Utiliser l’intelligence artificielle pour écrire un livre transforme la façon d’aborder un projet long et complexe. L’IA permet de gagner du temps, de débloquer la créativité, de structurer des idées et de corriger plus efficacement. Mais sans méthode, le résultat peut devenir plat, peu original ou difficile à publier (problèmes de droits, de cohérence, de ton).

Ce guide détaille, étape par étape, comment tirer le meilleur de l’IA pour écrire un livre de A à Z : de l’idée à la couverture, en passant par le plan, la rédaction, la correction et les aspects pratiques.

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1. Comprendre ce que l’IA peut (et ne peut pas) faire pour un livre

Les forces de l’IA pour l’écriture

Les outils d’IA générative (comme ChatGPT, Claude ou d’autres modèles) sont particulièrement efficaces pour :

- Générer des idées : pistes de sujets, personnages, intrigues, angles originaux.

- Structurer un projet : plans détaillés, enchaînement des chapitres, arcs narratifs.

- Produire du texte brut : ébauches de scènes, descriptions, dialogues, argumentaires.

- Améliorer la formulation : reformulations, variantes de style, enrichissement lexical.

- Assurer la cohérence locale : vérifier un ton homogène dans un paragraphe ou un chapitre.

- Aider à la correction : repérer des formulations lourdes, des incohérences, des répétitions.

Les limites à garder en tête

En parallèle, certaines limites imposent une vigilance humaine :

- Originalité relative : l’IA se base sur des modèles statistiques, pas sur une expérience vécue.

- Risque de clichés : notamment en fiction (personnages stéréotypés, intrigues déjà vues).

- Imprécisions factuelles : en non-fiction, certaines affirmations peuvent être obsolètes ou fausses.

- Absence de vision d’ensemble autonome : l’IA peine à garantir seule la cohérence globale d’un livre long.

- Questions juridiques : textes trop proches de contenus existants, droits sur les images générées, etc.

Conclusion : l’IA est un co-auteur assisté, pas un remplaçant. L’auteur humain reste responsable de la vision, du ton, de la cohérence et de la validation finale.

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2. Trouver l’idée de livre avec l’IA

Clarifier son objectif avant de lancer l’IA

Avant toute interaction avec un outil, clarifier :

1. Type de livre : roman, essai, guide pratique, autobiographie, livre pour enfants, etc.

2. Public cible : débutants, experts, adolescents, professionnels d’un secteur, etc.

3. Objectif principal : divertir, transmettre un savoir, promouvoir une expertise, témoigner.

Plus ces éléments sont précis, plus les réponses d’IA seront pertinentes.

Utiliser l’IA pour générer et affiner des idées

Étapes possibles :

1. Brainstorming brut

Demander à l’IA une liste d’idées en précisant :

- le genre (ex. thriller psychologique, guide business)

- le public (ex. cadres, étudiants, lecteurs de fantasy)

- le ton (ex. sérieux, humoristique, inspirant)

2. Filtrage par critères

Sélectionner 3 à 5 idées qui semblent prometteuses et demander à l’IA :

- de détailler le concept en quelques paragraphes

- d’identifier le lectorat cible

- de proposer un angle différenciant par rapport à d’autres livres du même type

3. Validation par confrontation

Pour la non-fiction, interroger l’IA sur :

- les livres déjà connus sur le sujet

- les lacunes potentielles (angles peu traités)

- les questions récurrentes du public sur ce thème

4. Affiner l’angle

Transformer une idée générale en promesse claire :

- Pour un guide : « À la fin de ce livre, le lecteur sera capable de… »

- Pour un roman : « Le lecteur suivra l’évolution de… dans un monde où… »

Conseil : noter dans un document dédié l’idée centrale du livre en une phrase. Cette phrase servira de boussole tout au long du projet, y compris dans les échanges avec l’IA.

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3. Construire le plan détaillé du livre avec l’IA

Définir la structure globale

Deux grands cas de figure :

- Non-fiction (guides, essais, manuels)

Structure typique :

1. Introduction (contexte, promesse, bénéfices)

2. Parties (concepts, méthodes, études de cas)

3. Conclusion (synthèse, perspectives, appel à l’action)

- Fiction (romans, novellas, récits)

Structures fréquentes :

- Acte I / Acte II / Acte III (modèle en trois actes)

- Structure en chapitres courts, centrés sur des scènes ou des points de vue

- Arcs narratifs multiples (personnages clés, timeline parallèle)

L’IA peut proposer plusieurs structures et expliquer leurs avantages.

Obtenir un plan de chapitres précis

1. Formuler la demande de plan

Fournir à l’IA :

- l’idée du livre (phrase-boussole)

- le public cible

- la longueur approximative (par exemple 200 pages, ou 60 000 mots)

- le type de plan souhaité (5 grandes parties, 12 chapitres, etc.)

2. Demander plusieurs variantes

Exiger 2 ou 3 plans alternatifs :

- un plan très pédagogique (progression pas-à-pas)

- un plan plus narratif (avec exemples, histoires)

- un plan orienté action (chapitres centrés sur des exercices, check-lists)

3. Combiner et ajuster

Sélectionner les éléments les plus adaptés :

- renommer certains chapitres

- fusionner ou scinder des parties

- ajouter des cas particuliers pour son public cible

Détail des chapitres : sous-sections et points clés

Une fois le plan global validé :

1. Zoom chapitre par chapitre

Pour chaque chapitre, demander :

- un résumé du chapitre en 5 à 10 phrases

- une liste de sous-sections (H2 / H3 internes)

- les idées clés à absolument traiter

- les exemples ou anecdotes possibles

2. Identifier le fil conducteur

Vérifier que chaque chapitre :

- sert clairement la promesse globale du livre

- se termine sur une transition logique vers le chapitre suivant

3. Document maître

Centraliser :

- le plan complet

- les résumés de chapitres

- un espace sous chaque partie pour la rédaction ultérieure

Ce document maître devient la colonne vertébrale du projet.

