En quelques années seulement, le nombre d’œuvres d’art produites par des artistes autoproclamés de l’IA a considérablement augmenté. Certaines de ces œuvres ont été vendues par de grandes maisons de vente aux enchères à des prix vertigineux et se sont retrouvées dans des collections prestigieuses. Initialement dirigé par quelques artistes connaissant la technologie qui ont adopté la programmation informatique dans le cadre de leur processus créatif, l’art de l’IA a récemment été adopté par les masses, car la technologie de génération d’images est devenue à la fois plus efficace et plus facile à utiliser sans compétences de codage.
Le mouvement artistique de l’IA s’appuie sur les progrès techniques de la vision par ordinateur, un domaine de recherche dédié à la conception d’algorithmes capables de traiter des informations visuelles significatives. Une sous-classe d’algorithmes de vision par ordinateur, appelés modèles génératifs, occupe le devant de la scène dans cette histoire. Les modèles génératifs sont des réseaux de neurones artificiels qui peuvent être « formés » sur de grands ensembles de données contenant des millions d’images et apprendre à coder leurs caractéristiques statistiquement saillantes. Après la formation, ils peuvent produire des images entièrement nouvelles qui ne sont pas contenues dans l’ensemble de données d’origine, souvent guidées par des invites textuelles décrivant explicitement les résultats souhaités. Jusqu’à récemment, les images produites par cette approche manquaient quelque peu de cohérence ou de détails, bien qu’elles possédaient un charme surréaliste indéniable qui captait l’attention de nombreux artistes sérieux. Cependant, plus tôt cette année, la société technologique Open AI a dévoilé un nouveau modèle, surnommé DALL·E 2, capable de générer des images remarquablement cohérentes et pertinentes à partir de pratiquement n’importe quelle invite de texte. DALL·E 2 peut même produire des images dans des styles spécifiques et imiter des artistes célèbres de manière assez convaincante, tant que l’effet souhaité est correctement spécifié dans l’invite. Un outil similaire a été mis gratuitement à la disposition du public sous le nom de Craiyon (anciennement « DALL·E mini »).
Le passage à l’âge adulte de l’art de l’IA soulève un certain nombre de questions intéressantes, dont certaines – comme si l’art de l’IA est vraiment de l’art, et si oui, dans quelle mesure il est vraiment créé par l’IA – ne sont pas particulièrement originales. Ces questions font écho à des inquiétudes similaires autrefois soulevées par l’invention de la photographie. En appuyant simplement sur un bouton d’un appareil photo, quelqu’un sans compétences en peinture pourrait soudainement capturer une représentation réaliste d’une scène. Aujourd’hui, une personne peut appuyer sur un bouton virtuel pour exécuter un modèle génératif et produire des images de pratiquement n’importe quelle scène dans n’importe quel style. Mais les caméras et les algorithmes ne font pas de l’art. Les gens font. L’art de l’IA est de l’art, créé par des artistes humains qui utilisent des algorithmes comme un autre outil dans leur arsenal créatif. Bien que les deux technologies aient abaissé la barrière à l’entrée pour la création artistique – qui appelle à la célébration plutôt qu’à l’inquiétude – il ne faut pas sous-estimer la quantité de compétences, de talent et d’intentionnalité impliquées dans la création d’œuvres d’art intéressantes.
Comme tout nouvel outil, les modèles génératifs introduisent des changements significatifs dans le processus de création artistique. En particulier, l’art de l’IA élargit la notion multiforme de curation et continue de brouiller la frontière entre curation et création.
Il y a au moins trois façons dont faire de l’art avec l’IA peut impliquer des actes de conservation. La première, et la moins originale, concerne la curation des sorties. Tout algorithme génératif peut produire un nombre indéfini d’images, mais toutes ne se verront généralement pas conférer un statut artistique. Le processus de conservation des sorties est très familier aux photographes, dont certains capturent régulièrement des centaines ou des milliers de clichés dont quelques-uns, le cas échéant, peuvent être soigneusement sélectionnés pour être affichés. Contrairement aux peintres et aux sculpteurs, les photographes et les artistes de l’IA doivent faire face à une abondance d’objets (numériques), dont la conservation fait partie intégrante du processus artistique. Dans la recherche sur l’IA en général, le fait de « cueillir des cerises » sur des résultats particulièrement bons est considéré comme une mauvaise pratique scientifique, un moyen de gonfler de manière trompeuse la performance perçue d’un modèle. En ce qui concerne l’art de l’IA, cependant, la sélection de cerises peut être le nom du jeu. Les intentions et la sensibilité artistique de l’artiste peuvent s’exprimer dans l’acte même de promouvoir des productions spécifiques au statut d’œuvres d’art.
Deuxièmement, la curation peut également avoir lieu avant que les images ne soient générées. En fait, alors que la «curation» appliquée à l’art fait généralement référence au processus de sélection d’œuvres existantes à afficher, la curation dans la recherche sur l’IA fait familièrement référence au travail nécessaire à la création d’un ensemble de données sur lequel former un réseau de neurones artificiels. Ce travail est crucial, car si un jeu de données est mal conçu, le réseau échouera souvent à apprendre à représenter les fonctionnalités souhaitées et à fonctionner de manière adéquate. De plus, si un ensemble de données est biaisé, le réseau aura tendance à reproduire, voire à amplifier, ce biais, y compris, par exemple, des stéréotypes nuisibles. Comme le dit le proverbe, « les ordures entrent, les ordures sortent ». L’adage vaut également pour l’art de l’IA, sauf que les «déchets» prennent une dimension esthétique (et subjective).
Pour son travail Souvenirs de passants I (2018), l’artiste allemand Mario Kinglemann, l’un des pionniers de l’art de l’IA, a soigneusement organisé un ensemble de données de milliers de portraits du XVIIe au XIXe siècle. Il a ensuite utilisé cet ensemble de données pour former des algorithmes génératifs qui pourraient produire un flux infini de nouveaux portraits partageant des caractéristiques esthétiques similaires, affichés en temps réel sur deux écrans (un pour les portraits féminins, un pour les portraits masculins). Ceci est un exemple d’illustration d’IA qui n’implique pas de curation de sortie. Pourtant, la conservation méticuleuse des données d’entraînement a joué un rôle fondamental dans sa conception. Ici, le « parti pris » est une bénédiction : l’ensemble de données était fortement biaisé en fonction des préférences et des goûts esthétiques personnels de l’artiste, et ce biais esthétique se reflète dans l’œuvre finale, bien qu’à travers la lentille déformante du processus de génération piloté par ordinateur.
Une autre nouveauté stimulée par les progrès récents des algorithmes génératifs est la possibilité de produire des images en décrivant le résultat souhaité en langage naturel. C’est ce qu’on appelle «l’invite», ou guider l’algorithme avec des invites textuelles par opposition à l’échantillonnage de sorties aléatoires. Considérez l’illustration accompagnant cet article : le collage présente plusieurs images générées en invitant DALL·E 2 avec les phrases « un algorithme de génération d’images IA, art conceptuel », « collage avec des images créées par un modèle IA génératif, illustration du magazine Wired », et « un artiste qui organise des œuvres d’art produites avec un algorithme d’IA, l’art conceptuel ».