# De l'intelligence artificielle au théâtre ?

Yannick Estève, Patrick Seminor, Jarod Duret

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Yannick Estève, Patrick Seminor, Jarod Duret. De l'intelligence artificielle au théâtre?. Journées d'informatique théâtrale, Oct 2024, Avignon, France. hal-05137241

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# DE L'INTELLIGENCE ARTIFICIELLE AU THÉÂTRE ?

Yannick Estève

LIA - Avignon Université

Patrick Seminor

Acteur indépendant

Jarod Duret

LIA - Avignon Université

## RÉSUMÉ

La présence croissante de l'intelligence artificielle (IA) dans de multiples domaines artistiques ne cesse de soulever des interrogations, et le théâtre, art vivant par excellence, n'est pas en reste. Les évolutions récentes dans le champ du traitement automatique des langues et de la parole offrent des opportunités nouvelles pour la création et la représentation scéniques. Les expériences menées à ce jour, centrées sur l'écriture, la scénographie ou encore l'interaction en temps réel avec un agent conversationnel, témoignent d'un potentiel considérable. Toutefois, cette dynamique nécessite de comprendre, ne serait-ce que dans leurs grandes lignes, les mécanismes qui sous-tendent les systèmes de génération de texte, ou encore de reconnaissance, de synthèse et de traduction de la parole, et de measures les défis concrets que leur mise en œuvre peut représenter pour les petites salles.

## 1. INTRODUCTION

Au départ, l'IA symbolique et les systèmes experts ne semblaient guère adaptés au spectacle vivant. Les travaux de recherche en intelligence artificielle, longtemps centrées sur la logique formelle et les règles symboliques, avaient peu d'applications scéniques directes, même si de nombreuses réalisations ont mis en scène depuis longtemps des personnages artificiels, en particulier au cinéma [1]. Le véritable tournant est venu avec l'apprentissage automatique (machine learning), où un modèle statistique apprend à accomplir des tâches en s'appuyant sur des exemples annotés et un processus d'optimisation. Les progrès fulgurants en apprentissage profond (deep learning), avec l'avènement des modèles transformers [2] et des giga-modèles [3], ont rendu possible la construction de réseaux de neurones immenses, aptes à décrypter ou générer des formes complexes : langage, images, voix, etc.

Dans le cadre théâtral, ces innovations peut être utilisées à la fois pendant la phase de préparation (écriture des dialogues, conception d'images pour la scénographie), et en pleine représentation (interaction avec un chatbot oral, surtitrage automatique, déclenchement d'effets lumineux liés à la voix de l'acteur). Certaines expérimentations qui ont vu le jour dans un contexte théâtral s'appuient fréquemment sur des approches de traitement automatique de la parole [4, 5, 6], domaine qui regroupe la reconnaissance vocale, la synthèse vocale, la reconnaissance des émotions, l'identification du locuteur, ou encore la traduction automatique de la parole.

## 2. INTELLIGENCE ARTIFICIELLE ET MODÈLE GÉNÉRATIF : UN APERÇU

Le foisonnement actuel d'outils IA dans le domaine artistique résulte principalement des avancées en apprentissage profond, autrement dit en entraînement de réseaux de neurones profonds sur des données massives. Les modèles génératifs de langue, souvent désignés par l'acronyme LLM (Large Language Model), illustrent cette dynamique en étant capables de produire des textes cohérents à partir de quelques mots clés ou de simples directives. Cette aptitude repose sur des architectures neuronales dites transformers, qui traitent la séquence de mots dans son contexte le plus large grâce à un mécanisme d'attention [2], en apprenant progressivement à prédire la suite de mots la plus probable. Les mêmes principes sous-tendent, dans une certaine mesure, la génération d'images ou de vidéos, ainsi que la reconnaissance et la synthèse vocale. Dans le champ théâtral, ces modèles génératifs peuvent servir à écrire des dialogues ou à improviser une réplique inédite, tandis que la reconnaissance et la synthèse de la parole ouvrent la voie à un éventail d'applications scéniques plus large.

