Dans le contexte de la relation auteur-éditeur, l’IA générative ne modifie pas que (mais c’est déjà énorme, on s’entend) la fabrication du texte, elle brouille l’objet sur lequel repose toute la chaîne éditoriale.

Lorsqu’une maison d’édition reçoit un manuscrit, l’éditeur présuppose que ce manuscrit est la trace du travail d’un auteur. Cela n’implique pas que l’auteur a tout fait tout seul: il peut avoir fait appel à des consultants pour vérifier la vraisemblance d’un élément de l’histoire, à des bêta-lecteurs, à un directeur littéraire qui lui aura fait remanier son texte, etc. Et cette trace du travail de l’auteur s’inscrit dans une continuité, le schéma classique: auteur → décisions d’écriture → manuscrit → lecture éditoriale → dialogue avec l’auteur → réécriture → ouvrage publié. Quand un éditeur lit une maladresse, elle lui apprend quelque chose sur l’auteur. Par exemple, une scène ratée peut indiquer que l’auteur ne maîtrise pas encore le point de vue. Une incohérence peut montrer qu’il n’a pas travaillé correctement son personnage. Une image extraordinaire au milieu d’un texte imparfait peut révéler une voix originale. Et une maison d’édition n’achète pas seulement un roman de 84000 mots, elle investit dans un auteur susceptible de devoir couper trente pages, reprendre un personnage, répondre à une direction éditoriale, participer à la promotion (crédibilité de l’auteur), refaire une fin et, le cas échéant, écrire un second livre. Le manuscrit permet de sélectionner un ouvrage et une capacité d’auteur.

Si le manuscrit soumis a été écrit avec l’aide de l’IA sans que ce point soit précisé, cela brouille le diagnostic, parce que le texte ne permet pas d’inférer la compétence de celui qui le soumet. Ce n’est pas seulement de la triche, cela induit une série de problèmes au niveau du processus éditorial. Là encore, prenons un exemple. Un directeur littéraire écrit à l’auteur: «Le personnage de Chantale devient agressif au chapitre 12. Rien ne prépare ce basculement dans les chapitres précédents. Je te conseille de retravailler sa trajectoire dès le chapitre 7.» La conversation s’engage. «Mais Chantale est déjà en colère.» «Où le vois-tu?» «Lorsqu’elle ghoste sa sœur.» «Moi, je l’avais lu comme de la peur.» Ici, l’auteur découvre que son intention n’est pas perceptible, et le directeur littéraire découvre quant à lui une intention qu’il n’avait pas vue. Ensemble, ils reconstruisent Chantale. La direction littéraire n’est pas une réparation de texte, c’est une maïeutique éditoriale.

Avec le recours à l’IA, le processus éditorial est perverti. L’auteur peut copier le commentaire dans une IA et en faire un prompt. «Ma directrice littéraire trouve que l’agressivité de Claire au chapitre 12 n’est pas préparée. Modifie les chapitres 7 à 11 pour installer progressivement sa colère sans être trop explicite.» Il reçoit quelques minutes plus tard un texte meilleur, mais il n’a pas nécessairement compris pourquoi. Et la directrice littéraire peut devenir à son insu le superviseur humain d’une boucle d’optimisation homme-machine. Son expertise sert à améliorer une production automatisée sans son consentement. C’est une tromperie double. Le travail d’éditeur passe alors d’éditeur de texte à éditeur du processus d’écriture. À la question traditionnelle «Ce manuscrit est-il publiable?» s’ajoute dorénavant «Comment ce manuscrit a-t-il été produit, et cette personne peut-elle véritablement le travailler?»

Côté économie maintenant, entre un texte créé par un humain et un texte généré par IA, si le coût de production du texte brut s’effondre (un texte de 80000 mots peut très bien être pondu en quelques jours, le coût de discrimination entre le bon, le banal, le vrai, le faux, l’incohérent et le singulier, lui, augmente de manière vertigineuse. On passe donc pour une maison d’édition d’une économie de production à une économie de jugement. Parce que le nombre de manuscrits reçus explose ! (Entendez-vous la détresse dans la dernière phrase?) Vous pensez que ça ne vous regarde pas? Oh que si. Parce qu’alors la question centrale pour un éditeur est de nommer et reconnaître ce qu’est un auteur. Dernier exemple, cette fois avec trois cas. A écrit son roman et utilise une IA comme moteur de recherche. B construit ses personnages, son univers, son intrigue, puis demande à une IA de produire un premier jet de certaines scènes qu’il va retravailler de fond en comble. C demande à l’IA de lui écrire «un thriller psychologique de 90000 mots dans lequel…», puis se contente de sélectionner parmi les propositions. Quelles sont les décisions constitutives du roman? Qui décide de la nécessité de Chantale? Qui décide qu’elle doit se taire à ce moment? Qui comprend que la scène du chapitre 12 détruit quelque chose qu’on préparait depuis le chapitre 3? C’est là que réside l’auctorialité.

Si un auteur utilise l’IA sans le déclarer à l’éditeur, il brise le contrat épistémique de la direction littéraire. Le directeur littéraire travaille alors avec de fausses informations sur l’objet même de son intervention. S’ensuit la nécessité d’un contrat de transparence sur le processus de création. L’enjeu principal est de savoir à quel moment une machine a participé, à quoi et qui a pris les décisions littéraires qui ont fait de ce texte cette œuvre-là. Charles Sagalane a partagé, dans un post Facebook daté du 27 septembre dernier, un questionnaire qu’il a élaboré dans cet esprit et qu’il m’a permis de reproduire ici. Je vous encourage à joindre le vôtre à tout envoi de manuscrit à une maison d’édition (et à tout agent littéraire, merci).

C’est clair, c’est simple à faire, et cela permet à chaque intervenant de savoir quel est précisément son rôle. Dans le prochain billet (et peut-être même plusieurs), je vais aborder le sujet de l’IA dans la littérature dans la perspective de la nouvelle querelle des Anciens et des Modernes.

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