Il suffit d’observer le travail de Phillip Toledano et Almagul Menlibayeva pour en avoir la certitude : oui, l’IA générative permet bel et bien de donner naissance à de nouvelles formes d’archives visuelles, et participe de ce fait à la reconfiguration de notre mémoire, personnelle ou collective.
À l’heure où l’intelligence artificielle s’impose comme un outil central de production d’images, elle transforme en profondeur notre rapport au temps, à la mémoire et à l’histoire. Les systèmes d’IA générative ne se contentent plus de recomposer le visible : ils interprètent, extrapolent, et parfois inventent des situations qui n’ont jamais été documentées. Dès lors, l’image ne relève plus uniquement de l’enregistrement du réel, elle devient un espace spéculatif.
C’est à partir de cette hypothèse que l’on peut interroger les notions d’archive et d’héritage, l’IA permettant aujourd’hui de reconstituer des fragments visuels à partir de corpus incomplets. La chercheuse Ada Ackerman évoque à ce sujet les « images manquantes » : celles qui ont été perdues, effacées, marginalisées, ou qui n’ont jamais existé. Leur reconstitution ne consiste pas seulement à combler une absence. Elle produit de nouvelles couches de mémoire, et participe activement à la fabrication de récits historiques.
L’archive comme matière malléable
Les œuvres de Phillip Toledano et d’Almagul Menlibayeva permettent d’explorer deux approches distinctes de cette reconfiguration. Le travail de Phillip Toledano s’inscrit dans une réflexion sur les lacunes de l’histoire visuelle. Son projet We Are at War, conçu à l’occasion du 80ᵉ anniversaire du Débarquement, prend pour point de départ un épisode bien connu : la disparition d’une grande partie des photographies prises par Robert Capa lors du Débarquement de Normandie. Seules onze images, les célèbres « Magnificent Eleven », ont survécu, les autres ayant été accidentellement détruites lors de leur développement.
C’est précisément cette absence que Toledano investit. À l’aide de l’IA générative, il reconstitue une pellicule fictive, présentée sous la forme d’un artefact crédible : photographies, planches-contacts, journal daté de 1944. En recréant non seulement des images mais aussi leurs conditions de circulation, il construit une narration immersive. Le spectateur est ainsi amené à suivre une histoire plausible, mais entièrement fabriquée. Ce geste met en lumière la puissance de l’image comme dispositif de croyance. En produisant une archive qui n’a jamais existé, Toledano révèle la fragilité de notre confiance dans les images comme preuves. L’archive n’apparaît plus comme un document stable, mais comme une matière malléable, susceptible d’être rejouée, voire inventée.
L’IA, un outil de résistance ?
Le travail d’Almagul Menlibayeva ne cherche pas à combler un manque par une illusion de continuité. Il s’inscrit dans un contexte politique et historique marqué – celui du Kazakhstan post-soviétique -, où les récits officiels ont souvent effacé certaines expériences. Dans son projet AI Realism, elle s’intéresse aux manifestations de janvier 2022, largement invisibilisées, notamment en raison de coupures massives d’Internet. Face à cette absence d’images, l’artiste construit une archive alternative à partir de fragments : témoignages, messages vocaux, mots-clés issus des réseaux sociaux. Ces éléments deviennent la matière d’un processus génératif qui produit des images et des vidéos volontairement instables. Loin de chercher une reconstitution fidèle, Menlibayeva assume une forme d’approximation.
Son œuvre Search and Seizure en est une illustration marquante : une scène de violence diffuse, sans visages ni narration claire, où les corps semblent fragmentés. En reprenant les codes du photojournalisme tout en les perturbant, elle remet en question l’apparente objectivité des images médiatiques. Qui produit les images ? Qui est visible ? Et qui ne l’est pas ? L’IA devient ici un outil de résistance. Elle permet de faire émerger des contre-récits, de redonner une présence à des histoires menacées d’effacement.
Reconfigurer l’histoire
Ces deux démarches, bien que différentes, convergent vers un même constat : l’IA générative ne transforme pas seulement les images, elle reconfigure notre rapport au temps. Chez Toledano, le passé peut être reconstruit jusqu’à devenir crédible, au risque de brouiller la frontière entre document et fiction. Chez Menlibayeva, il demeure fragmentaire, ouvert, traversé de silences et d’incertitudes. Dans les deux cas, mémoire et imagination deviennent indissociables. L’histoire n’est plus seulement ce qui a été, mais aussi ce qui aurait pu être ou ce qui reste à inventer.