Pour illustrer les capacités des modèles génératifs textuels d'aujourd'hui, proposons le prompt suivant au modèle LeChat<fnref n="1" /> de l'entreprise Mistral.ai :

> Ecris le dialogue d'une scène entre deux personnages d'une pièce de théâtre. Un personnage est une femme élégante, posée, la quarantaine, et l'autre personnage est un homme colérique, cynique, misanthrope, du même âge. Dans cette scène, la femme explique à l'homme à quel point sa présence l'importune. Ecris le dialogue en respectant les caractéristiques des personnes. Le dialogue comportera une dizaine de répliques et fera référence à des questions existentielles.

Voici ce que le modèle peut répondre :

**ÉLISE:** (levant les yeux de son livre, avec un sourire) Victor, encore une fois, vous faites irruption sans même frapper. Votre présence ici devient de plus en plus pesante.

**VICTOR:** (ricanant) Ah, Élise, toujours aussi accueillante. Je ne savais pas que ma simple existence pouvait vous déranger à ce point.

**ÉLISE:** (refermant son livre calmement) Ce n'est pas votre existence qui me dérange, Victor. C'est votre attitude, votre colère perpétuelle, votre cynisme. Vous empoisonnez l'atmosphère.

<footnote n="1">1. https://mistral.ai/fr</footnote>
**VICTOR:** (s'approchant d'elle, les yeux brillants de colère) Et que voulez-vous que je fasse, Élise ? Que je sourie béatement comme vous, en faisant semblant que tout va bien dans ce monde pourri ?

**ÉLISE:** (soutenant son regard) Non, Victor. Je ne vous demande pas de sourire. Je vous demande simplement de respecter les autres, de ne pas imposer votre amertume à ceux qui cherchent un peu de paix.

**VICTOR:** (se détournant, marchant vers la fenêtre) La paix ? Quelle illusion ! La paix n'existe pas, Élise. Ce monde est un chaos, et nous sommes tous condamnés à y errer sans but.

**ÉLISE:** (se levant lentement) Vous parlez comme si vous aviez toutes les réponses, Victor. Mais vous ne faites qu'exprimer votre propre désespoir. Il y a de la beauté dans ce monde, si seulement vous acceptiez de la voir.

**VICTOR:** (se retournant brusquement) De la beauté ? Où ça, Élise ? Dans les guerres, les famines, les injustices ? Vous vivez dans un rêve, ma chère.

**ÉLISE:** (s'approchant de lui) Et vous, Victor, vous vivez dans un cauchemar. Un cauchemar que vous avez vous-même créé. Vous refusez de voir le bien autour de vous, parce que cela vous arrangerait de croire que tout est perdu.

**VICTOR:** (sarcastique) Ah, le bien ! Encore une de vos illusions. Le bien n'existe que dans les contes de fées, Élise. Dans la réalité, il n'y a que des intérêts personnels et des luttes de pouvoir.

*(Victor sort, laissant Élise seule dans le salon. Elle regarde par la fenêtre, pensive, avant de reprendre son livre et de se replonger dans sa lecture.)*

Par interactions avec le modèle qui a généré ce texte, il est possible de faire évoluer ce dernier pour y introduire des nuances. Ce texte peut-être utilisé tel quel, ou quelques bribes peuvent être intégrés dans un texte en construction, ou ce texte peut simplement élargir la vision de l'aujourd'hui de plus en plus construit autour d'un unique réseau de neurones, reçoit un signal audio, souvent capté par un micro, et le segmente pour en extraire des caractéristiques acoustiques de type spectrogramme de banques de filtres. Les réseaux de neurones sont alors chargés d'établir une correspondance entre ces caractéristiques et des unités linguistiques élémentaires comme les phonèmes ou directement des caractères ou des séquences de caractères considérées comme des sous-unités lexicales. Les séquences

