1-Images générées par l’IA : quel impact sur les artistes ?

Davantage d’images disponibles, davantage de ventes, mais moins d’activité pour certains photographes et illustrateurs : l’essor de l’IA générative peut faire croître un marché sans profiter à tous ses participants. Une recherche sur une banque d’images éclaire ce déplacement de la valeur. Elle invite aussi à distinguer les besoins des acheteurs, les revenus des créateurs et l’avenir de la diversité artistique.

Une entreprise qui cherche un visuel pour une brochure n’achète pas nécessairement la même chose qu’un collectionneur entrant dans une galerie. Elle peut avoir besoin d’une image claire, adaptée à son message et utilisable dans les délais prévus. L’histoire de sa création compte parfois moins, dans sa décision, que sa capacité à remplir cette fonction.

Pour un photographe ou un illustrateur, cette image représente pourtant du travail, des compétences et une source possible de revenus. Lorsque de nouveaux contenus viennent la concurrencer, la question n’est donc pas seulement de savoir s’ils sont agréables à regarder. Elle devient économique : qui continuera à vendre, à quel rythme et dans quelles conditions ?

Une recherche de Samuel Goldberg, de Stanford, et de H. Tai Lam, de l’UCLA, apporte des éléments concrets. Elle étudie les effets de l’ouverture d’une grande plateforme d’images aux contenus générés par l’intelligence artificielle.

Le résultat central est double : le marché observé se développe, tandis que l’activité sans IA recule sur plusieurs indicateurs.

On pourrait y voir une conclusion simple : les acheteurs gagnent et les artistes perdent. Mais cette formule laisse de côté une partie du problème. Tous les acheteurs n’ont pas les mêmes attentes. Tous les créateurs ne travaillent pas de la même manière. Et une banque d’images ne représente pas l’ensemble de la création artistique.

Ce que cette étude permet surtout de comprendre, c’est qu’une hausse des ventes peut aller de pair avec une fragilisation de certains de ceux qui alimentent le marché.

Les images générées par l’IA changent d’abord les conditions de production

L’IA générative permet de produire des propositions visuelles à partir d’instructions, parfois complétées par des images de référence. Elle modifie ainsi les moyens nécessaires pour explorer un sujet, tester une composition ou obtenir un premier résultat.

Cela ne signifie pas que toute image devient immédiatement exploitable. Il peut rester des défauts à corriger, des choix à faire, une cohérence graphique à construire et des droits à vérifier.

Mais la capacité à multiplier rapidement les propositions transforme la concurrence. Un vendeur peut élargir son catalogue sans reproduire, pour chaque nouvelle image, les étapes d’une prise de vue ou d’une illustration entièrement réalisée à la main.

Cette évolution est particulièrement importante sur les marchés où les acheteurs recherchent des visuels pouvant remplir des fonctions proches. Une image de réunion professionnelle peut, dans certains usages, en remplacer une autre. Le choix porte alors sur l’adéquation au besoin, les conditions d’utilisation et le résultat visuel.

À l’inverse, une commande fondée sur la relation avec un artiste, une démarche personnelle ou une présence sur le terrain répond à d’autres critères. L’IA ne transforme donc pas tous les segments de la création de façon identique.

Une recherche sur une banque d’images, pas sur tout le marché de l’art

Le point de départ du sujet est un article de Stanford publié le 20 mai 2025, consacré aux travaux de Samuel Goldberg et H. Tai Lam.

Les chercheurs étudient une grande plateforme de contenus visuels qui a autorisé, en décembre 2022, la vente d’images générées par l’IA. Ces contenus devaient être identifiés comme tels et restaient interdits dans certains segments.

Cette configuration permet d’observer des activités exposées à l’arrivée de l’IA et d’autres qui ne le sont pas de la même manière.

Le terrain est important pour interpréter les conclusions. Les acheteurs concernés peuvent rechercher des images pour illustrer une publication, une communication ou un support commercial. Les vendeurs comprennent notamment des photographes, des illustrateurs et des structures de production.

Nous sommes donc dans l’économie des contenus visuels, avec ses catalogues et ses licences d’utilisation. Il ne s’agit pas d’une étude générale sur les galeries, les musées, les commandes publiques ou les ventes de tableaux.

Parler du « marché de l’art » sans cette précision conduirait à élargir excessivement la portée des résultats.

Comment les chercheurs distinguent l’effet de l’IA des autres évolutions

Une simple comparaison entre les ventes avant et après l’arrivée de l’IA serait insuffisante.

Pendant la même période, la plateforme peut gagner des clients, modifier son fonctionnement ou subir une évolution générale de la demande. Ces changements peuvent influencer les résultats indépendamment de l’IA.

