L'Intelligence Artificielle à l'épreuve de la scène : les limites de la machine face à la théâtralité du texte

Depuis son apparition dans les années 1950, l'intelligence artificielle (IA) a connu un essor fulgurant jusqu'à cette dernière décennie où elle s'est littéralement imposée dans notre quotidien. En conquérant de nombreux domaines, elle parvient à imiter comme jamais les processus cognitifs humains grâce à la création d'algorithmes toujours plus puissants et à l'accès aux méga-données.

     À présent, les IA interfèrent dans tous les secteurs, et le théâtre est de plus en plus confronté aux nouvelles technologies apportées par cette puissance de calcul. Cependant, cette rencontre entre la scène et la technique n'est pas une nouveauté. De tout temps, les arts en général et le théâtre en particulier ont adopté les techniques émergentes : l'eccyclème ou la mèchanè — ancêtres du plateau pivotant et de la grue dès le théâtre grec -, la lumière oxhydrique au XIXe siècle, ou encore l'intégration des projections au XXe siècle, sont autant d'exemples d'une automatisation scénique qui se poursuit aujourd'hui. Ces nouveaux apports technologiques modifient la création théâtrale et impactent tous les acteurs qui interviennent dans ce processus, des concepteurs jusqu'au public lui- même.

De la marionnette à l'algorithme : les ambitions de la machine

L'irruption de la robotique et de l'informatique ouvrirait là de nouvelles voies de recherche théâtrale. L'idée n'est pas neuve : dès 1810, Heinrich von Kleist, dans son texte Sur le théâtre de marionnettes1, entrevoyait une forme d'art supérieur grâce à cet interprète idéal. En 1908, Edward Gordon Craig, dans son article « L'Acteur et la sur-marionnette »2, laissait lui aussi entendre que cette figure artificielle serait mieux adaptée pour le théâtre qu'un être humain, toujours coupable d'un « accidentel contraire à l'art ». Mais l'IA réveille aujourd'hui ces perspectives de manière précipitée. Rappelons que le terme même de robot, inventé en 1920 par Karel apek, est construit sur le mot slave robota désignant l'esclave.

C'est dans ce sillage que le numérique a d'abord présenté des outils d’aide dont le monde du théâtre ne s'est pas privé. Si, dans un premier temps, les applications de l'IA concernaient les aspects techniques (son et lumière), elles interviennent à présent dans la création pure, de l'écriture à la mise en scène. Les expérimentations se multiplient : à l'Académie des arts du spectacle de Prague, le projet THEaiTRE proposait en 2020 de créer une pièce entièrement générée par l'IA ; en 2025, le projet Molière Ex Machina a vu une troupe de la Sorbonne concevoir une pièce « dans le pur style de Molière ». De son côté, la dramaturge Annie Dorsen a co-créé des expériences à partir de textes générés par des algorithmes sans acteurs humains dans son « théâtre algorithmique », interrogeant l'impact du numérique sur l'illusion de nos choix3. De telles expérimentations brouillent les frontières entre l'humain et le non-humain, et les spéculations sur un futur possible vont bon train. L'IA ne cherche plus seulement à remplacer le corps de l'acteur, mais s'attaque à son esprit, le texte même.

Le marché de la traduction face à la transition neuronale

     Si l'IA s'attaque à la mise en scène, c'est par le biais de la traduction textuelle que la transition numérique bouscule le plus violemment les écritures dramatiques aujourd'hui. La traduction dans son ensemble se trouve elle aussi bouleversée par cette révolution. Ce n'est qu'avec les années 2010 que la traduction automatique est parvenue à fournir des résultats notables grâce à la Traduction Automatique Neuronale (TAN), une technologie s'appuyant sur des réseaux de neurones artificiels capables de prendre en compte le contexte global des textes pour offrir une qualité naturelle supérieure.4

     Avec l'IA générative, traducteurs et traductrices se retrouvent en première ligne des interrogations et s'inquiètent légitimement de la place grandissante de la machine dans leur métier. Car l'usage de l'IA présente assurément des avantages économiques et logistiques : elle permet d'accéder à des traductions pour d'importants volumes de textes, à des prix dérisoires et à une vitesse fulgurante. Grâce au deep learning (l'apprentissage profond), ces outils sont aujourd'hui capables de s'auto-corriger.