## 2.1. Reconnaissance de la parole dans un contexte théâtral

La reconnaissance de la parole, consiste à convertir un flux sonore en un texte. Un système de reconnaissance, aujourd'hui de plus en plus construit autour d'un unique réseau de neurones, reçoit un signal audio, souvent capté par un micro, et le segmente pour en extraire des caractéristiques acoustiques de type spectrogramme de banques de filtres. Les réseaux de neurones sont alors chargés d'établir une correspondance entre ces caractéristiques et des unités linguistiques élémentaires comme les phonèmes ou directement des caractères ou des séquences de caractères considérées comme des sous-unités lexicales. Les séquences

de phonèmes ou de sous-unités lexicales sont ensuite transformés en mots en s'appuyant sur des modèles de langage entraînés pour estimer la probabilité d'occurrence d'une suite de mots. Les systèmes modernes de reconnaissance, appuyés par des techniques de deep learning, atteignent aujourd'hui des taux d'erreur faibles dans un environnement maîtrisé. Au théâtre, en revanche, le contexte d'élogeion peut être complexe : bruit de fond, réverbération, diction singulière de l'acteur ou variations d'accent. Le décalage temporel entre la parole prononcée et la transcription doit être minimal pour garantir la fluidité. Certains spectacles et autres prises de parole publiques explorent déjà l'idée de surtrage en direct grâce à la reconnaissance vocale : le texte apparaît au-dessus de la scène dans la foulée de la réplique, ce qui permet d'inclure des spectateurs malentendants ou de proposer une traduction dans une autre langue.

## 2.2. Synthèse de la parole et production d'une voix artificielle

La synthèse de la parole s'est longtemps appuyée sur des techniques de concatenation de fragments audio enregistrés par un locuteur humain. Cette approche produisait des voix artificielles, mais parfois dépourvues de fluidité et d'intonation naturelle. Aujourd'hui, l'apprentissage profond a permis de concevoir des solutions nettement plus expressives. Ces systèmes analysent d'abord le texte pour en extraire une représentation interne, qui comprend des informations sur la prononciation, la prosodie et la ponctuation. Les réseaux neuronaux, tels que Tacotron [7] ou FastSpeech [8], transforment ensuite cette représentation en un signal audio, tout en modulant l'intonation, le rythme et les pauses. Dans le cadre théâtral, la synthèse vocale ouvre plusieurs possibles [9]. Un personnage virtuel peut exister sur scène si le texte qu'il prononce est géré par un modèle génératif et la voix restituée par un moteur de synthèse capable de varier l'émotion ou l'intonation. La synchronisation avec les acteurs humains demeure complexe, car la moindre latence ou erreur d'interprétation rompt la magie de la scène. Pour autant, des metteurs en scène ont déjà expérimenté des dispositifs où l'IA intervient comme un protagoniste supplémentaire, offrant des répliques parfois surprenantes.

## 2.3. Reconnaissance des émotions dans la parole

La reconnaissance automatique des émotions dans la parole, fondée sur l'analyse de paramètres acoustiques tels que la prosodie, le timbre ou l'intonation, ouvre des perspectives inédites pour la création théâtrale. Sur scène, elle peut par exemple déclencher en temps réel des effets sonores ou lumineux en fonction de l'état émotionnel perçu chez l'acteur, enrichissant l'expérience esthétique et immersive. Outre l'aspect spectaculaire, cette technologie peut aussi servir de support à l'interprétation, en aidant les comédiens et les metteurs en scène à affiner leur jeu ou à identifier des nuances émotionnelles complexes.
Cependant, ses limites sont nombreuses : la fiabilité du modèle varie selon les contextes et les cultures, la richeesse expressive du théâtre (en particulier l'exagération ou la stylisation du jeu) peut dérouter les algorithmes, et l'interprétation d'une émotion à partir de signaux vocaux reste sujette à des ambiguïtés. À cela s'ajoutent des enjeux éthiques et techniques liés à la confidentialité des données vocales et à la nécessité d'entraîner ces systèmes sur des corpus représentatifs de la diversité des expressions scéniques.

