L'évolution culturelle à l'ère de l'IA va-t-elle s'arrêter ? L'homogénéisation qui progresse derrière la commodité — Un avenir où seules les expressions faciles à choisir par l'IA subsisteront

À mesure que l'IA générative se répand, la crainte que "l'internet soit saturé de contenu généré par l'IA, conduisant à une détérioration de l'IA qui apprend de l'IA" a été exprimée à plusieurs reprises. Cependant, une étude récente présentée par Phys.org raccourcit cette "inquiétude future". La conclusion est la suivante : l'homogénéisation culturelle peut déjà se produire sans attendre une réapprentissage. Et la cause réside davantage dans la répétition de l'utilisation que dans l'intelligence du modèle.

1) L'expérience du "jeu du téléphone visuel" — testée entre IA

Les chercheurs n'ont pas mené une bataille de prompts extravagante. Le dispositif est simple, et c'est pourquoi il est effrayant.
Ils ont connecté une IA qui génère des images à partir de texte et une IA qui transforme des images en texte (légendes), et ont répété le cycle suivant.

• Texte (prompt) → Génération d'image

• Image générée → Légendage (description)

• Cette description → Utilisée comme prochain prompt d'image

• Répéter cela des dizaines, voire des centaines de fois

Le point ici est que

l'IA n'a pas été réapprise. Ce n'est pas une question de "détérioration de la qualité de l'apprentissage" en nourrissant de nouvelles données, mais simplement en répétant l'utilisation, les sorties sont attirées vers une direction similaire.

En réalité, peu importe la diversité des prompts de départ ou les réglages de la randomisation de la génération, les sorties finissent par converger vers un** aspect très limité et "sûr"**. Le nom donné par les chercheurs est brillant : ils appellent ce point d'arrivée

"musique d'ascenseur visuelle". Bien que soignée, elle manque de contenu, agréable mais ne laisse rien derrière elle — c'est vraiment l'apogée du "semblant".

2) Pourquoi cette convergence ? — L'IA ne conserve que ce qui est "facile à expliquer"

Ce phénomène ne se résume pas à "l'absence de créativité de l'IA". C'est plus structurel.

Dans la transformation image→texte→image,

les éléments faciles à verbaliser
survivent, tandis que les éléments difficiles à verbaliser sont souvent éliminés.

Par exemple, la tension d'un drame politique, l'ironie, l'odeur du contexte historique, les "espaces" dans les relations entre les personnages, la signification des regards, l'atmosphère du lieu. Ces éléments sont "difficiles à expliquer" au stade du légendage et sont donc souvent remplacés par des noms communs et des adjectifs sûrs.

Ainsi, lors de la prochaine génération, des

images typiques
correspondant à ces "groupes de mots faciles à expliquer" sont choisies. Plus ce processus est répété, plus l'intention qui devait être au cœur de l'œuvre s'évapore, et il ne reste qu'une scène moyenne qui ne touche personne.

Ce qui est intéressant, c'est que cela se produit avant même les discussions habituelles sur "l'effondrement des modes" ou la "contamination des données d'apprentissage". Autrement dit, avant même que les IA futures n'apprennent à partir de produits générés par l'IA,

le pipeline culturel de "génération→résumé→régénération"

fonctionne naturellement pour diluer le sens.

3) L'étude est-elle "extrême" ? — Mais la réalité boucle de manière plus quotidienne

On pourrait penser : "Un tel cycle infini entre IA, ça n'arrive pas dans la réalité". Mais autour de nous, des boucles sous d'autres formes se sont banalisées.

Les images sont résumées en courtes descriptions (légendes/texte alternatif)

• Les articles sont résumés en listes à puces

• Les résumés sont reconditionnés en vignettes ou vidéos courtes

Les "formes fortes" restent dans les classements, et les formes similaires sont imitées

• Les étapes où les humains ne font que "choisir" parmi les propositions de l'IA générative augmentent
• Ce qui est répété ici, c'est de passer la valeur d'une œuvre à travers "des traductions multiples" et "des sélections". La traduction et la sélection sont nécessaires, mais plus elles sont répétées, plus il reste

  ce qui est typique, sûr, explicable et commercialement sûr

  . On peut dire que l'étude a miniaturisé cette pression pour la montrer.

4) Réponse à "la stagnation culturelle est une panique morale"

Il y a toujours eu des voix disant que "la culture est en danger" avec l'apparition de nouvelles technologies. Il est vrai que la photographie n'a pas tué la peinture, le cinéma n'a pas tué le théâtre, et le numérique a créé de nouvelles formes d'expression.

Mais cette fois, le point focal n'est pas "l'apparition de nouveaux outils".
C'est que la culture est réitérée à l'échelle mondiale à travers des dispositifs de génération, de résumé, de recommandation et de classement similaires

.

Les technologies passées ont élargi les moyens d'expression. Mais aujourd'hui, non seulement les moyens d'expression augmentent, mais
le sens est compressé et régénéré plusieurs fois "en cours de distribution". Et cette compression tend involontairement vers la "moyenne". C'est pourquoi ce n'est pas seulement une inquiétude nostalgique, mais un problème de conception de l'écosystème de l'information moderne

.