     Pourtant, la menace est plus nuancée qu'il n'y paraît. On peut aujourd'hui distinguer deux secteurs bien distincts sur le marché de la traduction : d'une part, un marché de masse automatisé, et d'autre part, un marché de niche humain. Si les traducteurs généralistes relevant du premier sont lourdement menacés, ceux du second, capables de fournir des expertises avancées, survivent grâce à des compétences assurant un rendu esthétique qui demeure, pour l'instant du moins, inaccessible à l'IA.5

La spécificité du texte de théâtre : l'oralité contre la machine

     La traduction théâtrale relève fondamentalement de ce second marché. Car si l'IA traduit d'abord un texte littéral, le théâtre exige un texte littéraire et scénique. Or, l'IA fournit des traductions plutôt plates, dans lesquelles la cohérence narrative et les relations émotionnelles sont sacrifiées. Elle n'égale ni la sensibilité à la langue ni la créativité d'un traducteur humain, indispensables pour donner vie au rythme et à l'émotion du plateau. Une réplique grammaticalement parfaite à l'écran peut s'avérer strictement imprononçable sur la scène. Ici, les mots dépassent la seule formulation : le sous-texte, la métaphore, l'ambiguïté et la poésie se perdent souvent dans un rendu automatique de faible qualité dramatique.6 Le traducteur de théâtre est, par essence, un dramaturge.

     L'impact des défaillances de la machine est d'ailleurs immédiatement perceptible lors du passage au plateau. Les chercheurs du projet THEaiTRE ont eux-mêmes dû admettre qu'ils n'étaient pas parvenus « à faire comprendre à l'IA que les personnages de la pièce devaient être animés par leurs propres objectifs et motivations ». De même, lors d'une expérience similaire du Young Vic de Londres, l'algorithme a généré des textes reproduisant les biais racistes et stéréotypés des données disponibles sur le net. Ce qui « fait théâtre » demeure à un niveau supérieur des capacités de la machine qui ne possède pas de critères internes de la théâtralité. C'est cette théâtralité qu'il convient de caractériser.

     Historiquement, cette notion a été théorisée comme un ensemble d'informations supra-textuelles. Roland Barthes proposait une définition de la théâtralité : « Qu'est-ce que la théâtralité ? C'est le théâtre moins le texte, c'est une épaisseur de signes et de sensations qui s'édifie sur la scène […] »7. Il ajoutait : « Qu'est-ce que le théâtre ? Une espèce de machine cybernétique [une machine à émettre des messages, à communiquer]. Au repos, cette machine est cachée derrière un rideau. Mais dès qu'on la découvre, elle se met à envoyer à votre adresse un certain nombre de messages. Ces messages ont ceci de particulier, qu'ils sont simultanés et cependant de rythme différent ; en tel point du spectacle, vous recevez en même temps 6 ou 7 informations (venues du décor, du costume, de l'éclairage, de la place des acteurs, de leurs gestes, de leur mimique, de leur parole), mais certaines de ces informations tiennent (c'est le cas du décor) pendant que d'autres tournent (la parole, les gestes); on a donc affaire à une véritable polyphonie informationnelle, et c'est cela la théâtralité : une épaisseur de signes. »8. Pour Patrice Pavis, la théâtralité se présente, au-delà de lavision purement scénique chez Barthes, comme « ce qui dans la représentation ou dans le texte dramatique, est spécifiquement théâtral (ou scénique) […] le concept a quelque chose de mythique, de trop général, voire d'idéaliste. […] S'il n'existe pas une essence du théâtre, on peut du moins envisager les éléments indispensables à tout phénomène théâtral. »9     La spécificité du texte théâtral réside dans le fait qu'il est destiné à être créé et partagé devant un public. C'est avant tout cette performativité qui lui confère des caractéristiques d'écriture particulières. Pour le théoricien Patrice Pavis, l'oralisation est une part préalable de la concrétisation du texte sur scène : la parole se trouve intégrée au « texte spectaculaire »10. Cette mise en voix est déjà un premier acte de mise en scène où le spectateur reçoit simultanément des signes linguistiques, vocaux (rythme, musicalité) et corporels (souffle, posture).