## 3. APPLICATIONS CONCRÈTES SUR LA SCÈNE ET DANS LA CRÉATION

Les processus décrits précédemment, lorsqu'ils sont mis en œuvre de manière fluide et en temps réel, élargissent considérablement le champ des possibles pour les compagnies de théâtre. Plusieurs catégories d'usage ressortent :

**Assistance à l'écriture.** L'IA générative, soutenue par un giga-modèle de langue, peut servir à fournir des répliques, élaborer un canevas narratif ou proposer des variations stylistiques. Dans cette phase, la reconnaissance de la parole intervient peu, mais la synthèse vocale peut aider à faire entendre les répliques générées sans qu'un acteur doive nécessairement les lire.

**Personnage virtuel.** Le spectacle peut intégrer un chatbot oral, capable de reconnaître les paroles d'un acteur et de répondre dans la foulée via une voix de synthèse. La dynamique qui en découle peut étonner le public : l'IA pourrait improviser une réplique inattendue, obligeant l'acteur à jouer la surprise. Les marges d'erreur (latences, méprises dans la transcription) font partie de l'ADN d'un tel dispositif, qui nécessite par conséquent un cadre dramaturgique souple.

**Déclenchement d'actions scéniques.** La reconnaissance vocale ou l'analyse d'intonation peuvent aussi servir àiloter la technique, en déclenchant lumières, musiques ou effets spéciaux lorsqu'une phrase spécifique est prononcée. Cet usage « invisible » de l'IA rend le jeu plus interactif, un peu à la manière d'une performance augmentée.

### 3.1. Possibilités de surtitrage en direct et traduction automatique

Les microphones de plateau sont connectés à un module de reconnaissance vocale, dont la sortie textuelle est projetée en surimpression ou sur un écran. Les spectateurs malentendants ou ne parlant pas la langue originale peuvent suivre la pièce grâce à ces sous-titres automatiques. Si l'on ajoute une couche de traduction, on obtient un système de surtitrage multilingue, susceptible de rendre le spectacle plus universel.

La traduction automatique en temps réel suppose habituellement un enchaînement de modules : reconnaissance vocale, traduction textuelle, puis synthèse vocale si l'on souhaite que le système parle dans la nouvelle langue. Les dernières avancées ont vu apparaître des architectures end-to-end (de la parole d'entrée à la parole de sortie) [10],

mais elles sont encore moins abouties que les systèmes pipeline classiques en mode simultané. Dans un spectacle, la traduction peut être affichée sous forme de surtitres ou prononcée par un avatar vocal distinct. Les enjeux techniques sont multiples : le temps de traitement doit être réduit au minimum, et la cohérence du discours doit être préservée malgré les nuances propres au jeu des acteurs. La traduction doit également prendre en compte le registre de langue et le vocabulaire spécifique à la pièce. Le gain en accessibilité est remarquable : un public étranger ou malentendant peut, sans recourir à des scripts préétablis, suivre la représentation à mesure qu'elle se déroule. Cependant, une limite importante concerne la fiabilité des modèles de traduction sur des paires de langues pour lesquelles il existe peu de données parallèles (langue source/langue cible) nécessaire à l'apprentissage de ces modèles.

## 4. LES DÉFIS ET OBSTACLES POUR LES PETITES STRUCTURES

Malgré l'intérêt artistique de ces approches, beaucoup de petits théâtres peineraient à implémenter de tels systèmes. Les frais liés à l'infrastructure informatique constituent un frein majeur : la reconnaissance en temps réel peut exiger un serveur dédié ou un abonnement à une plate-forme en ligne. Un réseau wifi stable est indispensable, ce qui n'est pas toujours acquis. En outre, la simple mise en place d'un micro-casque par comédien et d'un rouage audio adapté peut déjà poser problème si l'équipe technique n'est pas formée. La maintenance logicielle requiert également des compétences spécifiques. Les systèmes d'IA sont sensibles aux changements de conditions acoustiques : il faut parfois reconfigurer ou réentraîner partiellement un modèle si l'on utilise une salle très réverbérante ou si les acteurs emploient un registre de langage plus soutenu, susceptible de dérouter le moteur de reconnaissance. Les mises à jour successives des logiciels de synthèse ou de traduction peuvent introduire de nouvelles fonctionnalités mais aussi de nouveaux bugs. Les imprévus susceptibles de survenir pendant la représentation demandent une grande réactivité de la part de la régie. Le coût humain n'est pas négligeable, car intégrer l'IA dans un spectacle suppose un temps d'adaptation. Les acteurs doivent s'habituer à la latence et à l'éventuelle imprécision de l'outil. Les techniciens doivent élaborer des plans de secours. Les metteurs en scène qui souhaitent exploiter un chatbot oral doivent s'assurer que les réponses algorithmiques restent cohérentes avec l'univers de la pièce, d'où la nécessité de définir des instructions (ou prompts) limitant le champ d'improvisation de la machine.