Les auteurs utilisent une méthode dite de différences de différences. Elle consiste, schématiquement, à comparer l’évolution des segments où les images générées sont autorisées avec celle des segments où elles ne le sont pas.

L’objectif est de construire un point de comparaison : comment les activités exposées auraient-elles pu évoluer sans cette ouverture ?

La méthode est plus informative qu’un simple constat chronologique. Elle repose néanmoins sur des hypothèses, notamment sur la pertinence de la comparaison entre les groupes.

Les estimations doivent donc être lues comme les résultats d’un dispositif de recherche précis, pas comme une mesure universelle des effets de l’IA.

Davantage de ventes, mais un recul des contenus sans IA

Le résumé du document de recherche révisé le 27 juillet 2026 présente plusieurs estimations.

Les auteurs évaluent l’effet de l’ouverture aux contenus générés par l’IA à :

une hausse de 136 % de la production d’images ;
une hausse de 47 % du nombre de contributeurs actifs ;
une baisse de 15 % de la production sans IA générative ;
une baisse de 29 % du nombre de contributeurs actifs sans IA générative.

Du côté de la demande, ils estiment une augmentation de 82 % des ventes totales, accompagnée d’une diminution de 28 % des ventes d’images non générées par l’IA.

Ces pourcentages correspondent aux effets estimés dans leur comparaison. Ils ne décrivent pas l’évolution de toutes les images vendues dans le monde.

Ils ne permettent pas non plus d’affirmer que les revenus de chaque artiste ont baissé dans les mêmes proportions. Les ventes, les prix, les rémunérations nettes et les coûts de production sont des dimensions différentes.

Le mécanisme principal reste néanmoins lisible : l’augmentation de l’activité globale ne protège pas automatiquement les contributeurs qui restent en dehors de la production générative.

Pourquoi les chiffres de 2025 ne doivent pas être mélangés avec ceux de 2026

L’article de Stanford paru en mai 2025 présentait d’autres estimations, notamment une hausse de 39 % des ventes totales et un recul de 23 % du nombre de producteurs sans IA.

Le résumé révisé du document de recherche affiche désormais des résultats différents.

Cela ne permet pas, à partir de ces seules pages, d’identifier précisément toutes les raisons de l’écart. L’analyse, les données ou les spécifications peuvent évoluer au cours d’un travail de recherche, mais il faudrait examiner les versions correspondantes pour attribuer les changements à une cause déterminée.

La règle de lecture est donc simple : conserver une cohérence entre les chiffres et leur version.

L’article de Stanford reste utile pour comprendre la démarche des auteurs et les questions économiques posées. Pour les estimations citées ici, la référence retenue est le résumé révisé en juillet 2026.

Cette précaution évite de présenter comme simultanés des résultats issus de versions différentes.

Ce que les acheteurs peuvent réellement gagner

L’arrivée d’une offre supplémentaire peut faciliter la recherche d’un visuel correspondant à un besoin précis. Elle peut aussi rendre accessibles des propositions qui n’auraient pas été produites dans les mêmes conditions auparavant.

Pour l’acheteur, l’intérêt peut tenir au choix disponible, à la personnalisation ou à la possibilité de réaliser un projet jusque-là difficile à illustrer.

Mais il faut distinguer ces bénéfices possibles de ce qui est directement établi.

L’augmentation des ventes indique que les nouveaux contenus trouvent une demande. Elle ne prouve pas que tous les acheteurs sont plus satisfaits, que tous paient moins cher ou que chaque usage devient plus simple.

Le mot « consommateurs » peut également prêter à confusion. Dans une banque d’images, les clients sont aussi des professionnels achetant un droit d’utilisation pour leur activité.

Le bénéfice immédiat peut donc revenir à un service de communication, un éditeur ou une entreprise. Son éventuelle transmission au public final dépend ensuite des prix et des choix de cette organisation.

Un gain pour les acheteurs d’images n’est pas automatiquement un gain identique pour l’ensemble des consommateurs.

Pourquoi un marché plus grand peut laisser certains créateurs de côté

Deux mouvements peuvent se produire en même temps.

Le premier est une expansion du marché. De nouvelles images permettent de répondre à des besoins supplémentaires. Des achats ont lieu alors qu’ils n’auraient peut-être pas existé auparavant.

Le second est une substitution. Pour un besoin déjà présent, l’acheteur choisit une image générée plutôt qu’une photographie ou une illustration sans IA.

Les résultats de Goldberg et Lam sont compatibles avec cette coexistence : les ventes totales augmentent, mais celles des contenus sans IA diminuent.

