Table des figures

Les figures marquées « données réelles » sont produites par l'exécution du code d'OSMO. Les autres sont des schémas de la charte du mémoire.

Résumé

Ce mémoire porte sur une transformation, plus que sur un outil : l'arrivée du langage comme interface de création en trois dimensions. Les systèmes dits text-to-3D produisent une forme à partir d'une simple phrase. La parole devient alors un moyen d'accéder à la fabrication. C'est peut-être le plus universel qui soit : il ne demande de maîtriser ni un logiciel de conception, ni un geste d'atelier.

La recherche relève du design contemporain et des pratiques numériques. Elle examine ce que la fabrication numérique change sur quatre plans : la pensée, la forme, l'économie et la politique. Son terrain est précis : le projet OSMO, un environnement expérimental qui génère des objets 3D à partir de phrases, développé dans le cadre de cette recherche. OSMO n'est pas qu'un cas d'étude. C'est l'instrument qui rend cette mutation observable à l'échelle de l'atelier.

L'open source et la culture Maker ont fait un pari. Dans les ateliers partagés (FabLabs, hackerspaces), il suffirait d'ouvrir l'accès aux machines, imprimantes 3D et fraiseuses, pour voir naître des « communs » techniques : des ressources partagées et gérées collectivement. Ce travail montre l'inverse. Poussée à l'extrême par l'IA générative, cette simplification produit trois effets contraires : une nouvelle uniformité des formes, une dépendance et une opacité¹ (Cardon, 2015, Pasquale, 2015). En supprimant l'effort d'apprentissage au profit d'une interface « magique », l'outil retire au concepteur sa méthode de travail (Munari, 1981), et sa capacité d'agir sur la structure même de la forme.

Pour analyser tout cela sans faire le procès de la technique, la recherche croise plusieurs disciplines. Elle mobilise la théorie de l'acteur-réseau (Latour, Callon) et la sociologie des scripts techniques, qui étudie comment un objet inscrit en lui des consignes d'usage (la sociologue Madeleine Akrich). Elle s'appuie aussi sur la philosophie de la technique (Simondon, Flusser, Hui) et sur l'analyse du langage qui agit (Austin). Enfin, elle emprunte à l'économie politique du savoir (Moulier-Boutang, Casilli), au design spéculatif (Dunne & Raby) et à la pensée graphique (Tschichold, Müller-Brockmann).

Ce croisement oblige à redéfinir le mot matériau. Le matériau du designer n'est plus seulement la résine ou le fil plastique. C'est une chaîne à plusieurs étages, le Stack au sens de Bratton. Elle part du modèle de langage et va jusqu'au G-code, la liste d'instructions que lit la machine. Entre les deux se trouvent le code du script, le maillage géométrique et les contraintes du trancheur, le logiciel qui découpe la forme en couches imprimables. Un vrai commun technique ne naît donc pas d'un « bouton magique » qui cache la machine. Il naît de prises concrètes offertes à l'usager, et d'une « esthétique de la réparabilité » (Jackson, 2014).

De là vient la proposition centrale du mémoire : une pédagogie de l'opacité. Le designer doit concevoir l'interface comme un milieu ouvert, qui montre comment le langage humain devient un objet physique. Le but est de rendre à l'artisan numérique trois choses : sa capacité d'agir, sa littératie, c'est-à-dire sa capacité à comprendre le système, et sa responsabilité (Papanek, 1971). Rendre lisible n'est pas le but final, c'est le moyen. L'enjeu est de faire du langage un accès à la création qui reste habitable, corrigeable et transmissible.

1. Contexte académique, artistique et technologique

Ce mémoire se situe au croisement de trois domaines, dont la rencontre change aujourd'hui la pratique du design. Côté académique, le design computationnel². Côté artistique, les pratiques génératives. Côté technologique, l'intelligence artificielle appliquée à la fabrication.

Du côté académique, le développement de formations orientées vers la computation, tel le programme Art, Craft and Computation (ACC), marque une rupture avec le modèle moderniste du design industriel. Le designer du XX^e siècle était formé à manipuler directement des formes et des matériaux, dans un rapport physique à la matière. Le designer contemporain, lui, évolue dans des systèmes abstraits et distribués, où la conception passe par l'écriture, la simulation et la traduction algorithmique. Cette mutation n'est pas un simple élargissement de compétences : elle transforme la nature même du geste de conception.

Sur le plan artistique, cette transformation prolonge une longue histoire, de l'art algorithmique des années 1960 jusqu'aux pratiques génératives d'aujourd'hui. Mais une différence sépare les deux moments. Les pionniers travaillaient à partir de règles explicites, entièrement lisibles : l'artiste écrivait le programme et en maîtrisait chaque étape. Les systèmes actuels reposent au contraire sur des architectures probabilistes opaques. L'artiste ne construit plus un système qu'il domine, il dialogue avec une structure dont les mécanismes internes lui échappent en grande partie.

Sur le plan technologique, enfin, les modèles génératifs marquent un tournant. Les systèmes text-to-3D³ en sont l'exemple le plus net : ils fabriquent une forme en trois dimensions à partir d'une simple phrase. Ces outils promettent une révolution : plus besoin d'apprendre les logiciels de conception, il suffit de décrire. Mais cette promesse repose sur une idée cachée, et discutable : simplifier l'interface reviendrait à donner plus de pouvoir à l'utilisateur. C'est cette idée que le mémoire examine.

2. Le mythe originel de la culture Maker : de l'outil à l'appareil

L'un des grands récits du design numérique est celui de la culture Maker. Elle naît vers l'an 2000 avec les FabLabs⁴ et les hackerspaces, ces ateliers ouverts équipés de machines partagées. L'idée du FabLab vient de Neil Gershenfeld (2005), un professeur du MIT qui voulait mettre les machines de fabrication à la portée de tout le monde, et non des seuls industriels. Son idéal est démocratique : rendre les moyens de production accessibles à tous, pour que chacun puisse concevoir et fabriquer. Elle prolonge l'esprit de l'open source⁵ : partager les savoirs, documenter les procédés, modifier les objets à plusieurs. Dans cet esprit, l'outil libère. Apprendre à se servir d'une machine, c'est comprendre les logiques techniques qui font le monde.

Ce mémoire montre que cette vision repose en partie sur un mythe : celui de l'outil neutre. Les technologies récentes glissent peu à peu de l'outil vers l'appareil. La distinction vient de Flusser et elle est décisive. L'outil demande de comprendre son fonctionnement, l'appareil, lui, cache ses mécanismes et réduit l'utilisateur à un simple opérateur. L'IA générative pousse ce glissement très loin : une phrase suffit à produire un objet complexe. Elle s'éloigne ainsi de l'éthique d'origine des Makers, fondée sur l'apprentissage et la maîtrise. Le designer ne fabrique plus vraiment : il délègue.

Il faut nuancer aussitôt : déléguer n'est pas tout ou rien, cela admet des degrés. Une troisième position se dessine, et c'est celle du mémoire. Entre celui qui fabrique de ses mains et celui qui confie tout à une boîte noire, il existe une figure intermédiaire : le praticien qui conçoit le langage de la délégation et décide comment il se matérialise. C'est de là que ce mémoire est écrit. Ce qu'on présentait comme une démocratisation par l'accès se relit alors autrement : une vaste redistribution de la capacité de conception. Non pas une perte, mais un déplacement. Reste à évaluer, cas par cas, s'il appauvrit ou enrichit le geste.

3. OSMO et le tournant génératif

C'est dans ce contexte que s'inscrit le projet OSMO, terrain principal de cette recherche. OSMO est un environnement expérimental de génération tridimensionnelle à partir du langage naturel, relevant des interfaces dites prompt-to-3D : on décrit une forme, le système la produit. Mais au-delà de son statut d'outil, OSMO doit se comprendre comme un révélateur. Il donne à voir le passage d'un design fondé sur la construction explicite à un design fondé sur la navigation dans un espace de possibilités probabiliste.

Dans les logiciels paramétriques⁶ classiques, le designer construit un réseau de causes et d'effets. Chaque étape s'explique, chaque changement se retrace. Si une cote change, on sait pourquoi, et l'on peut revenir en arrière. Dans un système génératif comme OSMO, c'est différent : la forme sort d'un calcul statistique effectué dans un espace latent⁷. Cet espace est l'espace mathématique interne du modèle, où sont stockées les régularités apprises sur des millions d'exemples. Il est, par nature, inaccessible à l'utilisateur. La chaîne de causes se perd alors : l'intention se dilue dans un calcul de probabilités, et cette opacité change le rôle du concepteur.

OSMO ne se contente donc pas de simplifier l'acte de conception, il en modifie les conditions. Il tend à transformer le designer en interprète de résultats générés plutôt qu'en constructeur de structures, introduisant une distance nouvelle entre l'intention et sa matérialisation. C'est cette distance, et les moyens de l'habiter, que ce mémoire prend pour objet.

Un point mérite d'être posé tout de suite, car il distingue OSMO de la plupart des systèmes text-to-3D. Beaucoup produisent directement un maillage⁸, une surface fermée qu'on ne peut pas lire. OSMO, lui, produit d'abord du code : un script lisible, qu'on peut relire, comprendre et corriger. L'opacité n'est donc pas inévitable. C'est un choix de conception, et on peut le faire autrement. Cette idée guide toute la seconde moitié du mémoire.

4. Problématique : un langage universel de création

Face à ces transformations, une tension centrale structure l'ensemble du mémoire : celle entre accessibilité et intelligibilité. Les outils génératifs promettent une accessibilité totale à la production formelle, en abaissant fortement les barrières techniques. Mais cette accessibilité repose sur une abstraction croissante des processus sous-jacents. Plus l'interface est simple et immédiate, plus le système qui la soutient devient complexe et invisible.

Cette contradiction est le cœur du problème. D'un côté, la simplification des interfaces ouvre les pratiques à un public élargi. De l'autre, elle peut engendrer une perte de compréhension, une dépendance accrue et une réduction de la capacité d'agir, le designer ne pouvant plus intervenir sur les mécanismes qui produisent la forme.

Il faut nommer précisément ce qui se joue là : c'est la vraie singularité d'OSMO. Ce que les systèmes text-to-3D font apparaître n'est pas d'abord une menace sur le métier. C'est un langage universel de création. La parole est le moyen d'expression le mieux partagé qui soit. En faire l'interface de la fabrication, c'est ouvrir la création en 3D à ceux qui ne maîtrisent ni la CAO⁹ ni le geste d'atelier. Mais le mot « universel » demande une précaution, pour éviter un contresens. Il faut l'entendre au sens de l'accès : un langage que presque tous peuvent employer. Pas au sens de la neutralité. Car ce langage reste marqué par une culture : il porte les biais des données qui l'ont entraîné, comme le montrera le chapitre IX. C'est un langage universel d'accès, mais culturellement situé.

Le mot « universel » mérite d'ailleurs d'être tenu comme une question plutôt que comme une réponse. Peut-on vraiment parler de langage universel de création, quand ce langage est déjà filtré par un modèle, une culture, des données et une infrastructure ? Le mémoire garde le mot, mais en fait un objet de débat, que le chapitre IX viendra rouvrir.

La problématique peut alors se formuler d'une seule question. À quelles conditions le langage, glissé entre l'intention et la matière, enrichit-il le geste de conception au lieu de l'appauvrir ? Cette question principale se déplie en trois interrogations plus précises. La première porte sur le partage cognitif : quelles opérations de conception le prompt délègue-t-il à la machine, lesquelles restent à l'humain, lesquelles se déplacent ? La deuxième porte sur l'opacité : est-elle inhérente aux systèmes génératifs, ou relève-t-elle d'un choix d'interface que l'on peut faire autrement ? La troisième porte sur le matériau : que devient cette notion lorsque la chaîne de fabrication va du modèle de langage au G-code ?

