn » : cette phrase, parue récemment dans Les Affaires, illustre un climat de suspicion généralisée. Sur les réseaux, chaque texte est désormais guetté, suspecté d’avoir été « pondu par ChatGPT » — au point que le tiret cadratin, si fréquent dans ses textes, en devient presque un stigmate typographique honteux. Dans La Presse, on s’interrogeait il y a quelques jours : « Qu’IA écrit ce texte ? », en constatant que l’IA générative donne l’impression d’une robotisation de l’écriture, d’où la pensée serait absente. Frédéric Kaplan, dans Le Monde diplomatique, décrivait pour
sa part une prolifération de formes rhétoriques homogénéisées, tels que les diptyques pivots et triptyques rythmiques qui pullulent sur les réseaux sociaux.
Ces réactions traduisent une inquiétude : l’IA ferait disparaître l’auteur, en dissolvant son identité dans des automatismes sans âme. Mais avant d’adhérer à ce diagnostic hâtif, il convient de se rappeler que la figure de l’auteur n’a jamais été naturelle ni immuable. Elle a une histoire, des régimes différents selon les pratiques, et elle n’a cessé de se redéfinir au cours des siècles, tout comme elle le fait aujourd’hui.
L’auteur classique : individualité, style, authenticité
Dans l’imaginaire culturel dominant, hérité de la littérature, être auteur signifie d’abord incarner une voix singulière. Depuis la Renaissance et le romantisme, l’auteur est associé au génie créateur, à la capacité d’inventer quelque chose de nouveau « ex nihilo ». Sa signature confère à un texte une valeur d’authenticité, d’originalité et de paternité. Comme le rappelle Roland Barthes dans La mort de l’auteur (1968), cette conception a été surinvestie dans la modernité, érigeant l’auteur en garant ultime du sens, qu’il faut selon lui « tuer » pour laisser la place libre au texte et à l’interprétation du lecteur. C’est ce modèle littéraire qui domine encore les représentations : nous associons
spontanément l’auteur à une individualité, à un style identifiable, à une authenticité. Or, ce modèle est déjà une construction historique, qui ne rend pas compte de toutes les pratiques d’écriture.
À cette dimension symbolique s’ajoute une dimension juridique. L’auteur est aussi le sujet de droits, celui qui possède et contrôle son œuvre : c’est le socle du droit d’auteur. Les débats actuels sur l’IA portent aussi là-dessus : qui est propriétaire d’un texte généré, et sur quelle base juridique ? Il reste que signer un texte, cela a toujours été à la fois en revendiquer la création et en assumer la responsabilité légale et morale.
Des formes d’auctorialité distribuées
L’auctorialité, c’est tout ce qui fait qu’un auteur est reconnu comme tel.
Dans la recherche scientifique, l’auctorialité prend une forme singulière. Depuis la naissance des revues savantes au XVIIe siècle, l’auteur scientifique ne parle pas en son nom seul : il inscrit ses résultats dans une communauté, cite, reprend, discute. Comme le montre David Pontille (2004), la signature scientifique est toujours collective et distribuée. Les articles scientifiques sont généralement signés par plusieurs co-auteurs, parfois des dizaines, et l’affichage de leurs noms suit un ordre d’importance décroissant selon leur
contribution (premier auteur, deuxième auteur, etc.). La notion de « contributorialité » a même émergé pour distinguer les rôles : qui a conçu l’étude, qui a collecté les données, qui a rédigé. Pourtant, une règle demeure : l’auteur est celui qui peut garantir publiquement la validité du texte, même s’il ne l’a pas matériellement écrit. Ici, l’auctorialité n’est pas l’expression d’un style, mais la garantie d’une responsabilité épistémique publique.
Dans les disciplines du design, la figure de l’auteur est tout aussi complexe. Comme l’observe Antoine Picon (2016) à propos de l’architecture, l’édifice final est rarement attribuable à un individu : il résulte du travail d’une équipe, d’une agence, de contraintes techniques. On passe ainsi d’une logique d’authorship (paternité) à une logique d’ownership (maîtrise et contrôle des outils, des logiciels, des processus et de leurs résultats). La capacité à orchestrer, posséder et gérer les moyens de production et de diffusion devient aussi déterminante que la signature elle-même. Être auteur en design, c’est moins inventer seul qu’assumer le résultat d’une coproduction, ce qui résonne fortement avec la manière dont on écrit aujourd’hui avec des outils d’IA.
