Mécanisme de l’intention comportementale publique d’utiliser l’IA générative pour la co‑création d’images de contes populaires

Pourquoi les histoires et les outils intelligents vont désormais de pair

Les contes populaires comptent parmi les trésors les plus anciens de l’humanité, mais dans un monde dominé par les vidéos courtes et les fils d’actualité, ils peinent à exister. Cette étude pose une question d’actualité : les gens ordinaires peuvent‑ils utiliser l’intelligence artificielle générative — des outils de création d’images comme ceux qui alimentent l’art IA actuel — pour aider à faire vivre les récits traditionnels ? Et, tout aussi important, quels éléments déterminent la décision d’une personne d’utiliser ou non ces outils pour co‑créer des images de contes populaires ?

Des récits anciens dans un paysage médiatique renouvelé

Dans de nombreux pays, les contes populaires sont officiellement célébrés comme faisant partie du « patrimoine culturel immatériel », mais ils bénéficient souvent de peu de protection concrète ou d’attention publique. La plupart se transmettent encore par la parole ou par l’écrit, des formats qui peuvent sembler décalés dans un environnement numérique saturé d’images. Les musées et les archives préservent des matériaux mais invitent rarement le grand public à participer. L’IA générative change la donne en permettant aux non‑experts de transformer de simples consignes en images riches, abaissant la barrière technique de la narration visuelle. Les auteurs avancent que ce changement pourrait transformer des publics passifs en collaborateurs actifs pour remodeler et partager les récits traditionnels.

Ce qui façonne la volonté des gens de participer

Pour comprendre pourquoi quelqu’un utiliserait ou non l’IA pour co‑créer des images de contes, les chercheurs ont combiné deux théories du comportement bien connues : le modèle d’acceptation de la technologie et la théorie du comportement planifié. Ils en ont tiré des ingrédients classiques tels que la perception de l’utilité et de la facilité d’utilisation, l’attitude positive à l’égard de l’usage, l’influence perçue des amis ou de la société, et le sentiment de contrôle sur le processus. Ils ont ensuite ajouté trois éléments nouveaux adaptés à ce contexte culturel : la manière dont les gens jugent la qualité et l’impact émotionnel des images générées par l’IA, la confiance qu’ils ont en leur propre capacité à utiliser l’IA de façon créative, et l’existence éventuelle d’un biais contre les œuvres reconnues comme créées par une IA plutôt que par des humains.

Des réponses de sondage aux motifs cachés

L’équipe a recueilli 682 réponses à une enquête en ligne auprès d’adultes en Chine, dont la plupart connaissaient à la fois les outils d’IA et les histoires traditionnelles. Les participants ont vu des exemples d’images générées par l’IA et des dessins à la main basés sur le même conte, puis ont évalué des affirmations sur leurs sentiments, attentes et intentions sur une échelle de cinq points. Les chercheurs ont d’abord utilisé une technique statistique appelée modélisation par équations structurelles pour tester quels facteurs poussent directement ou indirectement les gens à utiliser ou à rejeter l’IA pour la co‑création d’images de récits. Ils ont ensuite introduit les résultats dans plusieurs modèles d’apprentissage automatique, qui ont traité les facteurs psychologiques latents comme des entrées et appris à prédire si une personne avait une intention forte ou faible d’utiliser l’IA, permettant à l’équipe d’explorer des relations à la fois simples et plus complexes, non linéaires.

Facteurs cachés : qualité, réticence et confiance

L’analyse a révélé deux forces agissant en sens opposé. Lorsque les gens perçoivent les images de contes générées par l’IA comme techniquement abouties, porteuses de sens et d’impact émotionnel, leur volonté d’utiliser l’IA augmente nettement une fois que la qualité dépasse un certain seuil. Mais lorsqu’ils entretiennent un fort biais contre l’idée même de l’IA en tant que créatrice culturelle — préférant des œuvres qu’ils considèrent comme faites par des humains — leur intention diminue régulièrement, indépendamment de la qualité réelle. Ce biais d’identité affaiblit aussi leur perception sociale que « les gens autour de moi approuvent ceci », réduisant l’effet favorable des normes de groupe. Parallèlement, la confiance intérieure et le sentiment de contrôle sont déterminants : les personnes qui croient pouvoir maîtriser les outils et orienter les résultats sont beaucoup plus enclines à participer, surtout lorsque les outils leur semblent réellement faciles à utiliser et conformes à leurs attentes.

Ce que ces résultats signifient pour l’avenir des contes populaires

En termes clairs, l’étude montre que les gens sont prêts à utiliser l’IA générative pour revitaliser les contes populaires si trois conditions sont réunies : les images doivent être satisfaisantes sur le plan émotionnel et culturel, les outils doivent paraître accessibles et réactifs, et les utilisateurs doivent avoir le sentiment que ce sont eux — et non la machine — qui restent les véritables conteurs. Des productions de faible qualité, des interfaces maladroites ou l’impression que « l’IA n’a pas le droit de parler pour notre culture » peuvent toutes saper cette volonté. Les auteurs suggèrent que les concepteurs, les éducateurs et les institutions culturelles se concentrent sur l’amélioration de la qualité artistique et culturelle des images générées par l’IA, la création d’interfaces plus conviviales, l’élaboration de parcours d’apprentissage renforçant la confiance des utilisateurs, et la présentation claire de l’IA comme aide plutôt que remplacement des conteurs humains. Dans ces conditions, l’IA générative pourrait devenir un puissant allié pour maintenir vivants les contes populaires pour les générations futures.

Citation: Kong, X., Liu, Y., Shi, Y. et al. Mechanism of public behavioral intention to use generative AI for folk story image co-creation. npj Herit. Sci. 14, 164 (2026). https://doi.org/10.1038/s40494-025-02285-7

Mots-clés: IA générative, contes populaires, patrimoine culturel, participation du public, acceptation de la technologie