À cette question, le mémoire répond par une hypothèse, qu'il met ensuite à l'épreuve. L'opacité n'est pas une propriété nécessaire du text-to-3D, mais une décision de conception. En donnant à voir la chaîne de traduction, du mot au code puis du code à la matière, une interface peut restaurer la capacité d'agir du concepteur, et la délégation devient alors habitable. Les chapitres suivants explicitent les termes de cette hypothèse, l'évaluent au contact de la pratique, puis en tirent une proposition.

Un mot résume cette exigence, et il traverse tout le mémoire : celui de prise. Il ne s'agit pas de tout comprendre du système, mais de garder partout de quoi agir sur lui, le corriger, le reprendre. C'est cette possibilité de prise, plus encore que la transparence, qui sert de fil conducteur à la proposition.

Cette question engage à repenser trois choses : la notion d'outil, la place du langage dans le processus de design, et la définition même du matériau dans un environnement computationnel. Elle admet des degrés de réponse plutôt qu'un verdict, et c'est cette gradation qui permettra de tenir les zones d'ambivalence sans glisser vers une critique unilatérale de la technique.

5. Méthodologie : la recherche-création en design

Pour répondre à cette problématique, le mémoire adopte une méthodologie de recherche-création, caractéristique du champ Art, Craft and Computation. À la différence des approches purement théoriques, la recherche-création articule en permanence la pratique et la réflexion : elle considère le projet comme un lieu de production de connaissance, autant que comme un objet d'analyse.

OSMO n'est donc pas seulement un cas d'étude. C'est un dispositif expérimental, conçu pour observer ce que les interfaces génératives changent concrètement dans la conception. Cette observation ne se limite pas à un seul logiciel. La recherche s'appuie sur une suite d'outils, développés pour couvrir toute la chaîne qui va du langage à la matière : générer la forme, la découper pour l'impression, l'usiner, la tracer. On peut ainsi suivre une même intention à travers plusieurs procédés de fabrication. Trois sessions documentées, aux chapitres III, V et VI, rapportent les écarts entre l'intention de départ et l'objet finalement produit.

L'analyse s'appuie aussi sur des lectures venues de plusieurs disciplines : sociologie des techniques, philosophie des médias, théorie du design. Le tout est nourri par une pratique concrète. La démarche confronte les promesses des technologies à ce qu'on observe réellement, en mesurant les écarts entre intentions et résultats. Elle reste attentive aux effets culturels, politiques et matériels des systèmes étudiés. OSMO joue ici le rôle d'un instrument critique : il ne cherche pas à optimiser la production, mais à rendre visibles les tensions, les limites et les contradictions des interfaces génératives d'aujourd'hui.

Trois sessions ont été retenues parce qu'elles éprouvent l'hypothèse à trois endroits différents de la chaîne. La première, au chapitre III, part d'un énoncé volontairement métaphorique pour observer ce qui se perd au passage du mot au code, là où le sens se négocie. La deuxième, au chapitre V, pousse une forme jusqu'à son échec physique à l'impression, pour observer le retour de la matière que l'écran masque. La troisième, au chapitre VI, quitte l'imprimante pour le tour et l'usinage, afin de confronter le geste assisté au savoir de la main. Trois moments, trois étages du Stack, une même hypothèse mise à l'épreuve.

Chaque session est observée selon les mêmes critères, tirés de l'hypothèse : l'écart entre l'intention formulée et l'objet obtenu, la lisibilité de la traduction intermédiaire, et la possibilité de corriger sans tout relancer. Les données recueillies sont concrètes et vérifiables : l'énoncé exact soumis au système, le DSL et le code réellement produits, le rapport de fabricabilité chiffré, le G-code lorsqu'il y a usinage, et la photographie de l'objet final. Ces traces, présentées dans les planches, permettent de suivre une même intention d'un bout à l'autre de la chaîne.

Les limites du protocole doivent être posées d'emblée. Les sessions relèvent d'une pratique située, celle d'un seul praticien travaillant sur un prototype qu'il développe lui-même : elles valent comme études de cas, non comme échantillon statistique. Ce qui s'y donne à voir est un mécanisme, pas une fréquence. Aussi le mémoire distingue-t-il ce qui relève de l'expérience personnelle, forcément partielle, de ce qui peut être généralisé : les écarts observés entre intention et résultat illustrent des tendances déjà décrites par la littérature, mais leur portée exacte demanderait d'autres praticiens et d'autres terrains pour être établie.

Concrètement, chaque session est consignée selon la même grille, ce qui transforme les études de cas en données plutôt qu'en simples illustrations.

Frise (1/2). Première moitié de la généalogie d'OSMO, à lire en vis-à-vis de la page suivante : cinq lignées, des artisans (1850) à l'industrie.

Frise (2/2). Seconde moitié : hackers, logiciel libre, makers et FabLabs, designers et critique. OSMO (2025) en est un aboutissement possible, qui cherche à ouvrir la boîte noire de la fabrication.

Pour saisir l'ampleur de la rupture qu'introduisent des systèmes comme OSMO, il faut d'abord resituer la modélisation par intelligence artificielle dans la longue histoire du design computationnel. L'outil génératif contemporain n'est pas né d'une génération spontanée : il est le fruit d'une mutation progressive de la relation entre le concepteur et la machine. Retracer cette généalogie permet de préciser ce qui, au juste, a changé, non pas la délégation elle-même, qui est ancienne, mais sa lisibilité.

1.1. L'héritage de l'art algorithmique : Vera Molnár et Manfred Mohr

Dès les années 1960, bien avant les ordinateurs personnels, les pionniers de l'art algorithmique ont posé les bases d'une création confiée à la machine. La chercheuse Margaret Boden (2004), qui étudie la créativité, aide à comprendre ce moment : une machine, dit-elle, peut se montrer inventive en explorant toutes les combinaisons permises par un ensemble de règles, même si elle n'invente pas les règles elles-mêmes. Des artistes comme Vera Molnár ou Manfred Mohr¹⁰ ne dessinaient pas la forme eux-mêmes. Ils écrivaient des algorithmes¹¹ : des séries de règles mathématiques strictes, faites de boucles, de répétitions, de déplacements et de rotations. Ils confiaient ensuite ces règles à un plotter¹² ou à un ordinateur, qui produisait les variations visuelles. Leurs travaux dialoguaient avec l'esthétique informationnelle de Max Bense¹³ et les recherches menées à Stuttgart et à Ulm.

Un point mérite d'être rétabli, car il touche au cœur de notre propos. Molnár avait élaboré, avant même d'avoir accès à un ordinateur, ce qu'elle nommait sa « machine imaginaire » : l'exécution manuelle, pas à pas, d'une procédure algorithmique qu'elle simulait de tête et de main. Une fois l'ordinateur disponible, elle y introduisit un désordre contrôlé, son fameux « 1 % », qui venait perturber une trame géométrique rigoureuse. La « machine imaginaire » n'est donc pas quelque chose que la machine introduisait, c'est la méthode par laquelle l'artiste, elle, simulait une machine.

L'essentiel, pour notre étude, tient dans une propriété : la lisibilité absolue de la règle. L'artiste connaissait l'équation. Si le résultat visuel surprenait, son origine causale restait toujours traçable dans les lignes de code, écrites en FORTRAN ou en BASIC. L'auteur ne perdait pas son agentivité¹⁴, il déplaçait seulement son champ d'action, de la main vers la mathématique. Le code était le matériau brut, transparent et intelligible.

1.2. Le design par le code : John Maeda et l'école paramétrique

Dans les années 1990, cette démarche gagne le design graphique avec John Maeda, au MIT Media Lab. Son projet Design By Numbers donnera naissance à Processing, développé par ses étudiants Casey Reas et Ben Fry. Maeda défend une thèse forte : le designer ne doit plus se contenter d'utiliser les logiciels conçus par d'autres, il doit apprendre à programmer ses propres outils. Savoir coder, c'est rester libre face aux logiciels commerciaux, qui imposent tous la même manière de faire.

Cette philosophie gagne ensuite l'architecture et le design industriel, avec la modélisation paramétrique. Le principe : on ne fixe pas une forme, on définit les règles et les réglages qui la produisent. Des logiciels comme Grasshopper, greffé sur Rhinoceros 3D, en sont l'exemple type. Le designer ne sculpte pas un objet figé. Il construit un réseau de relations logiques, appelées « nœuds », qui fixent les proportions, les angles et les contraintes. Tout y est logique, modifiable, explicable. Le modèle est l'équation.

1.3. La rupture de l'espace latent : de la règle explicite à la boîte noire

C'est à cette tradition de clarté que s'oppose l'IA générative, dont relève OSMO. On passe d'une conception fondée sur des règles explicites à une modélisation fondée sur des probabilités, par réseaux de neurones¹⁵. La rupture est profonde : elle ne change pas seulement la méthode de travail, elle change la nature même de ce que l'on manipule.

Un réseau de neurones ne fonctionne pas comme l'algorithme de Molnár ou le nœud de Grasshopper. On ne lui donne aucune règle de géométrie. On l'entraîne sur des millions de modèles 3D existants. Pendant cet entraînement, la machine se construit un modèle mathématique abstrait : l'espace latent, qui compte des milliards de dimensions. Quand l'utilisateur demande une forme par un prompt¹⁶, le système n'utilise aucune équation géométrique lisible par un humain. Il se déplace dans cet espace latent, au jugé statistique, pour en tirer le motif qui correspond le mieux aux mots employés.

La conséquence est lourde : le système devient difficile à expliquer. Si un générateur produit une chaise à trois pieds au lieu de quatre, on ne peut pas ouvrir le capot pour corriger une ligne « nombre_de_pieds » : dans un modèle qui fabrique directement des formes, cette ligne n'existe pas. Le savoir géométrique y est dilué, éparpillé en milliards de valeurs invisibles. En passant de la règle à la probabilité, on perd donc la possibilité de remonter la chaîne des causes, qui fondait le design par le code depuis soixante ans. Le système devient une boîte noire, d'autant que rien, dans son interface, n'invite à l'ouvrir.

Il faut cependant se garder d'un raccourci, car il commande toute la suite du mémoire. Cette opacité n'est pas une propriété inévitable de la génération : c'est une décision d'architecture. Lorsqu'un système produit du code plutôt qu'un maillage, un script paramétrique lisible, tel celui qu'engendre OSMO, la ligne existe de nouveau, elle est lisible, et elle est modifiable. La règle redevient un matériau. Autrement dit, la boîte noire n'est jamais « absolue » : sa fermeture est un choix, et ce choix peut se prendre autrement. C'est ce que la seconde moitié du mémoire s'emploiera à démontrer.

Pour asseoir ce mémoire sur des bases solides, il faut dépasser le simple récit d'expériences. On convoque donc plusieurs disciplines : les sciences politiques appliquées au numérique, la sociologie de l'innovation, et l'histoire des idées du design. C'est à leur croisement qu'OSMO devient analysable. Non comme un gadget logiciel, mais comme un artefact¹⁷ politique et culturel.

2.1. La théorie des communs, du numérique à la matière

Le partage des moyens de production nous ramène à la théorie des communs¹⁸. Elle porte d'abord sur les ressources naturelles : pâturages, forêts, pêcheries, systèmes d'irrigation. Elle est développée par l'école de Bloomington, autour de la prix Nobel Elinor Ostrom (1990). Elle s'oppose directement à la « tragédie des communs », thèse de Garrett Hardin (1968) selon laquelle une ressource partagée serait fatalement épuisée. Par de longues enquêtes de terrain, Ostrom a montré le contraire. Des communautés savent gérer une ressource collectivement, et durablement, sans la privatiser ni la confier à l'État. Elles y parviennent grâce à une gouvernance polycentrique¹⁹.

Avec Internet, cette notion s'est étendue aux biens immatériels : ce sont les communs de la connaissance (Hess et Ostrom, 2007). Dans The Wealth of Networks (2006), Yochai Benkler décrit une « production par les pairs » : des milliers de personnes qui construisent ensemble un bien commun. Le système GNU/Linux et Wikipédia en sont les exemples types. Un commun logiciel repose sur trois éléments. Chacun peut y accéder. La communauté peut le modifier. Enfin, une licence Copyleft²⁰ empêche qu'une entreprise s'approprie le travail collectif.

