Le 30 septembre, un créateur de modifications de jeux vidéo qui publie sous le nom de discount modder écrivait sur X que, si cette situation devenait la norme du modding, son projet actuel pourrait être le dernier. Il ne voulait pas participer à une usine de contenus générés par IA.
Il parlait de la vague de vidéos montrant des jeux mélangés à d’autres jeux : mécaniques, décors et personnages transférés avec l’aide d’agents de programmation. Le modding consiste précisément à modifier un jeu pour changer ce qu’il permet de faire, de la correction d’un détail à l’ajout d’une campagne. La nouveauté tenait à la quantité de travail que ces agents semblaient désormais pouvoir prendre en charge.
Deux jours plus tard, un autre modder, Kran, critiquait la même tendance, avec une précision révélatrice : lui aussi utilisait l’IA. Il voulait des outils permettant de créer ce qui était auparavant impossible ; ce qui le dérangeait, c’était l’attention accordée aux mélanges conçus pour une courte vidéo.
Il serait injuste de réduire ces deux réactions à la peur de perdre face à une machine. Elles concernent aussi la qualité et la communauté à laquelle ces créateurs souhaitent participer. Mais ce découragement ouvre une question déjà apparue autour des images générées, puis, plus récemment, des mathématiques : si une machine peut faire ce à quoi nous avons consacré tant de temps, à quoi bon continuer ?
Une activité vit avec cette question depuis des décennies. Et ses pratiquants s’installent toujours devant un échiquier.
Ce qui change lorsqu’un projet semble à la portée de tous
Un exemple concret aide à comprendre le choc. Garry’s Redemption propose d’utiliser les déplacements et les outils de Garry’s Mod dans le monde de Red Dead Redemption 2. Son auteur attribue à Claude Opus 5.5 l’écriture, le débogage et les tests du code, sous direction humaine.
Selon sa documentation, le projet fait fonctionner les deux jeux et leur permet de communiquer ce qui se passe dans chacun. Garry’s Mod fournit le contrôle du joueur et les outils ; Red Dead Redemption 2 fournit le monde et ses habitants. L’auteur le présente comme une version bêta testée sur un seul ordinateur. On peut donc parler d’une expérience documentée, sans supposer qu’il s’agit déjà d’une expérience aboutie pour tous les joueurs.
Armes et outilsUn pont entre les deuxÉchange de positions
et d’actionsRed Dead Redemption 2Décors, personnages
et rendu du monde
Pour quelqu’un qui a passé des années à comprendre un moteur de jeu, une telle expérience peut changer la perception de ses propres compétences. Ce qui semblait réservé à quelques personnes paraît devenir accessible avec l’aide d’un modèle. Chaque démonstration demande encore des vérifications, mais l’inquiétude n’attend pas que tout fonctionne parfaitement.
Deux questions se mêlent alors. La première porte sur la quantité de travail automatisable. La seconde sur les raisons pour lesquelles nous voulions faire ce travail. La première peut changer très vite sans que la seconde ait une réponse unique.
Les échecs ont perdu la suprématie humaine et ont continué à grandir
En mai 1997, Deep Blue a battu Garry Kasparov dans un match de six parties, sur le score de 3,5 à 2,5. C’était la première victoire d’un ordinateur contre le champion du monde en titre dans un match disputé dans des conditions de tournoi. Ce résultat n’a pas rendu soudainement tous les programmes invincibles, mais il a révélé la direction du changement.
Aujourd’hui, les meilleurs moteurs d’échecs dépassent largement les meilleurs joueurs humains. Des outils comme Stockfish sont en outre gratuits et assurent l’analyse sur des plateformes utilisées par des millions de personnes. Il n’est pas nécessaire de posséder un superordinateur IBM pour obtenir une évaluation qu’un amateur ne pourrait jamais produire seul.
Si l’attrait des échecs dépendait du fait que les humains soient les meilleurs êtres capables d’y jouer, leur raison d’être aurait dû s’effacer. Pourtant, Chess.com est passé du cap des cent millions de comptes inscrits en 2022 à celui des deux cents millions en 2025. Dans son bilan de 2025, la plateforme indiquait plus de six milliards de parties.
Soyons précis : ces données ne permettent pas d’affirmer que davantage de personnes jouent aujourd’hui aux échecs qu’à toute autre époque. Elles ne permettent pas non plus d’attribuer la croissance aux moteurs. Elles montrent cependant ce dont notre argument a besoin : une expansion considérable d’une plateforme d’échecs est compatible avec la supériorité des machines.
L’explication se reconnaît dans n’importe quelle partie entre amis. Trouver une combinaison après dix minutes de réflexion ne cesse pas d’être agréable parce qu’un programme aurait pu la voir immédiatement. L’adversaire, l’effort, la surprise et ce que l’on a compris comptent. Le coup a de la valeur au sein de cette expérience.