     Pour la chercheuse Marion Chénetier-Alev, il convient d'aller plus loin en distinguant l'oralisation de l'oralité11. L'oralisation est l'acte physique de prononcer le texte ; l'oralité, quant à elle, appartient à l'écrit même. Elle est l'empreinte de la respiration, du rythme et de la chair « encodée » dans la page, que le lecteur ressent physiquement. Dès lors, l'oralité est le corps des mots sur la page, et l'oralisation est le moment où ce corps rencontre celui de l'acteur.

     En suivant les travaux de cette auteure, la traduction du corps du texte impose quatre contraintes majeures qu'un algorithme ne peut résoudre :

1. La contrainte du « moteur physiologique », qui privilégie le souffle à la grammaire, quitte à malmener la syntaxe pour retrouver le débit pulmonaire original.

2. La contrainte de la « partition visuelle », qui respecte les blancs, la typographie et la ponctuation (traduire les silences).

3. La contrainte de l'« analogie acoustique », qui recherche des textures sonores et des timbres similaires d'une langue à l'autre.

4. La contrainte du « rejet de la familiarisation », qui refuse une oralité normalisée ou lissée.

     Le traducteur se trouve engagé dans une posture physique autant qu'intellectuelle. L'IA traduit des mots ; le traducteur comprend des actions, des rythmes et des intentions de jeu. Les répliques se transposent plus qu'elles ne se traduisent. 

Le traducteur comme passeur et metteur en scène

     Quelle place reste-t-il alors au traducteur de théâtre entre l'intelligence artificielle et cette théâtralité dévolue au traduire ?

     Le traducteur est un passeur de cultures et d'imaginaires. Il accueille la langue d'origine sans l'effacer. Interrogée sur les capacités de l'IA, la philosophe Barbara Cassin souligne la difficulté de la machine face aux « intraduisibles », ces termes dont le sens varie profondément d'une culture à l'autre (comme le spleen anglais ou la saudade portugaise) et qui exigent un arbitrage humain.12

     De plus, si le traducteur théâtral doit exprimer des gestes et un espace, son travail s'apparente à une première mise en scène. Comme le soulignait Antoine Vitez : « Une grande traduction contient déjà sa mise en scène »13. Jacques Rancière conçoit d'ailleurs le théâtre comme un espace de traduction généralisé, de l'auteur au spectateur émancipé, où chacun traduit à sa manière ce qu'il perçoit, liant le spectacle à son aventure intellectuelle singulière.

Vers une approche hybride : l'IA comme outil de débroussaillage

     Dès lors, la question n'est pas de savoir si l'IA va remplacer l'intelligence humaine, mais plutôt de déterminer comment elle peut se mettre au service du traducteur. Condamner son usage n'empêchera pas sa diffusion. Si l'IA se heurte aux obstacles de la haute littérature, elle s'impose néanmoins comme un outil de débroussaillage efficace au premier niveau de la réflexion. Elle favorise les premières ébauches, sert de dictionnaire dynamique, accélère la recherche documentaire ou propose des variantes de phrases selon les instructions fournies. Elle assiste le traducteur, mais une révision minutieuse par un expert humain reste indispensable pour corriger ses approximations syntaxiques ou ses « hallucinations ». Le contrôle artistique reste la chasse gardée de l'humain.