Les philosophes Pierre Dardot et Christian Laval (2014) apportent une précision décisive. Le commun n'existe pas avant l'action humaine. Ce n'est pas une chose inerte qui attendrait d'être trouvée : c'est une pratique. Il « se fait » par une activité continue, que l'on appelle le commoning. Autrement dit, un algorithme ouvert comme celui d'OSMO ne devient pas un commun tout seul. Il le devient s'il rencontre des personnes capables de le comprendre, de le démonter, de l'améliorer et de se l'approprier.

2.2. Opacité algorithmique, asymétrie de pouvoir et boîte noire

Cette utopie de l'ouverture, parfois naïve, doit être confrontée à un autre constat : le déséquilibre de pouvoir créé par les algorithmes. L'opacité des systèmes informatiques n'est ni une panne passagère ni un défaut d'ergonomie. C'est une propriété voulue. Elle sert à fluidifier l'usage commercial en endormant la vigilance, ou à protéger des secrets industriels. C'est le diagnostic du juriste Frank Pasquale dans The Black Box Society (2015).

Le sociologue Dominique Cardon (2015), dans À quoi rêvent les algorithmes ?, décrit la manière dont les algorithmes prédictifs transforment le statut du sujet. Ils évacuent la rationalité causale, cette capacité à comprendre « pourquoi » une chose arrive, qui est le fondement de la méthode scientifique et du design rationnel, au profit d'une injonction purement statistique, et de ce fait indémontrable.

Antoinette Rouvroy (2013) nomme ce processus la gouvernementalité algorithmique²¹. L'IA ne nous gouverne pas en imposant une loi. Elle le fait en aménageant discrètement ce qui est possible, et en retirant silencieusement certaines options. Appliquée à la 3D, l'idée éclaire beaucoup. Quand l'utilisateur écrit « conçois un vase architectural organique », la manière dont cette phrase devient une géométrie précise lui échappe totalement. Le logiciel prend à sa place des milliers de petites décisions de design. Le pouvoir sur la structure et l'aspect de l'objet se déplace alors vers un ensemble d'acteurs techniques : données d'entraînement, bibliothèques de formes, standards de fabrication. L'usager, lui, ne voit que ce qu'il tape et ce qui sort.

2.3. La sociologie de la traduction : l'acteur-réseau et les scripts techniques

Pour comprendre concrètement l'action de l'algorithme sur la forme produite, il est utile de s'appuyer sur la théorie de l'acteur-réseau²², portée à l'origine par les sociologues français Michel Callon et Bruno Latour. Bien avant, Latour avait montré avec Steve Woolgar, en observant un laboratoire de l'intérieur (Latour et Woolgar, 1979), que les faits scientifiques ne sont pas simplement découverts : ils sont peu à peu construits par tout un réseau d'instruments, d'écrits et de personnes. Dans La science en action (1987), Latour montre que les machines, l'architecture logicielle et les instruments ne sont pas des canaux neutres qui transmettraient fidèlement une intention humaine intacte. Ce sont des actants : des entités dotées d'une capacité d'action propre, qui modifient, négocient et parfois résistent au message qu'elles transportent.

Dans OSMO, plusieurs éléments agissent au même titre que l'utilisateur : les scripts de l'interface, le modèle de langage, le programme qui découpe la géométrie, et la machine elle-même (dépôt de fil, résine ou usinage). Ensemble, ils forment un réseau où chacun traduit les intérêts des autres. Madeleine Akrich (1987) appelle cela un script technique. Les concepteurs, écrit-elle, « définissent des acteurs avec des goûts, des compétences [...] et supposent par leurs choix techniques une organisation globale » (Akrich, 1987, p. 208).

L'interface d'OSMO inscrit ainsi, implicitement, des « chemins de résolution » géométrique. Parce que ses données d'entraînement sur-représentent les surfaces continues, le modèle produit plus probablement des formes lisses que des structures découpées. Aucune préférence n'est ici en jeu, seulement une distribution statistique héritée du corpus d'apprentissage. L'objet technique prescrit néanmoins une esthétique et oriente un comportement de conception, sans que l'utilisateur en ait conscience : il est pris dans les mailles d'un script invisible.

2.4. L'éthique du design et la responsabilité sociale : Victor Papanek

Inscrire ce mémoire dans le champ du design de recherche suppose aussi de remonter aux racines de la critique éthique de la discipline. En 1971, Victor Papanek publiait Design for the Real World, une critique du design industriel qu'il jugeait superficiel, complice du consumérisme et socialement comme écologiquement irresponsable. Papanek plaidait pour un design engagé, où le concepteur comprend les besoins réels de la société et, surtout, anticipe les conséquences matérielles et polluantes de ses outils.

L'arrivée rapide de l'IA dans la fabrication rend cette pensée urgente. Mal compris, employé comme un jeu, un outil comme OSMO peut encourager l'irresponsabilité. Il permet de générer puis d'imprimer un objet à la volée, à partir d'une phrase, sans réfléchir ni comprendre les contraintes de la matière. Le risque est net : une consommation de plastique irréfléchie, et l'apparition d'un « design jetable » produit par l'IA.

L'éthique du design implique donc, ici, de ralentir volontairement la machine, d'introduire des frictions conscientes dans l'interface, pour obliger l'utilisateur à renouer avec la responsabilité de ce qu'il met au monde. Cela peut passer, par exemple, par l'intégration de la traçabilité des matériaux employés (filament, poudres, résine). Concevoir, c'est aussi assumer ce que l'on produit.

2.5. De la grille typographique à l'espace latent : Tschichold et Müller-Brockmann

Du point de vue du design graphique, enfin, l'évolution de la modélisation assistée par l'IA peut se lire à travers la longue histoire des systèmes de grilles. Dans les années 1920, Jan Tschichold a transformé l'histoire de la mise en page avec son manifeste Die Neue Typographie (1928), plaidant pour une organisation asymétrique, mécanique et rationnelle, débarrassée des ornements arbitraires. Plus tard, le design suisse d'après-guerre, incarné par Josef Müller-Brockmann et son ouvrage Systèmes de grille pour le design graphique (1981), a imposé la grille mathématique comme instrument d'ordre visuel. La grille était alors une contrainte parfaitement explicite, que le designer manipulait consciemment pour hiérarchiser l'information et produire de la clarté.

Aujourd'hui, l'espace latent, ces milliards de dimensions mathématiques d'un réseau de neurones, constitue une nouvelle grille du design. C'est lui qui ordonne, de façon probabiliste, la répartition de la matière dans l'espace. À une différence près, décisive : cette grille est invisible.

L'utilisateur qui fait face à la barre de prompt se croit libre en tapant n'importe quel mot, mais ses résultats sont discrètement conformés, « mis en grille » et normalisés par la moyenne statistique des données d'entraînement. Là où Müller-Brockmann rendait la structure visible pour émanciper l'œil du designer, le modèle laisse la sienne invisible à l'usager : non qu'elle soit dissimulée à dessein, mais parce qu'aucun élément de l'interface ne propose de l'inspecter. Le champ des formes s'en trouve silencieusement restreint. Le défi du design contemporain n'est donc plus seulement de produire des formes, mais de rendre visibles les mécanismes qui les génèrent.

L'introduction de la barre de texte comme outil principal de modélisation volumétrique constitue une révolution qui dépasse le cadre de l'ingénierie logicielle : elle relève d'une mutation linguistique et sémiotique²³ de la discipline. Il faut donc interroger le statut de ce nouveau matériau de création : le langage lui-même.

3.1. Le prompt comme nouvel outil de conception : une révolution sémantique

Historiquement, les outils du designer et de l'artisan sont des extensions du corps et de la main : le burin, le crayon, la souris, la tablette graphique. La relation entre la pensée de la forme et sa réalisation passe par un geste, ou par une interface spatiale. Avec l'avènement du text-to-3D, l'outil n'est plus la main qui trace, mais la langue qui nomme.

Le prompt, cette requête textuelle insérée dans l'interface, devient la matière première génératrice. Ce glissement de l'outil formel vers l'outil sémantique réorganise les compétences du designer : la maîtrise du logiciel de CAO, une littératie spatiale, cède le pas à la maîtrise de la formulation des requêtes, une littératie linguistique. Le designer doit exprimer par des mots des intentions de forme, de style et de structure. Il ne dessine plus « une courbe de Bézier²⁴ tendue » : il demande « une arête fluide et tendue ». Cette phrase, à elle seule, rend sensible toute la mutation, et l'on peut la garder comme fil du chapitre.

3.2. Performativité du langage : « quand dire, c'est faire » appliqué à la CAO

Pour comprendre ce phénomène du côté du langage, la théorie de la performativité²⁵ est très utile. Elle vient du philosophe J. L. Austin, dans How to Do Things with Words (1962, en français Quand dire, c'est faire, Seuil, 1970). Austin observe que certaines phrases ne font pas que décrire le monde. Elles accomplissent une action au moment même où on les prononce. « Je vous déclare mari et femme » ou « je baptise ce navire » ne racontent rien : elles font.

Dans le contexte d'OSMO, le prompt devient un acte performatif. L'énoncé du designer ne décrit pas un objet existant : il fait advenir un objet, d'abord dans la réalité mathématique du modèle, puis, par l'impression 3D, dans la réalité physique. « Crée un boîtier octogonal percé de quatre trous » devient un acte de fabrication. Mais Austin précisait qu'un performatif ne réussit que s'il respecte des conditions de félicité, c'est-à-dire des conditions de réussite : l'autorité de celui qui énonce, la conformité de la procédure.

C'est là que se situe la friction d'OSMO : la procédure appartient au modèle. Le langage humain porte plusieurs sens à la fois, il est imagé, imprécis. La machine, elle, le traite au pied de la lettre. Si le prompt contient une métaphore, comme « génère un pied de chaise aérien », le modèle n'a rien de stable qui corresponde à « aérien ». Il se rabat donc sur la solution la plus probable : un pilier de finesse moyenne. Aucune image n'a été comprise. Le résultat peut être une structure instable, qui s'effondrera à la fabrication. L'acte de langage rate alors sa cible : on dit qu'il est infélicite²⁶.

3.3. Les limites sémantiques face à l'espace euclidien : ce que les mots ne peuvent modéliser

Cette traduction entre le régime de la langue, fluide, et celui de la géométrie euclidienne²⁷, stricte, met en lumière une difficulté fondamentale du système génératif : l'incomplétude sémantique. Il existe une infinité de formes et de relations spatiales qui résistent à la description par le langage naturel.

Comment décrire par des mots, sans ambiguïté, la tension exacte d'un arc asymétrique, le rayon variable d'un congé de raccordement²⁸, ou l'imbrication de deux coques dont les tolérances mécaniques sont de l'ordre du dixième de millimètre ? Le langage est un instrument d'abstraction admirable pour la philosophie, mais un instrument imprécis pour l'ingénierie et l'usinage.

Celui qui n'utilise qu'une interface text-to-3D confie donc à la machine tous les détails qu'il n'a pas dits. Le modèle comble ces silences par une invention statistique : on parle parfois d'« hallucination ». L'outil du langage, présenté comme un libérateur de l'imagination, devient alors une contrainte. Il prive le designer des nuances les plus fines du geste. Ce que je ne sais pas formuler, je ne peux plus le modéliser.

3.4. Le langage n'est pas qu'un outil : instituer, contraindre, traduire

On enseigne très tôt que le langage sert à communiquer. C'est vrai, mais c'est second. Avant d'échanger, le langage institue. Une anecdote médiévale le rappelle brutalement : l'empereur Frédéric II aurait fait élever des enfants sans jamais qu'on leur adresse la parole, pour découvrir la langue « naturelle » de l'humanité. Les enfants dépérirent, car sans langage il n'y a ni reconnaissance mutuelle, ni sujet stable. Le linguiste Émile Benveniste l'a formulé avec précision : c'est en disant « je » que l'on se pose comme sujet, et ce « je » n'existe pas avant la parole, il naît dans son exercice. De la même façon, le langage découpe le chaos des sensations en objets nommables : ceci est une table, cela un chien. George Steiner, dans Après Babel, va jusqu'à écrire que nous ne voyons pas le monde tel qu'il est, mais tel que notre langue nous permet de le découper.