C’était déjà vrai avant l’IA. Presque aucun amateur n’allait un jour dépasser Kasparov. Son existence ne rendait pas absurde la partie du dimanche. On pouvait progresser sans aspirer à devenir la meilleure intelligence de la planète.
Perdre ce qui nous rendait singuliers fait mal
La comparaison avec un grand maître a une limite. Une personne exceptionnelle est rare ; un programme peut être accessible à tous. Savoir faire quelque chose de difficile permet d’aider les autres, de trouver sa place dans un groupe et d’être reconnu. Si cette compétence devient abondante, cette place peut changer même lorsque le plaisir de pratiquer reste intact.
Imaginons un modder que sa communauté sollicitait pour réparer un certain type de bug. Il aimait chercher, mais il aimait aussi être celui qui savait résoudre le problème. Si demain chacun peut obtenir la correction auprès d’un assistant, il conserve son savoir et dispose peut-être d’un meilleur outil. Pourtant, une partie de ce qu’il recevait en retour a disparu. Lui dire qu’il devrait se réjouir du gain de productivité laisse de côté une perte réelle.
Cela aide à comprendre le découragement sans en faire la preuve que l’activité a perdu toute valeur. Une compétence peut cesser d’être exceptionnelle tout en restant intéressante. Elle peut perdre son prix tout en gardant son utilité. Elle peut devenir moins nécessaire pour obtenir un produit et rester un moyen de développer son jugement ou de nouer des relations.
D’autres viendront précisément parce qu’une barrière s’est abaissée. Pensons à quelqu’un qui veut créer une petite mission pour jouer avec ses amis. Le décor et les décisions des joueurs l’intéressent, mais les fichiers du jeu le bloquent. Si un assistant règle cette partie, une possibilité de création apparaît. Pour une autre personne, explorer ces fichiers était justement le plaisir. Les deux n’ont pas à vouloir automatiser les mêmes choses.
Ce sont des exemples hypothétiques, pas une prévision du nombre de modders qui arriveront ou partiront. Ils montrent pourquoi un même outil peut décourager quelqu’un et enthousiasmer quelqu’un d’autre sans que l’un ou l’autre fasse semblant.
Ce qui nous paraît erroné, c’est le saut suivant : passer de « une partie de ce qui me motivait a changé » à « cela n’a plus aucun sens de continuer ».
Une image terminée et une démonstration comprise
Le dessin permet la même distinction. Obtenir une image en quelques secondes peut résoudre le problème de quelqu’un qui doit illustrer une présentation. Mais pour quelqu’un qui dessine afin d’apprendre à observer un visage, une image générée ne réalise pas cet apprentissage à sa place. Même s’il préfère le résultat à son propre dessin, il ne s’est pas exercé à regarder.
Pour un illustrateur qui vit de commandes, un autre enjeu s’ajoute : que quelqu’un continue à payer son travail. La possibilité de dessiner pour le plaisir ne répond pas à la perte de revenus. Les échecs aident à discuter du sens d’une pratique ; ils constituent une réponse insuffisante à qui demande comment gagner sa vie.
Les mathématiques ajoutent une difficulté. Timothy Gowers expliquait le 17 septembre que l’une de ses principales motivations pour devenir mathématicien était de résoudre des problèmes ouverts, les plus célèbres possible. Il ignore s’il aurait suivi cette voie sans cette ambition. Il craint que des jeunes qui auraient fait de la recherche et transmis la tradition mathématique renoncent désormais à le faire.
Nous en avons parlé dans notre article sur la responsabilité des entreprises d’IA envers la communauté mathématique. Un résultat nouveau, la compréhension qu’il permet et la formation de celui qui l’étudie sont liés, mais différents.
Il faut ici ajuster l’analogie. Chaque partie recommence ; un problème ouvert, une fois résolu, cesse de l’être. Si votre motivation était d’être la première personne à le démontrer, une solution trouvée par quelqu’un d’autre supprime bien cette possibilité. Vous demander de refaire la démonstration et d’éprouver la même chose ne suffit pas.
Il serait pourtant déraisonnable de conclure que la comprendre n’a aucune valeur. Celui qui redécouvre seul une démonstration connue acquiert quelque chose qu’il n’avait pas, même si la bibliothèque ne gagne aucun théorème. Le problème institutionnel apparaît lorsque seule la première place est reconnue comme contribution, sans espace pour ceux qui expliquent, relient les idées ou apprennent à penser avec elles.
Ce changement mérite un travail concret. Il exige aussi de l’honnêteté : préserver l’intérêt des mathématiques ne garantit pas de préserver chaque parcours professionnel ni chaque raison qui poussait auparavant à les étudier.
Les échecs préservent l’espace du jeu
Une autre leçon de l’échiquier reste souvent absente de la comparaison. Les échecs ne se sont pas contentés de constater que les gens continueraient à jouer par plaisir. Leurs communautés distinguent l’analyse avec une machine de l’utilisation de ses coups pendant une compétition contre une personne.