     Certains professionnels choisissent d'intégrer l'IA en post-édition14 : ils génèrent un premier texte brut par la machine, puis interviennent pour affiner le ton et insuffler une théâtralité manquante. Toutefois, cette méthode présente le risque de formater l'esprit du traducteur, qui reste contraint par la structure (non-théâtralisée) proposée au départ. À l'inverse, d'autres créateurs, comme la poétesse Camille Bloomfield, préfèrent une démarche inverse : effectuer d'abord un travail de traduction traditionnel pour conserver leur première impression humaine, puis utiliser différentes IA comme des partenaires pour ouvrir de nouveaux champs lexicaux et proposer des variantes, l'humain opérant toujours le choix final.15

Le risque actuel réside sans doute dans le refus dogmatique de ces technologies. Pour autant, l'utilisation de ces outils dans le milieu littéraire reste un sujet tabou, une pratique presque honteuse face au label éthique du « zéro-IA ». Au-delà de la seule qualité textuelle, ce débat cristallise des enjeux profonds liés à l'identité éthique de l'auteur-créateur, menacé d'être déqualifié en simple correcteur, ainsi que des craintes économiques de dévalorisation des compétences. C'est dans cette hybridation fragile, où la machine est maintenue au statut d'esclave technique — fidèle à son étymologie — que le traducteur théâtral pourra réaffirmer sa position de dramaturge et de garant du spectacle vivant. 

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1 Texte sur https://www.arsmagica.fr/sites/default/files/Textes/Kleist_sur_le_theatre_des_marionnettes_1810.pdf Consulté le 16. 06. 2026.

2 Un extrait est disponible sur le net : https://www.mime-corporel-theatre.com/mime-corporel-ressources-theatre-histoire/72-gordon-craig-sur-marionnette-theatre.html Consulté le 16.06.2026.

3 Voir Annie Dorsen, « On algorithmic theater » in Theater Magazine, Vol.42, Issue 2, 2012, dans lequel l'auteure théorise le « théâtre algorithmique », outil d'observation critique qui permet de découvrir que nous vivons dans une illusion de choix quand nous avons déjà délégué aux technologies beaucoup de notre pouvoir de décision. https://theatermagazine.org/web-features/article/algorithmic-theater Consulté le 18.06.2026.

4 Notons néanmoins que dans les années 2010, la TAN a été dénoncée pour ce qu'on a alors appelé avec une certaine retenue scientifique ses « biais de genre » qualifiant des discriminations sexistes suite à une diversité insuffisante des données servant les algorithmes. Voir l'article d'Eleonora Marzi « La traduction automatique neuronale et les biais de genre : le cas des noms de métiers entre l'italien et le français ». Curent Research Information System. https://cris.unibo.it/handle/11585/873361; Consulté le 21.06.2026.

5 Sur les interrogations se rapportant aux menaces face au développement de l'IA et ses dangers potentiels, voir l'article de Geoffrey Hinton, « L'IA est déjà plus intelligente que nous : le père de l'IA explique les dangers à venir », lebigdata, 2025, https://www.lebigdata.fr/ia-est-deja-plus-intelligente-que-nous-le-pere-de-lia-explique-les-dangers-a-venir Consulté le 24.06.2026.

6 Cependant, il est vrai que les grands modèles de langage récents ne se contentent plus d'une simple traduction lexicale mais peuvent intégrer des intentions stylistiques orientées. Pour autant, ils ne disposent à ce jour pas de capacités leur permettant d'évaluer une qualité dramaturgique et dramatique.

7 In Roland Barthes, « Le théâtre de Baudelaire », Essais critiques, Seuil/Points, 1981 (1954), p. 41.

8 In Roland Barthes, « Littérature et signification », Essais critiques, Seuil/Points, 1981 (1963), p. 258.

9 In Patrice Pavis, Dictionnaire du théâtre, Messidor, 1987, section « Théâtralité », pp. 395-397.

10 Sur la question de l'oralisation, voir Patrice Pavis, les sections « Lecture » pp. 220-222 et « Texte dramatique » pp.389-391, Dictionnaire du théâtre, Messidor, 1987.

11 Pour un développement complet, se reporter à Chénetier-Alev Marion, L’oralité dans le théâtre contemporain : Herbert Achternbusch, Pierre Guyotat, Valère Novarina, Jon Fosse, Daniel Danis, Sarah Kane, Saarbrücken, Allemagne, Éditions universitaires européennes, 2010

Nicolas Raljevic

Juin 2026​