Avec l'essor des œuvres d'art basées sur l'IA, les gens se demandent souvent si la carrière des artistes pourrait être menacée de quelque manière que ce soit. Ce qui est intéressant avec la technologie de l'IA, c'est la façon dont l'industrie créative peut se résumer à des algorithmes capables de créer des pièces détaillées, en copiant les styles des œuvres d'art les plus célèbres au monde. Mais l'IA est bien plus que des formules mathématiques et une toile vide : c'est former, enseigner et guider l'intelligence artificielle pour voir ce que l'œil humain peut voir. Alors, on ne peut s'empêcher de se demander : peut-on enseigner la créativité ?

Qu'est-ce que l'IA Art ?

La réponse à cette question est intimidante, c'est le moins qu'on puisse dire. Imaginez créer un algorithme informatique qui pourrait apprendre à une machine à copier la Joconde, ou créer des œuvres d'art complexes à l'aide de logiciels et de matériel intelligemment programmés pour le faire.

La définition la plus courte et la plus intuitive serait que l'art de l'IA est une collection d'œuvres d'art entièrement créées par un ordinateur. Cependant, on pourrait s'interroger sur la validité de cette affirmation en disant que l'orientation humaine est également responsable, car il faut un être humain pour créer l'algorithme ou la machine. Oui, mais pour combien de temps… ?

Comment fonctionne l'art généré par l'IA ?

L'IA peut fonctionner de deux manières distinctes en matière d'art. Il peut identifier le style et les éléments d'une œuvre d'art spécifique, puis appliquer les connaissances pour modifier les images existantes afin de reproduire le style. Sinon, il peut identifier des éléments dans des images similaires, puis utiliser les connaissances recueillies pour créer quelque chose de nouveau.

L'IA peut être appliquée à n'importe quoi, de la musique, des vidéos, de la photographie, des peintures et autres. Le concept d'utilisation de ce transfert de style est assez simple : vous pouvez choisir les œuvres d'art ou les images que vous souhaitez recréer, puis appliquer un algorithme pour copier ce style et les éléments sur une autre image. L'IA peut également créer des mashups d'images différentes, pour mélanger plusieurs styles pour le résultat final.

Enchères IA

Afin de faire passer l'art et la technologie au niveau supérieur, les artistes cherchent maintenant à jouer avec la technologie pour en faire un partenaire dans la création de nouvelles œuvres d'art. Grâce aux algorithmes d'apprentissage automatique, les artistes peuvent désormais transformer la technologie en partenaire d'idéation. Mario Klingemann, par exemple, est passé du statut d'artiste à celui de neurographe. Il construit un logiciel qui utilise ces algorithmes spéciaux afin de le pousser à apprendre les éléments utilisés dans différents dessins, photos et peintures.

En 2018, Christie's New York a vendu une peinture AI lors d'une vente aux enchères pour près d'un demi-million de dollars. Edmond de Belamy était le nom de la pièce, créée par un collectif artistique appelé Obvious. La vente aux enchères de la pièce a duré environ sept minutes, et c'est la première du genre vendue aux enchères. Cela pourrait ouvrir un monde de possibilités, en ce qui concerne les peintures générées par l'IA.

La peinture elle-même semble assez déformée (vous pouvez la vérifier dans notre liste d'œuvres d'art d'IA décrites ci-dessous), et a été signée en utilisant l'algorithme qui a été utilisé pour la construire. Pendant longtemps, cela sera considéré comme un tournant dans l'histoire de l'art, laissant les gens se demander quel est le seuil entre l'art créé par l'homme et les pièces générées par l'IA.

Qu'est-ce que le rêve profond de Google ?

Alexander Mordvintsev, ingénieur chez Google, a créé un programme informatique appelé Deep Dream. En utilisant un réseau de neurones, cette technologie peut identifier et recréer des motifs dans des images qui existent déjà, pour créer d'autres images sur-traitées.

