Qu’il s’agisse d’embellir l’avatars de ses réseaux sociaux ou de créer de fabuleux modèles de mode, l’art par l’IA, souvent appelé AI art ou encore art IA, est en train de prendre le monde d’assaut. Les jeux vidéo présentent désormais des paysages créés par des algorithmes, tandis que les publicitaires exploitent les prouesses créatives de l’IA pour des campagnes accrocheuses. S’il est clair que l’art IA fait des vagues dans tous les domaines, de quoi s’agit-il exactement et comment fonctionne cette nouvelle technologie ? Ce guide vise à répondre à cette question, et explore la manière dont l’art IA est en train de transformer notre paysage visuel.
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Découvrir ChainGPT sur le site officiel de ChainGPT- Qu’est-ce que l’art IA ?
- Art IA et art traditionnel : quelles sont leurs différences fondamentales ?
- Comment l’IA crée-t-elle des œuvres d’art ?
- Les implications éthiques de l’art par IA
- L’art généré par l’IA est-il vraiment de l’art ?
- L’avenir de l’art généré par IA : L’aube ou le crépuscule de la créativité ?
- Foire aux questions (FAQ)
Qu’est-ce que l’art IA ?
L’art IA est plus qu’un simple coup de pinceau dans le monde de l’art numérique. Avec l’art généré par l’intelligence artificielle, vous introduisez des invites (soit un texte d’instructions) dans un outil générateur alimenté par l’IA, qui crée ensuite une œuvre d’art nouvelle et unique sur la base de ces instructions.
Ces outils (les générateurs d’art d’IA) exploitent la puissance des algorithmes et de l’apprentissage automatique afin de créer, modifier et/ou imiter des images existantes. Bien que l’IA puisse créer ces images de manière autonome, c’est votre touche humaine unique, associée à la précision de la machine, qui donne vie à l’œuvre d’art.
Prenons l’exemple de l’art génératif. Dans ce cas, les algorithmes d’apprentissage automatique produisent des images assez imprévisibles. L’utilisateur peut fixer des règles de base sur lesquelles l’IA s’appuiera ou, au contraire, la laisser s’exprimer librement dans le cadre de son propre “processus créatif”.
Il existe ensuite le transfert de style, la mode du “mix-and-match” gérée par les réseaux neuronaux. À titre d’exemple, il suffit “d’emprunter” le style d’un tableau de Van Gogh et de le superposer à une photographie de paysage urbain pour créer un mélange fascinant, à la fois familier et nouveau.
Il va donc sans dire qu’avec tout son riche potentiel, l’art par IA permet de repousser constamment les limites en matière de génération d’art virtuel. Cette nouvelle technologie redéfinit les limites de la créativité à laquelle nous sommes habitués, créant ainsi de nouvelles et fascinantes frontières qui regorgent de possibilités et de nouvelles voies d’expression.
Toutefois, comme toute technologie révolutionnaire, l’IA art s’accompagne de certains défis. En effet, alors que l’IA se taille une place de plus en plus conséquente dans le monde de la création, des questions clés émergent sur le rôle de l’artiste et l’essence des droits de propriété intellectuelle dans l’espace artistique numérique. On peut notamment se demander où s’arrête l’influence de l’artiste et où commence celle de la machine, et qui est le véritable propriétaire de l’art créé ? Malheureusement, il n’existe pas encore de réponses claires et objectives.
Art IA et art traditionnel : quelles sont leurs différences fondamentales ?
L’art traditionnel est essentiellement centré sur l’humain. Il peut constituer l’expression brute de nos sentiments, de nos souvenirs et de nos émotions. Chaque trait, chaque ligne sculptée et chaque note de musique reflètent la passion et l’imagination. L’art est généralement un cocktail de racines, d’histoires de vie et d’émotions de l’artiste, le tout modelé dans sa création unique.