Ce détour n'est pas gratuit. Si le langage institue le monde, faire du langage l'interface de la fabrication n'est pas un simple raccourci technique. C'est confier à la parole un pouvoir qui façonne ce que l'on peut concevoir. OSMO hérite de ce pouvoir, mais aussi de ses revers, que trois exemples éclairent.

Le premier revers est que le langage peut restreindre autant qu'il ouvre. Dans 1984 (1949), George Orwell invente la « novlangue » : une langue appauvrie à dessein, dont on retire les mots pour rendre certaines pensées littéralement impossibles. Supprimer le mot, c'est supprimer la capacité de penser ce qu'il désignait. Un système génératif suit une logique voisine, sans aucune intention politique : il ne propose que les formes que son langage interne sait décrire. Ce qu'il ne nomme pas, l'usager ne songera pas à le demander.

Le deuxième revers est que le langage n'est jamais neutre d'une culture à l'autre. En turc, la grammaire oblige à marquer la source de ce que l'on affirme : ai-je vu la pluie tomber, ou me l'a-t-on rapportée ? Les linguistes Ayhan Aksu-Koç et Dan Slobin ont montré que les enfants turcs développent tôt, de ce fait, une conscience aiguë de la différence entre savoir direct et savoir rapporté. La langue façonne la pensée. Un modèle entraîné surtout sur les corpus d'une culture porte donc, jusque dans les formes qu'il propose, les découpes de cette culture, ce que le chapitre IX reprendra.

Le troisième revers est le plus utile pour comprendre OSMO. Tout passage d'une langue à une autre est une traduction, et aucune traduction n'est neutre. Walter Benjamin, dans La tâche du traducteur (1923), oppose la traduction qui communique, fluide mais qui efface l'étrangeté de l'original, et la traduction littérale, qui épouse le rythme de la source quitte à sonner étrange. Aucune ne rend tout, chacune perd et gagne. Or c'est exactement ce qu'accomplit OSMO à chaque étage : de l'intention au prompt, du prompt au DSL, du DSL à la géométrie, puis à la matière, chaque passage est une traduction. La question n'est donc pas d'éviter la perte, qui est inévitable, mais de la rendre visible et de garder, à chaque étage, une prise pour la corriger. C'est cette exigence que l'étude de cas suivante met à l'épreuve.

3.5. Étude de cas OSMO n°1 : traduire un concept abstrait en géométrie

Pour éprouver la frontière décrite au 3.3, celle que les mots ne peuvent franchir, une session a été conduite avec un énoncé volontairement métaphorique, soumis tel quel au système : « un vase inspiré par le mouvement d'une flamme » (Fig. 6a). L'intention n'y désigne aucune cote, aucune primitive : elle vise une qualité, la vie d'un mouvement, non une géométrie. C'est précisément ce type de demande qui met à l'épreuve la promesse d'un langage universel de création.

Ce que produit OSMO éclaire la nature réelle de l'opération. L'agent de langage ne comprend pas la flamme, il n'a pas d'accès au référent. Il repère dans la phrase l'ancre lexicale la plus solide, « vase », et la traduit en une instruction qu'il sait exécuter : une révolution autour d'un axe, dont il infère un profil plausible, galbé et effilé vers le haut (Fig. 6b). La métaphore, elle, n'est pas modélisée : elle est écartée. Le script CadQuery qui en résulte est parfaitement lisible et correct, mais il décrit un vase générique, pas le souffle qu'on avait en tête. À l'écran, la forme est propre, compétente, et muette (Fig. 6c) : la charge poétique de l'énoncé s'est évaporée dans la traduction.

On tient là un cas d'école pour la lecture d'Austin amorcée sur la planche. Le prompt fonctionne comme un énoncé performatif, un « fais que X » qui prétend faire advenir la chose par le seul fait de la dire. Mais l'acte échoue sur ses conditions de félicité : la procédure qui transforme les mots en forme n'appartient pas à l'énonciateur, elle appartient au modèle et à ses régularités apprises. L'usager croit prescrire une forme, il ne fait que déclencher la réponse statistique la plus probable à quelques mots-clés. La distance entre l'intention et l'objet n'est pas un défaut de formulation qu'un meilleur prompt corrigerait : elle est structurelle.

Le reste de la séquence prolonge la démonstration jusqu'à la matière. Le STL manifold part vers un slicer externe (Fig. 6d), puis la pièce est imprimée (Fig. 6e). À aucun moment la chaîne ne rattrape le sens perdu au premier maillon : elle exécute fidèlement un vase que personne n'a vraiment voulu. C'est tout l'enjeu de la pédagogie de l'opacité que d'exposer ce premier maillon, le passage du dire au code, là où l'intention se négocie et se perd, plutôt que de le masquer sous la fluidité d'une interface qui donne l'illusion d'avoir été comprise.

3.6. Étude de cas en cours : décrire une même forme selon son langage

Une dernière expérience, encore en cours au moment de la rédaction, prolonge directement cette question du langage. Le principe est simple : générer avec OSMO une série de cinq primitives 3D portant chacune une opération géométrique, puis demander à différentes personnes de décrire, en quelques mots, ce qu'elles voient. Les formes retenues sont volontairement élémentaires. Elles sont présentées ci-dessous sans nom ni légende : à ce stade, aucune désignation technique n'est donnée, afin de ne pas orienter le regard.

Expérience (en cours). Les cinq primitives, présentées sans nom, soumises aux trois groupes de lecteurs et à vous-même.

À vous de jouer. Avant de lire l'analyse, décrivez vous-même chacune des cinq formes ci-dessus, à la main, sur la page suivante. Écrivez simplement les mots qui vous viennent, dans votre propre langage. Il n'y a aucune bonne réponse : c'est justement la variété des mots qui nous intéresse.

3.6. À vous : décrivez les cinq formes

Reportez-vous à l'image de la page précédente. Pour chaque forme, notez à la main les mots qui la décrivent le mieux, selon vous. Un mot, une phrase, un terme technique ou une comparaison : tout est juste. On ne cherche pas la bonne réponse, mais votre langage.

3.6. Ce que révèlent les mots

Une fois vos mots posés, on peut nommer techniquement les cinq formes : une sphère percée d'un trou central, un cube dont une arête reçoit un congé et l'arête opposée un chanfrein, un cylindre coiffé d'un dôme, une pyramide à pointe plate, et un pavé évidé en coque à paroi fine. Ces termes sont ceux de l'atelier et du DSL. Ce ne sont pas les seuls justes.

La même image est soumise à trois publics choisis pour leur rapport au dessin technique : un groupe d'adolescents, des professionnels habitués à travailler la 3D, et des personnes entièrement éloignées de toute pratique de modélisation ou de création. La consigne est identique pour tous : décrire en quelques mots ce que montre chaque forme. Rien de plus, ni vocabulaire imposé, ni bonne réponse attendue.

L'intérêt n'est pas la justesse des réponses, mais leur langue. Une même sphère percée sera dite « boule avec un trou » par les uns, « bille percée » ou « perçage traversant » par d'autres, selon leur familiarité avec l'atelier. On cherche ainsi à faire apparaître les différents niveaux de langage employés pour désigner une seule et même forme. C'est exactement l'écart qu'OSMO doit franchir : entre le mot quotidien et le terme technique du DSL, il y a une distance que l'interface doit traduire sans l'effacer. Les résultats complets seront intégrés à une version ultérieure du mémoire.

3.6. Retours de l'expérience

Cette page recueillera les descriptions collectées auprès des trois groupes. Elle reste volontairement ouverte, à compléter à la main au fil de l'expérience. On y lira côte à côte les mots employés pour une même forme, selon le rapport de chacun au dessin technique.

L'interface utilisateur n'est jamais une simple couche cosmétique appliquée sur une machine pour la rendre plaisante : elle est le lieu, éminemment politique, où se négocie la répartition du pouvoir cognitif entre l'humain et l'algorithme. Dans le cas des générateurs text-to-3D, cette négociation est aujourd'hui marquée par une asymétrie profonde, souvent masquée sous le vernis du « confort » et de la « magie ».

4.1. Le rêve de l'interface sans friction et le mythe de la simplification

La doctrine dominante du design d'interaction, telle que la diffusent les grandes entreprises de la Silicon Valley, repose sur un principe rarement discuté : l'expérience idéale doit être sans friction. Le « bon design » serait celui qui se fait oublier, qui anticipe les besoins de l'utilisateur, qui réduit au minimum la charge cognitive³⁰ et qui masque la complexité de l'ingénierie derrière des métaphores visuelles lisses. L'écrivain et artiste James Bridle (2018) donne un nom à ce risque : un « nouvel âge sombre », où nos outils deviennent si puissants et si opaques que nous finissons par nous en remettre à eux sans plus comprendre ce qu'ils font.

La première version d'OSMO épousait ce principe : une boîte de dialogue, un objet. En offrant à l'utilisateur un simple champ de texte pour produire une géométrie complexe, le système atteignait le degré zéro de la friction. C'est justement l'expérience de cette version, et de ses échecs, qui a conduit à la reconcevoir autour du principe inverse : une puissance professionnelle rendue accessible par étapes (esquisse, arbre de construction, édition des cotes, analyse de fabricabilité). Le paradoxe de l'interface n'est donc pas observé de l'extérieur, comme une fatalité : c'est un problème de conception rencontré de l'intérieur. On peut l'énoncer ainsi : plus l'interface est lisse et abstraite, plus elle tend à retirer le pouvoir de décision à l'usager pour le concentrer, de façon opaque, dans les algorithmes cachés.

L'outil simplifie l'intention, le « quoi ». Mais il peut effacer le « comment » : la structure, et les règles qui relient les éléments entre eux. On quitte alors un régime d'ingénierie, où l'on construit et l'on calcule, pour un régime d'invocation, où l'on formule un souhait et où l'on reçoit un objet, sans rien qui relie les deux. Chez les étudiants en design, ce glissement freine l'acquisition d'un regard critique sur les outils numériques.

4.2. L'aliénation par l'abstraction : l'appareil et le fonctionnaire (Flusser)

Pour saisir ce que produit cette simplification extrême, il est utile de se tourner vers la philosophie des médias de Vilém Flusser. Dans Pour une philosophie de la photographie (1983), Flusser introduit le concept d'appareil. Contrairement à l'outil de l'artisan, qui prolonge le geste de la main, l'appareil est une boîte noire programmée. Celui qui l'emploie, que Flusser nomme le « fonctionnaire », croit exprimer sa liberté créatrice, en réalité, il parcourt les combinaisons prévues par le système. Le photographe amateur qui appuie sur le déclencheur automatique ne crée pas l'image : il actualise une possibilité déjà calculée par les ingénieurs de l'appareil.

Avec l'IA générative, et des systèmes comme OSMO, cette condition de « fonctionnaire de l'appareil » s'accentue. L'utilisateur n'est plus tout à fait un concepteur : il tend à devenir un commanditaire, qui donne un ordre textuel pendant que l'appareil exécute sans montrer sa méthode. Le concept d'aliénation³¹, hérité de Marx, trouve ici une actualisation : le travailleur numérique n'est pas dépossédé de l'imprimante 3D posée sur son bureau, mais du moyen intellectuel de penser et de structurer la production. S'il n'a accès qu'à l'entrée (le prompt) et à la sortie (l'objet), sans pouvoir lire ni infléchir la traduction intermédiaire (le code), c'est la machine qui fait, avec ses propres biais.

Mais Flusser ne s'arrête pas à ce constat, et c'est un point que l'on oublie souvent. Le créateur qui compte, écrit-il, est celui qui joue contre le programme : celui qui cherche dans l'appareil les possibilités que ses concepteurs n'avaient pas prévues. Transposée à la modélisation générative, cette idée dessine un usage tout autre : non pas obtenir de l'outil ce qu'il produit le plus volontiers, mais le pousser là où sa distribution statistique résiste. La position de « fonctionnaire » n'est donc pas une fatalité, elle est un défaut par défaut, que la conception de l'interface peut corriger.

