L’enquête publiée par le Bureau d’enquête de Québecor met un visage très concret sur une inquiétude qui monte dans le milieu culturel : l’intelligence artificielle ne se contente plus de produire des images génériques, elle peut maintenant répliquer le style d’artistes bien identifiés. Dans ce dossier, des noms majeurs de la bande dessinée et de l’illustration québécoise, dont Michel Rabagliati, Élise Gravel et Guy Delisle, découvrent que leur univers graphique a servi à entraîner des modèles capables de générer des images qui ressemblent parfois dangereusement à leur travail.

Au cœur de l’affaire se trouve Stable Genius, un site créé par Martin Tremblay, propriétaire de la boîte de création numérique Les Affranchis. Selon l’enquête, le site proposait des modèles d’IA de type Lora capables de produire des images dans le style de centaines d’artistes. On pouvait notamment y voir une même scène, un castor mangeant de la poutine, déclinée selon l’esthétique d’Élise Gravel, de Michel Rabagliati ou de Guy Delisle. Aucun des artistes cités n’avait donné son consentement à cette utilisation de leurs œuvres. Cela étant dit, une simple requête à Gemini, l’IA de Google, suffit pour générer l’image que vous voyez au début de l’article. Pas besoin de chercher un site dérivé de grands modèles.

Michel Rabagliati, créateur de la série Paul, ne cache pas son malaise. Il dit avoir immédiatement reconnu son style dans certaines images générées par Stable Genius, notamment celles qui rappellent ses premiers dessins au pinceau sur fond blanc. Ce qui le trouble n’est pas seulement l’imitation. C’est la proximité du résultat. À première vue, certains pourraient croire qu’il s’agit d’un dessin de lui. Pour un auteur dont le trait porte une mémoire, une sensibilité et une histoire personnelle, cette confusion possible devient une atteinte directe à l’intégrité de son travail.

Le cas est d’autant plus sensible que ces modèles n’étaient pas seulement présentés comme une expérimentation technique. Selon les échanges rapportés par le Bureau d’enquête, Martin Tremblay était prêt à rendre certains modèles accessibles, à générer des images au tarif de 150 $ l’heure, ou encore à créer des modèles sur mesure pour des montants allant de 250 $ à 500 $. Après avoir été contacté par les journalistes, il a fermé la section concernée de son site, affirmant qu’il s’agissait d’un hobby qui lui coûtait plus cher qu’il ne rapportait.

Cette affaire illustre toute la difficulté juridique entourant l’IA générative. Comme le rappelle l’avocate Camille Aubin, spécialisée en propriété intellectuelle, le style en soi n’est généralement pas protégé par le droit d’auteur. Une idée, un concept ou une esthétique ne suffisent pas nécessairement à établir une violation. En revanche, la reproduction d’une œuvre, ou d’une partie importante de celle-ci, peut constituer une atteinte au droit d’auteur. Et c’est précisément dans l’entraînement des modèles que la question devient explosive, puisque les œuvres doivent être copiées, transformées et analysées pour que l’IA apprenne à les imiter.

Pour les artistes, l’enjeu dépasse largement la question théorique. Jean-Paul Eid, bédéiste et porte-parole du Regroupement pour l’art humain, affirme que plusieurs contrats autrefois confiés à des illustrateurs disparaissent déjà au profit de l’IA. Couvertures, cahiers d’activités, emballages, illustrations commerciales : ce sont souvent ces mandats moins visibles qui permettaient à des créateurs de vivre de leur métier entre deux livres ou projets personnels. Dans ce contexte, l’IA ne menace pas seulement la signature artistique, elle fragilise aussi l’économie concrète de l’illustration.

Le problème n’est pas limité au dessin. Le dossier évoque aussi des musiciens, des auteurs et des œuvres littéraires dont les contenus auraient servi à entraîner des systèmes capables d’imiter des voix, des chansons ou des styles d’écriture. Le même scénario se répète : des œuvres disponibles en ligne deviennent de la matière première pour des systèmes commerciaux ou semi-commerciaux, souvent sans autorisation, sans transparence et sans rémunération. Pour les créateurs, la promesse technologique ressemble alors moins à un outil qu’à une dépossession.

La réponse institutionnelle demeure incertaine. Au Canada, plusieurs recours visant l’entraînement de modèles d’IA avec des œuvres protégées sont désormais devant les tribunaux, mais aucune décision de fond n’a encore véritablement tranché les grandes questions juridiques. Camille Aubin souligne que l’attente d’un jugement clair peut elle-même devenir problématique si les entreprises choisissent de régler les litiges hors cour, comme on l’a vu dans certains dossiers américains. Sans décision de fond, les artistes risquent donc de rester dans un flou durable, pendant que les outils continuent d’évoluer.

Même les institutions patrimoniales sont forcées de réagir. La Bibliothèque et Archives nationales du Québec doit désormais bloquer régulièrement des robots de moissonnage massif afin de protéger les œuvres qu’elle rend accessibles au public. Le défi est délicat : diffuser le patrimoine culturel québécois sans faciliter son aspiration par des systèmes d’IA. Cette tension résume bien le dilemme actuel. Plus une œuvre est visible, plus elle peut être découverte, aimée et transmise. Mais plus elle est visible, plus elle devient vulnérable au pillage automatisé.

Dans le fond, le cri de colère de Michel Rabagliati dépasse son propre cas. Il parle au nom d’un métier fondé sur le temps long, l’observation, l’expérience humaine et la fragilité du trait. Une image générée peut ressembler à une œuvre. Elle peut en emprunter les couleurs, les proportions, les tics graphiques et même l’émotion apparente. Mais elle ne remplace pas le chemin qui mène au dessin. C’est peut-être là que se joue le véritable débat : non pas entre l’humain et la machine, mais entre la création comme geste culturel et la création comme extraction de données.

Source : Journal de Montréal, Cassels, Gouv Canada

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