L’ESSENTIEL

• L’affaire Thélyson Orélien, dont l’éditeur canadien a annoncé qu’il avait utilisé l’intelligence artificielle générative pour son roman C’était ça ou mourir, révèle un changement profond dans notre façon de produire et de lire des textes de fiction.

• Mais pourquoi l’origine supposée d’un texte modifie-t-elle à ce point ce que le lecteur croit avoir lu ?

• Plusieurs expériences récentes de psychologie expérimentale montrent que, dans un texte, nous cherchons du sens ou des émotions, mais aussi la présence d’un autre esprit.

C’était ça ou mourir, premier roman de Thélyson Orélien, était l’un des phénomènes de la rentrée littéraire 2026. Déjà récompensé par plusieurs prix, il figurait dans les premières sélections des prix Goncourt, Renaudot, Femina et Médicis. Le roman était notamment décrit comme « profondément humain », son écriture qualifiée de « visuelle et humaine » tandis que d’autres saluaient « la beauté d’une langue poétique » ou évoquaient « un choc de lecture ».

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Le jour même de l’attribution du prix Fnac, des soupçons d’utilisation de l’intelligence artificielle générative apparaissent sur les réseaux sociaux et bouleversent brutalement la réception du livre. Dans le Monde, l’écrivain Thomas B. Reverdy exprime très directement le trouble suscité par cette incertitude. Une machine, reconnaît-il, peut parfaitement l’émouvoir, mais s’il apprend ensuite qu’elle est à l’origine du texte, cette émotion cesse de l’intéresser, car « ça ne s’adressait pas à moi ».

La formule est très révélatrice. L’émotion a bien eu lieu, change seulement après coup ce que le lecteur croit savoir de l’origine du texte qu’il a lu, bouleversant rétroactivement la signification qu’il attribue à sa propre expérience de lecture.

Beaucoup de lecteurs pourraient certainement se reconnaître dans ce trouble. Car lire, c’est peut-être aussi supposer que quelqu’un s’adresse à nous, qu’il a pensé chacun de ses mots et y a mis un peu de lui. Que cette présence devienne incertaine, et c’est toute la réception de l’œuvre qui se trouve sens dessus dessous.

Au-delà de cette polémique, dont l’intérêt ne dépend pas du bien-fondé des soupçons, l’affaire est révélatrice d’un changement profond, celui de l’entrée dans une époque où un écrivain peut recourir à l’IA à toutes les étapes de son travail, de la recherche d’idées à la rédaction elle-même, sans que le lecteur puisse le déceler. Approche peut-être aussi le moment où la seule lecture d’un texte ne permettra plus de distinguer une œuvre entièrement humaine d’une production largement artificielle.

Pourquoi l’origine supposée d’un texte modifie-t-elle à ce point ce que le lecteur croit avoir lu ? Plusieurs travaux récents en psychologie expérimentale montrent qu’un même texte peut être évalué différemment selon qu’il est présenté comme l’œuvre d’un humain ou d’une intelligence artificielle.

Un même texte, un jugement différent

Une expérience menée par Maja Stanko-Kaczmarek, psychologue à l’Université Adam-Mickiewicz de Poznań (Pologne), fournit une illustration expérimentale très simple de ce phénomène. Publiée dans The Journal of Creative Behavior en 2025, elle a porté sur 123 participants auxquels était présenté le même poème écrit par un humain. Seule variait l’information donnée sur son origine. Selon les participants il était présenté comme écrit par un humain, produit par une intelligence artificielle ou d’origine non précisée. Lorsqu’il était attribué à une IA, le poème était jugé moins original, moins réussi esthétiquement et moins engageant émotionnellement.

