De la création à l’estimation des œuvres, en passant par la reproduction, l’IA s’immisce dans de nombreuses activités liées à l’art.
L’art n’échappe pas au raz-de-marée de l’intelligence artificielle. De la création à l’estimation des œuvres, en passant par la reproduction, l’IA s’immisce dans de nombreuses activités liées à l’art. Ainsi, des algorithmes sont aujourd’hui capables d’écrire des poèmes, de composer de la musique ou encore de peindre des tableaux.
1. L’IA au service de la création
Trois Français du collectif Obvious ont créé une peinture représentant le portrait d’un homme du XVIIIe siècle. Réalisée par un algorithme, cette œuvre est issue de l’identification des traits communs au sein de 15 000 portraits des XIVe et XXe siècles. Une peinture vendue aux enchères le 25 octobre dernier chez Christie’s à New York pour la bagatelle de 432 500 $ !
Autres exemples, les peintures de Google issues des technologies de deep learning et de la diversité visuelle du monde puisées sur Internet. Citons aussi l’expérience The Next Rembrandt, conduite en 2016 par Microsoft, consistant à entraîner une machine à peindre comme le maître hollandais.
Pour la poésie, l’IA a utilisé plus de 10 000 manuscrits non publiés et le programme a appris à rédiger de courts paragraphes en partant de citations réelles.
En matière de scénario, la Century Fox et IBM ont conçu Morgan en utilisant un algorithme nourri par une centaine de bandes-annonces de films d’horreur. La machine n’a cependant pas tout créé : elle a simplement sélectionné des extraits du film méritant selon elle de figurer dans un trailer, et c’est un ingénieur d’IBM qui a réalisé ensuite le montage.
Autre exemple, l’algorithme Benjamin, développé par le réalisateur Oscar Sharp et le chercheur Ross Goodwin et nourri par des dizaines de scénarios de films et de séries de science-fiction, a créé le film Sunspring.
Autre terrain de jeu de l’IA : la musique. De nombreuses start-up produisent des programmes informatiques capables de fabriquer des musiques. Exemple : Muzeek (anciennement iMuze), start-up cofondée par Alain Manoukian, qui permet de générer une musique correspondant aux critères de l’utilisateur : genre, durée, structure musicale, tempo, etc.
De son côté, Sony Computer Science Laboratory (CSL) a conçu l’algorithme Flow Machines, qui a composé une musique « s’inspirant » des Beatles des années 1960, soit en « digérant » 1 300 partitions tirées des morceaux des Beatles et de groupes proches afin de transposer ce « style » en calculs et de mieux le copier.
Citons aussi le denier album de Taryn Southern, I am IA, intégralement composé grâce à une IA.
2. L’IA au service de l’expertise
L’IA est par exemple efficace pour expertiser la signature d’une œuvre, sans remplacer l’expert, mais pour l’aider dans ses démarches. Certaines technologies comme les Generative Adversarial Networks (GAN) ou réseaux antagonistes génératifs, consistant à entraîner deux réseaux de neurones en parallèle (l’un génère des images et l’autre vérifie si ces images sont connues ou non), permettraient de reconnaître l’ensemble des caractéristiques du travail d’un artiste. Il deviendrait alors possible d’identifier la vraisemblance ou d’estimer la probabilité qu’une œuvre soit authentique.
3. L’IA au service de la restauration
L’IA peut être aussi utilisée dans la restauration des œuvres endommagées. À partir d’un fragment d’une œuvre, les réseaux neuronaux permettent de capter le style de l’artiste et de reproduire les fragments manquants de manière vraisemblable.
Conclusion
Mais attention, il ne s’agit que d’algorithmes, couplés à de l’apprentissage machine. À ce jour, l’IA ne peut reproduire toute la créativité d’un humain.
