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I. Analyse comparative de modèles d’IA générative pour l’écriture poétique

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I. Analyse comparative de modèles d’IA générative pour l’écriture poétique

Intentions artistiques/théoriques

Cette première expérimentation porte sur la comparaison de plusieurs modèles d’intelligence artificielle générative appliqués à l’écriture poétique. Elle consiste à soumettre une consigne semblable à différents outils : ChatGPT, Gemini, Claude, Copilot et Grok, afin d’observer les variations dans leurs réponses. L’objectif n’est pas seulement de mesurer leur capacité à produire un texte poétique, mais aussi d’évaluer leur aptitude à interpréter un corpus composé d’extraits littéraires, de références liées aux rues, aux images et au territoire.
Cette étape agit comme un premier terrain d’essai. Elle permet de comprendre comment chaque IA reçoit une consigne, comment elle organise les informations fournies, comment elle transforme des données textuelles ou visuelles en matière poétique, et jusqu’à quel point elle peut respecter une intention stylistique précise.

Résumé de l’expérimentation
L’expérimentation a consisté à tester plusieurs plateformes d’IA générative à partir de prompts similaires, orientés vers la création de poèmes associés à des rues, à des images ou à des extraits littéraires. Chaque outil a été évalué selon plusieurs critères : la qualité de l’écriture, la richesse du langage, la cohérence du texte produit, la sensibilité poétique, le respect des consignes, la stabilité stylistique et le nombre d’essais nécessaires pour obtenir un résultat satisfaisant.
Les résultats ont montré des différences importantes entre les modèles. Certains outils produisent rapidement des textes structurés, nuancés et proches de l’intention demandée, tandis que d’autres nécessitent plusieurs reformulations du prompt avant d’atteindre un résultat exploitable. Cette comparaison a donc permis de mieux comprendre les forces et les limites de chaque plateforme, mais aussi de préciser les attentes méthodologiques pour les expérimentations suivantes.

Hypothèse à expérimenter
L’hypothèse de départ est que les différents modèles d’intelligence artificielle générative ne produisent pas des résultats équivalents, même lorsqu’ils reçoivent une consigne semblable. Leur manière de comprendre le prompt, de traiter les références, d’interpréter les images ou les extraits littéraires, et de générer un texte poétique varie fortement d’un outil à l’autre.
Certaines IA semblent capables de produire une écriture plus cohérente, plus sensible et plus nuancée, alors que d’autres tendent à générer des textes plus génériques, plus descriptifs ou plus répétitifs. L’expérimentation cherche donc à vérifier si le choix du modèle influence directement la qualité poétique du résultat, ainsi que la fidélité au projet de recherche-création.

Justification de l’expérimentation
Avant de construire une démarche plus fine et plus systématique de génération poétique, il était nécessaire de mieux connaître les outils disponibles. Les IA génératives ne peuvent pas être considérées comme des instruments neutres ou interchangeables. Chaque modèle possède sa propre manière de répondre, ses tendances stylistiques, ses limites, ses automatismes et ses formes de dérive.
Cette comparaison est donc une étape préparatoire essentielle. Elle permet d’identifier les plateformes les plus pertinentes pour la suite du projet, mais aussi de comprendre comment adapter les prompts selon les modèles utilisés. Dans une démarche de recherche-création, où la qualité du langage, la précision des images et la sensibilité au lieu sont centrales, le choix de l’outil influence directement la forme du résultat.
L’expérimentation permet également de mieux situer le rôle de l’IA dans le processus créatif. Il ne s’agit pas simplement de demander à un modèle de produire un poème, mais d’observer comment une consigne, un corpus et une intention esthétique sont transformés par différents systèmes. Cette étape aide ainsi à établir une distance critique face aux productions générées, en évitant de considérer les textes obtenus comme automatiquement satisfaisants.

Période d'expérimentation

2026-01-26

Etat d'avancement de l'expérimentation

100

Artiste(s)

Anjara Mamisoa Rafidison

Résumé de l'expérimentation

Les différentes IA ne produisent pas des résultats équivalents : certaines offrent une écriture plus cohérente ou plus sensible, tandis que d’autres restent plus génériques, plus descriptives ou moins stables stylistiquement.

Outils / Logiciels / Dispositifs

Microsoft Copilot

Intégrer des templates retours d'expérience

Analyse comparative de modèles d’IA générative pour l’écriture poétique

Du prompt initial aux résultats : ajustements et limites

Is Part Of

IA et pratique narrative

Media

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À partir des extraits ci-dessous, rédige un poème inspiré de la logique d’écriture de [AUTEUR]. Le poème doit - seulement s’appuyer sur les mots, images et motifs présents dans les extraits ; - c.jpg

À partir des extraits ci-dessous, rédige un poème inspiré de la logique d’écriture de [AUTEUR]. Le poème doit - seulement s’appuyer sur les mots, images et motifs présents dans les extraits ; - c (1).jpg

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