De la peinture sur pierre au Machine Learning

Les ponts entre la science et l’art

Je suis intéressée par tout outil ou technologie qui permet de produire une image. J’aime dessiner, peindre mais aussi travailler avec Photoshop et les algorithmes de génération d’image.

Chaque moyen et outil a sa contrainte, mais peut également apporter une possibilité novatrice.

Dans les années 1450, avec l’imprimerie, l’artiste pouvait commencer à diffuser des reproductions d’art, moins onéreuses que le dessin original. La chute du prix du papier a permis aux artistes utiliser davantage le papier pour préparer, inventer, anticiper les images. Dürer a été parmi les premiers artistes à utiliser la technique de gravure comme moyen d’impression. Sa gravure « les Quatre cavaliers de l’Apocalypse a ainsi circulé dans toute l’Europe grâce à la xylogravure.
Dès le XVème siècle, la production des images devint aussi un sujet technologique : gravure en clair-obscur, la linogravure, l’eau-forte. Dès le 17ème, les artistes utilisent des instruments optiques. Parmi eux Kepler, Lorrain, Steen, Elsheimer et Vermeer ont été fascinés par ces nouvelles possibilités.

Pendant 200 ans, la camera obscura a été couramment utilisée par les peintres et dessinateurs. Par Pour ne citer qu’Ingres, il a tiré parti aussi bien de la camera obscura que de la photographie. La vidéo a été un autre média très prisé par les artistes lors des installations au 20ème siècle. Les images de l’art digital sont commercialisées désormais comme des œuvres uniques grâce aux certificats numériques NTF.

Travailler avec l’IA fait partie de cette tradition de créer des ponts entre la science et l’art.  C’est le cas, si nous considérons un algorithme comme un outil piloté par l’artiste. Cependant, le Machine Learning pose de nouvelles questions.

GAN generation

Une image réalisée sans intention peut-il être considérée comme une œuvre artistique ?

Lorsque nous alimentons l’algorithme par les images, nous orientons intentionnellement l’outil dans une direction. Toutefois, les algorithmes de type GAN produisent des images où il n’est pas simple de trouver l’intention initiale. La logique de ce type d’algorithme reste difficile à analyser rétroactivement.
Ensuite, l’image générée est sélectionnée par l’artiste. L’encore, c’est l’artiste qui opère un choix, redonne un sens, reformule une intention.

Mais, imaginons que l’algorithme de type GAN puise des images de manière aléatoire dans une base d’image et produit une image à partir de cette sélection. S’agit-il d’une œuvre d’art ? La technologie permet d’innover ou de gruger des crédules. De nombreuses applications permettent d’insérer quelques photos, appliquer un ‘styling’ et prétendre de réaliser ainsi une œuvre d’art originale.
Mais, nous pouvons comparer cet ‘effort’ créatif avec des artistes qui versent un pot de peinture avec du médium de pouring sur une toile et s’en accommodent.

C’est une question d’éthique, d’exigence et de l’utilisation des moyens disponibles. La créativité et l’escroquerie créative existent avec ou sans la technologie.

Je pense qu’on va vite se lasser des images molles, criardes et flous que génère très facilement les algorithmes à partir des séries de données textuels et/ou visuelles.

GAN generation image

Il est temps de désacraliser l’IA appliquée à l’art.

Ce qui fait l’intérêt de l’IA, ce sont les sets de données. Le travail de l’artiste réside dans la préparation des images et l’exploitation des sorties. La machine ne fait qu’un calcul statistique itératif.

J’utilise le GAN et les algorithmes de génération d’image que comme des outils de recherche, d’itération démultipliée et d’inspiration.

C’est là que je trouve tout l’intérêt des algorithmes. Ils m’offrent des ouvertures étonnantes, parfois chaotiques et souvent aussi sans intérêt.

Il n’y a pas de miracle, il faut s’approprier l’outil, le comprendre et travailler beaucoup pour avoir un résultat original.