Le programme est capable de détecter des visages et des motifs dans des images existantes, en recherchant des moyens de les comprendre et de les classer. Une fois le logiciel formé, le réseau est capable de fonctionner en sens inverse, en ajustant l'image d'origine. Pour mieux comprendre comment cela fonctionne, Google permet aux internautes de télécharger leurs propres photographies, et d'assister au résultat fantastique d'une image presque psychédélique basée sur leur photo originale.

Comment fonctionne Deep Dream ?

Pour que Deep Dream fonctionne, Google a créé un réseau de neurones artificiels, qui est l'abréviation de "programme qui peut apprendre par lui-même". Ces réseaux peuvent être adaptés en fonction du fonctionnement du cerveau humain, avec des neurones artificiels qui remplacent les neurones biologiques. Les données utilisées pour créer les images AI sont filtrées de plusieurs façons avant d'atteindre le résultat final.

Nous avons peut-être beaucoup utilisé le mot « former ». En effet, les réseaux de neurones ne sont pas seulement programmés pour identifier les données dès le départ. Vous devez les former en leur fournissant suffisamment d'ensembles de données jusqu'à ce qu'ils puissent tirer leur propre conclusion sur ce qui est quoi. Une fois qu'ils auront suffisamment d'informations pouvant être utilisées comme point de référence, ils seront en mesure de leur donner un sens.

Dans l'un de leurs articles de blog, Google a expliqué que le processus de formation est une série d'ensembles de répétitions et d'analyses, ce qui signifie que le programme doit en fait voir beaucoup d'images du même objet avant de pouvoir le comprendre pleinement. Par exemple, vous devez montrer au programme un million d'images avec des voitures si vous voulez qu'il apprenne à identifier une voiture tout seul.

Ce système neuronal n'est peut-être pas si différent du cerveau humain (qui, dans le cas de l'art, pourrait en fait avoir plus de facilité à apprendre à faire ceci ou cela). En d'autres termes, vous n'aurez pas besoin de regarder un million d'images de la voiture avant d'apprendre quels sont les éléments qui donnent à la voiture son apparence ou comment reproduire l'image. Mais le processus décrit est assez similaire : une fois que le réseau sait identifier certains objets, il peut les recréer.

Mais la vérité derrière ce qui rend Deep Dream si fascinant est le fait que personne n'a encore pleinement compris ce qui contrôle la sortie. Puisqu'il n'y a pas d'intelligence humaine guidant le logiciel vers un résultat spécifique, le programme prend à peu près une série de tâches préprogrammées et utilise les informations qu'il a apprises afin de générer un résultat pour les instructions vagues. L'image résultante est une représentation de la façon dont Deep Dream a interprété son travail et ses tâches, et peut-être que cette entrée informatique précise et cette imprévisibilité ont mis «l'art» dans «l'œuvre d'art de l'IA».

"Mémoires de passants" de Mario Klingemann

Photo de: bloomberg

Mario Klingemann, un informaticien allemand, a créé une pièce d'IA entièrement réalisée par un ordinateur. L'art étonnant représente une série de visages déformés qui forment des portraits sur deux écrans séparés, à la suite d'un algorithme informatique. Il y a beaucoup de controverse sur la question de savoir si cette pièce peut vraiment être considérée comme un produit généré à 100% par l'IA, car Klingemann a dû construire la machine lui-même.

« Edmond de Belamy » par Obvious

Photo de: Dezeen

432,000 10,000 $. C'était le prix de vente final de l'œuvre d'Edmond de Belamy, une pièce initialement estimée à 15,000 XNUMX $. Créé par le collectif d'art parisien nommé Obvious, ce tableau montre un homme vêtu d'un manteau noir. Bien qu'il y ait beaucoup d'opinions controversées sur la façon dont cette peinture semble inachevée, derrière elle se cache une technologie qui a utilisé des informations tirées de plus de XNUMX XNUMX portraits, en utilisant l'algorithme GAN (Generative Adversarial Network). Dans le coin inférieur droit, le tableau a été signé en utilisant la même formule algorithmique qui a été utilisée pour le créer.