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4. Rédiger le livre avec l’IA : méthode de travail efficace

Choisir un mode de collaboration avec l’IA

Plusieurs approches existent. Les plus efficaces :

- Approche “co-pilote”

L’auteur rédige d’abord une ébauche, l’IA améliore, enrichit, reformule.

- Approche “brouillon IA”

L’IA produit un premier jet à partir du plan, l’auteur réécrit et personnalise fortement.

- Approche “itérative paragraphe par paragraphe”

L’auteur et l’IA écrivent ensemble chaque section, avec retours et ajustements fréquents.

Approche recommandée : privilégier un rôle d’IA comme assistant et non comme auteur principal, pour garantir originalité, cohérence et authenticité.

Préparer des instructions claires pour la rédaction

Pour chaque section ou chapitre, préciser à l’IA :

- Le contexte : rappel de l’idée du livre, du public, du ton.

- L’objectif du passage : informer, convaincre, émouvoir, expliquer, faire rire, etc.

- Le niveau de détail souhaité : survol, approfondissement technique, vulgarisation.

- Le style : soutenu, familier contrôlé, professionnel, narratif, inspirant.

Plus ces consignes sont précises, plus le texte généré sera exploitable.

Méthode pas-à-pas pour un chapitre de non-fiction

1. Rappel du plan du chapitre

Coller le résumé et les sous-sections préparés à l’avance.

2. Demander un premier jet structuré

Insister sur :

- l’ajout d’exemples concrets

- une progression logique

- des paragraphes clairs et denses

3. Évaluer rapidement le premier jet

Vérifier :

- la pertinence des informations

- le niveau de banalité ou d’originalité

- la conformité avec les connaissances de l’auteur

4. Améliorer section par section

Pour chaque partie :

- demander des reformulations plus précises

- ajouter des anecdotes personnelles ou des études de cas réelles

- ajuster le ton pour coller à la voix de l’auteur

5. Personnaliser fortement

Intégrer :

- expériences, observations, opinions propres

- références spécifiques au domaine francophone si pertinent

Sans cette étape, le texte risque de sonner générique et peu crédible.

Méthode pour un roman ou un récit de fiction

1. Fiches personnages avec l’IA

Définir pour chaque personnage principal :

- histoire personnelle

- motivations profondes

- conflits internes

- évolution au fil du récit

2. Résumé détaillé de chaque scène

Scinder le roman en scènes ou séquences :

- lieu, moment

- personnages présents

- enjeu de la scène

- point de vue adopté

3. Demander des premières versions de scènes

Préciser :

- la longueur approximative

- l’ambiance (tension, humour, drame)

- le degré de dialogues vs narration

4. Réécrire avec sa propre voix

Relire chaque scène :

- adapter les dialogues pour qu’ils sonnent plus naturels

- renforcer les émotions et les détails sensoriels

- corriger les incohérences avec le reste du texte

5. Surveiller les clichés

Solliciter l’IA pour :

- proposer des variantes plus originales de situations trop convenues

- enrichir les décors, les cultures, les contextes pour éviter les stéréotypes

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5. Garantir la cohérence globale du livre

Suivi des personnages, concepts et termes

Pour les projets longs, créer avec l’aide de l’IA :

- Un glossaire (non-fiction) : définitions, acronymes, concepts clés.

- Une bible d’univers (fiction) : lieux, chronologie, système de magie, technologies.

- Un guide de style : niveau de langage, règles de ponctuation, tics à éviter, choix orthographiques (français France vs québécois, etc.).

L’IA peut aider à initialiser ces documents, mais la validation humaine reste indispensable.

Utiliser l’IA pour vérifier la cohérence

Plusieurs actions utiles :

- Résumés réguliers

Après quelques chapitres, demander à l’IA :

- un résumé détaillé de ce qui a été écrit

- l’identification d’éventuelles contradictions

- des suggestions pour renforcer le fil conducteur

- Vérification de la progression logique (non-fiction)

Interroger l’IA :

- sur la clarté de la progression pédagogique

- sur les points à expliciter davantage pour un débutant

- sur les redondances éventuelles

- Analyse des arcs narratifs (fiction)

Demander :

- si l’évolution des personnages est crédible

- si certains fils narratifs sont abandonnés en cours de route

- si le rythme semble déséquilibré (début trop long, fin trop précipitée, etc.)

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6. Corriger et améliorer le texte avec l’IA

Correction linguistique et stylistique

L’IA peut assister sur :

- Orthographe et grammaire : repérage des fautes évidentes.

- Phrases trop longues ou complexes : propositions de simplification.

- Répétitions : substitution de synonymes, restructuration.

- Fluidité : transitions améliorées entre paragraphes.

Prudence : ne pas accepter automatiquement toutes les suggestions. Certaines corrections peuvent altérer le style ou introduire des maladresses.