Une autre étude, publiée en 2024 par Brian Porter et Edouard Machery de l’Université de Pittsburgh, conduit à un résultat tout aussi étonnant. Des lecteurs non spécialistes de poésie devaient distinguer des poèmes produits par ChatGPT-3.5 de textes de poètes reconnus. Ils y parvenaient moins bien que ne l’aurait fait le hasard et étaient même plus enclins à considérer les poèmes générés par l’IA comme humains. Dans une seconde expérience, lorsque les lecteurs n’étaient pas informés de leur origine, les poèmes générés par IA obtenaient aussi de meilleures évaluations que les poèmes humains sur plusieurs dimensions, notamment le rythme et la beauté.

Enfin, des travaux publiés en 2026 par une équipe coordonnée par Danica Dillion permettent de mieux comprendre ce phénomène. Dans l’une des six études, plus de 1 000 participants ont lu un même extrait de fiction, présenté selon les cas comme écrit par un humain, par une IA ou issu d’une collaboration entre les deux. Les chercheurs montrent qu’une œuvre paraît d’autant plus authentique qu’elle semble révéler un esprit, c’est-à-dire donner accès à l’expérience vécue, aux émotions et aux intentions de son créateur. Cette perception est altérée même lorsque le texte est présenté comme principalement écrit par un humain, avec une contribution limitée de l’IA.

La polémique autour de Thélyson Orélien a fourni au grand public l’équivalent d’une expérience grandeur nature. Et elle en dit peut-être moins sur les capacités littéraires de la machine que sur les mécanismes psychologiques du lecteur, qui découvre avec l’IA qu’il ne cherche pas seulement dans le texte du sens ou des émotions, mais aussi la présence d’un autre esprit derrière eux. Comment comprendre l’importance que le lecteur semble accorder à cette présence derrière les mots ?

Percevoir de l’intentionnalité là où il n’y en a pas

Une partie de la réponse tient à l’histoire biologique de la cognition humaine. La sélection naturelle a favorisé des processus sensibles à la présence d’agents et à l’attribution d’intentions, d’émotions et de buts à partir de leurs comportements ou d’autres signes organisés.

Cette disposition est si forte qu’elle conduit souvent les humains à percevoir de l’intentionnalité là même où il n’y en a pas. Dès 1944, Heider et Simmel montraient que de simples figures géométriques en mouvement sont spontanément décrites comme poursuivant des buts, éprouvant des émotions ou entretenant même des relations sociales.

L’écriture mobilise à son tour ces mécanismes de cognition sociale, bien plus anciens qu’elle. Ce que l’IA vient brutalement ébranler aujourd’hui n’est pas cette mécanique, largement automatique, mais la croyance ancestrale selon laquelle certains signes complexes témoignent de l’existence d’un esprit à leur origine. Des systèmes artificiels sont désormais capables de produire de tels signes et de susciter les mêmes inférences d’intentionnalité sans qu’ils soient nécessairement l’expression des pensées, des intentions ou des émotions d’un esprit humain.

Chercher un esprit ne signifie pas chercher un auteur

L’histoire montre que cette disposition à rechercher une intention derrière des signes n’a pas toujours été accompagnée du besoin d’identifier derrière un texte un auteur unique. Une part considérable du patrimoine littéraire et religieux s’est transmise sans auteur clairement identifié, souvent au terme de réécritures successives. Dans les cultures manuscrites, les copistes eux-mêmes pouvaient modifier les textes qu’ils transmettaient.

La figure de l’auteur comme origine singulière de l’œuvre s’est progressivement imposée dans la culture littéraire moderne, notamment avec le développement de l’imprimerie puis l’essor de la propriété littéraire.

Au XXᵉ siècle, Roland Barthes conteste cette conception devenue presque naturelle. Dans la Mort de l’auteur, il refuse de faire de l’intention de l’écrivain la clé ultime du texte, l’auteur devient « scripteur » tandis que le sens se construit dans l’acte de lecture.

L’IA fait aujourd’hui surgir un paradoxe. Alors même que la théorie littéraire a depuis longtemps relativisé la place de l’auteur, les lecteurs du XXIᵉ siècle découvrent brutalement, avec l’avènement de l’IA, combien ils restent attachés à l’idée qu’un esprit humain singulier se trouve derrière les mots qu’ils lisent.

