Quelle place pour l’IA dans l’art ?

Médecine, big data, authentification, prédiction… la place accordée à l’IA dans les nouvelles technologies est exponentielle et stratégique. De nombreux scientifiques du secteur considèrent cet avènement comme le futur de l’humanité, tandis que d’autres estiment que cela causera sa perte. S’il nous est impossible de juger, qu’en est-il de la place actuelle de l’Intelligence Artificielle dans l’art ?

L’authentification grâce à l’IA :

Depuis que l’art existe, certains musées, galeries ou maisons de ventes aux enchères doivent faire face aux questions concernant l’authenticité de certaines œuvres. Ainsi, la société Art Recognition propose une authentification de ces œuvres grâce à une IA. « Dernier scandale en date : «  le tableau Samson et Dalila, attribué à Rubens et accroché à la National Gallery ne serait pas du maître selon une intelligence artificielle ».

La complétion par l’extrapolation :

L’IA permet également de compléter ou d’achever une œuvre post mortem. Beethoven n’a jamais pu achever sa 10ème symphonie et pourtant le 9 octobre, « le chef d’orchestre Dirk Kaftan a dirigé une interprétation très attendue de la 10e symphonie du compositeur allemand…, la partition a été écrite avec une intelligence artificielle (IA), Beethoven AI. » L’utilisation de l’IA est particulièrement prégnante dans le secteur musical. On peut également noter le projet de l’association Over The Bridge qui a créé Lost Tapes of The 27 Club. Ce projet est une compilation regroupant des titres du triste club des artistes morts à 27 ans. Particularité : si on croit entendre Kurt Cobain, Amy Winehouse ou encore Jimi Hendrix, ces titres ont été créés de toutes pièces par une intelligence artificielle, notamment avec le logiciel Open Source Magenta de Google qui extrapole un titre original à partir d’une trentaine de titres par artiste.

MatchTune (ex Muzeek), société créée notamment par Alain Manoukian propose une IA d’arrangements musicaux. Si la composition originale est réalisée par un humain, MatchTune propose près de 200 variations ; celles-ci, utilisées pour la synchronisation, s’adaptent aux variations de luminosité et de montage pour coller au mieux à l’image et au rythme du contenu vidéo.

La création par l’IA :

Depuis quelques années, l’IA crée de façon autonome grâce au Deep learning et au Machine learning : « Des sculptures cybernétiques de Nicolas Schöffer au « Portrait d’Edmond de Bellamy », première œuvre réalisée par l’IA à être mise en vente aux enchères, en passant par le titre « Daddy’s car » écrit par le système FlowMachines de Sony… 
La création artistique générée par une Intelligence Artificielle se démocratise : le logiciel Open Source VQGAB+CLIP permet ainsi de générer des images à partir d’une simple phrase ou d’un groupe de mots et le résultat est bluffant. Si le tutoriel semble compliqué de prime abord, nul besoin d’être un génie du code pour se l’approprier.

Image générée par VQGAB+CLIP

Pour la peinture, on peut citer le projet The Next Rembrandt en partenariat avec Microsoft : l’IA a compilé 346 toiles et 160 000 fragments du maître afin de créer une œuvre originale presque impossible à différencier des travaux de Rembrandt.

En arts graphiques, Google n’est pas en reste avec Deep Dream Generator. À l’origine créé par des scientifiques/ingénieurs pour les aider à comprendre ce qu’un réseau de neurones profond « voit » lorsqu’on lui soumet une image. Le visiteur de ce site peut maintenant faire du traitement d’image automatisé par l’IA avec trois styles différents : Deep Style, Thin Style et Deep Dream.

Deep Dream Generaztor

En musique, la société organisant l’Eurovision a lancé l’AI Song Contest depuis 2020. Objectif avoué : qu’une chanson artificielle puisse concourir à l’Eurovision d’ici 10 ans.
Pour l’instant, l’IA n’est pas encore totalement autonome et une partie de la création musicale est générée ou arbitrée par l’humain.

S’il est un domaine où l’IA n’est pas encore probante, c’est celui de l’écriture. Le résultat est souvent incohérent, fantaisiste, voire risible. Pour exemple, Botnik Studios a décidé en 2018 de confier l’écriture d’un épisode de Game of Thrones à une IA et les dialogues se sont révélés au final incompréhensibles.
Deux acteurs majeurs du Deep Learning commencent cependant à avoir des résultats de plus en plus satisfaisants dans le traitement de texte : OpenAI (cofondé par Elon Musk) avec GPT-3 qui gère 175 milliards de paramètres et DeepMind de Google avec Gopher qui gère lui 280 milliards de paramètres depuis décembre 2021. Leur fonctionnement est différent des précédentes AI de traitement de langage avec un apprentissage qui exploite les données sans prendre en compte l’ordre séquentiel (pour vulgariser, en prenant les mots dans l’ordre). Les précédentes générations de réseaux de neurones récurrents les traitaient dans l’ordre, rendant l’apprentissage moins rapide.

Machine Learning et Deep learning permettent à l’IA de générer des créations artistiques basées sur des algorithmes. Cependant, l’IA est encore dénuée de toute sensibilité artistique…mais pour combien de temps encore ?

À méditer :
« Aujourd’hui, une intelligence artificielle peut créer et lire un poème. Demain, elle pourra s’en émouvoir. »
David Bégasse