"La chute de la maison Usher" d'Anna Ridler

En 2017, l'artiste Anna Ridler a créé une vidéo de 12 minutes inspirée d'une nouvelle écrite par l'immortel Edgar Allan Poe. Les images fixes qui forment cette vidéo ont été créées à partir des dessins à l'encre de l'artiste, formant un réseau neuronal. Comme Ridler l'a elle-même déclaré, il ne s'agissait pas d'entraîner une machine à créer des œuvres d'art, mais plutôt de montrer comment l'art numérique peut neutraliser le monde désordonné dans lequel nous vivons.

"Portraits de nus" de Robbie Barrat

Photo de: Robbie Barrat

Robbie Barrat est un autre nom prometteur dans le domaine des œuvres d'art générées par l'IA. Sa série de portraits nus a été créée à l'aide d'algorithmes Generative Adversarial Network, s'applique à une série de portraits nus tirés de WikiArt. Le réseau de neurones a été formé pour créer ces portraits irréalistes. L'artiste lui-même affirme que la machine n'a pas appris les bons attributs des portraits mis au rebut et a créé les images finales avec une compréhension minimale de l'œuvre originale. Le résultat? Des portraits de nus ressemblant à des gouttes et gravement déformés.

"Neural Glitch" de Mario Klingemann

Photo de: quasimondo

En 2018, l'artiste Mario Klingemann a commencé à explorer une nouvelle technique appelée "Neural Glitch". Grâce à la manipulation des GAN, l'artiste est capable d'échanger, de modifier ou de supprimer les poids entraînés, en réussissant à créer une pièce avec des problèmes sémantiques et texturaux. Ce qui est encore plus intéressant dans cette technique, c'est qu'aucune photographie existante n'est filtrée ou traitée, de sorte que l'ensemble des œuvres est créé à partir de zéro.

"Je te vois" de Mike Tyka

Photo de: Mike Tyca

Dans le cadre de sa série intitulée "Portraits de personnes imaginaires", Mike Tyra a créé cette œuvre d'IA, représentant un visage humain qui n'existe pas dans la réalité. Le visage a été créé à l'aide de milliers de portraits différents trouvés sur Flickr et a utilisé les GAN que nous avons mentionnés plus tôt. Ces systèmes sont basés sur deux réseaux de neurones : l'un vise à distinguer les photos réelles et générées artificiellement, tandis que l'autre essaie de créer une sortie convaincante.

"Dinosaure profond" de Chris Rodley

Photo de: chrisrodley.com

Voici un exemple intéressant de transfert de style créé par Chris Rodley. En utilisant DeepArt.io, Rodley a créé un mashup entre fleurs et dinosaures, recréant les images de ce dernier composant en utilisant des éléments du premier. Ce travail est devenu viral sur Reddit, comme un exemple psychédélique de la façon d'utiliser des styles profonds pour créer de l'art de l'IA.

Conclusion

Le sujet de l'art de l'IA donne aux gens beaucoup de choses à dire. Comme pour toute autre forme d'art, l'IA générera également des pièces qui font l'objet d'opinions subjectives, c'est donc à peu près une relation amour/haine, sans rien entre les deux. Pendant longtemps, l'art a été utilisé pour évoquer une réaction émotionnelle du public ou pour exprimer des souvenirs et des sentiments d'artistes qui sentaient qu'ils avaient quelque chose à dire.

En combinant les formes les plus anciennes de création d'œuvres d'art avec les technologies modernes que les programmeurs utilisent pour créer des algorithmes complexes, nous avons hâte de voir quels autres résultats l'avenir apportera, en termes de la façon dont les nombres et les formules peuvent influencer le monde toujours créatif de art.