Quand produire n’est plus le problème

Dans la Bibliothèque de Babel, publiée en 1941, Jorge Luis Borges décrit une bibliothèque où se trouvent tous les livres de 410 pages que permettent les différentes combinaisons de 25 signes. D’innombrables chefs-d’œuvre s’y trouvent donc nécessairement aussi, mais sans auteur. Dès lors que tous les textes existent déjà, le problème n’est plus de les produire, mais de les trouver, de les reconnaître et de juger lesquels méritent d’être lus.

C’est quelque chose de similaire que l’IA générative fait surgir dans le monde réel. Elle rend possible une production presque illimitée de textes, sans supprimer pour autant le choix, la sélection ou la transformation. Imaginons Baudelaire disposant d’une IA générative. L’enjeu est moins de supposer qu’il aurait pu confier à l’IA l’écriture des Fleurs du mal que de se demander ce qu’il aurait pu tirer de la profusion d’associations qu’elle aurait mise à sa disposition.

Il existe désormais tout un continuum d’usages entre un texte entièrement écrit sans IA et un texte écrit de bout en bout par une machine. Dans ce nouvel espace saturé de possibilités, l’auteur pourrait se définir moins par le fait d’avoir produit sans aucune assistance chaque mot que par sa capacité à mettre les ressources de l’IA au service d’une intention artistique singulière, en transformant et en agençant les matériaux dont il fera finalement une œuvre à part entière.

Être auteur à l’ère de l’IA

L’affaire Thélyson Orélien conduit à dissocier la valeur du texte de ce que le lecteur suppose de son origine. Un roman ne perd pas ses qualités littéraires du seul fait qu’apparaissent des soupçons sur la manière dont il a été écrit. Celles-ci ne peuvent pas être entièrement suspendues à ce que le lecteur croit savoir de son auteur.

Mais si l’usage de l’IA ne suffit pas à invalider la valeur du texte, il oblige en revanche à redéfinir ce que signifie en être l’auteur. La question n’est déjà peut-être plus seulement : une machine peut-elle écrire un grand roman ? Elle devient aussi : de quel esprit, ou de quelle âme, une œuvre écrite avec une machine reste-t-elle la trace ?

Cet article a été co-écrit avec Peggy Lafargue, professeure agrégée de lettres modernes.

Gilles Lafargue ne travaille pas, ne conseille pas, ne possède pas de parts, ne reçoit pas de fonds d'une organisation qui pourrait tirer profit de cet article, et n'a déclaré aucune autre affiliation que son organisme de recherche.

L’ESSENTIEL

• Vous avez sûrement remarqué ces affiches et affichettes aux motifs et couleurs standardisés, générés par intelligence artificielle, qui fleurissent un peu partout sur Internet ou dans nos rues.

• Ces images privilégient systématiquement certains traits esthétiques au détriment d’autres.

• Si l’usage de l’IA pour fabriquer des affiches à peu de frais continue à s’imposer, cette esthétique pourrait se transformer en nouvelle norme visuelle.

Il suffit de se promener dans une rue commerçante ou de faire un tour sur les réseaux sociaux pour reconnaître ce type de visuel : fond très travaillé, typographie rappelant le marqueur, ornements décoratifs, textes en diagonale, teinte un peu jaunie, ombrés multiples.

Certains articles évoquent une « pandémie de flyers ChatGPT » ou une « épidémie d’affiches générées par IA ». Un tel constat mérite d’être posé avec rigueur : ces affiches se ressemblent-elles vraiment, jusqu’à former un style identifiable ou s’agit-il d’un simple ressenti, amplifié par l’attention qu’on porte désormais à ce sujet une fois qu’on a appris à le repérer ? Et n’y a-t-il pas un risque que ces affiches se multiplient au point de nourrir l’entraînement des IA de demain ?

Une impression ou une réalité mesurée ?