L’ère numérique a également reconfiguré les régimes d’autorité. Comme le souligne Elsa Neeman (2012), le passage du codex à l’écran bouleverse la fonction-auteur : les textes circulent, se remixent, se réapproprient. L’auctorialité devient partagée entre l’écrivain, les plateformes, les algorithmes de recommandation, les communautés de lecteurs. Foucault avait déjà montré que l’auteur est une « fonction » : un dispositif discursif et institutionnel qui sert à organiser, classer et contrôler les discours, plutôt qu’une personne réelle considérée comme source de l’œuvre. Avec le numérique, cette fonction est devenue plus visible et plus instable que jamais.
Ces exemples montrent que l’auctorialité n’a jamais été réductible à une voix singulière. Elle est une construction sociale, variable selon les pratiques et les époques, mais qui conserve un noyau commun : la responsabilité publique de ce qui est écrit.
Accepter la redéfinition de l’auteur à l’ère de l’IA
Que change l’IA générative dans ce paysage ? D’un côté, elle accentue la dimension distribuée de l’écriture. Produire un texte avec ChatGPT, c’est dialoguer avec un modèle statistique entraîné sur des milliards de phrases : il y a là une dilution manifeste de la « paternité ». D’où la méfiance, parfois
l’hostilité, qui s’exprime sur les réseaux. On soupçonne la machine d’effacer l’humain derrière une uniformité sans style. Mais d’un autre côté, l’IA ne possède ni intention, ni subjectivité, ni responsabilité. Elle ne peut donc pas être auteur. La véritable question n’est pas : ce texte est-il authentique ? mais : qui en assume la responsabilité ?
Je propose de définir l’auteur à l’ère de l’IA générative comme le sujet de l’énonciation qui assume, mot pour mot, le texte qu’il signe. Autrement dit, peu importe que j’aie utilisé ChatGPT, Wikipédia, un dictionnaire de synonymes en ligne ou une recherche Google : ce qui compte, c’est que je puisse valider, assumer et (si besoin) défendre publiquement ce que j’écris. Est-ce qu’on demande aux écrivains de révéler l’usage de logiciels de correction grammaticale comme Antidote ou de confesser le recours à un ghostwriter ? Dans le monde académique, combien d’articles traduits, révisés ou
corrigés par des tiers ne portent pourtant qu’une seule signature ? L’écriture a toujours impliqué des médiations et des soutiens plus ou moins visibles. Au final, être auteur c’est simplement endosser le sens de son texte. C’est une décision, comme quand Duchamp décide qu’un urinoir est une fontaine
(l’a-t-il fabriquée ?).
L’écriture a par ailleurs toujours été affaire de bricolage : préparer, raturer, réécrire, ajuster, chercher le mot juste, changer l’ordre des phrases, trouver le bon ton, placer les références, etc. Avec l’IA générative, cette logique ne disparaît pas, elle s’intensifie – et, avec un peu d’habileté, elle se bonifie.
On n’obtient jamais un texte de qualité qui nous ressemble, « clé en main », prêt à endosser immédiatement, mais plutôt une matière à retravailler, comme l’argile que le potier façonne patiemment à partir d’une première forme imparfaite jusqu’à ce qu’elle devienne une œuvre singulière et maîtrisée. Écrire avec l’IA, cela va plus vite, oui, mais pour qui veut vraiment écrire, cela reste un bricolage intellectuellement exigeant, où s’entremêlent les remue-méninges, les itérations, les découvertes, les modifications, les ajouts personnels, les révisions qui, ensemble, scellent l’auctorialité.
C’est pourquoi je ne suis pas systématiquement favorable à l’idée de rendre obligatoire la divulgation de l’usage d’IA au nom de la transparence. J’y vois une mesure illusoire, aux relents inquisiteurs et bureaucratiques. Car si l’on devait réellement être transparent sur tous les outils d’écriture utilisés, il
faudrait aussi révéler nos recherches en ligne, nos correcteurs automatiques, nos usages des dictionnaires, nos sources d’inspiration, et j’en passe. Nous ne le faisons jamais, car l’essentiel n’est pas dans l’outil mais dans la responsabilité de l’auteur, et ce, même si l’IA générative est un outil
puissant et vertigineux qui, j’en conviens, n’est pas de même nature qu’un correcteur grammatical.