Cela explique pourquoi deux récits apparemment contradictoires peuvent être vrais. La plateforme peut constater une activité plus forte, tandis qu’un contributeur voit ses débouchés se réduire.

Il ne suffit donc pas de regarder le volume global pour évaluer les conséquences sociales d’une innovation. Il faut aussi examiner la répartition des ventes et les possibilités de reconversion ou de différenciation.

Cette question rejoint celle du partage des gains de l’IA entre croissance et rémunérations, déjà abordée par Les Éditions du moteur : une économie plus productive ne garantit pas une progression uniforme des revenus du travail.

Les créateurs qui utilisent l’IA ne forment pas un groupe extérieur aux artistes

Opposer les machines aux artistes masque une réalité : les images générées sont aussi proposées par des personnes, dont certaines exercent déjà un métier créatif.

Un illustrateur peut intégrer l’IA à une partie de son travail. Un photographe peut l’utiliser pour explorer des idées ou produire certains contenus, tout en poursuivant d’autres activités sans génération.

Les catégories « avec IA » et « sans IA » ne correspondent donc pas à une séparation simple entre professionnels et amateurs, ou entre création et absence de création.

Elles décrivent des modes de production selon les définitions retenues dans les données.

Cette distinction compte lorsqu’on analyse les gagnants et les perdants. Un créateur peut bénéficier d’un outil pour certaines tâches et subir une concurrence accrue sur d’autres.

L’adoption ne garantit pas davantage une amélioration durable des revenus. Produire plus vite peut accroître les ventes, mais aussi s’accompagner d’une pression sur les tarifs ou d’une hausse des attentes des clients.

La question pertinente n’est pas seulement : « utilise-t-il l’IA ? » Elle est aussi : « quelle valeur peut-il conserver dans la relation économique ? »

La « qualité » mesurée n’est pas un verdict sur la valeur artistique

Le résumé de la recherche indique que les auteurs utilisent des représentations numériques des images pour développer des mesures de qualité, de caractéristiques et de composition du marché.

Ces outils permettent de comparer un grand nombre de contenus. Mais une mesure construite pour une analyse économique ne résume pas toute la valeur d’une image.

Un visuel peut être techniquement convaincant et très adapté à une brochure sans posséder une importance particulière dans l’histoire de l’art. Une photographie documentaire peut avoir une valeur majeure parce qu’elle témoigne d’un événement réel.

De même, une œuvre volontairement dérangeante ou difficile à interpréter ne peut pas être évaluée uniquement selon sa facilité d’utilisation commerciale.

Il serait donc abusif de transformer les résultats en jugement selon lequel les artistes qui quittent la plateforme seraient de « mauvais artistes ».

L’étude examine leur place dans un marché et leur capacité à y trouver des débouchés. Elle ne mesure ni leur mérite, ni leur potentiel créatif, ni leur contribution culturelle dans son ensemble.

L’abondance d’images ne garantit pas une diversité plus grande

Un catalogue peut s’agrandir sans que toutes les formes de création y gagnent en visibilité.

Le résumé révisé de Goldberg et Lam souligne que la production générative est fortement concentrée dans l’espace des caractéristiques étudiées. Il indique également que les producteurs sans IA se différencient en se positionnant sur des niches.

Ces résultats invitent à distinguer le nombre de propositions de leur diversité.

Une multiplication de contenus proches peut être utile pour un acheteur recherchant une variation précise. Elle peut aussi rendre plus difficile la découverte d’une proposition très différente.

L’effet dépend alors des outils de recherche, du classement des résultats et des critères de sélection.

La plateforme ne se contente pas d’accueillir l’offre. Elle organise sa rencontre avec la demande. Autoriser les contenus générés, les identifier, les filtrer ou les présenter dans des espaces distincts relève donc de choix structurants.

La quantité disponible est un indicateur d’abondance ; elle n’est pas, à elle seule, une mesure de diversité culturelle.

La concurrence porte aussi sur l’attention

Pour vendre une image, il faut généralement qu’elle soit vue. L’augmentation de l’offre peut donc modifier les chances d’exposition, indépendamment de la qualité d’un travail.

Une autre recherche, diffusée en 2026, étudie cette question sur Pixiv, une plateforme de partage d’illustrations.

Dans Does Generative AI Crowd Out Human Creators? Evidence from Pixiv, Sueyoul Kim, Ginger Zhe Jin et Eungik Lee analysent notamment les publications et l’attention reçue après l’arrivée d’un générateur d’images.

Leur travail met en évidence un recul des publications des illustrateurs relativement au groupe de comparaison, ainsi qu’une diminution de l’attention mesurée par les mises en favoris. Les effets diffèrent selon les profils et les types de contenus.