4.3. La dépossession de la causalité et la perte du geste (Crawford)

Cette perte de prise a des effets concrets sur le vécu du créateur. Matthew B. Crawford, universitaire devenu réparateur de motos, le montre dans Éloge du carburateur (2009). Ce qui rend une tâche manuelle satisfaisante, c'est de percevoir clairement la chaîne des causes. L'artisan sait que si la pièce de bois casse sous la lame, c'est que son geste a mal suivi le fil du matériau. Il peut donc corriger, et il assume son échec.

Prenons un étudiant qui génère un boîtier électronique avec une interface opaque. Le modèle sort des parois de 0,1 mm, bien trop fines pour tenir à l'impression. La pièce est inutilisable, et l'étudiant est démuni. Il n'a pas construit l'objet étape par étape, comme il l'aurait fait en dessinant patiemment une esquisse dans un logiciel de CAO. Il n'a donc aucune prise pour corriger précisément l'erreur.

Il faut nuancer : cette impuissance dépend de ce que l'outil mesure. Elle n'existe que si le système ne renvoie rien à l'usager. Dès qu'un outil analyse ce qu'il vient de produire, la situation change. C'est le choix fait dans OSMO : son module de fabricabilité³² mesure l'épaisseur réelle des parois et signale les zones trop fines pour être imprimées. L'usager n'est plus démuni, il est prévenu. La dépossession ne vient donc pas de la génération elle-même, mais de l'absence de retour. Sans ce retour, il ne reste qu'à relancer la machine (« refais le même boîtier, avec des murs plus épais »), en espérant qu'elle n'abîme pas au passage ce qui marchait déjà. Une interface totalement abstraite rend la réparation impossible.

4.4. La méthode confisquée : l'effondrement du processus de design (Munari)

Cette friction touche aux fondements de la méthode du design. Le designer et pédagogue italien Bruno Munari, dans Da cosa nasce cosa (1981), définit la conception non comme un éclair de génie, mais comme une méthode de déconstruction rationnelle. Face à un problème complexe, « concevoir une lampe abordable » par exemple, le designer scinde l'énoncé en sous-problèmes, analyse les matériaux disponibles, dessine, expérimente des prototypes partiels et valide ses hypothèses une à une. Le design est ainsi une suite de micro-décisions explicites, justifiées et documentées.

L'interface par le prompt ne détruit pas cette méthode : elle la rend facultative. En passant en quelques secondes de la formulation du désir au fichier final, l'outil comprime le temps de l'exploration. Il court-circuite l'erreur formatrice, celle dont on apprend, écarte la découverte inattendue née du maniement d'un matériau rebelle, et rend inutile l'analyse des sous-problèmes. Or une méthode facultative cesse d'être pratiquée, et une méthode que l'on ne pratique plus cesse d'être transmise.

C'est pourquoi, pour que le design de forme demeure une discipline intellectuelle, et ne se réduise pas à la génération de variantes que l'on valide au hasard, l'outil numérique doit réintroduire le temps du processus. Il s'agit de ré-ouvrir l'acte de conception, d'y réintroduire une friction fertile, et d'amener la machine à dévoiler ses méthodes plutôt qu'à les dissimuler.

Si l'interface agit comme un filtre aliénant, c'est en grande partie parce que la définition même de la « matière » manipulée par le numérique a été historiquement idéalisée, ou ignorée. Il est donc nécessaire, dans une perspective de recherche en design, de redéfinir la nature même du matériau lorsque celui-ci est piloté par des entités algorithmiques.

5.1. Au-delà de la forme imposée : la matière comme flux négocié (Ingold)

Dans la théorie classique de la création, héritée d'Aristote, prévaut le modèle hylémorphique³³ : la création y est pensée comme l'imposition, par un esprit, d'une forme préconçue sur une matière inerte et passive. L'anthropologue Tim Ingold (2013), dans Faire, a méthodiquement déconstruit cette vision. Pour lui, l'artisan (le potier, le menuisier, le vannier) n'impose pas une forme : il correspond avec la matière. Il s'insère dans des flux de forces préexistants, il négocie corporellement avec la résistance du bois, la plasticité de l'argile. La forme finale n'est donc pas la projection pure de l'esprit, mais le résultat d'un itinéraire partagé entre le créateur et les propriétés du matériau.

Qu'en est-il dans un environnement piloté par l'IA ? Le mythe du numérique consiste précisément à vouloir faire survivre l'hylémorphisme le plus pur. Selon cette promesse, l'outil devrait imposer la forme sans résistance ni labeur : « je formule, la machine exécute ». C'est cette promesse, et non son accomplissement, que l'atelier dément chaque jour. L'expérience de la fabrication montre que la matière répond, résiste, et parfois refuse.

5.2. Le matériau numérique redéfini comme Stack

Ce mémoire soutient que, dans le champ de la fabrication numérique, le matériau final (le plastique fondu, la résine, la poudre) ne constitue qu'une portion terminale d'un processus bien plus vaste. À l'image du concept de Stack développé par Benjamin Bratton (2015), qui décrit l'infrastructure numérique planétaire non comme un nuage, mais comme un empilement vertical de couches, nous avançons que le matériau du designer contemporain est une pile hybride. Le théoricien des médias Lev Manovich (2013) résume cette bascule d'une formule : « le logiciel prend le commandement ». Le logiciel n'est plus un simple outil que l'on utilise, il devient la matière même avec laquelle on pense et l'on crée. Pour maîtriser son outil, l'étudiant doit l'appréhender non comme une substance homogène, mais comme une chaîne de cinq couches indissociables, détaillée par la figure de la page suivante.

Cette réalité matérielle est de plus en plus masquée par l'industrie. Des écosystèmes fermés comme ceux de Bambu Lab³⁴ emploient des puces d'identification sans contact pour paramétrer la machine à l'insu de l'utilisateur, enfermant l'artisan dans une cage technologique dorée. C'est précisément en réponse à cette fermeture que se conçoit OSMO Slicer, encore en cours de développement : un trancheur dont les paramètres (températures, épaisseurs de couche, stratégies de support) resteraient exposés et modifiables, y compris lorsqu'ils sont proposés par défaut. L'enjeu n'est pas de refuser l'automatisme, mais de le rendre inspectable.

5.3. Scripting et agentivité des objets techniques

Dans cette chaîne de traduction, l'agentivité, la capacité d'agir et de modifier le réel, n'est pas le privilège du seul designer : elle est distribuée à travers tous les acteurs du Stack. Le code ne se contente pas de transmettre l'ordre : il le distord selon ses propres règles. Le philosophe Bernard Stiegler (1994) donne à cette idée toute sa portée : pour lui, la technique n'est pas un moyen extérieur à l'humain, elle est ce par quoi l'humain se prolonge et garde la mémoire de ce qu'il sait faire. L'objet technique n'exécute donc pas seulement un ordre, il façonne en retour celui qui s'en sert. La librairie de modélisation intégrée dicte, par ses limites, la géométrie possible de l'objet.

Un exemple aide à le comprendre. On observe que le modèle génère surtout un certain langage de script, qui gère mal les congés, c'est-à-dire les arrondis d'arêtes, sur les courbes complexes. On peut faire l'hypothèse que ces formes, sources d'erreurs dans ses données d'apprentissage, sont peu à peu évitées, et que le système propose alors plus volontiers des volumes simples, aux arêtes vives. Si cette tendance se confirme, un biais durable s'installe dans le travail du concepteur, sans qu'aucune volonté soit en jeu et sans que l'usager en sache rien. L'outil formaterait ainsi l'imagination. C'est une hypothèse à vérifier par l'observation des sorties, non un mécanisme démontré.

Cette affirmation pourrait rester une intuition. Elle se mesure pourtant. Prenons le même modèle : découpé par un trancheur comme OSMO Slicer à deux finesses de tessellation³⁵ différentes, il donnerait deux fichiers de G-code³⁶ nettement distincts, où le nombre de segments, le temps machine et la qualité de surface changent. À l'inverse, changer de marque de filament ne modifie pas du tout la trajectoire. Agir sur la géométrie pèse donc plus lourd sur l'objet final que le choix de la bobine de plastique. Le code est devenu la véritable matière première du siècle.

5.4. La revanche de la physicalité : trancheur, G-code et contraintes réelles

La rupture d'illusion ne survient pas devant l'écran, mais en aval. Au trancheur³⁷, la simulation polygonale rencontre la matérialité : gravité, thermodynamique, temps machine. Le tranchage marque le retour de la physique dans un processus qui se croyait abstrait et instantané. En impression par dépôt de fil fondu, la question du porte-à-faux (une partie de l'objet qui avance dans le vide) impose la génération de supports sacrificiels, et ruine l'idée selon laquelle l'image parfaite affichée à l'écran serait déjà l'objet.

Cet écart crée un abîme. L'usager, grisé par la puissance de l'outil, demande « une sphère creuse parfaite lévitant au-dessus d'un cube, avec des piliers très fins », et reçoit à l'écran, en quelques secondes, l'exacte image de son souhait. Mais devant la machine, soumise à la gravité, la sphère s'effondre sur le plateau, prise dans un enchevêtrement de plastique fondu. La traduction purement verbale échoue devant la loi de la physique. La matière, ici, ne se contente pas d'obéir : elle répond.

5.5. Étude de cas OSMO n°2 : l'effondrement du porte-à-faux

Le scénario esquissé au 5.4 a été mené jusqu'au bout, et documenté à chaque étape. L'énoncé soumis à OSMO était : « une sphère creuse lévitant au-dessus d'un cube, reliée par des piliers très fins » (Fig. 10a). À l'écran, le résultat est immédiat et exact : l'agent traduit la demande en un assemblage lisible, une sphère évidée par une opération de coque, un cube, et de minces cylindres de liaison, que le moteur CadQuery construit sans broncher (Fig. 10b). L'image affichée est celle du souhait, parfaite et apesantie.

C'est là qu'OSMO se distingue d'une interface purement « magique ». Avant même la fabrication, son module de fabricabilité mesure l'épaisseur réelle des parois et signale ce que l'œil ne voit pas : les piliers passent sous le seuil imprimable, et la sphère forme un vaste porte-à-faux au-dessus du vide. Le système ne se contente pas de livrer une image, il avertit que cette image ne tiendra pas. Puis le STL manifold est transmis à un slicer externe, dont l'aperçu matérialise le verdict : une forêt de supports sacrificiels vient étayer la sphère, aveu que la forme est irréalisable telle quelle en dépôt de fil (Fig. 10c).

L'impression confirme l'avertissement. Privée d'assise, la sphère s'affaisse, les piliers, trop grêles, ploient sous le poids du plastique fondu, ce qui devait léviter s'effondre sur le plateau en un enchevêtrement de fils figés (Fig. 10d, 10e). La perfection de l'écran ne résiste pas à la gravité.

On retrouve ici, en acte, l'ontologie du matériau d'Ingold : la matière n'est pas le réceptacle passif d'une forme préconçue qu'on lui imposerait de l'extérieur. Elle possède ses propres tendances (la pesanteur, la viscosité du fil, le refroidissement) avec lesquelles la forme doit composer. Le prompt commandait, la matière, elle, a répondu, et ici elle a refusé. La leçon n'est pas qu'OSMO a échoué : c'est qu'il a rendu l'échec lisible avant qu'il ne survienne. La revanche de la physicalité n'est plus une surprise subie en aval, mais une information rendue au concepteur en amont, condition première pour qu'il reprenne la main.

Comme le chapitre précédent l'a montré, le matériau numérique rencontre un mur physique lorsqu'il tente de s'incarner. Face aux échecs répétés des processus d'impression automatisés, il faut interroger une autre facette de l'aliénation numérique : l'effacement progressif du savoir-faire manuel. L'idéologie technologique postule que toute pratique matérielle a vocation à être numérisée puis déléguée à une machine. Ce chapitre cherche à nuancer ce postulat en réhabilitant la valeur cognitive du geste.