Améliorer la clarté et l’impact

Pour chaque chapitre clé :

1. Demander une réécriture plus claire

Avec contrainte :

- longueur comparable

- conservation du sens

- vocabulaire accessible au public cible

2. Optimiser les débuts et fins de chapitres

L’IA peut proposer :

- des accroches plus percutantes

- des phrases de conclusion plus mémorables

3. Adapter le ton

Exemples :

- Rendre un texte plus pédagogique pour des débutants.

- Rendre un passage plus formel pour un public professionnel.

- Injecter un peu d’humour ou de légèreté si cela correspond à l’intention.

Vérification factuelle (non-fiction)

L’IA ne doit pas être la seule source de vérité. Recommandations :

- Vérifier les données sensibles : chiffres, dates, citations, études.

- Recouper avec des sources fiables : articles académiques, ouvrages reconnus, sites officiels.

- Demander à l’IA des pistes de sources mais contrôler manuellement.

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7. Créer une couverture de livre avec l’IA

La couverture influence fortement les ventes, notamment en autoédition. L’IA facilite à la fois la conception visuelle et la recherche d’idées.

Concevoir le concept de couverture

1. Analyser les couvertures du genre

Demander à l’IA :

- les tendances graphiques pour le genre (ex. thriller, romance, business)

- les éléments récurrents : typographie, couleurs, symboles

- ce qui différencie une couverture professionnelle d’une couverture amateur

2. Définir le positionnement visuel

Préciser :

- l’ambiance souhaitée (sombre, lumineuse, minimaliste, colorée)

- le niveau de sobriété ou de fantaisie

- les éléments essentiels (illustration, photo, uniquement typographie)

3. Générer des idées de maquettes

L’IA texte peut suggérer :

- plusieurs compositions possibles (placement du titre, sous-titre, nom de l’auteur)

- des idées de symboles ou d’objets à représenter

- des palettes de couleurs adaptées au thème

Utiliser une IA d’image pour la couverture

Des outils spécialisés (Midjourney, DALL·E, Stable Diffusion, etc.) permettent de générer :

- des illustrations originales

- des arrière-plans

- des éléments graphiques

Points d’attention :

- Cohérence avec le genre : une couverture de thriller ne doit pas ressembler à un roman feel-good, et inversement.

- Lisibilité du titre : vérifier le rendu en petit format (vignette sur une plateforme en ligne).

- Droits d’usage :

- Vérifier les conditions d’utilisation du service d’IA.

- Éviter d’imiter trop directement le style d’artistes nommément cités (risque juridique et éthique).

- S’assurer que la couverture peut être utilisée commercialement.

Il est souvent pertinent de :

- générer plusieurs propositions

- sélectionner une ou deux pistes fortes

- éventuellement confier le résultat à un graphiste pour finalisation (typographie, composition, 4e de couverture).

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8. Aspects juridiques et éthiques à ne pas négliger

Droits d’auteur sur un texte généré par IA

Le cadre juridique évolue, mais quelques principes prudents :

- L’auteur humain qui sélectionne, réorganise et réécrit conserve en général des droits sur l’œuvre finale.

- Un texte généré entièrement par une IA, sans apport créatif humain significatif, peut avoir un statut juridique flou selon les pays.

- Toujours :

- apporter une contribution créative réelle (structure, réécriture, choix des idées)

- éviter de se présenter comme simple utilisateur passif d’un texte préfabriqué.

Plagiat et similarité avec des œuvres existantes

Règles de prudence :

- Ne pas demander à l’IA d’« écrire dans le style de [auteur vivant] » avec imitation excessive.

- Éviter de reproduire des intrigues, personnages ou formulations très proches d’œuvres connues.

- Pour les essais et guides :

- citer explicitement les sources importantes

- reformuler en apportant un angle et une structure personnelle

Un scan anti-plagiat peut être utile en phase finale, surtout pour la non-fiction.

Transparence vis-à-vis des lecteurs

Aucune obligation uniforme n’existe, mais des approches éthiques incluent :

- mentionner dans les remerciements que des outils d’IA ont été utilisés comme assistant

- expliquer brièvement la démarche (par exemple, assistance pour la structuration, la correction ou l’illustration)

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9. Organiser son projet et éviter la dépendance à l’IA

Structurer le flux de travail

Pour qu’un livre aboutisse, la discipline compte autant que la technologie. Conseils :

1. Fixer un calendrier réaliste

- Objectif de mots par semaine

- Périodes dédiées à la relecture sans IA

- Deadlines pour finir chaque grande partie

2. Séparer les phases

- Idéation et plan

- Rédaction brute

- Réécriture

- Correction et polissage

- Mise en page et couverture

3. Sauvegarder systématiquement

- Utiliser un outil central (Google Docs, Notion, Word, Scrivener…)

- Conserver les versions intermédiaires, surtout après de grosses réécritures

Garder une voix d’auteur personnelle

Pour éviter que le livre ne paraisse générique :

- Écrire régulièrement des passages sans IA, puis seulement demander des améliorations ciblées.

- Conserver un carnet d’idées et de formulations personnelles à intégrer au texte.

- Relire à haute voix certains chapitres pour vérifier si le style reflète bien la voix de l’auteur.

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10. Préparer la version finale et la publication

Mise en forme et préparation du manuscrit

L’IA peut aider à :

- uniformiser les titres, sous-titres et styles de paragraphes (en donnant un modèle clair).