L’art de l’IA, quant à lui, est généré par des algorithmes et des modèles d’apprentissage automatique. Si ces algorithmes peuvent être conçus et mis au point par des humains, le processus de création à proprement parler est réalisé par la machine.
Voici ce qui différencie ces deux types d’art :
- L’inspiration : Alors que les artistes peuvent trouver leur inspiration dans un chagrin d’amour ou un coucher de soleil, la muse de l’IA se trouve uniquement dans les données. Cela s’apparente en quelque sorte à la différence entre cuisiner “avec amour” et suivre une recette à la lettre.
- Cohérence: Pensez à l’art traditionnel comme à un concert unique et légendaire – il sera difficile de le reproduire avec la même magie. L’IA, notamment dans les tâches textuelles, peut suivre la même partition de manière cohérente. Les outils d’IA texte-art comme DALL-E 2.0 peuvent improviser ; vous leur donnez un thème qui peut être repris maintes fois, et de manière différente à chaque fois. Toutefois, sur certains points, ils s’avèrent plus prévisibles en comparaison de la spontanéité humaine.
- Sentiments : Une IA ne sanglote pas sur sa toile après une mauvaise rupture. Elle ne “ressent” pas : elle traite. L’art traditionnel, quant à lui, s’apparente souvent à des émotions brutes étalées sur une toile ou tout autre support.
- Évolution et apprentissage : Les outils d’IA peuvent apprendre et évoluer. Si un outil d’IA artistique est conçu pour apprendre à partir du retour d’information, il peut également affiner ses créations au fil du temps, ce qui peut conduire à des résultats plus sophistiqués ou plus intéressants.
- Polyvalence : Alors que les artistes traditionnels se spécialisent souvent dans certains styles ou médiums, une IA peut être formée à plusieurs styles et peut passer facilement de l’un à l’autre ou même les combiner.
- Intention : L’art traditionnel commence souvent (mais pas toujours) par une intention ou un message que l’artiste cherche à transmettre. L’IA n’a pas d’intention au sens humain du terme. Elle génère des œuvres d’art sur la base de modèles qu’elle reconnaît dans les données.
Comment l’IA crée-t-elle des œuvres d’art ?
La création d’œuvres d’art par l’intelligence artificielle implique une interaction complexe entre les algorithmes et les données. Différents modèles d’IA, tels que les modèles de diffusion et les réseaux adverbiaux génératifs (GAN), se sont révélés être des outils puissants pour générer diverses formes de contenu artistique. Sans entrer dans les détails techniques, nous allons rapidement examiner ci-dessous ce que sont ces modèles et comment ils fonctionnent.
Les modèles de diffusion
Les modèles de diffusion reposent sur l’idée d’une amélioration progressive. Ils ne se contentent pas de créer une image instantanément ; ils partent d’une structure de base et l’affinent progressivement. Le processus est quelque peu similaire à la manière dont les sculpteurs exercent leur art ; ils commencent par un gros bloc qu’ils sculptent peu à peu jusqu’à ce qu’une œuvre d’art précise soit formée.
Il s’agit d’une catégorie distincte de modèles génératifs qui simulent un processus de diffusion aléatoire pour transformer des distributions de données simples – comme le bruit gaussien – en distributions complexes, par exemple des images d’animaux. L’idée s’inspire de la physique de la diffusion, où les particules se répandent au fil du temps.
Voici comment cela fonctionne :
- Le processus commence par un échantillon de vos données cibles, par exemple une image.
- Le système introduit ensuite progressivement du bruit dans cet échantillon. Chaque itération devient plus chaotique jusqu’à ce qu’elle reflète une distribution directe et connue, comme un bruit gaussien. C’est ce que l’on appelle le “processus de progression”.
- La tâche principale du modèle de diffusion est de réaliser ce processus à l’envers. À partir de notre échantillon simple et bruyant, le modèle débruite et recapture les données d’origine. La roue d’entraînement d’un modèle de diffusion dépend principalement de la fonction de débruitage optimale pour chaque étape de reconstruction. Les réseaux neuronaux jouent souvent un rôle à ce niveau. Une fois entièrement formé, le modèle peut produire de nouveaux échantillons, en commençant par un simple bruit et en utilisant les manœuvres de débruitage affinées.