6.1. La main qui sait : le geste face à l'automatisation

L'irruption des interfaces logicielles dans la fabrication, de la CAO paramétrique à l'IA générative, s'accompagne d'une mise à distance croissante entre le corps du concepteur et la matière transformée. Historiquement, le design et l'artisanat reposaient sur le toucher, la résistance musculaire et l'évaluation sensorielle en temps réel. Aujourd'hui, l'écran, le clavier et le prompt agissent comme des filtres.

Cette tension entre l'artisanat et le flux numérique est devenue un enjeu central. Le designer est de plus en plus formé à manipuler des symboles sur un écran plutôt que de la matière. La croyance dominante veut que la précision de l'algorithme surpasse l'intuition humaine. Or cette délégation entraîne la disparition d'une intelligence corporelle, indispensable à la compréhension de notre environnement construit.

6.2. La perte des savoir-faire et l'encapsulation dans le logiciel

La disparition des techniques traditionnelles au profit de l'automatisation soulève le problème de la transmission. Le sociologue Richard Sennett, dans Ce que sait la main (2008), montre que la véritable maîtrise ne se résume pas à l'exécution d'un plan mental. Elle relève d'une connaissance tacite³⁸ : un savoir logé dans les muscles, les réflexes et les sens, qui ne se transmet que par la pratique répétée et la relation entre maître et apprenti.

Lorsque la machine à commande numérique ou l'imprimante 3D remplace l'artisan, ce n'est pas seulement un gain de temps : c'est un transfert d'intelligence. L'intelligence tend à quitter le corps du travailleur pour s'encapsuler dans le logiciel, produisant une forme d'amnésie matérielle. L'opérateur n'a plus besoin de savoir comment le métal réagit à la chaleur, la machine est censée l'avoir calculé. Mais lorsque le logiciel échoue, ou que la matière se comporte de façon imprévue, l'opérateur, privé de savoir-faire manuel, se retrouve impuissant.

Ce mouvement, cependant, n'est pas à sens unique, et ma propre trajectoire le montre. Écrire un post-processeur de G-code, ou concevoir un outil de CNC, suppose d'avoir compris pourquoi le copeau bleuit et pourquoi l'outil broute. Le savoir de l'atelier ne disparaît pas dans le logiciel : il conditionne ce que l'on est capable d'y inscrire. L'intelligence ne quitte pas simplement le corps, elle circule entre le corps et le code.

6.3. Les limites sensorielles de la machine : le couple et la matière

Pour comprendre pourquoi certaines pratiques manuelles résistent au numérique, on peut s'appuyer sur la distinction du théoricien David Pye. Dans The Nature and Art of Workmanship (1968), Pye oppose le « travail du risque » au « travail de la certitude ». Le système numérique, modélisation puis usinage, appartient au monde de la certitude : le résultat est prédéterminé avant que la machine ne démarre. Si le code est bon, la pièce sera bonne. Mais cette logique est « aveugle » : la machine exécute son parcours d'outil sans aucun retour haptique³⁹, sans sens du toucher.

Imaginons un défaut caché dans la matière : une zone plus dure dans un bloc d'acier, un nœud invisible dans une pièce de frêne. La machine, elle, continue d'avancer à la même vitesse. L'outil peut casser, ou la pièce être détruite. Le travail manuel s'ajuste au contraire en temps réel. L'artisan écoute le son de l'outil, sent la vibration dans le manche, regarde la forme des copeaux. Il modifie aussitôt sa pression ou sa vitesse. Cette boucle entre les sens et le geste reste hors de portée des machines courantes.

On peut néanmoins imaginer un rapprochement. Une mesure du couple de broche, exprimé en newtons-mètres⁴⁰, et de l'effort de coupe permettrait de détecter la résistance réelle de la matière, à la manière de la main de l'artisan. La machine pourrait alors réduire d'elle-même la vitesse d'avance. C'est l'une des pistes qu'explore un usinage numérique plus sensible, du côté d'OSMO CNC.

6.4. Étude de cas : le tournage du métal, l'expérience de l'atelier

Pour illustrer concrètement les limites de l'automatisation face au savoir-faire, l'exemple du tournage du métal en mécanique de précision est éclairant. Un stage de fin d'études au sein de l'entreprise FLH, à Saint-Jean-de-Braye, près d'Orléans, m'a permis d'élargir mon regard sur la conception et la fabrication, et de mesurer l'importance du savoir artisanal. J'y ai vu comment le tour conventionnel (manuel) et le tour à commande numérique coexistent dans l'industrie, tout en incarnant deux rapports au monde opposés.

Prenons une pièce unique : un axe de charnière avec un filetage non standard. Par la voie numérique, la chaîne est lourde. Le concepteur dessine la pièce en CAO, puis exporte le fichier. Il ouvre ensuite un logiciel de FAO⁴¹ pour calculer les trajets de l'outil. Il règle les vitesses de coupe, génère le G-code, le transfère à la machine. Il cale les origines au palpeur⁴², puis lance un essai à vide, en espérant n'avoir rien oublié. Le tout peut prendre plusieurs heures.

Cette chaîne n'est d'ailleurs pas la seule pratique en atelier. Pour une pièce simple, le G-code est le plus souvent programmé directement au pupitre de la machine, sans passer par la modélisation 3D. La lourdeur décrite ici est donc celle d'un régime particulier, celui qui part du modèle 3D, et non celle de l'usinage numérique en général.

L'artisan formé au tour manuel, lui, va droit à la machine. Son interface n'est pas un écran : ce sont des manivelles reliées à des graduations très fines. Il installe son barreau d'acier, choisit son outil, et commence à usiner en se fiant à ses sens. S'il entend un crissement aigu, le « broutage »⁴³, il sait que la machine vibre mal et ralentit son avance. S'il voit le copeau bleuir, il sait que la coupe chauffe trop. Pour cette pièce unique, en acier doux et avec une tolérance au dixième de millimètre, un tourneur expérimenté travaille en un quart d'heure environ, montage compris. Il ne sépare pas la conception de la fabrication : les deux se font ensemble, dans le geste. Attention toutefois : la comparaison ne vaut que pour une pièce unique. Au-delà de quelques dizaines de pièces, l'avantage repasse à la machine.

6.5. Vers l'hybridation : la machine et le geste réconciliés

Pour le design contemporain, cette étude de cas ouvre des perspectives méthodologiques. Le rôle du designer formé dans une section comme ACC ne peut se réduire à celui d'un rédacteur de prompts qui assigne des tâches à une IA, ni à celui d'un pur exécutant d'écrans. La création suppose une compréhension charnelle de la matérialité.

La valeur du geste ne tient pas à une nostalgie du passé, mais à une pertinence fonctionnelle : la main sait des choses que l'algorithme ignore. L'enjeu de la discipline est donc l'hybridation. Il s'agit de croiser l'intelligence computationnelle, capable de calculer des géométries inaccessibles à l'esprit humain, avec la sensibilité de l'artisanat. Des recherches récentes explorent ainsi des machines « co-robotiques », où l'ordinateur assiste le geste sans s'y substituer, ou des interfaces qui opposent une véritable résistance physique au concepteur. C'est dans cette voie que s'inscrit le développement d'OSMO CNC (fraisage) et, demain, d'OSMO Tournage : non pas remplacer le tour, mais ouvrir la machine.

6.6. Les dangers de la nostalgie

Défendre le geste ne doit pas conduire à en faire un absolu. David Pye a proposé une distinction qui prémunit contre cette tentation : celle entre le « travail du risque » (workmanship of risk), où la qualité du résultat dépend à chaque instant du soin et du jugement de l'exécutant, et le « travail de la certitude » (workmanship of certainty), où elle est garantie d'avance par l'outillage. Le tour manuel relève du premier, la commande numérique du second. Or rien ne rend le premier moralement supérieur au second : ils répondent à des exigences différentes, la singularité et l'adaptation d'un côté, la répétabilité et la sécurité de l'autre. Faire du risque la seule figure noble du travail, c'est céder à une nostalgie qui confond la valeur d'un geste avec sa difficulté.

Il existe d'ailleurs des situations où la machine l'emporte franchement, et où le regretter serait déraisonnable : la série de plusieurs centaines de pièces identiques, les tolérances au centième que la main ne tient pas, les opérations dangereuses ou pénibles qu'aucun corps ne devrait répéter. Le développement d'OSMO CNC s'inscrit dans cette lucidité : on ne renonce pas à la machine, on cherche à l'ouvrir, c'est-à-dire à rendre inspectables les décisions qu'elle prend, non à revenir en deçà d'elle.

Un dernier argument achève de désarmer la nostalgie. Le savoir tacite de l'artisan, précisément parce qu'il est incorporé et difficile à formuler, ne se transmet qu'en présence, d'un corps à un autre, dans le temps long du compagnonnage. C'est une force, mais aussi une limite : l'artisanat pur est un régime de transmission restreint, géographiquement et socialement situé. Un script, lui, se partage à distance, se copie, se corrige à plusieurs. La lisibilité que ce mémoire appelle de ses vœux n'est donc pas un pis-aller par rapport au geste : elle est une autre manière de faire circuler le savoir, complémentaire de la première.

C'est pourquoi la position tenue ici n'est ni le rejet de la machine ni la célébration de la main, mais l'hybridation esquissée au 6.5 : une conception où le calcul étend ce que la main ne peut atteindre, et où la main garde la responsabilité de ce que le calcul ignore. Ni dépossession, ni authenticité retrouvée : un partage, à négocier au cas par cas.

Jusqu'ici, l'analyse s'est concentrée sur la relation entre le concepteur et l'interface, au niveau micro-technique. Mais il faut aussi interroger les infrastructures économiques du sujet. L'intelligence artificielle n'est pas une magie immatérielle : c'est une industrie lourde, fondée sur une extraction massive du travail intellectuel. L'usage d'un outil comme OSMO pose de ce fait des questions sur le statut de l'auteur et sur la propriété.

7.1. Le capitalisme cognitif et l'extraction de la valeur créative (Moulier-Boutang)

La promesse de l'open design visait à extraire la production de la stricte logique marchande. Avec l'arrivée de l'IA générative, on assiste à une réappropriation de ce domaine par ce que l'économiste Yann Moulier-Boutang nomme le capitalisme cognitif⁴⁴. Dans ce régime, la valeur ne réside plus dans le travail physique en usine, mais dans la captation de la connaissance collective et de la donnée.

Un modèle génératif ne crée rien à partir de rien. S'il sait transformer une phrase en forme, c'est qu'il a absorbé d'énormes quantités de fichiers 3D : modèles CAO, scripts, maillages. Ces fichiers ont été déposés pendant des décennies par des designers, des makers et des ingénieurs sur des plateformes de partage. Cette récupération se fait dans un cadre juridique encore instable, aujourd'hui contesté devant plusieurs tribunaux. Derrière un outil gratuit ou par abonnement, de grandes entreprises transforment ainsi un bien commun en base de données privée et rentable : les poids du réseau de neurones.

7.2. Le digital labor : les tâcherons invisibles de l'espace latent (Casilli)

L'illusion du « bouton magique » masque aussi l'immense quantité de travail humain précaire nécessaire à l'entraînement et à la maintenance de ces systèmes. Le sociologue Antonio Casilli, dans En attendant les robots (2019), a démonté le mythe de l'automatisation intégrale. Derrière chaque algorithme performant se cache le digital labor⁴⁵ : le labeur sous-payé de micro-travailleurs, souvent dans les pays du Sud, qui nettoient les données, étiquettent les exemples et corrigent les erreurs des modèles.

Casilli documente ce régime pour les corpus de texte et d'images. Rien n'indique que les corpus de modèles 3D y échappent, le nettoyage, l'orientation et l'étiquetage des maillages relevant des mêmes opérations manuelles, mais il faut le dire honnêtement, cette extension au 3D reste, à ma connaissance, peu documentée. C'est donc une hypothèse raisonnée, non un fait établi. Elle suffit néanmoins à fragiliser la pureté fantasmée de la culture du « faites-le vous-même » : le designer qui s'émerveille de la fluidité d'un outil génératif s'appuie, sans toujours le savoir, sur un travail humain rendu invisible.

