Publié le 2025-10-11 19:02:00. L’application Sora, développée par OpenAI, a franchi le cap du million de téléchargements en moins de cinq jours, suscitant à la fois fascination et inquiétudes quant à l’avenir de la création vidéo et de l’identité numérique.
- Sora a dépassé le nombre de téléchargements initiaux de ChatGPT, malgré une disponibilité limitée sur iOS et sur invitation uniquement.
- L’application permet de générer des vidéos hyperréalistes à partir d’instructions textuelles et de créer des avatars numériques personnalisés, appelés « camées ».
- L’utilisation de Sora soulève des questions juridiques et éthiques concernant les droits d’auteur, les deepfakes et l’impact environnemental de la génération vidéo par intelligence artificielle.
Le lancement récent de Sora, l’application d’ OpenAI, a pris le monde numérique d’assaut. En seulement cinq jours, l’application, qui génère des vidéos entièrement créées par intelligence artificielle, a été téléchargée plus d’un million de fois, selon Bill Peebles, responsable de l’application, cité par la Revue technologique du MIT.
Ce rythme d’adoption est plus rapide que celui de ChatGPT à ses débuts, un succès notable compte tenu du fait que Sora est actuellement accessible uniquement sur les appareils iOS et sur invitation.
Sora se distingue par son format inspiré de TikTok, offrant aux utilisateurs un flux continu de courtes vidéos (d’une durée maximale de 10 secondes) créées par l’IA. L’une des fonctionnalités les plus innovantes est la possibilité de générer un « camée », un avatar hyperréaliste qui reproduit fidèlement l’apparence et la voix de l’utilisateur, et qui peut être intégré dans ses propres vidéos ou dans celles d’autres personnes, sous réserve des autorisations configurées.
Cette fonctionnalité soulève des questions importantes concernant les limites et le contrôle de l’identité numérique, notamment la possibilité d’inclure des camées d’autres personnes sans leur consentement explicite.
Le contenu actuellement dominant sur Sora est varié et parfois surprenant : simulations de caméras corporelles de policiers interrogeant des animaux de compagnie, apparitions de personnages célèbres comme Bob l’éponge et Scooby-Doo, et même des deepfakes de figures historiques telles que Martin Luther King Jr. commentant les consoles Xbox ou des représentations de Jésus-Christ dans un contexte contemporain.
La facilité de création et de partage de ces vidéos suscite à la fois fascination et scepticisme. Certains voient en Sora une avancée prometteuse pour l’intelligence artificielle au service de l’humanité, tandis que d’autres s’inquiètent des risques potentiels liés à la désinformation et à la manipulation.
Un ancien chercheur d’OpenAI, ayant quitté l’entreprise pour fonder une startup spécialisée dans l’IA appliquée à la science, a qualifié l’application de « machine à ordures TikTok infinie générée par l’IA », selon la Revue technologique du MIT.
Cependant, la popularité de Sora sur l’App Store américain témoigne d’une forte demande pour ce type d’expériences numériques.
L’attrait de Sora repose sur deux facteurs principaux. Il pourrait s’agir d’une simple mode, où les utilisateurs seraient attirés par la nouveauté de la technologie, un intérêt qui pourrait s’estomper rapidement. Mais OpenAI espère également que Sora marquera un changement durable dans les types de contenus qui captivent l’attention, en offrant une créativité fantastique inaccessible sur d’autres plateformes.
Un utilisateur a résumé ce sentiment en déclarant :
« C’est réconfortant parce qu’on sait que tout ce qu’on voit n’est pas réel, alors que sur d’autres plateformes il faut parfois deviner si c’est vrai ou faux. Ici, il n’y a aucun doute, tout est IA, tout le temps. »
Utilisateur de Sora, cité par la Revue technologique du MIT
L’avenir de Sora dépendra de plusieurs décisions stratégiques : la mise en place d’une stratégie publicitaire, les limites imposées à l’utilisation de contenus protégés par le droit d’auteur et les algorithmes qui détermineront la visibilité des vidéos.
La viabilité financière de l’application est également une question ouverte. Bien que la rentabilité ne soit pas une priorité immédiate dans la Silicon Valley, l’engagement d’OpenAI envers une plateforme de génération vidéo – la forme d’IA la plus énergivore et donc la plus coûteuse – est notable.
L’entreprise a lancé un projet de construction de centres de données et de nouvelles centrales électriques, représentant un investissement de 500 millions de dollars. Sora, qui permet actuellement la création vidéo gratuite et illimitée, exerce une pression supplémentaire sur les ressources.
Le PDG d’OpenAI, Sam Altman, a reconnu le 3 octobre dans un article de blog que
« il va falloir trouver un moyen de monétiser la génération vidéo »
Sam Altman, PDG d’OpenAI
, sans toutefois préciser les modalités.
L’impact environnemental de Sora est également une source d’inquiétude. Bien qu’Altman ait minimisé l’empreinte carbone d’une requête ChatGPT, il n’a pas quantifié la consommation énergétique nécessaire à la génération d’une vidéo de 10 secondes sur Sora.