- vérifier la cohérence des numérotations (chapitres, sections).

- rédiger :

- une quatrième de couverture accrocheuse

- un résumé pour les plateformes en ligne

- une biographie d’auteur adaptée au public cible

Dernières vérifications avant publication

Checklist essentielle :

1. Cohérence globale

- Fil conducteur clair du début à la fin

- Aucune contradiction majeure

- Transitions fluides entre les chapitres

2. Qualité de la langue

- Correction orthographique et grammaticale

- Style homogène

3. Aspects légaux

- Aucun contenu manifestement protégé repris sans droit

- Pas de données sensibles ou diffamatoires

4. Adaptation au format choisi

- Papier : marges, pagination, table des matières

- Ebook : table des matières cliquable, liens fonctionnels

Un regard humain extérieur (bêta-lecteurs, correcteur professionnel) reste une valeur sûre, même si l’IA a déjà beaucoup aidé.

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Conclusion : points clés à retenir

Utiliser l’IA pour écrire un livre de A à Z offre un gain de temps considérable et un soutien précieux à chaque étape, à condition d’adopter une démarche structurée.

Points essentiels :

- Clarifier l’objectif, le public et l’idée centrale avant de solliciter l’IA.

- Construire un plan solide avec l’aide de l’IA, puis le personnaliser.

- Considérer l’IA comme un co-pilote : l’auteur garde la main sur la vision, le ton et les choix créatifs.

- Rédiger de manière itérative : premier jet, réécriture, enrichissement, personnalisation.

- S’appuyer sur l’IA pour la correction et la cohérence, tout en vérifiant les faits et en préservant sa voix.

- Créer une couverture pertinente en combinant idées générées par IA, respect des codes du genre et vérification des droits.

- Rester vigilant sur les aspects juridiques et éthiques : droits d’auteur, plagiat, transparence.

- Structurer le projet dans le temps pour aboutir à un manuscrit final professionnel.

Avec une approche méthodique, l’IA devient un outil puissant pour transformer une idée en un livre abouti, sans sacrifier l’originalité ni la qualité du travail d’auteur.

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Le Sommet pour l’action sur l’intelligence articifielle qui s’est tenu à Paris début février 2025 se voulait optimiste. Il a abouti à une déclaration pour « une IA durable et inclusive, pour les gens et la planète ». Les discussions sur la durabilité ont principalement eu lieu au ministère de la transition écologique, où était présent un de nos chercheurs.

Il faut distinguer différents types d’IA. L’IA générative, en particulier, n’est pas indispensable pour étudier la planète ; par contre, elle consomme beaucoup d’énergie et de ressources.

Le premier Sommet sur l’IA, organisé en 2023 par le Royaume-Uni sous le nom de Sommet pour la sécurité de l’IA, s’était conclu par une déclaration prudente sur les risques existentiels que poserait l’IA vis-à-vis de l’humanité. Le second Sommet qui se tenait le mois dernier à Paris, cette fois pour l’action sur l’IA, aura abouti à une déclaration beaucoup plus optimiste centrée sur une IA « pour les gens et la planète », pour reprendre les termes de son titre.

L’événement principal du Sommet pour l’action sur l’IA, organisé au Grand Palais, accueillait essentiellement des représentantes et représentants de gouvernements, il n’avait pas vocation à rentrer dans le détail. Pour comprendre ce que peut être une IA « pour les gens » et surtout « pour la planète », comme nous allons le voir, il faut pourtant différencier plusieurs types d’IA et préciser les termes.

Le Forum pour l’IA durable, qui se tenait en marge de l’événement principal, allait dans ce sens.Il s’est tenu au ministère de la transition écologique, à deux kilomètres du Grand Palais. En une journée, 25 personnes issues d’administrations publiques, d’entreprises de la Tech et du monde académique invitées par le ministère se sont succédé sur scène. L’organisation la plus impliquée sur la question était, semble-t-il, l’ONU, représentée par cinq personnes. J’étais, moi, dans l’audience.

Ce qui s’est dit au Forum pour l’IA durable

La conversation durant le forum peut se résumer ainsi :

Big Tech : « Regardez ce que peut faire l’IA ! Elle a déjà un impact positif sur nos sociétés. »

Administrations publiques : « De quoi auriez-vous besoin pour faire progresser cette technologie pleine de promesses ? »

Big Tech : « De plus d’énergie ! »

Recherche : « Attention tout de même au coût environnemental global de l’IA générative, qui a aussi un impact négatif sur nos sociétés. »

Big Tech : « Le domaine évolue très vite. Demain, des gains en efficacité absorberont la hausse de consommation, l’impact net sera positif ! »

Recherche : « C’est sans compter sur les effets rebonds qui amplifieront le recours à l’IA générative. »

Big Tech : « Ce n’est pas à nous de décider ce que les individus feront avec l’IA. Nous faisons confiance à la créativité humaine. »

Administrations publiques : « Cette IA pourrait-elle par exemple servir à la lutte contre le réchauffement climatique ? »

Recherche : « Certainement. Mais on ne parle alors plus d’IA générative, qui n’est que la dernière génération d’une longue série d’innovations technologiques.