7.3. La mort de l'auteur et la crise du droit d'auteur

Si l'algorithme est nourri du travail d'autrui pour générer une forme demandée par un prompt, à qui appartient la création finale ? Cet usage ravive le débat sur la « mort de l'auteur », théorisée par Roland Barthes en littérature⁴⁶, mais avec des implications juridiques nouvelles.

Quand un étudiant se sert d'un modèle pour concevoir une bibliothèque modulable, en est-il l'auteur ? Plusieurs prétendants apparaissent : l'algorithme, l'entreprise ou la communauté qui l'a entraîné, les auteurs des fichiers ayant servi à l'entraînement, et l'usager qui a formulé la demande. La paternité de l'objet se dilue. Elle ne se dilue pourtant pas de la même façon partout. Avec un modèle fermé et distant, l'usager ne voit rien. Avec un modèle ouvert et exécuté sur sa propre machine, comme OSMO, le code produit reste sous ses yeux et sous sa main.

Le droit contemporain subordonne généralement la protection à une contribution humaine caractérisée. Une forme purement générée par un prompt, sans intervention paramétrique ni esthétique notable, se trouve donc dans une zone d'incertitude : plusieurs juridictions fragilisent la revendication d'auteur, sans pour autant faire basculer automatiquement l'objet dans le domaine public. La situation demeure ouverte et varie selon les droits nationaux. Elle pose un vrai paradoxe aux étudiants en école d'art : comment valoriser un travail de design si l'outil employé fragilise le statut d'auteur du créateur ?

7.4. À qui appartient le commun ? La privatisation des bases de données de design

L'intégration de l'IA fait peser sur les FabLabs et le monde open source un risque de boucle de dépendance. À l'origine, la communauté Maker produisait des modèles 3D, dans une économie du partage. Aujourd'hui, de grandes plateformes captent ces modèles, entraînent leurs systèmes et en revendent l'accès. Le designer risque alors de dépendre d'interfaces fermées et payantes pour concevoir la moindre pièce.

Le paysage n'est pourtant pas uniforme, et c'est un point décisif. Des modèles à poids ouverts, redistribuables et exécutables localement, existent : c'est sur eux que repose OSMO. Ils n'effacent pas le problème, puisqu'ils héritent des mêmes corpus, mais ils le déplacent : de la propriété du modèle vers la maîtrise de son exécution. La réponse de cette recherche n'est donc pas le rejet de l'algorithme, mais l'exigence d'une IA dont les données d'apprentissage soient auditables et publiques, et dont les modèles soient locaux. Un design IA soutenable suppose de construire nos propres modèles sur des savoir-faire situés, pour préserver une forme de souveraineté sur nos outils.

Après avoir identifié les impasses cognitives, créatives et économiques causées par l'opacité des interfaces lisses, la responsabilité du chercheur en design est de proposer un contre-modèle concret. Il s'agit de refuser la boîte noire pour construire des interfaces critiques, tournées vers l'apprentissage et la restauration de la capacité d'agir. C'est ce que nous nommons la pédagogie de l'opacité.

8.1. Le « broken world thinking » : maintenance, erreur et réparation

La première étape passe par l'acceptation de l'échec technique, non comme un défaut à cacher, mais comme une ressource d'apprentissage. Dans le champ des études des sciences et des techniques, le chercheur Steven J. Jackson (2014) propose le concept de broken world thinking⁴⁷. Nos récits technologiques, observe-t-il, sont centrés sur l'innovation et l'invention, alors que la relation la plus courante de l'humanité avec la technique se situe du côté de la panne, de l'usure, de la maintenance et de la réparation.

Richard Sennett (2008) montre de son côté que, pour l'artisan, la friction matérielle et l'erreur d'exécution sont des matrices d'apprentissage. Si l'IA masque l'erreur pour présenter un résultat « moyen mais valide », elle prive l'utilisateur de cette phase d'itération. En pratique, pour OSMO, cela signifie que lorsqu'une génération échoue, parce que le modèle a produit des normales inversées, ou une intersection vide qui rend l'objet impossible à trancher, l'interface ne doit pas masquer l'accident derrière un message laconique. Elle doit assumer une esthétique de la réparation : afficher le point exact de la rupture dans le code, surligner les variables en conflit. Exposer la panne, c'est autoriser la maintenance et réintégrer l'usager dans le circuit de la causalité.

8.2. OSMO comme prototype de design spéculatif (Dunne et Raby)

C'est ici qu'OSMO assume son rôle. Il ne s'agit pas de développer un énième logiciel de modélisation voué à l'optimisation marchande, mais de produire un prototype critique, dans la lignée du design spéculatif⁴⁸ théorisé par Anthony Dunne et Fiona Raby dans Speculative Everything (2013). Pour eux, le design critique conçoit des objets ou des interfaces non pour montrer comment les choses sont, ou pourraient être plus rentables, mais pour ouvrir un débat sur la manière dont elles devraient être.

En tant qu'artefact spéculatif, OSMO pose la question de notre rapport aux modèles probabilistes. En redessinant l'interface à contre-courant des recommandations de simplification, il cristallise un double refus : celui d'automatiser l'ignorance, et celui de déléguer la méthode. Il vise à produire une dissonance : entre la fluidité de l'objet obtenu et l'opacité du chemin qui y mène, pour que l'usager s'interroge sur l'origine du fichier qu'il s'apprête à imprimer.

8.3. Le design d'une interface trifactorisée : dés-idéaliser la machine

Concrètement, comment le design de l'interface peut-il briser cette opacité ? La solution développée au cours de cette recherche repose sur une architecture que nous nommons interface trifactorisée. Au lieu de la juxtaposition binaire habituelle (un champ de texte face à un rendu 3D), elle introduit au centre de l'écran ce que Gilbert Simondon⁴⁹ nomme le milieu associé⁵⁰. L'interface se découpe en trois volets synchronisés.

L'utilisateur y voit s'afficher les variables inférées, ou arbitrairement fixées, à partir de ses mots : thickness = 3.0, hole_radius = 4.5, distance = 25.0. Ces variables ne sont pas une hypothèse d'interface : elles existent dans l'outil, sous les yeux de l'usager. Le glissement du registre sémantique (la magie du verbe) au registre paramétrique (la rigueur modifiable) constitue la dés-idéalisation de la machine. La traduction devient lisible, donc critiquable, donc corrigeable.

8.4. Vers une poétique du geste technique assisté

Rendre lisible un seul étage ne suffit pas si les suivants restent fermés. L'interface trifactorisée ouvre l'étage scriptural, là où le langage devient code, mais la chaîne ne s'arrête pas au code. Entre la phrase et l'objet fabriqué, le Stack décrit au chapitre V compte cinq maillons, et une délégation véritablement habitable suppose qu'aucun d'eux ne soit refermé.

C'est pourquoi la recherche s'est prolongée en aval de la seule génération. À chaque étage du Stack correspond un outil dont les décisions restent exposées : OSMO 3D produit la forme sous la forme d'un DSL relisible, puis d'un solide exact et de ses exports, OSMO CNC calcule un parcours d'outil de fraisage à partir de ce solide et le confie à une machine réelle, OSMO Plotter convertit une image en vecteur pour le tracé, un trancheur, encore en développement (OSMO Slicer), et un module de tournage (OSMO Tournage) doivent compléter la pile. Le point décisif n'est pas la quantité d'outils, mais le fait que la décision humaine reste inscriptible à chaque passage : le choix des mots à l'entrée, la relecture et la correction du DSL, le réglage des cotes, le seuil de fabricabilité toléré, la stratégie d'usinage, l'orientation du tracé. La chaîne (intention, langage, code, géométrie, trajectoire, matière, objet) n'est pas une suite de boîtes noires enchaînées, mais une succession de points où l'on peut reprendre la main.

Un exemple le montre concrètement. Lorsqu'une pièce générée présente une paroi trop fine, le module de fabricabilité la mesure et la signale avant l'impression, l'usager n'apprend pas l'échec devant la machine, mais devant un rapport qui lui en rend la cause. De même, le G-code produit par OSMO CNC pour une poche n'est pas un ordre opaque : il expose sa stratégie (l'entrée en rampe, le fraisage trochoïdal, la succession des passes) que l'opérateur peut lire et amender. Rendre le geste assisté « poétique », ce n'est pas l'habiller, c'est faire que chaque traduction laisse une prise.

La limite mérite d'être dite avec la même franchise. Certaines de ces prises restent aujourd'hui des principes plus que des fonctions abouties : l'outil rend la construction lisible par une explication pas à pas et une frise des opérations, plutôt que par un éditeur de code brut, et l'affichage du point de rupture exact lors d'un échec demeure une direction de conception. Surtout, ouvrir un système n'est pas encore le rendre accessible : la lisibilité suppose une littératie que tous ne partagent pas. C'est cette dernière réserve qui commande le chapitre suivant.

L'intégrité d'une recherche tient à sa capacité de retourner contre elle-même le regard critique qu'elle exerce sur son objet. Le modèle d'interface que ce mémoire propose pour OSMO, séduisant dans le contexte d'une école d'art et de design, n'est pas exempt de failles, qu'il faut examiner sans complaisance.

9.1. Le paradoxe de la littératie et l'illusion d'un commun universel

La tension la plus difficile concerne la littératie⁵¹. Notre proposition cherche à fuir l'opacité des interfaces trop lisses. Pour cela, elle affiche le code et les réglages au centre de l'écran. Mais elle risque alors de redresser la barrière technique que le langage voulait justement faire tomber : celle des anciens logiciels de CAO.

Si l'on affiche un script complexe au visage d'un néophyte venu au FabLab imprimer une pièce de rechange pour son aspirateur, on l'expose à une submersion cognitive. Rendre visible l'ingénierie sous-jacente suppose que l'utilisateur soit disponible et outillé pour la déchiffrer, ce qui définit une fracture de littératie.

Il faut nommer ce constat pour ce qu'il est : non un aveu d'échec, mais un résultat de recherche. Notre interface critique, en cherchant à sauver l'artisan numérique de l'aliénation, s'adresse d'abord à qui possède déjà les codes. Ce constat n'invalide pas la proposition : il en circonscrit la portée et il désigne le vrai problème de conception. Rendre visible et rendre accessible sont deux exigences qui se contrarient. La question devient alors : à quelles conditions l'exposition de la structure peut-elle devenir progressive, révélée par paliers, plutôt que frontale ? C'est la tension avec laquelle cette recherche compose, et qu'elle laisse ouverte plutôt que de prétendre la résoudre.

9.2. L'impensé écologique : transparence, traçabilité et production locale

Un second impensé, partagé par une grande partie du mouvement technophile, est son coût écologique. Mobiliser un modèle de plusieurs centaines de milliards de paramètres pour une tâche de modélisation aussi simple que générer une boîte rectangulaire à deux charnières relève d'une disproportion que rien, dans l'interface, ne signale à l'usager.

La résolution probabiliste d'une phrase en données spatiales exige le calcul de milliards d'opérations sur des serveurs graphiques distants, très consommateurs d'énergie, et dont le refroidissement mobilise des volumes d'eau considérables⁵². L'automatisation du design à l'écran cache une réalité matérielle lourde : extraction minière pour le silicium des serveurs, consommation électrique, obsolescence de l'infrastructure. L'intelligence artificielle n'a rien d'immatériel, elle relève de l'industrie lourde extractiviste du siècle.

À ce coût global s'ajoute un coût local. Le chapitre V l'a montré : entre la facilité des mots et les lois de la physique, l'écart provoque beaucoup d'échecs d'impression. Une interface trop permissive encourage alors un cycle de gaspillage. L'usager génère un objet d'un clic. Il lance l'impression sans vérifier les épaisseurs. Des heures plus tard, il découvre l'échec, jette la pièce, et les déchets plastiques s'accumulent, difficilement recyclables. Il change un adjectif dans son prompt, et relance. Cette idéologie de la fluidité déresponsabilise le créateur face aux conséquences physiques de ce qu'il produit.