Réseaux adversoriels génératifs (GAN)
Imaginez deux réseaux neuronaux : l’un qui génère de l’art et l’autre qui le critique – c’est ce qu’on appelle les réseaux adventifs génératifs dans leur forme la plus simple. Le premier réseau est appelé le générateur, tandis que l’autre est appelé le discriminateur. Ces deux réseaux, qui dépendent l’un de l’autre et collaborent, travaillent en tandem, chacun poussant l’autre à la perfection.
- Le générateur : Son rôle est de créer des images. Il commence par générer des images à partir d’un bruit aléatoire. Au fil du temps, à mesure qu’il reçoit des informations en retour du discriminateur, il affine ses résultats pour produire des images plus réalistes.
- Discriminateur : Son rôle est de faire la distinction entre les images réelles et les fausses images produites par le générateur. Il fournit au générateur un retour d’information sur la qualité des images qu’il génère.
Dans le cadre du processus d’apprentissage, le générateur essaie de produire des images de plus en plus réalistes, tandis que le discriminateur devient plus apte à faire la distinction entre les images réelles et les images générées par l’IA. L’objectif est de faire en sorte que le générateur crée des images si convaincantes que le discriminateur ne parvienne pas à les distinguer des images réelles.
Transfert de style neuronal (NST)
On pourrait considérer le NST comme le mélangeur d’art ultime. Il capture l’essence d’une image et la fusionne avec le style d’une autre. Cette technique s’appuie sur des réseaux neuronaux profonds qui optimisent une image pour qu’elle corresponde aux caractéristiques de contenu d’une image et aux caractéristiques de style d’une autre.
Cette technique permet une fusion harmonieuse du contenu et des styles artistiques flèches, qui offre alors une perspective nouvelle sur des visuels familiers.
Autoencodeurs variationnels (VAE)
Les VAE opèrent dans le domaine des possibilités. Ils saisissent les caractéristiques essentielles d’un ensemble d’images et en produisent de nouvelles qui reprennent ces traits. En naviguant dans leurs espaces complexes, les artistes peuvent ainsi produire des images uniques, chacune faisant écho à un soupçon de l’inspiration originale.
La création d’un espace latent, où différents points correspondent à des variations dans le contenu généré, permet aux artistes de guider le processus de génération et d’explorer de nouvelles possibilités artistiques.
Les implications éthiques de l’art par IA
L’essor de l’art généré par l’IA, avec des programmes comme DALL-E 2, Stable Diffusion ou encore DragGAN, a suscité plusieurs dilemmes éthiques et juridiques concernant notamment la propriété et les droits d’auteur. En voici quelques-uns :
L’énigme de la propriété et du droit d’auteur
L’art généré par l’IA remet en question les notions traditionnelles de paternité. Par exemple, si la loi britannique de 1988 sur le droit d’auteur, les dessins et modèles et les brevets reconnaît les œuvres générées par ordinateur, elle stipule, quoique de manière ambiguë, que l’auteur est la personne qui prend les “dispositions nécessaires à la création de l’œuvre”.
– UK Copyright Designs and Patents Act 1988 [Section 9(3)]
Cela soulève des questions : l’auteur est-il la personne qui introduit le message dans l’IA ? Ou est-ce le développeur qui a formé l’IA ? Par exemple, les conditions d’utilisation de DALL-E 2 indiquent que les utilisateurs sont propriétaires de leurs invites et des images qui en résultent, mais l’interprétation juridique plus large reste incertaine.