Administrations publiques : « Je reviens quand même à l’IA générative. On observe déjà une forte inégalité d’accès à cette technologie (selon le revenu et selon le genre). Ne devrait-on pas essayer de la rendre plus accessible ? »

Recherche : « Vous décidez. Mais il faudrait alors une collaboration plus étroite avec la Tech, pour mieux estimer son impact net réel. Nous n’avons pas assez de données fiables. Vous non plus, d’ailleurs. »

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L’IA générative contre la planète

L’IA générative a quelque chose de spectaculaire. Elle est en effet pleine de promesses. Pourtant, quelques minutes à peine après le lancement officiel de la journée, Sarah Myers West, co-directrice de l’institut de recherche privé AI  Now, rappelait un fait essentiel : le développement de cette technologie est en train de menacer la transition écologique.

À lire aussi : La climatisation et le boom de l’IA vont-ils faire dérailler les engagements climatiques des États ?

À lire aussi : Pourquoi l’IA générative consomme-t-elle tant d’énergie ?

Lorsque Donald Trump et Emmanuel Macron annoncent, les 21 janvier et 9 février respectivement, des deals à plusieurs centaines de milliards de dollars pour construire de nouveaux centres de données dédiés à l’IA, l’effet attendu est une hausse importante de la consommation électrique dans les régions concernées.

Dans l’assistance, l’association Beyond fossil fuels prend la parole pour rappeler qu’à court terme, ce surplus d’électricité sera probablement produit avec l’infrastructure existante, encore très émettrice de CO₂ dans de nombreux pays.

À cet avertissement, Nvidia et Google, représentées par leur directeur et directrice sustainability (durabilité), répondent par des promesses. Le travail d’ingénierie dans ces entreprises serait tel que des gains substantiels en efficacité permettraient d’absorber la hausse actuelle de consommation due à l’IA.

Le représentant de Nvidia annonce par exemple une réduction de 75 % de la consommation électrique d’une génération à l’autre de leurs cartes graphiques. Les cartes conçues par Google, optimisées pour les réseaux de neurones artificiels, seraient encore plus performantes. Il n’y a pas eu d’opposition frontale entre les entreprises de technologie et les universitaires ce 11 février, mais, dans ses publications scientifiques, Google critique régulièrement les évaluations d’empreinte carbone faites par le monde académique, au motif qu’elles ne prendraient pas suffisamment en compte les dernières innovations.

Comme en réponse à cet argument, à la suite de Sarah Myers West, la chercheuse Sasha Luccioni prévient que l’histoire des sciences et techniques n’a jamais démontré que les gains en efficacité favorisent la sobriété. Au contraire, l’efficacité amène quasiment systématiquement un regain de consommation qui, en volume global, augmente la consommation énergétique, l’impact environnemental ou, dans le cas de l’IA, la quantité de calcul associée à une technologie. Ce phénomène porte un nom : le paradoxe de Jevons ou effet rebond.

À lire aussi : L'effet rebond : quand la surconsommation annule les efforts de sobriété

En ligne avec cet argument, l’OCDE a proposé une méthodologie de mesure d’impact environnemental qui prend en compte non seulement la production, le transport, l’exploitation et le recyclage de l’équipement informatique mais aussi les impacts indirects de l’adoption de systèmes d’IA, comme le recours systématique à ChatGPT plutôt qu’à un moteur de recherche.

L’IA non générative pour la planète

Malgré ces précautions, l’OCDE, l’Agence internationale de l’énergie, l’ONU et d’autres administrations publiques présentes au forum sont très enclines à voir l’IA comme un outil essentiel de lutte contre le réchauffement climatique. Certes, certains systèmes d’IA ont été conçus dans cet objectif. Le directeur du CivicDataLab, Gaurav Godhwani, avait été invité pour en donner un exemple : dans l’état d’Assam en Inde, où les inondations sont de plus en plus fréquentes, le CivicDataLab propose une application d’analyse de risques pour mieux anticiper ces inondations.

La communauté scientifique Climate Change AI, représentée par David Rolnick et Lynn Kaack à Paris, a fait un travail méticuleux de recensement de ce genre d’approches. Mais les chercheuses et chercheurs enchaînent avec une précision importante : l’IA regroupe sous un seul nom, fortement polysémique, de nombreuses techniques de traitement de la donnée.

Lorsque l’IA est utilisée comme outil d’aide à la décision, ce n’est plus de l’IA générative. Il n’est pas nécessaire de générer du texte ou des images pour analyser des images satellites (pour anticiper des catastrophes naturelles) ou prédire la demande en électricité d’un territoire (pour en optimiser la distribution). Or, les méthodes vouées à ces problèmes consomment nettement moins d’électricité qu’un modèle d’IA générative et sont loin de nécessiter des investissements conséquents dans des centres de données.

Dans une méta-analyse du travail de Climate Change AI, il apparaît que plus de la moitié des approches recensées sont des méthodes d’apprentissage machine connues depuis dix ou quinze  ans, avant l’émergence des IA génératives. Même lorsque l’IA générative se révèle intéressante dans la lutte contre le réchauffement climatique, pour les modèles météorologiques par exemple, son échelle est nettement réduite par rapport à celle des grands modèles utilisés par ChatGPT ou Mistral. Le laboratoire d’IA de Météo France, qui avait un stand au ministère de la transition écologique, a développé un modèle pour estimer les précipitations futures, conceptuellement proche de DALL·E (le générateur d’image de ChatGPT) mais 200 fois plus petit en nombre de paramètres.

Le terme d’« IA durable », sujet central des discussions ce 11 février, est donc utilisé pour désigner deux choses bien distinctes.