Une méta-analyse publiée en 2026 a agrégé plusieurs études portant sur la cocréation humain/intelligence artificielle (IA) : elle conclut à un effet d’homogénéisation statistiquement significatif et robuste, après contrôle du biais de publication.

Ce résultat ne concerne pas l’affiche spécifiquement, mais il établit, à l’échelle de la création assistée par IA en général, que la convergence de style constatée n’est pas une simple impression.

Dans une recherche consacrée à un domaine voisin, la conception de sites web par IA, une équipe de l’Université de Washington observe par ailleurs que ces systèmes génératifs ont une tendance intrinsèque à l’uniformisation, reproduisant les conventions stylistiques dominantes de leurs données d’entraînement.

Ces travaux confirment qu’il existe bien un style IA reconnaissable. Reste à comprendre pourquoi il s’est imposé si vite, et s’il s’agit d’une norme au sens propre du terme.

« Bulles esthétiques », le style IA

La récurrence de certains attributs visuels, tels que la saturation, les effets spectaculaires ou les typographies imposantes, n’est pas pour autant un hasard esthétique. Dans un article publié en 2026, le philosophe Alexandre Declos introduit et analyse la notion de « biais esthétique » en IA générative : ces modèles privilégient systématiquement certains traits esthétiques au détriment d’autres, tout en présentant ce biais comme une neutralité. Declos souligne que ce biais menace d’homogénéiser la production artistique et le goût et contribue à la formation de « bulles esthétiques ».

C’est précisément ce mécanisme que l’on retrouve dans l’affiche IA : sa composition et sa densité visuelle ne relèvent pas d’un choix de conception, mais d’une préférence structurelle du modèle, présentée à tort comme un rendu neutre.

Une norme choisie ?

Pour s’interroger sur l’idée d’une nouvelle norme, il faut d’abord s’entendre sur la notion même de « norme ». Au sens réglementaire, une norme suppose un choix collectif : une règle qu’on décide de suivre parce qu’elle sert un objectif partagé.

Pour l’affiche, on peut penser à la lisibilité, à la cohérence de marque ou à la hiérarchie de l’information. Ce que produisent les modèles génératifs relève d’un phénomène différent : une convergence statistique plutôt qu’une décision collégiale prise par des experts du domaine.

En ce sens, la notion de norme réglementaire ne s’applique pas. Le chercheur en design Anthony Masure situe le basculement récent dans un progrès technique précis : les modèles génératifs sont devenus capables d’intégrer du texte de façon fiable directement dans l’image, ce qui explique pourquoi ce style, déjà possible auparavant, s’est répandu aussi vite ces derniers mois plutôt que progressivement depuis l’apparition des premiers générateurs.

Le « model collapse »

À force de produire ce type de design, le générateur ne risque-t-il pas de s’autoalimenter avec ses propres productions ? Et donc de perdre en qualité ? Une équipe de chercheurs d’Oxford, de Cambridge, de Toronto et de l’Imperial College a démontré, en 2024, qu’un entraînement indiscriminé sur des contenus déjà générés par IA provoque des défauts irréversibles : les cas rares de la distribution d’origine finissent par disparaître, un phénomène nommé model collapse.

Ce résultat, établi d’abord sur des modèles de langage, a depuis été répliqué spécifiquement sur des modèles génératifs d’images : une équipe de l’Université Rice a montré, en 2024, qu’un modèle entraîné de façon répétée sur ses propres réalisations perd progressivement en qualité ou en diversité visuelle, un phénomène qu’elle nomme le « trouble autophagique des modèles ». Une autre équipe, associant le centre Inria de Lyon, est arrivée à des conclusions similaires.

Ces études n’ont pas été menées sur des générateurs d’affiches spécifiquement, mais sur des modèles génératifs d’images en général, l’extrapolation au cas de l’affiche reste donc une inférence plausible, non une démonstration directe.

De la connotation à la dénotation

Ce resserrement statistique s’accompagne d’un paradoxe qu’éclaire la sémiotique. Ces affiches sont aujourd’hui repérables précisément parce qu’elles échouent à respecter des principes de composition élémentaires : l’écart avec la norme graphique constitue, en lui-même, un signe.

