« Nous avons fini par considérer l’IA comme un membre de l’équipe »

Comment est né ce projet ? 

Hugo Caselles-Dupré : Il est né lors du lancement du laboratoire de recherche d’Obvious avec Sorbonne Université et plusieurs partenaires. Le vice-président Sciences, culture et société de Sorbonne Université, Pierre-Marie Chauvin, qui a découvert notre travail à cette occasion, a imaginé un dialogue entre nos pratiques artistiques et technologiques et celles de Sorbonne Université. Il nous a proposé de rencontrer le Théâtre Molière Sorbonne. L’idée nous a d’emblée enthousiasmé, d’autant que son directeur, Georges Forestier, s’est montré très intéressé par les questions technologiques. Nos premiers échanges ont permis de poser les bases du projet. A la mort de Georges Forestier, nous avons voulu poursuivre le travail en son hommage. 

Votre travail explore depuis des années la création artistique visuelle avec l’IA. En quoi l’écriture d’une pièce de théâtre change-t-elle la donne dans votre travail ?

H. C.-D. : Ça change tout. Dès le départ, on avait envie de rester des artistes multidisciplinaires, de ne pas se mettre de barrières et de pouvoir explorer différents formats. L’IA nous permet de passer d’un médium à un autre assez facilement et notre méthodologie de naviguer entre plusieurs formes de création.

Cela dit, notre expertise reste avant tout visuelle (image et vidéo). Le théâtre était donc pour nous, un défi réel et on ne se serait probablement jamais lancés sans l’accompagnement du Théâtre Molière Sorbonne, qui joue à la fois le rôle de garde-fous et de partenaire. 

Concrètement, comment se passe le processus d’écriture de la pièce ? 

H. C.-D. : On a testé plusieurs méthodologies : entraîner des modèles sur les textes de Molière, leur poser des questions à partir d’extraits, automatiser certaines étapes… Finalement, ce qui fonctionne le mieux, c’est de passer des heures à discuter avec l’IA, presque comme avec un collègue. On lui donne du contexte, des textes, on réagit à ses propositions, on affine. L’idée est d’accompagner progressivement l’algorithme afin qu’il puisse construire la pièce. 

Où situez-vous la frontière entre ce que l’IA peut proposer et ce qui doit impérativement rester du ressort des auteurs et des chercheurs ?

H. C.-D. : Nous analysons chaque réplique. Lorsqu’une phrase ne nous semble pas satisfaisante, nous expliquons précisément pourquoi à l’IA : ce qui ne fonctionne pas, ce qui pourrait être amélioré, et en quoi cela s’éloigne des mécanismes classiques de la dramaturgie de l’époque. Nous lui indiquons également ce qui serait plus pertinent à tel ou tel endroit : introduire un type de réplique différent, créer un quiproquo, renforcer une dynamique comique, etc. 

Le travail se fait donc pas à pas, en orientant constamment l’écriture. En revanche, nous n’écrivons jamais directement nous-mêmes : tous les mots sont générés par l’IA. Nous lui laissons une grande liberté dans la production, mais nous sommes en revanche extrêmement exigeants dans la sélection. Nous en sommes venus à la considérer comme un sixième membre de l’équipe. C’est cette interaction continue entre notre maîtrise des outils, l’IA, les spécialistes du Théâtre Molière Sorbonne et les compétences complémentaires de tous nos partenaires qui fait la force du projet.

L’IA a-t-elle progressé en termes de création littéraire ? 

H. C.-D. : Globalement, les algorithmes ont énormément évolué ces trois dernières années, surtout sur des tâches comme le code ou la productivité : il y a moins d’erreurs, moins d’hallucinations. En revanche, sur l’écriture créative, comme écrire une pièce ou un roman, les progrès sont moins nets, malgré l’arrivée de nouvelles générations de modèles. Par exemple, lorsque l’on demande à l’IA de proposer une variation d’un trait d’esprit, elle va souvent proposer des choses très proches. Elle a du mal à explorer plusieurs directions distinctes. Pour obtenir quelque chose de différent, il faut souvent changer complètement d’approche : lui donner d’autres exemples, ou repartir de zéro sur une scène entière. Trouver la bonne réplique, le bon effet comique, demande encore énormément d’essais et d’erreurs.

L’IA génère le texte de la pièce, mais aussi les costumes et les décors. Comment la guidez-vous sur cet aspect ? 

H. C.-D. : Pour les costumes et les décors, on entraîne des modèles de génération d’images à partir de sources historiques, comme les dessins d’Henri Gissey qui travaillait pour Molière ou de ceux de Pierre-Paul Sevin, dont les décors correspondent bien à l’esthétique de l’époque. À partir de là, on génère de nouvelles propositions de costumes ou de décors, qui sont ensuite interprétées et réalisées par des artisans d’art. L’idée, c’est de recréer une sorte de “source historique fictive”, comme si ces dessins avaient réellement existé à l’époque, et qu’on les utilisait aujourd’hui comme des références authentiques.

Bien sûr, tout ce travail est encadré et validé par des spécialistes en histoire de l’art et en histoire. Et le résultat est bluffant : on pourrait presque croire à des documents d’époque. Il est difficile de voir que ce sont des créations contemporaines.

Et pour la génération de la musique, comment procédez-vous avec l’IA ?

H. C.-D. : On s’appuie sur des compositeurs de l’époque, comme Marc-Antoine Charpentier ou Jean-Baptiste Lully. On entraîne les modèles à partir de ces références, puis on génère différentes propositions de partitions : des ouvertures, des sarabandes, des fragments. Ensuite, on travaille avec un arrangeur qui retravaille ces matériaux pour produire une version finale cohérente. La musique baroque est assez complexe, et quand on n’est pas du métier, tout peut vite se ressembler. C’est pourquoi on fait appel à des musicologues comme Xavier Fresquet et Theodora Psychoyou pour juger, ajuster et valider les propositions de l’IA.

Entraîner des modèles, générer le texte d’une pièce de théâtre, mais aussi des costumes, des décors ou des partitions : pour Hugo Caselles-Dupré, membre du trio Obvious, le projet Molière Ex Machina est avant tout un immense laboratoire de création. Il revient sur les méthodes, les limites et les surprises d’une production théâtrale assistée par IA.