Il fait d’abord référence à une IA dont on maîtriserait la consommation énergétique et l’impact environnemental, mais les orateurs et oratrices du Forum pour l’IA durable l’utilisent aussi pour désigner une IA au service du développement durable. L’IA non générative coche les deux cases ; l’IA générative grand public, jusqu’à preuve du contraire, n’en coche aucune. L’IA des entreprises de technologie et celle des administrations publiques ne se ressemblent pas.

L’IA pour les gens

Bien que l’IA générative concentre tous les investissements et menace en partie la transition écologique, les quelques centaines de millions d’usagers de ChatGPT diraient peut-être à sa décharge qu’elle est utile à toute sorte de tâches. Il serait alors justifié de lui allouer une partie non négligeable de l’électricité mondiale.

Peut-on ainsi dire que l’IA générative est une IA « pour les gens » ? Autrement dit, si ChatGPT obtenait une dérogation à l’effort mondial de lutte contre le réchauffement climatique, qui en bénéficierait réellement ?

Ce 11 février justement, Christine Zhenwei Qiang, directrice au numérique de la Banque mondiale, reprend les conclusions d’un rapport de son institution sur l’adoption de ChatGPT dans le monde. Selon ce rapport, le trafic vers ChatGPT vient à 50 % de pays à fort revenu alors que ces pays ne représentent que 13 % de la population mondiale. Les pays à faible revenu représentent à l’inverse 1 % seulement du trafic. Comme un symbole, la ministre de l’information et des communications du Rwanda, un pays à faible revenu selon la Banque mondiale, était initialement prévue dans le programme de la journée, mais n’y a finalement pas participé.

Toujours selon le rapport de la Banque mondiale, les femmes ne représentent qu’un tiers seulement des usagers. Ces deux catégorisations, par revenu et par genre, illustrent l’utilité toute relative de l’IA générative pour l’humanité.

Victor Charpenay a reçu des financements du réseau d'excellence ENFIELD (European Lighthouse to Manifest Trustworthy and Green AI) dans le cadre du programme Horizon Europe.

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Alors que le Sommet pour l’action sur l’IA se poursuit à Paris les 10 et 11 février, les contours de l’IA restent flous. Dans ces conditions, comment développer une éthique applicable en pratique ?

Depuis la mise sur le marché de ChatGPT en novembre 2022, le discours politique, économique et médiatique est saturé de références à l’intelligence artificielle, dont il est devenu banal d’affirmer qu’elle doit être « responsable » et « éthique ». Volontiers décrite comme une révolution technologique inédite et une source infinie d’opportunités pour l’humanité par les uns, l’IA est en même temps décriée par les autres, tant ses impacts sociaux, énergétiques et économiques questionnent.

Je propose, dans ce flou discursif, de dégager trois piliers d’une éthique de l’IA simplifiée : l’intégrité, la dignité et la durabilité. Plutôt que de multiplier les lignes directrices complexes combinant parfois une dizaine de principes éthiques, pour certains peu opérationnels, un modèle à trois entrées paraît, en effet, aisément mobilisable.

On aurait pu espérer qu’une approche aussi simplifiée et donc claire soit portée par le Règlement sur l’intelligence artificielle de l’Union européenne (« IA Act ») du 13 juin 2024. Celui-ci n’a toutefois pas dissipé le flou conceptuel qui règne, en dehors des cercles académiques, à propos de l’éthique de l’IA. Ce texte pose un certain nombre de conditions minimales à l’autorisation des systèmes d’IA sur le marché européen, mais n’impose pas de cadre éthique général – sinon l’interdiction, dans la limite du champ d’application du règlement – de certains systèmes d’IA considérés comme inacceptables, à l’instar de ceux permettant la notation sociale à grande échelle.

Même s’il n’entre en vigueur que progressivement depuis le 2 février 2025, l’IA Act alimente depuis des mois un bruit de fond médiatique binaire : soit la régulation est une bonne chose, car elle protège des valeurs européennes (qui ne sont pas toujours aisément identifiables), soit elle est une folle décision car elle « bride » l’innovation et la compétitivité et empêche l’Union européenne de se positionner dans les courses technologiques qui font rage.

Ces débats sont attisés par les prises de position d’entrepreneurs américains comme européens réticents à l’idée d’une régulation européenne, et convaincus de leur légitimité à porter une vision au nom de l’humanité. Pour autant, les données fiables quant aux conséquences économiques de l’IA manquent cruellement pour trancher la question de savoir si sa régulation est, ou non, un danger pour le Vieux Continent. On voit, à vrai dire, transparaître une course au numérique sans bases ni objectifs clairs, jusque dans l’administration.

En témoigne le rapport de la Cour des comptes du 5 décembre 2024 « Mieux suivre et valoriser les gains de productivité de l’État issus du numérique », dans lequel la Cour note que la productivité des projets numériques de l’État est une « préoccupation secondaire » (page 20), ou encore que le « retour sur investissement des projets numériques [est] insuffisamment suivi » (page 35). S’agissant de l’IA générative en particulier, la Cour cite des projections de productivité dans le secteur public si diamétralement opposées qu’elles en deviennent aberrantes (page 60).

En bref : personne ne sait vraiment si l’IA apportera vraiment quelque chose à l’humanité, faute d’indicateurs et de réflexion globale sur le sens de la trajectoire fixée par les géants du numérique.

Deux éléments sont en revanche de plus en plus certains.