Mais à mesure que cet écart se réitère à grande échelle, il risque de subir ce que Roland Barthes décrivait comme le passage d’une connotation à une dénotation : un sens second, initialement perçu comme signifiant (« ceci trahit une fabrication par IA »), se naturalise avec la récurrence jusqu’à devenir le sens premier de l’objet (« ceci est simplement une affiche »).

C’est par ce processus, plutôt que par un choix réglementaire, qu’une norme de fait pourrait s’installer : non pas décrétée, mais absorbée dans la doxa à force de répétition. Au risque, à terme, d’influencer les repères esthétiques des graphistes eux-mêmes, formés dans un environnement visuel saturé de ce style.

Il s’agit là d’une hypothèse théorique, cohérente avec le mécanisme observé par ailleurs : elle mériterait, pour être validée, une enquête de réception menée sur des publics réels, que nous ne possédons pas à ce jour.

Un phénomène potentiellement réversible

Il convient toutefois de nuancer ce diagnostic sur deux points. D’abord, les études sur le model collapse identifient aussi des conditions d’évitement : l’injection régulière de données fraîches, humaines et vérifiées, permet de prévenir la dégradation, ce qui pourrait ralentir ou inverser le phénomène.

Ensuite, l’argument sémiotique de la banalisation n’est pas mécanique : un mécanisme inverse veut qu’un signe devenu trop commun perde sa capacité distinctive, ouvrant la voie à l’émergence d’un nouveau signe de différenciation, ce que l’équipe de l’Université de Washington formalise sous le terme de « friction productive », consistant à réintroduire des points de résistance volontaires dans le processus de génération. Rien ne permet donc d’affirmer, en l’état des connaissances, que la trajectoire est irréversible.

Alors, une norme ou non ?

Pour répondre à cette question, il faut accepter de la scinder en deux. Une norme choisie, au sens réglementaire du terme ? Non : rien dans les mécanismes décrits ici ne relève d’une décision collective de graphistes ou d’un cahier des charges partagé. Une norme de fait ? Au sens d’un standard visuel qui s’impose par la répétition plutôt que par le choix ? C’est le risque.

L’outil lui-même n’est pas en cause : utilisée par un professionnel comme point de départ, avant reprise en main de la composition et de la hiérarchie visuelle, l’IA générative peut parfaitement servir une affiche singulière. Le risque documenté ici concerne plutôt l’usage de commodité, à grande échelle, qui tend à substituer une moyenne statistique à un choix graphique intentionnel, avec la possibilité, à terme, que cette moyenne redéfinisse silencieusement, dans nos perceptions comme dans la pratique du métier, ce à quoi une affiche « normale » est censée ressembler.

Julie Lairesse ne travaille pas, ne conseille pas, ne possède pas de parts, ne reçoit pas de fonds d'une organisation qui pourrait tirer profit de cet article, et n'a déclaré aucune autre affiliation que son organisme de recherche.

L’ESSENTIEL

• Pour célébrer le centenaire de la mort de Claude Monet (1840-1926), le Musée de l’Orangerie, à Paris, propose l’exposition « Claude Monet, peindre le temps ».

• Les grandes séries de Monet – par exemple, ses 250 tableaux de nymphéas – témoignent d’une enquête au long cours sur le temps.

• Temps de l’horloge, temps des saisons et temps de la météo : Monet, en impressionniste, tente avant tout de capturer des instants.

Le Musée de l’Orangerie a été créé dans les années 1920 pour accueillir les grands tableaux de nymphéas offerts par Claude Monet à la France en 1918. À l’occasion du centenaire de la mort du peintre, le musée propose une belle sélection d’environ 40 peintures, surtout du dernier Monet.

L’exposition Claude Monet, peindre le temps, jusqu’au 27 janvier 2027, met en relief la peinture en séries à laquelle se consacre Monet au tournant du XXᵉ siècle : les meules de foin, les peupliers au bord de l’Epte, le portail de la cathédrale de Rouen, le Parlement de Londres… et, bien sûr, des nymphéas.