## 5. PISTES D'AMÉLIORATION ET NOUVELLES POSSIBILITÉS

Les laboratoires de recherche et les entreprises du secteur explorent des stratégies pour réduire les obstacles. L'une consiste à compressor les modèles de reconnaiss-
sance ou de synthèse vocale pour qu'ils tiennent sur des machines moins onéreuses, sans compromettre trop la qualité [11, 12]. L'objectif est de diminuer l'empreinte mémoire et la puissance de calcul requises. Une autre voie prometteuse se situe au niveau de l'infrastructure : des coopérations régionales ou nationales pourraient mutualiser l'accès à des serveurs adaptés, permettant à plusieurs petites structures de profiter d'un service de reconnaissance vocale performant. Cette mutualisation irait de pair avec la mise en place d'une plateforme logicielle standard, où un régisseur pourrait rapidement configurer les microphones, activer le surtrage ou piloter un agent conversationnel. Les formations professionnelles pour les équipes artistiques et techniques permettent de démystifier la notion d'IA et de comprendre les rudiments de l'entraînement de modèles, de l'optimisation de paramètres et des bonnes pratiques en matière d'audio. Lorsque les acteurs et régisseurs savent pourquoi la reconnaissance vocale se trompe sur un terme ambigu, il leur est plus facile d'anticiper les écueils et de développer des stratégies d'adaptation (prononciations plus claires, structure de phrase modifiée, réverbération simulée en amont pour ajuster l'acoustique, etc.). Sur le plan purement artistique, l'arrivée de l'IA sur scène peut permettre d'inventer des registres inédits. Les spectacles mettant en avant un acteur virtuel ou un système d'interaction vocale peuvent introduire une dimension d'imprévu théâtral, où la réponse du chatbot vient bousculer la trame narrative. L'idée n'est pas de remplacer le comédien, mais de donner naissance à un partenariat singulier, étendu à la machine.

## 6. CONCLUSION

Le déploiement de l'IA dans le domaine théâtral ouvre un large éventail d'usages, de la simple génération de dialogue jusqu'à la mise en place d'un surtrage multilingue ou d'un personnage artificiel capable d'interagir avec le public. Les progrès rapides des systèmes de traitement de la parole, en reconnaissance, en synthèse et en traduction, rendent ces scénarios techniquement réalisables. Les défis matériels et humains restent toutefois significatifs pour les petites structures, qui ont parfois du mal à supporter les coûts et la complexité de ces technologies. Les pistes de mutualisation, la compression des modèles ou encore la formation continue des régisseurs et des artistes apparaissent comme des voies à explorer pour démocratiser l'usage de l'IA sur scène. Au-delà de l'aspect purement technique, la réussite de ces dispositifs dépend de la façon dont les metteurs en scène et les acteurs s'approprient les possibilités d'interaction et d'improvisation qu'offre l'IA. Le théâtre, art du vivant, peut trouver dans l'IA un nouveau levier de renouvellement esthétique, pourvu que l'on cultive la capacité de l'humain à jouer, détourner, réorienter et mettre en tension les réponses de la machine. L'avenir de l'intelligence artificielle au théâtre repose donc sur un équilibre subtil entre innovation technologique et ancrage artistique. Il s'agit autant d'un défi matériel, dans la façon de brancher, paramétrer et maintenir les systèmes

de traitement de la parole, que d'un défi dramaturgique, visant à intégrer la machine dans la construction d'une œuvre scénique. Les petites compagnies ont tout intérêt à explorer ces horizons de manière collective, afin que l'IA ne demeure pas l'apanage des grandes institutions. Par le biais d'ateliers, de coopérations techniques et de créations expérimentales, il devient tout à fait envisageable d'inventer un théâtre où la voix humaine et la voix artificielle se répondent dans un même souffle, tout en conservant au cœur de la scène l'essence du spectacle vivant, faite d'attendus et d'émotions partagées.

