La porcelaine d’Arita, fabriquée dans la ville d’Arita et ses environs, dans la préfecture de Saga, repose sur une division du travail où les artisans se répartissent les différentes étapes. Face à la difficulté de transmettre aux générations suivantes les connaissances et les critères de jugement propres à chaque étape, l’aide de l’IA à la documentation, notamment par la transcription audio, peut constituer une option. Nous examinons ici une approche qui considère l’IA non pas comme un substitut aux artisans, mais comme un outil d’appoint pour consigner leur savoir.
Pourquoi réfléchir ensemble à l’artisanat traditionnel et à l’IA ?
Dans de nombreux métiers d’art, le savoir-faire s’est transmis de personne à personne, au fil du temps. Si cette transmission s’interrompt, les formes et les motifs des objets peuvent subsister, mais les raisons qui expliquent leur fabrication disparaissent. Pour les régions de production, la transmission est un enjeu social auquel elles sont constamment confrontées.
L’IA est souvent présentée comme une menace susceptible de faire perdre leur emploi aux artisans. Pourtant, remplacer entièrement les humains par des machines et aider à préserver les paroles et l’expérience des personnes sont deux choses tout à fait différentes. Toute réflexion sur les liens entre l’artisanat traditionnel et l’IA devrait commencer par cette seconde approche.
Si nous abordons ici la porcelaine d’Arita, c’est parce que son mode de production, fondé sur la division du travail, illustre bien la question de la documentation des savoir-faire. Dans une région où chaque étape est confiée à des spécialistes, le départ d’une seule personne peut entraîner la perte des connaissances liées à cette étape. La question de ce qu’il faut préserver et de la manière de le faire devient alors très concrète.
La porcelaine d’Arita : un savoir-faire qui ne repose pas sur une seule personne
La porcelaine d’Arita est fabriquée dans la ville d’Arita et les régions voisines, dans la préfecture de Saga. Sa production repose généralement sur une division du travail, avec des spécialistes pour chaque étape : mise en forme, décoration peinte, cuisson… La finition d’une seule pièce dépend ainsi des décisions de plusieurs personnes.
Évoquer avec prudence la date des débuts
Les débuts de la porcelaine d’Arita sont parfois datés de « 1616 ». Le Musée d’histoire et de folklore de la ville d’Arita explique toutefois que cette date provient d’un document mentionnant l’installation de Sanbee Kanagae et qu’elle ne peut être directement associée à l’apparition de la porcelaine. Pour évoquer cette période, il est plus juste de parler, avec prudence, des « années 1610 ».
Comment le savoir-faire s’est-il transmis dans cette région de production, dont l’histoire remonterait à plus de quatre siècles ? Nous allons examiner dans quelle mesure un outil moderne comme l’IA peut contribuer à cette transmission.
Comment documenter les savoir-faire liés à la division du travail
Lorsque la fabrication est répartie entre plusieurs étapes, la transmission doit elle aussi être envisagée étape par étape. Les éléments auxquels prête attention la personne chargée de la mise en forme sont sans doute différents de ceux qui retiennent l’attention de la personne chargée de la décoration peinte. En parlant du tout simplement comme d’un « savoir-faire », on risque de laisser échapper l’essentiel.
Préserver les raisons qui motivent les décisions
Ce que l’artisan observe, les moments où il interrompt son geste et les raisons de ses choix : consigner ces éléments en mots constitue le point de départ de la documentation. Une vidéo peut transmettre les étapes du travail, mais les raisons qui fondent les décisions restent invisibles tant que l’artisan ne les explique pas.
Ce qui suit n’est pas le récit d’un cas d’adoption dans une maison de potier en particulier, mais une proposition sur la manière de préserver les connaissances d’une région de production.
La transcription audio peut servir de point de départ à la documentation
Une première approche réaliste consiste à transcrire les enregistrements d’entretiens. La documentation de l’API d’OpenAI mentionne toujours Whisper parmi les solutions de transcription audio. En transcrivant les entretiens avec des artisans chevronnés ou leurs conversations pendant les moments de pause, on obtient des contenus qu’il est ensuite possible de rechercher et de relire.
Imaginons que, dans un atelier, un jeune demande à un aîné : « Pourquoi la cuisson d’aujourd’hui a-t-elle donné ce résultat ? », et que leur échange soit enregistré puis transcrit. Au bout de quelques années, les savoirs empiriques propres à chaque atelier pourraient être conservés sous forme de textes. Des informations jusque-là confiées à la mémoire ou à des carnets pourraient ainsi devenir des ressources partageables.
La transcription seule ne peut toutefois pas reproduire les sensations de l’artisan. Les différences subtiles dans la maîtrise du feu ou le toucher de la main perdent une partie de leur richesse dès qu’on les met en mots. Le texte n’est pas le savoir-faire lui-même, mais une carte pour y accéder.
Déterminer ce que l’on peut confier à l’IA
Aider à documenter et reproduire le savoir-faire lui-même sont deux défis distincts. Le premier se rapproche des domaines où l’IA est à l’aise ; le second relève de l’expérience accumulée par les humains. Si cette distinction reste floue, il sera difficile d’obtenir l’adhésion des professionnels sur le terrain.
On peut envisager de recourir à l’IA générative d’images pour proposer de nouveaux modèles de pièces, ou à des agents d’IA pour soutenir les ventes à l’étranger. Il s’agit toutefois d’exemples encore au stade de la conception, et non de pratiques dont on puisse faire état dans les ateliers d’Arita. Si de telles initiatives sont testées, il serait logique de commencer par laisser les artisans décider eux-mêmes de ce qu’ils souhaitent préserver et de ce qu’ils veulent réserver aux mains humaines.
La valeur de l’IA ne tient pas à son adoption en soi, mais à la manière dont les connaissances du terrain sont préservées sous une forme utilisable et à qui peut les utiliser. Le rôle principal revient au savoir-faire de la porcelaine d’Arita ; l’IA est là pour le soutenir. Dans une région où les savoir-faire se sont affinés grâce à la division du travail, il paraît naturel de considérer l’IA comme un rôle supplémentaire au sein de cette chaîne d’opérations.
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