Ces séries montrent à l’évidence que la question du temps est au centre de l’œuvre de Monet. Qu’est-ce qui pousse ce peintre déjà reconnu, acclamé, à peindre et à repeindre le même motif, pendant des mois, voire des années ? Quinze tableaux de meules, vingt fois le portail de la cathédrale de Rouen et 250 tableaux de nymphéas !

Monet veut peindre le temps, mais de quels temps parlait-on en son temps ? Et quels temps cherche-t-il à saisir ?

Peindre son temps

La première salle de l’exposition présente Monet en peintre de la modernité avec des locomotives fumantes, la gare Saint-Lazare, des ponts de chemin de fer. Monet peintre de son temps. Rien de très original, à première vue… Oui, mais à l’époque où Monet se lance dans la peinture en séries, le temps ne va pas de soi.

Les grandes séries de Monet n’ont rien à voir avec la production industrielle en série. Elles témoignent plutôt d’une enquête sur le temps.

Dans les années 1880-1890, le temps est devenu un problème dont tout le monde parle, un problème social, politique et même scientifique. Comment donner des horaires de train quand chaque ville vit à l’heure locale alignée sur les levers et couchers de soleil ? Pour développer des réseaux de chemin de fer, éviter des collisions, il a fallu renoncer aux heures solaires locales, synchroniser les horloges. La définition d’un standard pour uniformiser les temps locaux fut une entreprise de plusieurs décennies, lourde d’enjeux de pouvoir, de commerce et de colonialisme.

Une grande conférence à Washington en 1884 réunissant 25 pays instaure un temps universel calculé à partir d’un méridien d’origine, celui de Greenwich. La France, qui militait pour le méridien de Paris, rechigne à s’aligner. Elle instaure en 1891 l’heure de Paris comme heure légale sur l’ensemble du territoire national. Mais le problème de la synchronisation des horloges a conduit des physiciens comme Henri Poincaré et Albert Eistein à s’interroger sur les conditions de la simultanéité de deux événements. D’où sortit la théorie de la relativité restreinte en 1905 et l’idée d’un espace-temps qui bouleverse les cadres de pensée. D’où maints débats entre savants et philosophes, notamment entre Einstein et Bergson, à l’occasion d’une visite d’Einstein à Paris en 1922.

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Pendant ces décennies de tapage médiatique sur l’heure et sur le temps, Monet explore ardemment et patiemment ce que le temps fait aux paysages. Ce faisant il crée un espace-temps, mais pas à la manière more geometrico des physiciens. Ses peintures ne sont pas une traduction de l’espace-temps de la théorie de la relativité. Car Monet ne cherche pas à saisir la réalité sous les apparences. Bien au contraire, il s’attache aux apparences, aux impressions, qui donneront leur nom à la peinture impressionniste. Il cherche à suspendre le temps, à capturer des instants pour explorer les variations, les nuances au fil des heures, des jours, des saisons.

Temps-qui-passe et temps-qu’il-fait

Ce genre de peinture n’a rien à voir cependant avec l’exercice conventionnel de la représentation des travaux et des jours au fil des saisons, ou des mois de l’année.

Monet donne à voir l’œuvre du temps, ou plutôt l’œuvre des temps. Les variations sur un même thème ne relèvent pas que du calendrier ou de l’horloge. En plus du temps bien réglé, prévisible par les lois de la mécanique, Monet fait place au temps des météores, à l’aléatoire : les caprices du vent sur les peupliers, des nuages sur la Tamise ou la pluie à Étretat… Il peint le temps de l’horloge au fil des heures comme le temps des saisons et de la météo. Il peint les glaçons sur la Seine en 1880, la neige en Norvège en 1895, le brouillard sur Rouen ou sur Londres…

Temps-qui-passe et temps-qu’il-fait façonnent des paysages éphémères, fugitifs, mais pas sans la collaboration d’un artisan ou d’un artiste. Monet travaille avec son attirail de peinture, sous le soleil, le vent, la pluie, avec un chapeau sur la tête et une cigarette qui se consume au coin des lèvres, comme le montre une belle vidéo de Sacha Guitry.