« Détechniciser » et démystifier l’IA

Le premier élément est qu’il est indispensable de « détechniciser » et de démystifier l’IA, en particulier générative, pour favoriser l’indispensable réflexion politique qui l’accompagne.

Si l’IA est d’abord un objet informatique dont la compréhension parfaite n’est pas aisée pour les non-spécialistes, il n’est plus possible de se borner à énoncer des banalités sur son caractère « révolutionnaire » et « disruptif » pour l’humanité.

L’IA n’est pas un système technique insondable, mais un objet politique qui doit être traité comme tel. Le législateur doit ainsi se saisir en profondeur, au-delà des enjeux de propriété intellectuelle, de concurrence et de droit des données, de ses aspects sociaux, culturels et environnementaux.

Le Conseil économique, social et environnemental (Cese) ne s’y trompe d’ailleurs pas en définissant « l’intelligence artificielle comme le résultat de choix politiques, réalisés d’abord par des êtres humains, faisant de cette technologie un objet politique » dans son avis Pour une intelligence artificielle au service de l’intérêt général de janvier 2025 (page 28).

Prendre en compte le coût environnemental élevé des systèmes actuels d’IA

Le second élément de certitude réside dans le coût environnemental des systèmes d’IA actuels qui est, pour sa part, chaque jour, davantage mesuré et connu.

L’Agence de l’environnement et de la maîtrise de l’énergie (Ademe) vient ainsi de publier, en janvier 2025, une mise à jour de son étude sur l’empreinte carbone de nos activités numériques.

Cette étude établit, avec de nouveaux indicateurs, qu’en 2022, le secteur du numérique était responsable de 4,4 % de l’empreinte carbone nationale, se rapprochant du total des émissions du secteur des poids lourds en France. En outre, 11 % de la production nationale d’électricité était consacrée au secteur numérique, le tout étant en accélération constante et massive. Si l’impact des terminaux numériques dans ces chiffres reste un enjeu majeur, l’Ademe conclut même que le poids de l’IA générative dans ces résultats invite à « la remise en question de la nécessité de ces usages ».

Pour sortir de la confusion ambiante et des discours creux sur la nécessité d’une « IA responsable », ou sur les effets prétendus d’une réglementation qui n’est pas encore entrée en vigueur, deux éléments sont, sur ces bases, nécessaires : des chiffres fiables et un questionnement éthique profond.

Afin d’obtenir des chiffres sur la base desquels raisonner, il faut d’urgence financer des recherches complémentaires de celles qui émergent pour développer des « IA frugales », ou fondées sur l’impératif de sobriété numérique, et les diffuser.

À cet égard, le financement des universités et de la recherche, en France, est un enjeu stratégique et éthique majeur : la production de chiffres et de données fiables ne peut être exclusivement –- austérité budgétaire oblige – déléguée au secteur privé, lui-même promoteur de certains modèles d’IA.

Trois piliers éthiques : intégrité, dignité, durabilité

Quant au questionnement éthique lui-même, de solides fondements peuvent être trouvés dans les acquis de l’éthique des affaires, dont l’éthique de l’innovation (cadre auquel s’intègre l’éthique de l’IA) peut-être vue comme une sous-branche.

Le matériau commun entre l’éthique des affaires et l’éthique de l’IA, voire la filiation entre les deux notions, réside essentiellement dans le questionnement sur la compatibilité entre l’innovation économique et un certain nombre de valeurs, évolutives, selon les territoires et les époques – le lien entre éthique de l’innovation et la responsabilité sociale et environnementale (RSE) de l’entreprise est d’ailleurs fait par les travaux s’intéressant à l’éthique de l’innovation.

En s’appuyant sur les grandes orientations de l’éthique des affaires, on peut alors proposer de considérer qu’une « IA éthique » est un système d’IA dont la conception et l’usage reposent sur trois piliers : l’intégrité, la dignité et la durabilité.

Selon moi, ces trois éléments donnent une assise à une réflexion éthique simplifiée mais sérieuse, et à la construction d’indicateurs permettant de questionner – car l’éthique est d’abord un processus de questionnement – les systèmes d’IA en fonction des valeurs que notre société, qu’elle l’exprime directement ou par l’intermédiaire de ses représentants élus, souhaite aujourd’hui protéger.

Le développement de systèmes d’IA serait, dans ce modèle, intègre, à condition d’être transparent ; que ses avantages comme ses inconvénients soient publiquement connus ; et que ses biais fassent l’objet de communication et de tentatives de corrections respectueuses des deux autres piliers. On peut ajouter aux conditions d’intégrité d’un système d’IA son développement respectueux du droit applicable et l’interrogation de ses concepteurs, sans nécessairement pouvoir tous les anticiper, à propos des mésusages possibles de leur création.

Un système IA respecterait le principe de dignité si son développement et son usage profitaient au développement humain et que ses coûts sociaux étaient acceptables dans une société donnée – en considérant l’ensemble de sa chaîne de valeur, à commencer par les conditions d’extraction des matériaux nécessaires à la construction des centres de données et des infrastructures.

À lire aussi : Enquête : derrière l’IA, les travailleurs précaires des pays du Sud

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Enfin, une IA serait durable si elle ne compromettait pas la capacité des générations futures à vivre, à exploiter différemment les ressources naturelles et à faire leurs propres choix au service de leur développement.