Les organismes fédéraux de recherche au Canada (CRSH, CRSNG, IRSC, 2025) viennent à leur manière d’adopter cette logique. Leur position est claire et inspirante : dans leurs nouvelles directives, ils ne demandent pas aux chercheurs de divulguer s’ils ont utilisé l’IA pour rédiger leurs demandes de
subventions. Ils exigent en revanche que les chercheurs assument l’entière responsabilité du contenu soumis et des sources utilisées (ce qui est naturel et habituel pour un chercheur). La nuance est essentielle : il ne s’agit pas de traquer les outils, mais de rappeler que l’auteur est celui qui répond publiquement du texte. La machine n’efface pas l’esprit humain : c’est le choix affirmé de l’esprit qui fait disparaître la machine derrière lui.
La mort de l’auteur n’aura pas lieu
En conclusion, l’IA générative n’a pas « tué l’auteur », et elle n’y parviendra pas, n’en déplaise à la panique morale ambiante. Elle nous rappelle simplement que l’auteur n’a jamais été un créateur solitaire ex nihilo, mais toujours une instance sociotechnique prise dans des réseaux, des médiations et des outils. L’apport de l’IA est de rendre un peu plus visible cette dimension distribuée, et de nous obliger à l’assumer collectivement et à la repenser. Oui, quand elle est utilisée par défaut, sans grande imagination ni recul critique, l’IA nous fait perdre un peu le style, la patte personnelle, la « biologie de
l’auteur » (Barthes), mais il nous appartient d’être créatifs, d’apprendre à manier l’IA, de savoir l’intégrer à notre flux de travail et de la modeler pour qu’elle porte notre marque personnelle. Écrire avec l’IA, écrire vraiment, avec intelligence et authenticité, ce n’est ni naturel ni habituel, ni facile ni magique, mais c’est un véritable travail de la pensée, et ce travail peut s’apprendre.
L’auteur véritable à l’ère de l’IA n’est donc pas celui qui « écrit sans machine » ou qui revient au papier (une technologie !) au nom d’une authenticité mythique. C’est celui qui assume publiquement la responsabilité de ce qu’il écrit et qui est capable d’en rendre compte, mot à mot. L’enjeu actuel n’est
donc pas d’interdire ou de soupçonner l’usage d’outils, mais de clarifier leur statut : un logiciel ou un assistant, aussi puissant soit-il, n’est pas un auteur, c’est seulement un étayage de plus. Seul celui qui signe et assume le texte peut être reconnu comme tel.
L’IA change les énoncés mais n’a pas le pouvoir de remplacer le sujet de l’énonciation. Chacun de nous est un sujet. Cessons de nous faire croire à nous-mêmes le contraire parce que quelques machines ultra-puissantes nous impressionnent et nous bousculent.
À toutes les époques historiques, comme je l’ai montré dans L’être et l’écran (2013), les nouvelles technologies provoquent chez les humains un traumatisme perceptif, fondé sur le sentiment qu’elles introduisent en nous quelque chose de non humain, de non réel, de non authentique. À toutes les
époques historiques, les nouvelles technologies se naturalisent à mesure que l’on réapprend, à leur contact, ce que l’on aime tant oublier : l’humain n’existe qu’en tandem avec des technologies et n’a jamais existé sans elles.
L’usage du masculin générique dans ce texte vise uniquement à alléger la lecture et n’implique aucune autre intention.
Références
- Barthes, R. (1968). La mort de l’auteur. Manteia, 5, 12-17.
- CRSH, CRSNG, IRSC (2025). Mise à jour des Lignes directrices sur l’utilisation de l’intelligence artificielle dans l’élaboration et l’évaluation des propositions de recherche. Gouvernement du Canada.
- Foucault, M. (1969). Qu’est-ce qu’un auteur ? Bulletin de la Société française de philosophie, 63(3), 73-104.
- Picon, A. (2016). From Authorship to Ownership: A Historical Perspective. Architectural Design, 86(5), 36-41.
- Pontille, D. (2004). La signature scientifique. CNRS Éditions.
- Neeman, E., en collaboration avec Meizoz, J. et Clivaz, C. (2012). Culture numérique et auctorialité : réflexions sur un bouleversement. A contrario, 17(1), 3-36.
- Vial, S. (2013). L’être et l’écran : comment le numérique change la perception. Presses Universitaires de France.