Marché de l’art à l’ère de l’IA : diagnostic pour une gestion de collection éclairée

En 2026, plus d’un collectionneur fortuné sur cinq s’appuie sur les conseils et recommandations d’applications ou d’outils d’intelligence artificielle pour ses achats d’art, selon The Art Basel and UBS Survey of Global Collecting. Les ventes d’oeuvres créées par IA retiennent l’attention médiatique, mais pour un patrimoine artistique l’essentiel est ailleurs : l’IA modifie la façon dont les oeuvres sont valorisées, authentifiées, documentées et qualifiées juridiquement et fiscalement. Reste, pour les conseillers qui accompagnent ces collectionneurs, à savoir où l’IA éclaire la décision, et où elle risque de la fausser.

Un outil de recherche adopté par les acheteurs

Les outils d’IA talonnent déjà la presse et les publications en ligne, première source d’information citée par les collectionneurs (27 %, contre 22 %). Pour le conseiller, l’analyse change de nature : le client peut arriver avec une sélection d’oeuvres, une fourchette de prix ou un rapport produit par un outil dont il ignore les données et la méthode. La valeur du conseil se déplace de l’accès à l’information vers sa lecture critique. L’IA est donc déjà entrée dans la décision d’achat.

La confiance des collectionneurs reste toutefois sélective : 67 % jugent que l’IA améliore la visibilité et la découverte d’artistes et d’oeuvres, mais 20 % craignent qu’elle aggrave la fraude, la contrefaçon et la manipulation du marché. L’IA est d’abord perçue comme un outil pour élargir le champ de recherche, mais pour sécuriser une transaction une partie des collectionneurs s’en méfie. C’est précisément sur le terrain de l’authentification et la provenance que l’expertise humaine reste attendue.

Les bases de cotation s’adaptent à ces nouveaux usages. Artprice by Artmarket, qui recense les résultats des ventes aux enchères dans le monde, a construit son plan stratégique 2025-2029 autour d’une plateforme d’IA destinée aux collectionneurs, aux marchands et aux institutions. Le besoin d’outils plus fins est réel : selon le rapport annuel d’Artprice, sur 1,28 million d’oeuvres proposées aux enchères dans le monde en 2025, 867 000 ont été vendues, soit un taux d’invendus de 32 %. Près d’une oeuvre sur trois ne trouve donc pas d’acquéreur au niveau attendu. Ce chiffre rappelle qu’une estimation n’est pas un prix : une valeur affichée, qu’elle vienne d’une maison de ventes ou d’un algorithme, ne garantit pas la liquidité. Pour un vendeur, le choix du canal enon ou off-market, du calendrier de vente ou encore du prix de réserve (prix minimum auquel le vendeur accepte de céder son oeuvre) compte autant que l’estimation elle-même.

Ces outils ont toutefois une limite structurelle : les bases de cotation qui les alimentent reposent pour l’essentiel sur les résultats publics des ventes aux enchères. Or celles-ci ne représentent qu’environ un tiers du marché mondial de l’art : 20,7 milliards de dollars sur 59,6 milliards en 2025. Chez les collectionneurs fortunés, elles ne pèsent même que 10 % des dépenses, derrière les achats directs auprès des marchands et galeries (27 %), auprès des artistes (19 %) et dans les foires (15 %). Les prix publics, source première des valorisations automatisées, ne reflètent donc qu’une part minoritaire du marché : l’essentiel des transactions se conclut de gré à gré, à des prix confidentiels. Une « valorisation IA » fournit un ordre de grandeur utile, mais ne remplace pas l’estimation d’un expert. Le rôle du conseil est de la confronter aux prix effectivement pratiqués sur le marché global.

Les oeuvres créées avec l’IA : un segment encore étroit

La vente Augmented Intelligence de Christie’s, tenue en 2025, a été la première vacation d’une grande maison de ventes entièrement consacrée à ces oeuvres. Elle a totalisé 728 784 dollars frais compris, et 28 des 34 lots ont trouvé preneur. Elle a aussi attiré un public inédit : 37 % des enchérisseurs inscrits étaient nouveaux pour la maison et 48 % appartenaient aux générations Millennial et Z. Néanmoins, une pétition réunissant près de 6 500 signatures avait demandé l’annulation de la vente, au motif que les modèles d’IA exploitent le travail d’artistes sans autorisation ni rémunération.

Les résultats de cette vente montrent surtout que l’IA ne suffit pas, à elle seule, à créer de la valeur. Les oeuvres de la vente relevaient toutes d’un art produit avec des machines et des algorithmes, et leurs prix ont pourtant été très dispersés. Machine Hallucinations – ISS Dreams – A (2021), de Refik Anadol a été adjugée 277 200 dollars frais compris. À l’inverse, Emerging Faces de Pindar Van Arman n’a reçu aucune enchère, et au total, 14 lots sur 34 n’ont pas trouvé preneur ou ont été adjugés sous leur estimation basse.

Le meilleur prix est allé à un artiste dont la reconnaissance institutionnelle est établie : le MoMA a fait entrer dans ses collections l’installation Unsupervised de Refik Anadol. Ces résultats rejoignent ce que l’on observe sur le reste du marché : la reconnaissance de l’artiste pèse davantage que le médium employé.

Le recours à l’IA ne crée donc pas de valeur en soi : la demande se concentre sur quelques signatures déjà établies, et même la notoriété historique ne garantit pas le prix.