## 7. REFERENCES

[1] S. Kubrick, "2001 : l'Odyssée de l'espace," Film, Metro-Goldwyn-Mayer, 1968, titre original : *2001 : A Space Odyssey*.

[2] A. Vaswani, N. Shazeer, N. Parmar, J. Uszkoreit, L. Jones, A. N. Gomez, Ł. Kaiser, and I. Polosukhin, "Attention is all you need," *Advances in neural information processing systems*, vol. 30, 2017.

[3] T. Brown, B. Mann, N. Ryder, M. Subbiah, J. D. K-plan, P. Dhariwal, A. Neelakantan, P. Shyam, G. S-stry, A. Askell et al., "Language models are few-shot learners," *Advances in neural information processing systems*, vol. 33, pp. 1877–1901, 2020.

[4] P. A. Gloor, K. A. Araño, and E. Guerrazzi, "Measuring audience and actor emotions at a theater play through automatic emotion recognition from face, speech, and body sensors," in *Collaborative innovation networks conference of Digital Transformation of Collaboration*. Springer, 2019, pp. 33–50.

[5] A. Katsalis, K. Christantonis, C. Tsioustas, P. I. Kaplanoglou, M. Kaliakatsos-Papakostas, A. Katsamanis, K. Diamantaras, V. Katsouros, E. Fotinea, D. Panga et al., "Nlp-theatre : Employing speech recognition technologies for improving accessibility and augmenting the theatrical experience," in *Proceedings of SAI Intelligent Systems Conference*. Springer, 2022, pp. 507–526.

[6] E. Stoll, S. Breide, S. Göring, and A. Raake, "Automatic camera selection, shot size, and video editing in theater multi-camera recordings," *IEEE Access*, vol. 11, pp. 96673–96692, 2023.

[7] Y. Wang, R. Skerry-Ryan, D. Stanton, Y. Wu, R. J. Weiss, N. Jaitly, Z. Yang, Y. Xiao, Z. Chen, S. Ben-gio et al., "Tacotron : Towards end-to-end speech synthesis," *arXiv preprint arXiv:1703.10135*, 2017.

[8] Y. Ren, C. Hu, X. Tan, T. Qin, S. Zhao, Z. Zhao, and T.-Y. Liu, "Fastspeech 2 : Fast and high-quality end-to-end text to speech," *arXiv preprint arXiv:2006.04558*, 2020.

[9] G. Beller, "L'ircam et la voix augmentée au théâtre : les nouvelles technologies sonores au service de la dramaturgie," *L'Annuaire théâtral*, no. 56, pp. 195–205, 2014.
[10] L. Barrault, Y.-A. Chung, M. C. Meglioli, D. Dale, N. Dong, P.-A. Duquenne, H. Elsahar, H. Gong, K. Heffernan, J. Hoffman et al., “Seamless4t : Massively multilingual & multimodal machine translation,” *arXiv preprint arXiv :2308.11596*, 2023.

[11] L. Deng, G. Li, S. Han, L. Shi, and Y. Xie, "Model compression and hardware acceleration for neural networks: A comprehensive survey," *Proceedings of the IEEE*, vol. 108, no. 4, pp. 485-532, 2020.

[12] N. Dawalatabad, T. Vatsal, A. Gupta, S. Kim, S. Singh, D. Gowda, and C. Kim, "Two-pass end-to-end asr model compression," in *2021 IEEE Automatic Speech Recognition and Understanding Workshop (ASRU)*. IEEE, 2021, pp. 403–410.