En quelques années, 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 grandes maisons de vente aux enchères pour des prix vertigineux et ont trouvé leur chemin dans collections prestigieuses. Initialement dirigé par quelques artistes technologiquement compétents 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 en codage.

Le mouvement artistique de l’IA s’appuie sur les coulisses du progrès technique 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 « entraînés » 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 complètement nouvelles qui ne sont pas contenues dans le jeu de données d’origine, souvent guidées par des invites textuelles qui décrivent explicitement les résultats souhaités. Jusqu’à récemment, les images produites grâce à cette approche restaient quelque peu dépourvues 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 de technologie Open AI a dévoilé un nouveau modèle, surnommé DALL· E 2—qui peut 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 plutôt convaincante, à condition que l’effet souhaité soit correctement spécifié dans l’invite. Un outil similaire a été publié gratuitement au public sous le nom 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, telles que la question de savoir si l’art de l’IA est vraiment de l’art, et si oui, dans quelle mesure c’est vraiment fabriqué par l’IA—ne sont pas particulièrement originaux. 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 le font.AI l’art est de l’art, fabriqué 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 la préoccupation – il ne faut pas sous-estimer la quantité de compétences, de talent et d’intentionnalité impliquées dans la réalisation 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 la curation et la création.

Il y a au moins trois façons dont faire de l’art avec l’IA peut impliquer des actes curatoriaux. 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 à partir desquels quelques-uns, voire aucun, peuvent être soigneusement sélectionnés pour l’affichage. 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, l’acte de « choisir » 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, le cherry-picking peut être le nom du jeu. Les intentions de l’artiste aLa sensibilité artistique peut s’exprimer dans l’acte même de promouvoir des productions spécifiques au statut d’œuvres d’art.

Deuxièmement, la curation peut également se produire avant que des 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 en 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 ensemble de données est mal conçu, le réseau ne parviendra souvent pas 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 préjudiciables. Comme le dit le proverbe, « garbage in, garbage out ». L’adage vaut également pour l’art de l’IA, sauf que les « ordures » 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 17ème au 19ème siècle. Il a ensuite utilisé cet ensemble de données pour former des algorithmes génératifs capables de 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’une œuvre d’art d’IA qui n’implique pas de curation de sortie. Pourtant, la conservation méticuleuse des données de formation a joué un rôle fondamental dans sa conception. Ici, le « biais » 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 le prisme déformant du processus génératif piloté par ordinateur.

Une autre nouveauté stimulée par les progrès récents des algorithmes génératifs est la capacité de produire des images en décrivant le résultat souhaité en langage naturel. C’est ce qu’on appelle « l’incitation », c’est-à-dire le guidage de l’algorithme avec des invites textuelles, par opposition à l’échantillonnage de sorties aléatoires. Considérer l’illustration accompagnant cet article: Le collage comporte plusieurs images générées par l’invite DALL· E 2 avec les expressions « un algorithme de génération d’images d’IA, art conceptuel », « collage avec des images réalisées par un modèle d’IA générative, illustration du magazine Wired » et « un artiste organisant des œuvres d’art produites avec un algorithme d’IA, l’art conceptuel ».