Pour contrer cela, un système comme OSMO peut intégrer une traçabilité de la ressource : origine du filament, coût de recyclage d'une poudre, provenance du bloc d'aluminium, toxicité des bains de résine. En estimant l'empreinte carbone et le volume de matière avant l'usinage, l'outil peut décourager l'impression futile et orienter vers une production locale et plus sobre.

9.3. La dépendance aux infrastructures dominantes et le biais colonial des corpus

Enfin, l'autonomie politique du commun développé autour d'OSMO est contrariée par l'architecture des modèles d'IA qui le propulsent. Et cette dépendance, il faut le dire clairement, n'est pas celle des autres : c'est la mienne. OSMO s'exécute localement, sur des modèles à poids ouverts, librement auditables. Mais l'ouverture des poids n'est pas celle des données⁵³. Le modèle qui traduit mes mots en géométrie a été entraîné sur des corpus que je n'ai ni choisis ni audités, issus de vastes plateformes de partage. Le dispositif que je propose contre l'opacité en hérite donc une part. Cette contradiction n'est pas un défaut à corriger dans une prochaine version : c'est la condition présente de tout travail situé dans cet écosystème, et la nommer fait partie de la recherche.

Ces données d'entraînement ont absorbé et uniformisé le travail et l'esthétique de millions de créateurs, majoritairement nord-américains et européens, instituant un biais culturel. Qu'ils proviennent d'entreprises fermées ou qu'ils soient à poids ouverts, ces modèles transportent dans leur espace latent une hégémonie formelle : celle de l'ingénierie occidentale de la dernière décennie.

L'exemple suivant, parfaitement testable, le rend sensible. Si un designer situé au Sénégal ou au Japon demande la modélisation d'une « maison traditionnelle », le modèle produira probablement une synthèse biaisée, colonisée par la sur-représentation des modèles occidentaux, un chalet ou un pavillon de banlieue. La « grille » latente est ainsi biaisée culturellement. Un commun bâti sans précaution sur un tel socle n'est qu'une excroissance provisoire d'un capitalisme de plateforme plus profond. La constitution de corpus 3D situés, et le développement de petits modèles frugaux et locaux, entraînés sur des répertoires de formes vernaculaires, constituent l'étape politique nécessaire pour sortir de cette impasse.

Au terme de ce parcours, l'objet du mémoire s'est déplacé. Il ne s'agissait pas de faire le procès d'un outil, ni de trancher pour ou contre l'intelligence artificielle en design, mais de décrire l'avènement d'un fait plus vaste : le langage devenu interface de création. Constater qu'une phrase peut se faire objet, c'est reconnaître que la fabrication s'ouvre à quiconque sait parler, sans maîtriser ni la CAO ni le geste d'atelier. La transparence, que l'on réclame souvent des systèmes opaques, n'était jamais la fin visée : elle n'est qu'un moyen. La fin, c'est que ce langage demeure un accès habitable à la création. Encore faut-il entendre « universel » au bon sens : universel d'accès, un langage que presque tous peuvent employer, et non universel de neutralité, car il reste marqué par les données et les cultures qui l'ont formé.

Le parcours a fait apparaître trois régimes du rapport entre le concepteur et la machine, qui sont autant de réponses possibles à la question du partage cognitif. Le premier est la délégation opaque, analysée des chapitres I à IV : l'appareil exécute sans montrer sa méthode, et l'usager glisse de la position de constructeur à celle de commanditaire. Le deuxième est le savoir incarné que le geste préserve, exploré aux chapitres V et VI : ce que la main sait de la matière, et que l'algorithme ignore. Le troisième est la co-écriture lisible que l'interface peut restaurer, proposée au chapitre VIII : une délégation qui expose ses traductions au lieu de les cacher. Ces trois régimes ne se succèdent pas comme des époques. Ils coexistent, et c'est le travail du designer que de choisir, à chaque étape, lequel il installe.

De là vient la proposition du mémoire, tenue avec ses ambivalences. L'interface trifactorisée (objet, paramètres, code) et la suite d'outils qui la prolonge le long du Stack montrent qu'une délégation habitable est possible : lisible, corrigeable, transmissible. Le prototype OSMO en administre la preuve partielle, jusque dans la matière, du DSL relu au copeau et à la pièce imprimée. Ce que ce prototype cherche à préserver porte un nom simple : la prise, la possibilité d'agir sur la chaîne sans avoir à la maîtriser tout entière. Mais le chapitre IX en circonscrit la portée : une fracture de littératie sépare ceux qui peuvent habiter cette lisibilité de ceux qu'elle laisse dehors. Un coût écologique, mesurable, pèse sur chaque génération. Enfin, une dépendance aux grands corpus et aux infrastructures dominantes reconduit des hégémonies que l'outil, seul, ne défait pas. La proposition vaut donc comme direction, non comme solution close.

Reste alors une ouverture, qui est aussi une exigence. Elle invite à une écologie critique des relations entre langage, outils, matière et conception : préférer de petits modèles situés à des systèmes planétaires opaques, nourrir ces modèles de corpus vernaculaires plutôt que de moyennes mondiales, tracer la ressource matérielle comme on trace désormais la donnée, et exposer progressivement la structure au lieu de la masquer. Dans cet horizon, la position de l'auteur se redéfinit une dernière fois : non plus celui qui dessine la forme, ni celui qui rédige des requêtes, mais celui qui conçoit le langage de la délégation et ses conditions de matérialisation. Faire du langage un accès à la création que l'on puisse habiter, corriger et transmettre : tel aura été, d'un bout à l'autre, le fil de ce mémoire.

Glossaire des termes techniques et conceptuels

Reprise, dans leur ordre d'apparition dans le mémoire, des notes de bas de page qui expliquent un terme.

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Li, P., Yang, J., Islam, M. A., & Ren, S. (2023). « Making AI Less “Thirsty”: Uncovering and Addressing the Secret Water Footprint of AI Models ». arXiv:2304.03271, publié dans Communications of the ACM, 2025.

Dardot, P., & Laval, C. (2014). Commun : essai sur la révolution au XXI^e siècle. La Découverte.

Gershenfeld, N. (2005). Fab: The Coming Revolution on Your Desktop. Basic Books.

Hardin, G. (1968). « The Tragedy of the Commons ». Science, 162(3859).

Hess, C., & Ostrom, E. (2007). Understanding Knowledge as a Commons: From Theory to Practice. MIT Press.

Latour, B. (1987). Science in Action: How to Follow Scientists and Engineers Through Society. Harvard University Press.

Latour, B., & Woolgar, S. (1979). Laboratory Life: The Construction of Scientific Facts. Sage.

Moulier-Boutang, Y. (2007). Le Capitalisme cognitif : la nouvelle grande transformation. Éditions Amsterdam.

Ostrom, E. (1990). Governing the Commons: The Evolution of Institutions for Collective Action. Cambridge University Press.

Pasquale, F. (2015). The Black Box Society: The Secret Algorithms That Control Money and Information. Harvard University Press.

Rouvroy, A. (2013). « La gouvernementalité algorithmique. Repenser le sujet à l'ère des mégadonnées ».

Sitographie

Ressources en ligne consultées au cours de l'année 2025-2026. Les adresses ont été vérifiées à la date de rédaction et sont à confirmer avant le dépôt.

OSMO : briques logicielles et modèles

Ollama, exécution locale de modèles de langage, la brique employée par OSMO. https://ollama.com

CadQuery, bibliothèque de conception assistée par ordinateur paramétrique en Python. https://cadquery.readthedocs.io

OpenSCAD, modeleur 3D entièrement piloté par le code. https://openscad.org

Hugging Face, plateforme de modèles d'intelligence artificielle, dont des modèles text-to-3D. https://huggingface.co

Fabrication numérique et culture Maker

Réseau des FabLabs, annuaire mondial des ateliers de fabrication numérique. https://fablabs.io

Fab Foundation, organisation à l'origine du réseau FabLab. https://fabfoundation.org

RepRap, projet d'imprimantes 3D à réplication libre. https://reprap.org

Open Source Hardware Association, référence du matériel libre. https://www.oshwa.org

Communs numériques, licences et logiciel libre

Creative Commons, les six licences, en français. https://creativecommons.org/licenses/?lang=fr

Framasoft, association française de promotion du logiciel libre et des communs. https://framasoft.org

La Quadrature du Net, défense des droits et libertés à l'ère numérique. https://www.laquadrature.net

Écologie du numérique et de l'intelligence artificielle

The Shift Project, rapport « Lean ICT, pour une sobriété numérique ». https://theshiftproject.org

Agence internationale de l'énergie, rapport « Energy and AI » (2025), chiffres sur les centres de données. https://www.iea.org/reports/energy-and-ai

Li, Yang, Islam et Ren, « Making AI Less Thirsty », l'empreinte en eau de l'IA. https://arxiv.org/abs/2304.03271

Art génératif, design et recherche

Processing, environnement de création par le code pour artistes et designers. https://processing.org

Cairn.info, portail de revues francophones en sciences humaines et sociales. https://www.cairn.info

Interstices, revue de culture scientifique éditée par Inria. https://interstices.info

ESAD Orléans, établissement de rattachement de cette recherche. https://www.esadorleans.fr

Repères sur les auteurs et artistes cités (ressources francophones)

Vera Molnár, artiste, pionnière de l'art génératif, notice de l'Encyclopædia Universalis. https://www.universalis.fr/encyclopedie/vera-molnar/

Manfred Mohr, artiste, art algorithmique, présenté par la Galerie Charlot à Paris. https://www.galeriecharlot.com/fr/51/Manfred-Mohr

Max Bense, théoricien de l'esthétique de l'information, notice en français. https://fr.wikipedia.org/wiki/Max_Bense

Gilbert Simondon, philosophe de la technique, biographie sur le site qui lui est consacré. http://www.gilbert.simondon.fr/content/biographie

Bruno Latour, sociologue, théorie de l'acteur-réseau, notice de l'Encyclopædia Universalis. https://www.universalis.fr/encyclopedie/bruno-latour/

Tim Ingold, anthropologue, auteur de « Faire », présenté par La Vie des idées. https://laviedesidees.fr/Tim-Ingold-ou-l-art-de-l

Vilém Flusser, philosophe des médias, étude disponible sur Persée. https://www.persee.fr/doc/colan_0336-1500_1992_num_91_1_2366

Bernard Stiegler, philosophe de la technique, association Ars Industrialis qu'il a fondée. https://arsindustrialis.org/bibliographiebiographie

Langage et traduction (ressources francophones)

George Steiner, « Après Babel », présentation de l'ouvrage sur le langage et la traduction. https://fr.wikipedia.org/wiki/Après_Babel

Émile Benveniste, le « je » et la langue, article de la Revue de métaphysique et de morale sur Cairn. https://shs.cairn.info/revue-de-metaphysique-et-de-morale-2001-4-page-509?lang=fr

Walter Benjamin, « La tâche du traducteur », dossier « Traduire-écrire » des ENS Éditions. https://books.openedition.org/enseditions/4111

L'évidentiel en turc, grammaire du turc, ressource du CNRS (Langues et Grammaires du Monde). https://lgidf.cnrs.fr/turc-grammaire

Art algorithmique et esthétique de l'information

Vera Molnár, art génératif, étude dans la revue « Images re-vues » (OpenEdition). https://journals.openedition.org/imagesrevues/10395

Manfred Mohr, « Cubic Limit II », notice du Digital Art Museum (DAM). https://dam.org/museum/artists_ui/artists/mohr-manfred/cubic-limit-ii/

Esthétique de l'information et École de Stuttgart, article de référence sur Max Bense et son cercle. https://www.academia.edu/3489174/INFORMATION_AESTHETICS_AND_THE_STUTTGART_SCHOOL

Georg Nees, pionnier de l'art par ordinateur, entretien (Gathering for Software Art, Theory and History). https://gasathj.com/en/article42-Interview-with-Georg-Nees