Peut-on faire confiance à l'IA pour raconter l'Histoire ?

Il y a quelques jours, une vidéo est passée dans nos fils : une immersion « POV » dans le Paris de la Peste noire, en 1348. Caméra à hauteur d’yeux, ruelles boueuses, cloches, brancards. On y est. Et partout, ces silhouettes inquiétantes au masque à bec d’oiseau, l’image même de la peste. Le montage est saisissant, des milliers de personnes l’ont partagé. Il n’a qu’un défaut : en 1348, ce masque n’existait pas, et il n’existera pas avant près de trois siècles.

Les vidéos « historiques » générées par IA se trompent souvent, et ce n’est pas un accident : ces modèles sont entraînés à produire des images plausibles, pas des images vraies. Ils compressent l’iconographie dominante d’internet sur n’importe quelle époque, sans chronologie ni sources. Le problème n’est pas l’intelligence artificielle en soi, c’est l’absence de méthode : sans sources ni regard d’historien, l’erreur devient virale, et elle colle à la mémoire. Décryptage.

Le masque qui voyage dans le temps

« Der Doctor Schnabel von Rom », gravure de Paul Fürst, 1656. C’est au XVIIᵉ siècle que le costume au bec entre dans l’iconographie, trois siècles après la Peste noire.

Reprenons le masque à bec. Ce costume, cuir, lunettes de verre et bec rempli d’herbes aromatiques, a été imaginé vers 1619 par Charles de Lorme, médecin de Louis XIII, et s’est répandu lors des grandes pestes du XVIIᵉ siècle, comme en témoigne la célèbre gravure ci-dessus. La Peste noire qui frappe Paris en 1348, elle, appartient à un autre monde, 270 ans plus tôt : les médecins y affrontaient le fléau en habits ordinaires, avec des remèdes d’un autre âge. L’image est iconique ; appliquée au Moyen Âge, elle est simplement fausse.

La Peste noire de 1348 reconstituée pour Les Origines de Paris. Pas un masque à bec en vue : ils n’apparaîtront que trois siècles plus tard.

Nous connaissons bien la tentation : en préparant la scène de la Peste noire des Origines de Paris, nous avons envisagé ce masque. Visuellement, il est irrésistible, tout le monde le reconnaît. Nous l’avons écarté, précisément parce qu’il est anachronique. C’est toute la différence entre une image qui impressionne et une image qui raconte vrai : parfois, la rigueur coûte un beau plan.

Des « POV » qui réécrivent le passé

La vidéo de la peste n’est pas un cas isolé. Depuis début 2025, les vidéos immersives « POV » générées par IA explosent sur TikTok et Instagram, comme l’a documenté une enquête de L’ADN : des comptes y font vivre « 24 heures dans la peau » d’un mineur du XIXᵉ siècle, de Louis XVI ou d’un poilu. Le succès est fulgurant, des dizaines de milliers d’abonnés en quelques semaines, pour des vidéos produites en quelques heures. Et les erreurs s’accumulent : une Préhistoire où humains et dinosaures cohabitent, un Hiroshima paisible où l’on flâne dans les jardins le matin du 6 août 1945. Sous l’une de ces vidéos, une collégienne remercie : ça l’aide à réviser son brevet. C’est là que la frontière entre fiction et savoir cède.

Pourquoi ces erreurs collent

On pourrait se rassurer : « les gens font la part des choses ». La recherche dit le contraire, et depuis longtemps.

Dès 2009, une étude publiée dans Psychological Science par Andrew Butler et l’équipe de Henry Roediger a mesuré ce qui se passe quand on apprend l’histoire avec des films inexacts : les spectateurs retiennent les erreurs du film même lorsqu’ils ont lu un texte exact, et même lorsqu’on les a prévenus, avant la projection, que le film contenait des inexactitudes. Seul un avertissement précis, erreur par erreur, protège la mémoire. Une vidéo de trente secondes, elle, n’affiche ni générique ni avertissement.

Quant à l’idée qu’on « voit bien » qu’une image est générée : une étude publiée dans PNAS en 2022 par Sophie Nightingale et Hany Farid a montré que les visages synthétiques sont devenus indiscernables des vrais, et sont même jugés plus dignes de confiance que les visages réels. Le format immersif aggrave tout : à la première personne, l’image ne se regarde plus, elle se vit.

Plausible n’est pas vrai

La mémoire d’un modèle génératif : des probabilités apprises sur des images, pas des sources datées.

Pourquoi l’IA met-elle des masques à bec en 1348 ? Parce qu’elle ne sait pas ce qu’est 1348. Un modèle génératif apprend à partir de l’iconographie disponible en ligne, où le masque à bec est l’attribut visuel de « la peste » en général, des jeux vidéo aux carnavals. Il n’a ni chronologie ni notion de preuve : son objectif est de produire l’image la plus vraisemblable au regard de ce qu’il a vu, pas la plus exacte au regard de ce qui fut. La plausibilité est sa réussite ; en histoire, elle est justement le piège, car une erreur plausible est indétectable pour qui ne sait pas déjà.

L’IA n’est pas l’ennemie

Faut-il pour autant bannir ces outils du patrimoine ? Non, et ce serait d’ailleurs un contresens. Bien encadrée, l’IA rend déjà des services réels : fouiller des corpus d’archives, aider à restaurer des documents abîmés, tester rapidement des hypothèses visuelles avant de les soumettre aux experts. Ces usages ont un point commun : l’IA y propose, et quelqu’un qui sait dispose. La technologie évoluera, les modèles s’amélioreront. Ce qui ne changera pas, c’est qu’une image historique n’est fiable que si une méthode la précède : des sources, des vérifications, des arbitrages, et des gens dont c’est le métier.

Ce que le vrai coûte, et ce qu’il rapporte

La méthode historique commence loin des écrans : dans les livres, les archives et les travaux de ceux qui ont déjà cherché.

Chez Timescope, chaque reconstitution commence par les sources : archives, plans, iconographie d’époque, travaux académiques. Des historiens travaillent avec nous sur les reconstitutions elles-mêmes, comme Géraud Létang sur Les Origines de Paris et Le Symbole de Paris, et chaque scène est validée avant d’être produite. C’est ce processus qui a tranché le cas du masque à bec, et des dizaines d’autres arbitrages du même genre, presque tous invisibles du public : c’est le prix d’une promesse simple, ce que vous voyez dans nos Jumelles s’est réellement tenu là où vous vous tenez. Notre making-of raconte cette fabrique du vrai en détail.

En bref

Les vidéos IA « historiques » se trompent parce qu’elles optimisent la vraisemblance, pas la vérité, et la recherche montre que leurs erreurs s’installent durablement dans les mémoires, même chez les spectateurs prévenus. L’IA n’est ni à célébrer ni à bannir : c’est un outil, qui ne vaut que par la méthode qui l’encadre. En histoire, cette méthode a un nom depuis toujours : les sources. Et un visage : ceux qui savent les lire.

Sources

• « Ces vidéos IA POV qui déforment dangereusement l’Histoire sur TikTok », L’ADN, 2025.
• « The celebrity physician and the plague », Wellcome Collection, sur Charles de Lorme et l’invention du costume de peste (1619).
• Andrew C. Butler, Franklin M. Zaromb, Keith B. Lyle et Henry L. Roediger III, « Using Popular Films to Enhance Classroom Learning », Psychological Science, 2009.
• Sophie J. Nightingale et Hany Farid, « AI-synthesized faces are indistinguishable from real faces and more trustworthy », PNAS, 2022.
• Le making-of de nos expériences et l’histoire derrière Les Origines de Paris, pour la méthode complète.