La créativité a longtemps été considérée comme l’un des derniers bastions de l’intelligence humaine. Imaginer, associer des idées éloignées, produire de l’originalité semblait hors de portée des machines. Pourtant, une vaste étude scientifique, publiée début 2026 dans Scientific Reports (groupe Nature), vient bouleverser cette certitude. En comparant la créativité de plus de 100 000 participants humains à celle des meilleurs modèles d’intelligence artificielle générative, les chercheurs montrent que l’IA a franchi un seuil symbolique, celui de la créativité humaine moyenne, tout en restant nettement en retrait face aux individus les plus créatifs.
Une étude d’une ampleur inédite
Cette recherche, dirigée par le professeur Karim Jerbi (Université de Montréal), avec la participation de chercheurs de l’Université Concordia, de l’Université de Toronto, de Mila et de Google DeepMind, constitue à ce jour la plus grande étude comparative jamais réalisée sur la créativité humaine et artificielle1. Parmi les coauteurs figure également Yoshua Bengio, pionnier mondial de l’apprentissage profond.
Les chercheurs ont évalué plusieurs grands modèles de langage, dont GPT-4, Claude et Gemini, en les comparant à un échantillon massif de participants humains, recrutés en ligne. L’objectif n’était pas de produire un jugement subjectif sur la créativité, mais de s’appuyer sur des outils psychométriques reconnus, utilisés depuis des décennies en psychologie cognitive.
Quand l’IA dépasse la créativité moyenne humaine
Les résultats marquent un tournant. Dans des tâches de créativité divergente linguistique, certains modèles d’IA, en particulier GPT-4, obtiennent des scores supérieurs à la moyenne des participants humains. Autrement dit, sur des exercices bien définis, l’IA est désormais capable de produire des associations d’idées jugées plus originales et plus variées que celles d’un humain moyen.
Ce constat est loin d’être anecdotique. Il suggère que les systèmes d’IA générative ne se contentent plus de reproduire des schémas existants, mais peuvent explorer des espaces sémantiques larges, une caractéristique centrale de la pensée créative2.
Les humains les plus créatifs gardent une avance nette
Pour autant, l’étude nuance fortement toute idée de dépassement global de la créativité humaine. Lorsque l’on observe la moitié la plus créative des participants, leurs performances restent supérieures à celles de tous les modèles d’IA testés. L’écart devient encore plus marqué pour les 10 % d’individus les plus créatifs, qui surpassent largement les systèmes artificiels.
Cette hiérarchie révèle une réalité essentielle. Si l’IA atteint aujourd’hui la créativité moyenne humaine, elle ne rivalise pas avec les formes de créativité les plus élevées, celles qui reposent sur une combinaison complexe d’expérience, d’intuition, de sensibilité et de contexte culturel.
Comment mesurer la créativité, humains et IA sur un pied d’égalité
Pour établir cette comparaison, les chercheurs ont utilisé le test d’association divergente, un outil largement validé en psychologie. Le principe est simple, demander aux participants, humains ou IA, de produire dix mots aussi différents que possible les uns des autres, à partir d’un même point de départ. Plus les mots sont éloignés sémantiquement, plus le score de créativité est élevé.
Ce test, mis au point par le chercheur Jay Olson, présente deux avantages majeurs. Il est rapide, réalisable en deux à quatre minutes, et ses résultats sont corrélés à d’autres tests reconnus de créativité, utilisés en écriture, en recherche d’idées ou en résolution créative de problèmes3. Autrement dit, même s’il repose sur le langage, il mobilise des mécanismes cognitifs généraux de la créativité, bien au-delà du simple vocabulaire.
Des tâches créatives plus complexes confirment l’écart
Pour aller plus loin, l’équipe a également évalué humains et IA sur des tâches plus proches de la création réelle, écriture de haïkus, de synopsis de films et de courtes nouvelles. Là encore, les résultats confirment la tendance observée. Les systèmes d’IA peuvent, dans certains cas, dépasser la créativité moyenne humaine, mais les créations jugées les plus riches, cohérentes et originales restent majoritairement produites par des humains.
Ces expériences montrent que la créativité de l’IA est performante dans des cadres bien définis, mais qu’elle peine encore à égaler la profondeur narrative et la cohérence globale des productions humaines les plus abouties.
Une créativité artificielle modulable
Un apport important de l’étude concerne la plasticité de la créativité de l’IA. Les chercheurs montrent que les performances créatives des modèles varient fortement en fonction de leurs réglages. Le paramètre de température, qui contrôle le degré d’aléatoire des réponses, joue un rôle central. À faible température, l’IA produit des réponses prudentes et prévisibles. À température plus élevée, elle prend davantage de risques et génère des associations plus originales.
De même, la manière de formuler les consignes influence fortement les résultats. Des stratégies de prompting fondées sur l’étymologie ou la structure des mots améliorent significativement les scores de créativité. Ces observations soulignent un point clé, la créativité de l’IA n’est pas autonome, elle dépend étroitement de la manière dont les humains la guident4.
Enjeux éthiques et avenir des métiers créatifs
Ces résultats relancent inévitablement le débat sur le remplacement potentiel des créateurs humains. L’étude invite toutefois à dépasser une vision strictement compétitive. Si l’IA peut rivaliser avec la créativité moyenne dans certaines tâches, elle ne supprime ni l’originalité humaine ni la valeur de l’expérience vécue. Les auteurs défendent plutôt une vision collaborative, où l’IA devient un outil d’exploration créative, capable d’élargir le champ des possibles sans se substituer à l’intention humaine.
Cette perspective pose néanmoins des questions éthiques. À mesure que l’IA progresse, comment reconnaître et valoriser la contribution humaine ? Comment éviter une standardisation de la créativité, dictée par des modèles entraînés sur des corpus existants ? La question centrale n’est peut-être plus de savoir si l’IA est créative, mais comment redéfinir la créativité à l’ère des machines5.
Une redéfinition de la créativité en cours
En définitive, cette étude marque un jalon important. Elle montre que l’intelligence artificielle a franchi un seuil symbolique, sans pour autant détrôner la créativité humaine dans ce qu’elle a de plus singulier. L’avenir de la création ne semble pas se jouer dans une opposition frontale entre humains et machines, mais dans de nouvelles formes de co-création, où l’IA agit comme un amplificateur d’idées, et non comme leur origine ultime.
Pour aller plus loin
Cette interrogation sur la créativité artificielle s’inscrit dans un débat plus large sur les capacités cognitives des systèmes d’IA générative. Sur un sujet complémentaire, découvrez notre article « Vibe hacking : quand les utilisateurs manipulent le comportement des IA génératives », qui analyse les mécanismes de co-création entre humains et machines, ainsi que les limites et détournements possibles des modèles créatifs.
Références
1. Jerbi, K. et al. (2026). Divergent creativity in humans and large language models. Scientific Reports (Nature).
https://www.nature.com/articles/s41598-025-25157-3
2. Runco, M. A. & Jaeger, G. J. (2012). The standard definition of creativity. Creativity Research Journal.https://doi.org/10.1080/10400419.2012.650092
3. Olson, J. A. et al. (2021). Measuring creativity with divergent association tasks. Psychological Assessment.
https://doi.org/10.1037/pas0000971
4. OpenAI. (2024). Temperature and sampling in large language models. Technical documentation.
https://platform.openai.com/docs
5. Boden, M. A. (2016). AI and creativity: Human and computational perspectives. Artificial Intelligence.
https://doi.org/10.1016/j.artint.2016.01.001
