LA NOUVELLE SCÈNE DE L’ART IA
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Tout sur les artistes émergents qui explorent le pouvoir créatif de l’IA
et les intervenants les plus reconnus du domaine de l’IA et de l’art génératif.
AU-DELÀ DU «GANISME»: L’ART AI COMME ART CONCEPTUEL
par Pau Waelder
Un moment charnière dans la vague actuelle de l’art IA a eu lieu le 25 octobre 2018 à la maison de vente aux enchères Christie’s à New York. Le Portrait d’Edmond de Belamy (2018), une impression sur toile représentant une image floue d’un homme en costume noir, a été vendue pour 432,500$, soit plus de quarante fois sa valeur estimée en pré-vente de 10,000$. L’œuvre avait été décrite par Christie’s comme «la première œuvre générée par l’IA à être mise aux enchères»[1], ce qui a eu pour conséquence d’attirer l’attention des collectionneurs et des médias, et de faire grimper le prix des enchères. Dans un communiqué de presse, Christie’s a triomphalement signalé la vente comme un jalon dans l’histoire du marché de l’art et a décrit à tort l’œuvre d’art comme créée par un programme informatique au lieu d’un artiste:
Ce portrait, cependant, n’est pas le produit d’un esprit humain. Il a été créé par une intelligence artificielle […] Le Portrait d’Edmond Belamy a été vendu pour un incroyable 432,500 $, signalant l’arrivée de l’art de l’IA sur la scène des enchères mondiales.[2]
Le Portrait d’Edmond de Belamy est l’une des nombreuses œuvres créées par les artistes et les chercheurs en apprentissage automatique Hugo Caselles-Dupré, Pierre Fautrel et Gauthier Vernier sous le nom collectif Obvious. Il a été généré à l’aide d’un système informatique connu sous le nom de «Generative Adversarial Network» (GAN) [il n’existe pas d’acronyme en français (NDLT)]. Un «réseau adverse génératif» se compose de deux parties: un Générateur et un Discriminateur. Les artistes ont alimenté le système avec une banque de données composées de 15 000 portraits du 14ème au 20ème siècle. Ces images ont été utilisées par le Générateur pour créer de nouvelles images imitant les caractéristiques qu’il a repéré dans les portraits, et par le Discriminateur pour discerner si les images fournies par le générateur sont réelles (c’est-à-dire des œuvres d’art réelles comme celles comprises dans la banque de données) ou fausses (c’est-à-dire des compositions créées par l’algorithme). Les images résultantes à la fin de ce processus sont les images qui ont trompé le Discriminateur qui les a étiquetées comme «réelles». Les artistes ont évalué ces images et modifié certaines variables dans les algorithmes pour obtenir de meilleurs résultats. Ce processus a conduit à la création de la famille Belamy[3], une série de onze portraits imprimés sur une toile de 70×70 cm et présentés dans un cadre en bois doré, avec une formule mathématique comme signature. Edmond n’était pas le premier portrait de cette série à être vendu, mais il est certainement le plus connu, à cause du prix exorbitant qu’il a obtenu aux enchères. Cette vente peut être considérée comme un moment charnière pour l’art IA actuel, non pas en raison de la pertinence de l’œuvre d’art, mais plutôt parce qu’elle a été créée de manière assez simple à l’aide d’un GAN librement disponible et qu’elle a réussi à attirer l’attention du monde de l’art contemporain traditionnel, faisant miroiter l’espoir d’un futur fort lucratif pour le marché des œuvres d’art créées avec l’intelligence artificielle. Obvious a utilisé le code et l’ensemble de données du logiciel art-DCGAN de l’artiste Robbie Barrat, qui est librement distribué sur la plateforme de développement de logiciels GitHub, et aurait demandé à Barrat de les modifier afin d’obtenir les résultats qu’ils recherchaient. Bien que cela soit assez courant chez les artistes travaillant avec du code de partager leurs projets et d’utiliser les banques de données des autres[4], la vente d’Edmond de Belamy était un indice que le travail avec les GAN, en soi une manière relativement accessible d’utiliser l’IA, pourrait mener à une belle carrière dans le monde de l’art.
