L’intelligence artificielle peut-elle être un bon partenaire créatif ? C’est une question centrale pour les professionnels des métiers créatifs, où la collaboration homme-machine suscite à la fois de l’espoir et des incertitudes. Bien que les études antérieures aient donné des résultats contradictoires, une équipe de chercheurs, dont des membres de l’Université de Cambridge, affirme que l’IA n’améliore pas automatiquement la créativité, mais peut devenir un véritable partenaire créatif si elle est intégrée avec des directives claires, tant pour les humains que pour les systèmes d’IA. Leur recherche, publiée dans la revue Information Systems Research, apporte des pistes concrètes pour optimiser cette collaboration. Selon le co-auteur Dr Yeun Joon Kim, de Cambridge Judge Business School, « ajouter de l’IA ne conduit pas automatiquement à de meilleures idées ». Pour que les équipes humaines et IA progressent ensemble dans la créativité, les organisations doivent fournir un soutien ciblé : des guides sur la manière de développer, adapter et affiner les idées. Cette approche repense le concept d’« apprentissage augmenté », initialement défini en 1962 comme un processus où la technologie aide l’individu à mieux apprendre. Aujourd’hui, avec l’IA générative (GenAI), cet apprentissage devient collectif : humains et machines apprennent et créent ensemble, en ajustant leurs rôles selon les phases du processus — génération d’idées, feedback, révision. Contrairement aux outils traditionnels, qui servaient simplement à accéder à l’information, l’IA générative agit comme un collaborateur actif. Après une requête, elle peut influencer la direction d’un projet, transformer des concepts ou proposer des ajustements. L’exemple de Netflix illustre bien cette dynamique : les scénarios sont décomposés en étapes — génération, évaluation, affinement — où les auteurs humains produisent des premiers jets, tandis que l’IA analyse les arcs de personnages, le rythme ou les tendances du public pour améliorer le développement et la commercialisation des séries. Les chercheurs ont mené trois études, impliquant entre 160 et 200 participants chacune. La première a montré que les équipes humain-IA ne devenaient pas plus créatives par simple répétition. La seconde a identifié trois formes de collaboration : les humains proposent, les humains demandent à l’IA, ou les deux co-développent des idées. Seul le co-développement, basé sur l’échange de feedback et la révision itérative, a amélioré la créativité — mais les participants n’ont pas spontanément adopté cette pratique. La troisième étude a confirmé que, lorsqu’on a explicitement incité les participants à se concentrer sur la co-construction d’idées, la créativité a nettement progressé. L’essentiel, selon les auteurs, est de ne pas se contenter de générer des idées en continu. L’IA doit être conçue pour inciter à la réflexion, au feedback et à l’affinement, plutôt qu’à la surproduction. Pour les organisations, cela signifie qu’un simple déploiement d’outils d’IA ne suffit pas. Il faut instaurer des processus structurés : des guides, des modèles, des workflows clairs, et une formation pour enseigner aux employés à traiter l’IA comme un partenaire, non comme un outil passif. Enfin, les tâches doivent être décomposées en étapes où humains et IA occupent des rôles complémentaires — l’IA génère, les humains évaluent et raffinent. En somme, l’IA n’est pas une solution magique, mais un outil puissant qui, bien utilisé, peut amplifier la créativité — à condition que la collaboration soit intentionnelle, structurée et centrée sur l’itération.