Cette recherche ne porte pas sur le même marché que celle de Goldberg et Lam. Elle ne doit donc pas servir à additionner des pertes ou à produire un chiffre global.

Elle éclaire néanmoins un autre mécanisme : un créateur peut être fragilisé parce que ses œuvres reçoivent moins d’attention, même lorsque ses revenus complets ne sont pas observables.

Les auteurs soulignent d’ailleurs plusieurs limites, dont une période d’observation après le lancement limitée à six mois et l’absence de vision exhaustive des revenus des créateurs.

Quitter une plateforme ne signifie pas abandonner son métier

Le recul du nombre de contributeurs actifs sans IA est un résultat important. Il faut néanmoins respecter ce qu’il mesure.

Une personne qui cesse de publier sur une banque d’images peut se consacrer à des commandes directes, changer de plateforme, modifier son offre ou interrompre une activité devenue insuffisamment rentable.

Sans informations supplémentaires sur son parcours, il est impossible de conclure qu’elle a définitivement quitté la photographie ou l’illustration.

À l’inverse, ce déplacement ne doit pas être banalisé. Une source de revenus perdue peut obliger à chercher de nouveaux clients, revoir une organisation ou financer une transition.

La distinction est essentielle : l’étude observe un recul d’activité dans un environnement donné, pas la disparition générale des professions artistiques.

C’est déjà un sujet économique en soi. Il n’a pas besoin d’être transformé en annonce de fin des métiers pour mériter l’attention.

Les collectionneurs ne raisonnent pas comme les acheteurs de visuels

L’origine humaine d’une œuvre peut constituer une part essentielle de ce que recherche un collectionneur.

La relation avec l’artiste, la démarche, les matériaux, la provenance et l’histoire d’une pièce peuvent compter autant que son apparence.

Le rapport Hiscox « IA + Art » de 2024, réalisé avec ArtTactic, illustre cette différence d’attentes.

Dans les enquêtes présentées, 82 % des collectionneurs interrogés et 76 % des amateurs d’art interrogés souhaitent pouvoir distinguer les contenus générés par l’IA de ceux créés par l’humain.

Ces résultats portent sur les personnes et les catégories définies par l’enquête. Ils ne doivent pas être présentés comme un sondage représentatif de tous les acheteurs mondiaux.

Ils rappellent néanmoins une chose : la transparence sur le processus peut avoir une valeur pour l’acheteur.

Une image générée n’est donc pas nécessairement un substitut équivalent à une œuvre choisie pour son auteur. Tout dépend de ce qui motive l’acquisition.

Droit d’auteur : trois questions qu’il ne faut pas confondre

Le débat économique rejoint le droit, mais il ne permet pas de trancher seul les litiges.

Trois questions doivent être distinguées.

La première concerne l’utilisation d’œuvres pour entraîner les modèles : quels contenus ont été utilisés, sur quel fondement et dans quelles conditions ?

La deuxième porte sur la protection éventuelle du résultat : quelle place les choix créatifs humains occupent-ils dans l’image finale ?

La troisième concerne l’exploitation d’un contenu particulier : le résultat reproduit-il des éléments protégés ou porte-t-il atteinte à d’autres droits ?

Une étude montrant que des images générées concurrencent des images sans IA apporte un élément économique. Elle ne prouve pas que chaque génération constitue une contrefaçon, ni que chaque modèle a été entraîné dans les mêmes conditions.

Un article de Jérôme De Cooman publié en 2025 dans Cambridge Forum on AI: Law and Governance examine notamment l’importance de l’information sur l’origine et des choix créatifs humains.

Pour une entreprise qui achète un visuel, la prudence consiste à vérifier ce qui est effectivement garanti, plutôt qu’à déduire du seul paiement qu’elle dispose de tous les droits possibles.

Les règles applicables dépendent du territoire et de la situation. Une opération sensible peut nécessiter un examen juridique spécifique.

Quelles réponses pour préserver les débouchés des créateurs ?

Les recherches disponibles ne conduisent pas à une solution unique. Elles permettent en revanche d’identifier des leviers à discuter.

La transparence aide d’abord les acheteurs à choisir en connaissance de cause. Elle doit préciser les informations pertinentes sans prétendre qu’une simple étiquette règle toutes les questions de droits.

Les outils de recherche et de filtrage peuvent permettre de distinguer les types de contenus lorsque cette distinction compte pour l’usage recherché.

Les règles de publication et de classement peuvent également être examinées, notamment lorsque de très gros volumes risquent de rendre la découverte plus difficile.