Originalité et personnalité
La Cour de justice de l’Union européenne (CJUE) considère que les œuvres sont protégées si elles sont “la création intellectuelle propre à leur auteur”. Cela implique que l’œuvre doit refléter la personnalité de l’auteur. L’IA, dépourvue d’émotions et de conscience humaines, peut-elle posséder une personnalité ? Si la production de l’IA ne reflète aucune “personnalité”, peut-elle être protégée par le droit d’auteur ?
Problèmes de contrefaçon
Les modèles d’IA comme DALL-E 2 sont entraînés sur de vastes ensembles de données, qui comprennent probablement des images protégées par le droit d’auteur. Cela pose des problèmes potentiels de contrefaçon. Par exemple, si DALL-E 2 produit une image qui ressemble à des personnages ou à des styles protégés par des droits d’auteur, il pourrait enfreindre les droits d’auteur existants. Par ailleurs, les fournisseurs d’IA ne garantissent pas que les images générées sont exemptes de droits d’auteur.
Globalement, les communautés créatives et juridiques réclament de plus en plus souvent des cadres juridiques actualisés pour traiter les contenus générés par l’IA. Plusieurs pays envisagent d’autoriser le mining de données à des fins diverses, ce qui pourrait influencer le processus de formation et d’entraînement des modèles d’IA. De plus, à mesure que l’IA continue d’évoluer, on pourrait assister à l’émergence d’une tendance à reconnaître l’IA comme une entité juridique distincte.
Si l’on tient compte de tous ces facteurs, l’art IA recèle un potentiel de transformation. Cependant, il s’accompagne également d’un réseau complexe de défis éthiques et juridiques. Des réglementations plus claires ainsi qu’une meilleure compréhension des capacités de l’IA sont essentielles pour résoudre ces problèmes.
L’art généré par l’IA est-il vraiment de l’art ?
La réponse dépend en fin de compte de la définition que l’on donne à l’art. Il est vrai que les générateurs d’art par IA créent de l’art par le biais d’algorithmes et de réseaux neuronaux. Il n’y a pas de cœur et d’âme dans leur toile numérique. Mais si ces outils d’IA n’ont pas de battements de cœur ou de canaux lacrymaux, cela ne signifie pas pour autant que l’art généré par l’IA est incapable de susciter une étincelle d’inspiration. Et cela ajoute à la complexité de la question : après tout, susciter des émotions et stimuler l’imagination n’est-il pas la marque de fabrique du véritable art ?
Les connaisseurs et les amateurs d’art seront-ils aussi désireux d’investir dans une œuvre, sachant qu’elle trouve son origine dans des algorithmes et non dans la passion humaine ? L’essence de l’art a toujours résidé dans sa capacité à susciter des émotions. Alors, l’art généré par l’IA peut-il vraiment avoir la même résonance ? Si nous ne nous pressons pas encore dans les vernissages d’expositions d’œuvres d’art générées par l’IA, il est certain que ces outils sont utilisés dans les entreprises.
L’avenir de l’art généré par IA : L’aube ou le crépuscule de la créativité ?
Les générateurs d’art par l’IA sont à la fois l’artiste, le pinceau et la toile. Bien sûr, ces programmes n’ont pas de préférences personnelles, ne font pas de brainstorming avec des pairs et ne mettent certainement pas tout leur cœur dans l’art généré.
Alors qu’historiquement, les artistes maniaient des outils, avec l’IA, ces outils semblent désormais se manier eux-mêmes. S’agit-il là du découplage absolu entre l’art et les artistes ? Avec tous ces facteurs combinés, l’avenir de l’IA dans le monde de l’art semble difficile à prédire. En fin de compte, l’avenir de l’IA art dépend de son évolution et de son intégration. Avec un développement et une utilisation réfléchis, l’IA pourrait potentiellement apporter une nouvelle renaissance dans l’industrie de l’art et s’étendre même plus loin encore.
Foire aux questions (FAQ)
Comment l’IA crée-t-elle des œuvres d’art ?
L’art généré par l’IA est-il vraiment de l’art ?
Comment identifier l’art généré par l’IA ?
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