Il campe sur place pendant des jours, des mois, avec la patience d’un explorateur ou d’un chasseur aux aguets. Et dans sa quête inlassable des effets de temps, il se sédentarise un peu quand il s’installe à Giverny, dans l’Eure. Il devient alors le designer des paysages qui vont prendre vie sous ses yeux. Il crée un bassin au sud de la maison, plante des nénuphars, puis les regarde pousser, grandir, changer avec le temps et par tous les temps. Il vit dans les paysages changeants qu’il va fixer sur la toile.

Paysages-temps

En capturant des moments d’un monde en perpétuel devenir, Monet invente des paysages-temps Il ne s’agit pas de scènes pittoresques contemplées par un observateur extérieur.

« Un paysage, pour moi, n’existe point en tant que paysage, écrit Monet, puisque l’aspect en change à chaque moment ; mais il vit par ses alentours, par l’air et la lumière qui changent continuellement. »

Le paysage est créé sans cesse par les vibrations de l’air, les jeux d’ombre et de lumière. Il se métamorphose par l’union de l’espace et des temps. Le Parlement de Londres dans le brouillard est autre que le Parlement de Londres sous le soleil ; la pierre pluriséculaire de la cathédrale de Rouen au petit matin est autre que celle du midi ou du soir quand l’ombre monte sur le portail. Les contours du pont japonais s’effacent, les formes se brouillent laissant une ligne courbe sur des masses de couleurs. Et parfois surgissent des formes spectrales à la surface de l’eau dormante des nymphéas comme dans un processus de création continue.

La couleur, cette matière qui joue avec la lumière, tient le premier rôle dans le processus de création des paysages-temps sous les pinceaux de Monet. Ensuite, les paysages façonnés par des temps multiples et par les couleurs vivent leur propre vie. Ils s’entretiennent. Ils s’informent mutuellement, si bien que Monet les garde tous en atelier et les travaille en simultané. Les tableaux de la série des nymphéas font société dans les deux grandes salles ovales du musée où les visiteurs s’immergent dans l’épaisseur de leur conversation silencieuse.

Mais ces paysages-temps saisis dans un monde en devenir, fixés sur la toile, puis soigneusement conservés dans des musées ou des collections particulières peuvent-ils échapper au temps ? La couleur joue toujours avec la lumière, interagit avec la toile, réagit au froid, au chaud, elle est sensible à l’humidité. Les tableaux que nous contemplons dans cette exposition sont-ils les paysages-temps créés par Monet il y a plus de cent ans ? Le bleu des nymphéas est-il celui des originaux ? Et les rouges ont-ils pâli ?

Les paysages-temps de Monet nous invitent à prêter attention à la matérialité du patrimoine artistique et culturel. En un sens, les analyses physico-chimiques menées par les laboratoires de sciences du patrimoine sur certains de ses tableaux (que le Musée d’Orsay présente en ce moment) poursuivent par d’autres voies l’œuvre de Monet : elles mettent en évidence le travail du temps (altérations et craquelures) comme le travail du peintre, ses hésitations, retouches et modifications.

En poussant plus loin l’exploration des paysages-temps de Claude Monet, on peut réfléchir à la mission des conservateurs et des restaurateurs d’œuvres d’art ou de monuments. Rétablir l’original, restaurer l’œuvre dans son authenticité, ne serait-ce pas tenter d’arrêter le devenir et trahir les temps multiples que Monet a voulu peindre ?

Bernadette Bensaude-Vincent ne travaille pas, ne conseille pas, ne possède pas de parts, ne reçoit pas de fonds d'une organisation qui pourrait tirer profit de cet article, et n'a déclaré aucune autre affiliation que son organisme de recherche.