Les accords sur l’utilisation des œuvres et la rémunération concernent, eux, les conditions dans lesquelles les créateurs participent à la valeur produite. Leur conception soulève des questions de périmètre, de représentation et de répartition qui ne disparaissent pas avec un principe général de compensation.

Enfin, l’accompagnement professionnel peut aider certains créateurs à faire évoluer leur offre. Mais il serait insuffisant de résumer la réponse à une injonction à se former : les débouchés disponibles, les tarifs et le pouvoir de négociation comptent tout autant.

Ces pistes sont des options de gouvernance et de politique économique. Elles ne sont pas présentées ici comme des dispositifs dont l’efficacité serait déjà démontrée dans tous les contextes.

Ce qu’une entreprise doit regarder avant d’acheter une image

Pour un acheteur professionnel, la bonne question n’est pas uniquement de savoir si le visuel a été généré ou non.

Il faut aussi comprendre ce qu’il permet de faire.

Les conditions d’utilisation, la portée de la licence, l’éventuelle présence de personnes identifiables, de marques ou d’éléments protégés doivent être examinées selon le projet.

L’exclusivité mérite également une attention particulière : disposer d’un fichier ne signifie pas nécessairement être le seul à pouvoir l’utiliser.

Le contexte éditorial est tout aussi important. Une image créée pour évoquer une ambiance ne doit pas être présentée comme le témoignage photographique d’un événement réel.

Enfin, le coût doit être envisagé dans son ensemble. Sélectionner, vérifier, retoucher et intégrer un visuel demande du travail, quelle que soit sa méthode de production.

Une génération rapide ne supprime pas la responsabilité de l’organisation qui publie l’image.

Le vrai débat : comment partager les gains sans tarir la création

L’intérêt des travaux de Goldberg et Lam est de montrer que deux phénomènes peuvent coexister : une expansion du marché et une éviction partielle de l’activité sans IA.

Cette coexistence interdit les conclusions trop faciles.

Dire que l’IA ne ferait que détruire de la valeur ignorerait les nouveaux usages et les achats supplémentaires. Dire qu’elle profite à tous parce que les ventes augmentent ignorerait les contributeurs dont les débouchés reculent.

La question durable porte sur les conditions de la création. Comment permettre aux acheteurs de bénéficier de nouveaux outils sans rendre toujours plus difficile le financement du travail humain ? Comment organiser la transparence et la rémunération sans supposer que tous les usages se ressemblent ?

Le risque d’un appauvrissement futur de la création mérite d’être étudié. Il ne doit pas être présenté comme un résultat de long terme déjà établi.

Pour l’instant, le constat est plus précis : un marché peut produire et vendre davantage tout en accordant moins de place à certains créateurs.

C’est à cet endroit que le débat cesse d’être une compétition abstraite entre l’humain et la machine. Il devient une discussion sur les règles, les droits et la répartition de la valeur.

Questions fréquentes sur l’IA et les artistes

Les images générées par l’IA font-elles baisser les revenus de tous les artistes ?

Non. Les études citées observent des effets sur des plateformes et des catégories déterminées. Elles ne mesurent pas une baisse uniforme des revenus de tous les artistes.

Pourquoi les ventes peuvent-elles augmenter alors que certains créateurs vendent moins ?

Parce que l’IA peut susciter de nouveaux achats tout en remplaçant une partie des achats auparavant dirigés vers des contenus sans IA.

L’étude de Stanford concerne-t-elle les tableaux vendus en galerie ?

Non. Elle porte sur une plateforme de contenus visuels. Ses résultats ne peuvent pas être appliqués automatiquement aux galeries ou aux ventes aux enchères.

Les acheteurs paient-ils forcément moins cher grâce à l’IA ?

Les résultats cités ne permettent pas de l’affirmer pour tous les achats. Une hausse des ventes ne constitue pas, à elle seule, une preuve de baisse générale des prix.

Un artiste qui cesse de publier sur une plateforme a-t-il quitté son métier ?

Pas nécessairement. Il peut changer de canal de vente ou se consacrer à d’autres activités. Son parcours complet n’est pas déduit d’une seule mesure d’activité.

Une image générée par l’IA est-elle automatiquement libre de droits ?

Non. Les conditions du service, la licence et les droits susceptibles d’être concernés doivent être vérifiés. L’achat d’un fichier ne garantit pas tous les usages.

Pourquoi les chiffres de l’article de Stanford de 2025 diffèrent-ils de ceux présentés ici ?

Le document de recherche a été révisé. Cet article retient les estimations du résumé révisé en juillet 2026 et ne les mélange pas avec celles de la communication antérieure.