L’ampleur des émissions associées pourrait devenir un sujet de débat à mesure que l’application gagne en popularité et que les chercheurs en IA et en changement climatique exigent une plus grande transparence.
Sur le plan juridique, Sora évolue dans une zone grise. L’application regorge de personnages et de musique protégés par le droit d’auteur et facilite la création de deepfakes de célébrités décédées. OpenAI a envoyé des lettres aux ayants droit pour les informer qu’ils peuvent demander le retrait de leur matériel de la plateforme s’ils ne souhaitent pas qu’il soit utilisé, une approche inhabituelle dans l’industrie. Une vague de poursuites judiciaires est donc à prévoir, en l’absence d’une législation claire sur l’utilisation de matériel protégé par l’IA.
Altman a reconnu dans un récent article de blog :
« Nous recevons de nombreuses demandes d’ayants droit qui souhaitent avoir plus de contrôle sur la manière dont leurs personnages sont utilisés dans Sora. »
Sam Altman, PDG d’OpenAI
Il a également annoncé que l’entreprise envisage d’offrir un contrôle plus précis sur le contenu, tout en reconnaissant que des « cas limites » pourraient échapper aux filtres.
L’utilisation de camées de personnes réelles ajoute une couche de complexité supplémentaire. Bien que les utilisateurs puissent limiter les personnes autorisées à utiliser leur avatar, des questions subsistent quant aux limites de ce que ces avatars peuvent faire dans les vidéos. Bill Peebles a annoncé le 5 octobre que les utilisateurs peuvent désormais restreindre l’utilisation de leur camée, par exemple en empêchant son apparition dans des vidéos politiques ou en interdisant la prononciation de certains mots. L’efficacité de ces mesures reste à évaluer, et des poursuites judiciaires pourraient être intentées en cas d’utilisation inappropriée, explicite ou illégale d’un camée.
Malgré l’engouement médiatique, l’accès à Sora reste limité par le biais de codes d’invitation, de sorte que son impact réel n’a pas encore été pleinement mesuré.
La question fondamentale, selon la Revue technologique du MIT, est de savoir si l’IA sera capable de créer des vidéos suffisamment attrayantes pour détrôner le contenu réel dans l’attention des utilisateurs, mettant ainsi à l’épreuve à la fois la technologie d’OpenAI et la volonté de la société de s’immerger dans un flux infini de simulations.
Sora s’appuie sur des modèles de génération vidéo IA qui ont connu des progrès considérables ces dernières années. Outre Sora, Google DeepMind a lancé Genie 3 et la startup Pika a présenté Génération 4. Ces outils peuvent produire des clips presque indiscernables des enregistrements réels ou des animations CGI. Cette année, Netflix a utilisé pour la première fois un effet visuel généré par l’IA dans la série L’Éternaut, marquant une étape importante dans la production télévisuelle à grande échelle.
Le fonctionnement de ces modèles repose sur la technique de diffusion latente combinée aux transformateurs. Le processus de diffusion consiste à entraîner un réseau neuronal à inverser la dégradation progressive d’une image jusqu’à sa reconstruction à partir d’un bruit aléatoire. Pour générer des vidéos, le modèle doit traiter des séquences d’images plutôt qu’une seule image. La diffusion latente optimise ce processus en travaillant dans un espace mathématique compressé, réduisant ainsi la consommation de ressources, même si la génération de vidéo reste plus exigeante que la création d’images ou de texte.
L’intégration de transformateurs permet de maintenir la cohérence entre les images, garantissant ainsi que les objets et l’éclairage restent constants tout au long de la vidéo.
Selon Tim Brooks, chercheur principal chez Sora, la clé réside dans la division des vidéos en petits cubes de données pouvant être traités sous forme de séquences, ce qui facilite l’entraînement avec une grande variété de formats et de styles.
Dans le domaine audio, Veo 3 a introduit la génération simultanée de son et de vidéo, réalisant la synchronisation labiale, les effets et les bruits de fond. Demis Hassabis, PDG de Google DeepMind, a souligné dans la Revue technologique du MIT que
« Nous sortons de l’ère silencieuse de la génération vidéo »
Demis Hassabis, PDG de Google DeepMind
. L’avancée réside dans la compression de l’audio et de la vidéo en une seule donnée au sein du modèle de diffusion, permettant ainsi leur génération synchrone.
Bien que les modèles de diffusion soient principalement utilisés pour les images, la vidéo et l’audio, la frontière avec les grands modèles linguistiques (LLM) s’estompe. Alors que les LLM traditionnels s’appuient sur des transformateurs pour générer du texte, Google DeepMind a expérimenté des modèles de diffusion à cet effet, ce qui pourrait se traduire par une plus grande efficacité énergétique à l’avenir.
L’émergence de Sora et d’autres applications similaires pose des défis techniques, juridiques et sociaux majeurs. La capacité de l’intelligence artificielle à générer des vidéos hyperréalistes, la gestion des droits d’auteur et la protection de l’identité numérique apparaissent comme les principaux axes de débat dans l’évolution de ce type de plateformes.
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