5) "Produire en masse = innovation" n'est pas vrai L'IA générative peut produire une grande variété de variantes. Mais l'étude montre que l'explosion de la quantité n'est pas équivalente à l'expansion de l'espace d'exploration

.

Même en produisant des dizaines de milliers d'images, si ce n'est qu'une légère différence dans le même "étroit vallon", le paysage culturel ne s'élargit pas. Au contraire, la vallée moyenne devient simplement plus profonde.

6) Que faire alors ? — Concevoir pour contrer "l'attraction vers la moyenne" Il n'est pas nécessaire de finir par être pessimiste. Ce que montre l'étude, c'est que "laisser faire conduit à la convergence", pas que "la stagnation est inévitable". Les directions pour contrer cela sont visibles.

Récompenser la déviation

: introduire des axes d'évaluation qui priorisent les compositions, vocabulaires et matériaux rares (un "score anti-sûr" en quelque sorte)

Distribution qui conserve le contexte

: attacher aux œuvres des intentions de création, des sources de référence, des notes de contexte pour compenser les informations perdues dans les résumés

• Concevoir le choix

  : avant de choisir parmi les options, définir "ce que l'on veut briser/éviter" avant de générer

• Contraintes de diversité de recommandation : imposer une diversité minimale d'exposition pour éviter que le même type ne soit continuellement présenté

• En d'autres termes, plus l'IA est utilisée comme "générateur de moyenne", plus la moyenne est renforcée. Par conséquent, il est nécessaire de créer un circuit où il est avantageux de s'écarter de la moyenne

  .

• 7) Réactions sur les réseaux sociaux — Divisées entre "je comprends", "c'est juste des données", et "l'humain est nécessaire"

 

Lorsque ce sujet s'est répandu sur les réseaux sociaux, les réactions se sont généralement divisées en trois catégories.

(1) Ceux qui disent "Je le ressens"

(2) Ceux qui pensent "C'est finalement une question de données et de biais"

Il y a aussi une forte réaction qui voit la convergence des 12 motifs montrée par l'étude non seulement comme une "caractéristique du modèle", mais comme un reflet du "biais des photos prises par les humains (ce qui est souvent photographié)". En d'autres termes, l'IA n'invente pas à partir de rien,

elle amplifie les "habitudes de prise de vue" et les "tendances populaires" de la société humaine

. Cela inclut également une réflexion inverse : "Avant de blâmer l'IA, la consommation culturelle humaine n'était-elle pas déjà homogène ?"

(3) Ceux qui disent "C'est pourquoi la curation humaine est nécessaire"Plus l'IA fonctionne de manière autonome, plus la valeur de

l'édition, de l'esthétique et de la contextualisation humaines

augmente, selon certains. Au lieu de "c'est bon tant que les humains choisissent à la fin", la discussion tend à avancer vers "il faut une conception qui empêche la perte de sens en cours de route pour que les humains puissent choisir à la fin".

Dans l'ensemble, l'atmosphère sur les réseaux sociaux ne semblait pas se résumer à un éloge ou un rejet de l'IA, mais plutôt à une convergence vers

"où les humains doivent prendre le gouvernail" en supposant une "force de retour vers la moyenne"

.

8) Conclusion — Ce qui aplatit la culture, ce n'est pas la performance, mais "la manière de l'utiliser"

Le point le plus effrayant de cette étude est qu'il n'y a pas besoin de malveillance ou de complot. Même sans attendre la contamination par le réapprentissage, simplement en utilisant de manière pratique et répétée, le sens s'amenuise.

Ainsi, la question à poser n'est pas seulement "l'IA est-elle créative ?".

Ne sommes-nous pas en train de construire un circuit de distribution qui érode la créativité au nom de la commodité ?

.

Le "semblant" agit comme un anesthésiant. Le confort endort la capacité de douter. Le terme "musique d'ascenseur visuelle" résonne parce que nos fils d'actualité actuels défilent parfois comme une musique de fond. Pour éviter que la culture ne devienne moyenne, il est peut-être nécessaire d'avoir une philosophie de conception qui transporte à nouveau le sens

, plutôt qu'une course à la vitesse de génération.

Source URL

Texte original de l'article sur lequel cet article est basé. Positionnement de l'étude (l'homogénéisation peut se produire avant le réapprentissage, le pipeline médié par l'IA pousse la culture vers le "familier"), etc.

https://phys.org/news/2026-01-ai-cultural-stagnation-longer-speculation.html

Patterns (page de l'article sur ScienceDirect) : configuration expérimentale et résultats principaux (boucle SDXL et LLaVA, 700 trajectoires, réglage de la température, 100 répétitions, 12 motifs, dénomination "musique d'ascenseur visuelle", implications), etc.

https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2666389925002995

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Tech Xplore (article d'introduction par Cell Press) : résumé du contenu de l'étude pour les nouvelles (expérience du "téléphone visuel", 12 thèmes, prompts d'exemple, comportement des boucles à long terme, commentaires des chercheurs), etc.

• https://techxplore.com/news/2025-12-generative-ais-game-visual.html

  
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