Par exemple, Chess.com interdit les moteurs analysant les positions pendant les parties contre d’autres utilisateurs. La plateforme peut proposer des outils d’analyse tout en protégeant des parties où chacun décide par lui-même. Le progrès technique et les règles de l’activité remplissent des fonctions différentes.
Imaginons une scène simple. Vous jouez, cherchez un plan et perdez. Ensuite, vous consultez l’analyse et comprenez pourquoi votre attaque ne fonctionnait pas. Le moteur participe à l’apprentissage. S’il avait choisi tous vos coups pendant que vous prétendiez jouer seul, il aurait changé l’activité et rompu l’accord avec votre adversaire.
Le modding et l’art n’ont pas de règlement unique permettant de transposer cette séparation telle quelle. Leurs espaces peuvent néanmoins préciser ce qu’ils proposent : une collection d’expériences jouables, un atelier pour apprendre à les construire, une exposition du travail de leurs auteurs ou un lieu d’expérimentation avec les outils. Chaque objectif permet de valoriser des contributions différentes.
La critique de Kran prend ici davantage de force. Si ce qu’une communauté récompense ne ressemble plus à ce que ses membres veulent pratiquer, leur rappeler qu’ils peuvent toujours ouvrir l’éditeur ne règle pas le problème. Il importe de pouvoir trouver des travaux soignés, recevoir des retours utiles et partager avec des personnes intéressées.
Les échecs ne prouvent donc pas que tout se passera bien spontanément. Ils montrent que nous pouvons continuer à valoriser une activité après avoir perdu la supériorité technique, et que les règles et les espaces de pratique contribuent à soutenir cette valeur.
Nous n’avons pas besoin de battre la machine pour continuer
Chez Codin, nous ne pensons pas qu’une activité cesse de valoir la peine parce qu’une IA peut mieux la réaliser. Cette conclusion confond une mesure du résultat avec toutes les raisons de participer.
Nous ne croyons pas davantage qu’il faille défendre les loisirs en promettant qu’une capacité exclusivement humaine subsistera toujours. Aujourd’hui le goût, demain le choix des questions, après-demain l’originalité. Si chaque raison de continuer dépend de ce que le modèle ne sait pas encore faire, chaque progrès nous obligera à trouver une nouvelle justification.
L’argument devrait résister à un scénario plus exigeant : supposons qu’une IA produise un jour de meilleurs mods, de meilleures images et de meilleures explications que nous. Elle n’aura toujours pas appris à notre place. Elle n’aura toujours pas passé cet après-midi avec nos amis. L’existence du résultat ne contient pas toutes les expériences que sa construction permet de vivre.
Cela ne rend pas automatiquement les revenus, l’attention ou la reconnaissance. Les responsables des communautés et des plateformes doivent décider de ce qu’ils rendent visible et récompensent. Ceux qui forment les autres doivent pouvoir expliquer ce qui mérite d’être appris même lorsqu’un outil sait déjà le résoudre. Et les créateurs devraient garder le choix entre ce qu’ils délèguent et ce qu’ils souhaitent pratiquer.
Un modder peut utiliser l’IA pour éliminer une tâche fastidieuse et consacrer plus de temps à concevoir une mission. Un autre peut vouloir tout écrire parce que c’est le défi qui lui plaît. Il peut aussi décider d’arrêter. Une vidéo spectaculaire ne suffit pas à rendre la poursuite absurde.
La prochaine fois qu’une machine fera en quelques secondes ce que nous avons mis des années à apprendre, il faudra examiner les pertes et les possibilités. Mais avant de déclarer l’activité terminée, demandons-nous ce que nous y trouvions.
Les échecs offrent une réponse concrète. Nous savons que la machine trouverait un meilleur coup. Nous voulons tout de même voir celui que nous sommes capables de trouver.
Sources
- Discount modder : publication sur X, 30 septembre 2026. Témoignage individuel sur un éventuel abandon du modding.
- Kran : publication et discussion sur X, 2 octobre 2026. Critique des mélanges viraux par un modder utilisant l’IA.
- Garry’s Redemption : dépôt et documentation de l’auteur. Modèle utilisé, architecture et limites déclarées de la bêta ; consultation le 4 octobre 2026.
- IBM : histoire de Deep Blue. Matchs contre Kasparov en 1996 et 1997.
- Stockfish : projet officiel. Disponibilité du moteur et analyse.
- Chess.com : Chess Stats. Caps de comptes inscrits ; mise à jour en septembre 2025.
- Chess.com : Year in Review 2025. Parties enregistrées en 2025.
- Timothy Gowers : Why I didn’t sign the Fields medallists’ letter, 17 septembre 2026. Motivation, formation et continuité de la communauté mathématique.
- Chess.com : Fair Play Policy. Politique actualisée le 25 mars 2026 ; consultation le 4 octobre.
Les appréciations sur le sens de créer et d’apprendre expriment la position éditoriale de Codin. Les témoignages cités ne constituent pas une enquête sur la communauté du modding.
