Cet article est associé à un entretien avec Julien CAPITAINE, Data Scientist chez DATACRAFT
Le 29 août 2022, Jason Allen remporte le premier prix du Colorado State Fair, un concours d’art, en y présentant un tableau réalisé grâce à l’intelligence artificielle (IA) Midjourney. Cette récompense a suscité la polémique sur les réseaux sociaux. Ce tableau peut-il être vraiment considéré comme de l’art ? Qui est l’artiste véritable : l'homme ou la machine ? Pour répondre à ces interrogations, il faut d’abord bien comprendre comment fonctionnent ces programmes.
Tout commence avec le deep learning (apprentissage profond). C’est une technique d’apprentissage automatique réalisée par un ordinateur dans le but final de pouvoir reconnaître différents éléments (à partir d’une image, d’un son) comme le ferait un être humain. En effet, face à une nouvelle donnée, l’IA doit pouvoir la comparer aux données déjà rencontrées pour donner la réponse la plus appropriée à la situation. Cette technique est fondée sur des algorithmes, c'est-à-dire des suites d’instructions mathématiques.
On pense souvent que des humains entrent des données et les réponses qui y sont attendues dans la mémoire des IA, pour que celles-ci aient une base sur laquelle s’appuyer afin de donner des réponses à de nouvelles données. Bien que ce soit une technique courante — l’apprentissage supervisé —, elle ne peut plus être utilisée lorsque beaucoup d’informations doivent être traitées, c'est-à-dire du Big Data. Le nombre de couples données-réponses à rentrer pour le fonctionnement de l’IA peut devenir bien trop important. Ainsi, pour résoudre des problèmes plus complexes, il est nécessaire de s’appuyer sur l’apprentissage non supervisé. Cette méthode se fonde sur des données qui ne sont pas triées et c’est à l’IA de s’en charger, alors qu’elle ne connaît ni les catégories possibles, ni leur nombre, ni leurs caractéristiques. Si plusieurs “objets” se ressemblent, ils sont regroupés dans une catégorie, et ainsi de suite… Cette méthode permet de résoudre des problèmes complexes et de plus grande envergure, mais peut également être assez imprévisible : l’IA peut générer des catégories qui ne répondent à rien, qui n’existent pas ou se tromper dans son interprétation… Pour résoudre ces problèmes, l’une des techniques les plus utilisées est le ‘Clustering’ (ou Regroupement). Elle consiste en la séparation des données en groupes en fonction de la présence de traits similaires (luminosité des pixels, contrastes, couleurs, formes…), de sorte à ce que les regroupements soient les plus homogènes possible.
Maintenant que l’on comprend mieux sur quoi repose une IA et comment elle fonctionne, il s’agit désormais de comprendre comment une IA peut peindre, créer une image… En fait, elle procède toujours de la même manière : grâce au deep learning. Une application concrète est la création d’un nouveau tableau dans le style d’un maître. Pour ce faire, elle va analyser une base de données regroupant tous les travaux de l’artiste et “découper” son style. L’ordinateur va caractériser la façon qu’a l’artiste de dessiner, peindre chaque élément anatomique, chaque objet, la tendance des couleurs, des contrastes, reconnaître des techniques comme le clair-obscur et “classer” ces éléments. Ensuite, si l’on demande à l’ordinateur de peindre un élément particulier ou une scène, dans un style précis, il va réunir la requête de l’opérateur et ce qu’il a “appris” pour produire un visuel cohérent (selon l’ordinateur) avec ce qui a été demandé. C’est notamment le cas de The Next Rembrandt développé par l’agence J. Walter Thompson Amsterdam et généré à partir d’une IA. Cette peinture possède un tel niveau de détails fidèles à l’artiste qu’on pourrait croire qu’il s’agit d’un original. Associée à l’impression 3D, les textures de la peinture ont également été recréées. En général, une IA capable de répondre à toutes les demandes possibles utilise Internet comme base de données, ce qui lui offre un champ des possibles illimités.
L’intelligence artificielle semble alors se fondre dans le monde artistique. On peut comparer cette avancée technologique à l'apparition de la photographie. Une nouvelle discipline fut créée et l’art tel que la peinture, ne se fixa plus comme objectif de reproduire le réel, mais de laisser place à l’imagination. Ainsi l’intelligence artificielle peut enrichir l’art et même devenir une discipline à part entière. Le prompt art, c'est-à-dire l’art de créer en donnant des consignes à une intelligence artificielle, tend à gagner en reconnaissance car cette technique nécessite de la réflexion et de la patience. Il faut tout de même avoir une idée directrice pour l'œuvre que l’on souhaite créer, mais aussi réaliser une sélection parmi des centaines d’images produites par le logiciel et perfectionner les instructions données.
Si le prompt art étonne et amuse, il soulève également de réelles interrogations. Un des problèmes est notamment la question des droits d’auteur. En raison de l’immensité des bases de données fournies à ces algorithmes, certaines images ne sont pas libres de droit, ce qui provoque la colère de nombreux artistes qui voient leur style reproduit par une IA, sans aucune autorisation. L’utilisation intensive des intelligences artificielles dans la vie de tous les jours, pose également des problèmes environnementaux, car leur utilisation demande énormément de calculs (plus de 3 milliards de paramètres pour Dall-E 2) et donc d’énergie. Une énergie qui, aujourd’hui, est très loin d’être saine pour notre planète..
Article écrit par : Louise Gally, Pola Szopka et Paul Spirckel
Sources :
https://kulturegeek.fr/news-265361/tableau-cree-ia-remporte-concours-dart-etats-unis/amp
https://www.youtube.com/watch?v=QKa6UA0Jxi8&ab_channel=ArtComptantPourRien
https://fr.wikipedia.org/wiki/R%C3%A9seaux_antagonistes_g%C3%A9n%C3%A9ratifs
https://fr.wikipedia.org/wiki/Apprentissage_non_supervis%C3%A9
DALL-E — Wikipédia (wikipedia.org)
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