Pour l’heure, le compte n’y est pas. Gageons qu’une clarification collective de ce qu’est une « IA éthique » ainsi que la promotion d’une réflexion internationale à ce propos lors du Sommet de Paris participeront à l’indispensable prise de conscience mondiale de ces enjeux.

Raphaël Maurel est membre de l'Observatoire de l'éthique publique et de Renaissance numérique. Il a reçu des financements de la Région Bourgogne-Franche-Comté et de l'Université Bourgogne Europe pour mener des recherches sur l'émergence d'un droit international du numérique incluant une réflexion sur l'éthique de l'IA.

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Des chercheurs de l’Université du Michigan ont mis au point une technique absolument dingue qui permet de générer des spectrogrammes ayant l’allure d’images capables de produire des sons qui leur correspondent lorsqu’ils sont écoutés. Ils appellent cela des « images qui sonnent ».

Leur approche est simple et fonctionne sans entraînement spécifique. Elle s’appuie sur des modèles de diffusion text-to-image et text-to-spectrogram pré-entraînés, opérant dans un espace latent partagé. Durant le processus de génération, les deux modèles « débruitent » des latents partagés de manière simultanée, guidés par deux textes décrivant l’image et le son désirés.

Le résultat est bluffant ! Ça donne des spectrogrammes qui, vus comme des images, ressemblent à un château avec des tours, et écoutés comme des sons, font entendre des cloches. Ou des tigres dont les rayures cachent les motifs sonores de leurs rugissements.

Pour évaluer leur bidouille, les chercheurs ont utilisé des métriques quantitatives comme CLIP et CLAP, ainsi que des études de perception humaine. Leur méthode dépasse les approches alternatives et génère des échantillons qui collent finement aux prompts textuels dans les deux modalités. Ils montrent aussi que coloriser les spectrogrammes donne des images plus agréables à l’œil, tout en préservant l’audio.

Cette prouesse révèle qu’il existe une intersection entre la distribution des images et celle des spectrogrammes audio et en dépit de leurs différences, ils partagent des caractéristiques bas niveau comme les contours, les courbes et les coins. Cela permet de composer de façon inattendue des éléments visuels ET acoustiques, comme une ligne qui marque à la fois l’attaque d’un son de cloche et le contour d’un clocher.

Les auteurs y voient une avancée pour la génération multimodale par composition et une nouvelle forme d’expression artistique audio-visuelle. Une sorte de stéganographie qui cacherait des images dans une piste son, dévoilées uniquement lorsqu’elles sont transformées en spectrogramme.

Pour recréer cette méthode chez vous, il « suffit » d’aller sur le Github du projet et de suivre les instructions techniques.

Source

Aujourd’hui, j’aimerais vous présenter LocalAI, une alternative open source à OpenAI. En tout cas, c’est comme ça que le créateur du projet le présente. Il s’agit d’une solution idéale pour tous ceux qui cherchent une API REST compatible avec les spécifications de l’API OpenAI pour l’inférence locale.

Grâce à LocalAI, vous pouvez exécuter des modèles linguistiques, générer des images, de l’audio et bien d’autres choses encore, localement ou sur site avec du matériel grand public, et ce, sans avoir besoin d’un GPU ! Le projet a pour principal objectif de rendre l’IA accessible à tous.

Pour résumer, voici les principales caractéristiques de LocalAI :

• Une API REST locale, alternative à OpenAI. Comme ça, vous gardez bien au chaud vos propres données.
• Pas besoin de GPU. Pas besoin d’accès internet non plus. Toutefois, l’accélération GPU est possible en option.
• Prise en charge de plusieurs modèles.
• Dès qu’ils sont chargés une première fois, les modèles restent en mémoire pour une inférence plus rapide.
• N’utilise pas de shell, mais des liaisons directes pour une inférence plus rapide et de meilleures performances.

En termes de fonctionnalités, LocalAI offre une large gamme d’options, parmi lesquelles :

• La génération de texte avec les modèles GPT (comme llama.cpp ou gpt4all.cpp).
• La conversion de texte en audio.
• La transcription audio en texte avec whisper.cpp.
• La génération d’images avec Stable Diffusion.
• Les dernières fonctionnalités d’OpenAI récemment ajoutées comme l’API Vision par exemple.
• La génération d’embeddings pour les bases de données vectorielles.
• Les grammaires contraintes.
• Le téléchargement de modèles directement à partir de Huggingface.

LocalAI est bien sûr un projet communautaire donc n’hésitez pas si vous souhaitez vous impliquer !

Pour commencer rapidement avec LocalAI, vous pouvez consulter leur guide Getting Started qui décrit les différentes méthodes d’installation et les exigences matérielles ou aller consulter les guides de la communauté. Je vous ferais aussi probablement un tutoriel prochainement si mon emploi du temps me le permet.

LocalAI est disponible sous forme d’image conteneur et de binaire, compatible avec divers moteurs de conteneurs tels que Docker, Podman et Kubernetes. Les images de conteneurs sont publiées sur quay.io et Docker Hub, et les binaires peuvent être téléchargés à partir de GitHub.

Concernant les exigences matérielles, ça varie en fonction de la taille du modèle et de la méthode de quantification utilisée mais pour choper quelques repères de performance avec différents backends, comme llama.cpp, vous pouvez consulter ce lien.

Maintenant pour en savoir plus, vous pouvez explorer le site localai.io. Vous y trouverez de nombreuses informations et des exemples d’utilisation pour vous aider à tirer le meilleur parti de LocalAI.

Merci à Lorenper

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