Authentification : un second avis utile

La société Art Recognition, basée à Zurich, propose d’évaluer l’authenticité d’une oeuvre à partir d’une simple photographie. Son logiciel a été entraîné sur des oeuvres d’attribution certaine, mais aussi sur des oeuvres d’artistes au style proche, afin d’apprendre à distinguer la main d’un artiste de celle de ses suiveurs ou imitateurs. Il indique alors un pourcentage de probabilité que l’oeuvre soit authentique. En mars 2025, à la TEFAF de Maastricht, la société a présenté comme possiblement authentique une version du Bain de Diane de Rubens, longtemps tenue pour une copie, conclusion contestée par la suite.

Le score probabiliste est donc un bon outil de tri avant une expertise coûteuse. Il ne remplace ni l’avis du comité de l’artiste, ni le catalogue raisonné, ni les analyses matérielles, qui restent les références du marché, notamment en cas de litige ou de revente.

Provenance : une vigilance documentaire accrue

En art, la provenance désigne l’historique des propriétaires successifs d’une oeuvre. Elle fonde à la fois sa valeur et la sécurité juridique de sa détention. Or, en décembre 2025, le Financial Times rapportait que des modèles de langage servent désormais à fabriquer de faux documents : factures, estimations, historiques de provenance, certificats d’authenticité. La fraude n’est pas toujours volontaire : un propriétaire qui interroge une IA sur l’historique de son oeuvre peut obtenir des références inventées et les transmettre de bonne foi à son assureur.

Ces derniers commencent à s’en prémunir. Les experts qui instruisent les sinistres pour leur compte examinent les métadonnées des fichiers, ces informations invisibles qui indiquent quand et avec quel logiciel un document a été produit. Un document jugé faux peut conduire l’assureur à refuser l’indemnisation. Lors d’un inventaire successoral, d’une donation ou d’une cession, la provenance doit donc reposer sur des pièces d’origine : facture d’achat, archives de la galerie, catalogue de vente imprimé. Pour une acquisition récente, mieux vaut conserver les échanges avec le vendeur et les fichiers originaux, sans les retraiter, afin de faciliter toute vérification ultérieure.

Droit d’auteur : la contribution humaine reste déterminante

Une étude de l’Université Jean Moulin Lyon 3 distingue utilement l’oeuvre assistée par IA, où l’artiste garde la maîtrise des choix créatifs, de l’oeuvre générée par IA, produite pour l’essentiel par la machine à partir d’une simple instruction. En droit français, seule est protégée l’oeuvre originale portant l’empreinte de la personnalité d’un auteur personne physique. La doctrine majoritaire en déduit qu’une production entièrement autonome d’une machine n’est pas protégeable. Aux États-Unis, la Cour suprême a refusé, le 2 mars dernier, de rouvrir le cas d’une image créée de façon autonome par une IA : sans auteur humain, pas de droit d’auteur. Reste à savoir quel degré d’intervention humaine suffit. C’est l’enjeu de l’affaire Jason Allen, dont l’image primée Théâtre d’opéra spatial a été produite avec le logiciel Midjourney après plus de 600 instructions successives : la justice n’a toujours pas tranché.

En France, la proposition de loi Darcos, adoptée à l’unanimité par le Sénat le 8 avril puis en commission à l’Assemblée nationale, veut inverser la charge de la preuve. Aujourd’hui, un auteur doit démontrer que son oeuvre a servi à entraîner une IA, ce qui est presque impossible faute de transparence sur les données utilisées.

Avec ce texte, il suffirait d’un indice, comme une production réalisée « à la manière de » l’artiste, pour que ce soit au fournisseur de l’IA de prouver qu’il ne s’en est pas servi. Le texte doit encore être examiné en séance publique par les députés.

Au niveau européen, l’article 50 du règlement sur l’IA impose depuis le 2 août la transparence sur les contenus générés, l’obligation étant allégée lorsque le contenu fait partie d’une oeuvre manifestement artistique ou créative. Le marquage lisible par machine des contenus est exigé au plus tard le 2 décembre pour les systèmes mis sur le marché avant le 2 août.

Sur le plan fiscal, l’article 98 A de l’annexe III du CGI exige que tableaux, peintures et dessins soient « entièrement exécutés à la main par l’artiste ». Cette définition conditionne notamment le taux réduit de TVA et la déduction de l’article 238 bis AB pour les entreprises qui acquièrent des oeuvres originales d’artistes vivants. En l’état des textes, une image générée par IA puis imprimée sur toile, même rehaussée à la main, ne remplit donc pas ce critère.

Grille de diligence

Pour chaque situation patrimoniale courante, le tableau ci-dessous résume la question à se poser :

L’IA ne remplace ni l’expert ni le conseil : elle valorise ce qu’elle ne sait pas produire, à savoir une provenance vérifiée, l’accès aux transactions privées et un jugement engageant la responsabilité de celui qui le rend. Pour les professionnels du patrimoine, il convient d’intégrer l’IA aux diligences qui accompagnent chaque oeuvre, de l’acquisition à la transmission.

Légendes et sources

1. Graphique 1 : Art Basel & UBS, The Art Basel and UBS Survey of Global Collecting 2026, Key Findings p. 16, figure 2.13 p. 73 et figure 2.14 p. 75.
2. Graphique 2 : Art Basel & UBS, The Art Basel and UBS Survey of Global Collecting 2026, Key Findings p. 18 et figure 3.14.
3. Tableau 1 : grille de diligence, Galopin Art Advisory (2026), établie à partir des éléments développés dans l’article.

Par Clarisse Hermelin, Associée & COO, Galopin Art Advisory