7 août 2025, Adam Wathan, co-fondateur de Tailwind CSS, a publié sur la plateforme X une publication qui semblait légère mais qui était en fait un regret officiel :
"Je tiens à m'excuser formellement pour avoir, il y a cinq ans, fait utiliser
bg-indigo-500à chaque bouton dans Tailwind UI. Cela a entraîné que chaque interface générée par l'IA sur Terre soit devenue bleu indigo."
Cette publication a rapidement obtenu 684 000 vues, non seulement à cause de son humour autocritique, mais aussi parce qu'elle révélait un phénomène technique inattendu : les interfaces générées par l'IA souffrent généralement d'une préférence pour la couleur violette.
Manifestation du phénomène
Peu de temps après, Kevin Kern a confirmé ce phénomène en répondant à la publication. Il a partagé une capture d'écran d'une application de français appelée "French Playground", dont l'interface regorgeait de couleurs violets — des boutons au thème global. Kern a plaisanté : "Donc, GPT-5 n'a toujours pas résolu le problème du violet."
Cette application appartenait au projet "Paris Midnight – Apprenez ensemble". Ses fonctionnalités de cartes flash et de quiz utilisaient non seulement des boutons violets, mais aussi une esthétique globale basée sur cette teinte, devenant ainsi un exemple typique du "dilemme du violet".
Origine technique : un biais inattendu dans les données d'entraînement
8 août, l'utilisateur X @dotey a publié une analyse détaillée expliquant le mécanisme technique derrière ce phénomène :
"Les sites web générés par l'IA aiment tous le violet, car les IA utilisent par défaut Tailwind CSS pour concevoir les sites web (car le CSS atomique n'a pas besoin de fichiers CSS séparés)."
L'« erreur » involontaire de Tailwind CSS
Tout cela remonte aux décisions prises par Tailwind CSS il y a cinq ans. En tant que framework CSS axé sur l'utilité, Tailwind est connu pour son système de classes simple :
bg-indigo-500: la couleur violette « coupable »text-white: texte blancp-4: espace intérieur
Ces classes prévisibles ont rendu Tailwind populaire auprès des outils d'IA, car elles sont faciles à comprendre et à générer. Cependant, cette commodité a entraîné des conséquences inattendues.
La formation d'un cycle auto-renforçant
Le cœur du problème réside dans la composition des données d'entraînement des IA :
- Biais initial : de nombreux sites Web ont utilisé initialement la configuration violette par défaut de Tailwind
- Pollution des données : ces interfaces violets sont devenues une partie importante des données d'entraînement des IA
- Fixation du modèle : les IA ont appris à associer les interfaces modernes avec le violet
- Renforcement du cycle : les IA génèrent davantage d'interfaces violets, ce qui pollue davantage le contenu du réseau
Comme l’a souligné @dotey, cela a formé un « cycle auto-renforçant » : les IA reproduisent et amplifient continuellement les choix de conception humains antérieurs.
Réactions de la communauté : de la confusion à la compréhension
Ce phénomène a suscité un large débat dans la communauté technique, avec des réactions variées :
Le groupe qui comprend tout :
- GNebula (@gyhjason) : Merci pour l'explication, "ça explique pourquoi les conceptions d'IA sont toujours orientées vers le violet — j'avais cru que c'était un réglage par défaut des développeurs"
Le groupe qui se moque gentiment :
- 烈焰童子 (@TechMamiCom) : trouve cette situation "trop amusante"
Le groupe qui analyse rationnellement :
- Sherry Li (@SherryLi233812) : souligne que le violet apporte une "sensibilité technologique"
Une confirmation inattendue de la psychologie des couleurs
Curieusement, cette préférence pour le violet correspond en quelque sorte aux principes de la psychologie des couleurs. Le violet est longtemps associé à :
- la créativité et l'innovation
- le côté technologique et futuriste
- la mystérieuse et l'intelligence
Pour les plateformes alimentées par l'IA, ces caractéristiques sont effectivement pertinentes. Mais le problème est que ce choix n'est pas basé sur la théorie de la conception, mais sur un biais dans les données d'entraînement.
Impact technique et avenir
Défis actuels
Ce phénomène met en lumière plusieurs problèmes clés dans la conception assistée par l'IA :
Risque de standardisation de la conception : lorsque toutes les interfaces générées par l'IA tendent vers des schémas de couleurs similaires, il devient difficile de différencier les marques.
Qualité des données d'entraînement : s'appuyer excessivement sur certains cadres ou modèles de conception peut entraîner une sortie peu variée.
Limites de l'innovation : les IA ont tendance à reproduire les modèles dominants dans les données d'entraînement, plutôt que d'explorer de nouvelles possibilités de conception.
Voies de solution
Stratégies à court terme :
- Les développeurs peuvent utiliser des techniques de prompts plus spécifiques pour guider l'IA à générer des interfaces avec différentes couleurs
- Effectuer des ajustements et optimisations manuels après la génération par l'IA
Développement à long terme :
- Construire des jeux de données d'entraînement plus équilibrés et diversifiés
- Développer des systèmes de conception d'IA contextuels
- Créer un mécanisme d'apprentissage dynamique basé sur les retours des utilisateurs
Conclusion : l'effet papillon des décisions de conception
La remarque légère d'Adam Wathan touche en réalité un réalisme profond dans le développement technologique moderne : des décisions apparemment insignifiantes peuvent avoir des impacts imprévus à grande échelle.
Le "dilemme du violet" n'est pas seulement un phénomène technique amusant, mais aussi un rappel à l'ensemble de la communauté de développement d'IA — nous devons être plus prudents lorsqu'il s'agit de la représentativité et de la diversité des données d'entraînement. Alors que des modèles comme GPT-5 arrivent, la communauté technologique observe attentivement si cette "héritage bleu indigo" continuera ou si elle fera place à un éventail de couleurs plus riche.