Interpréter le GANisme
Au cours de la dernière année, l’intelligence artificielle a attiré une attention sans précédent dans les médias et notamment dans le monde de l’art, avec des dizaines d’expositions de groupe consacrées à l’IA mettant en vedette le travail d’une liste croissante d’artistes, dont beaucoup explorent les possibilités esthétiques des GAN. Mais en même temps, le marché de l’art a démontré un intérêt déclinant pour l’art de l’IA, comme l’indique la vente de Memories of Passersby I de Mario Klingemann (2018) pour un montant relativement modeste de 51000 $ lors d’une vente aux enchères qui a eu lieu chez Sotheby’s à Londres en mars 2019. Bien que techniquement supérieure aux portraits de Belamy, cette œuvre générative n’a pas atteint, loin s’en faut, un montant dans les six chiffres[5], même si elle a utilisé elle aussi des tableaux classiques comme matériau de base et qu’elle évoquait également l’idée de la machine (ou plutôt du code) en tant qu’agent créatif autonome. Malgré leurs différences, les deux œuvres utilisent l’intelligence artificielle comme un outil pour générer une image censée être interprétée comme un tableau, tout en révélant sa nature artificielle. De cette manière, ils jouent avec la notion de la machine en tant qu’artiste, qui fait l’objet de controverses depuis les premières expositions d’art algorithmique au milieu des années 1960. Les réseaux de neurones artificiels sont donc utilisés à la fois comme outil de production de l’œuvre et comme élément conceptuel, ne serait-ce que pour indiquer que l’image a été générée par du code de programmation et qu’elle n’a jamais existé auparavant. Dans le cas d’Obvious, le GAN a un rôle si central que les artistes ont baptisé leur travail du nom de «GANism» [que nous nous permettrons de traduire par le terme «GANisme» (NDLT)], un terme introduit en 2017 par l’ingénieur logiciel et chercheur en IA François Chollet dans un bref tweet qui disait:
Le «GANisme», (l’esthétique propre aux images apparemment générées par le GAN) peut devenir une tendance importante de l’art moderne.[6]
Il faut noter que Chollet fait référence ici à une esthétique particulière que des œuvres pourraient posséder sans avoir nécessairement été créées à l’aide de l’IA. Ces œuvres pourraient simplement ressembler à des images générées par un GAN, de la même manière que les anomalies de fonctionnement d’un logiciel ou des images pixellisées ont déjà été utilisées par des artistes. Cependant, la tendance qu’il a identifiée a été interprétée par Obvious comme un mouvement artistique à part entière préoccupé par la question de savoir si un algorithme est capable de créativité[7]. Ce malentendu mène à considérer deux volets dans l’utilisation des GAN dans les projets artistiques: d’une part, l’utilisation fréquente des réseaux adverses génératifs par les artistes a effectivement conduit à une tendance esthétique qui associe des images floues et impossibles à l’IA (le GANisme tel que compris par Chollet); et d’autre part, les artistes s’attendent souvent à ce que l’utilisation de ces réseaux de neurones artificiels véhiculent une réflexion sur la machine en tant que créatrice ou étendent efficacement les possibilités de création artistique à l’aide de l’IA (le GANisme tel que compris par Obvious).
La recherche autour des GAN s’est concentrée sur la production d’images de haute définition de plus en plus réalistes, au point qu’elles ne peuvent plus être distinguées d’une vraie photographie, ce qui a attiré l’attention des artistes qui souhaitent explorer les possibilités créatives que peut avoir une machine de générer des compositions visuelles par elle-même. L’entraînement de réseaux de neurones artificiels et la production d’images en haute définition nécessitent cependant des ressources informatiques considérables. Par conséquent, tout ce que la plupart des artistes peuvent réaliser avec les outils à leur disposition sont des images semi-abstraites d’apparence visqueuse qui rappellent les peintures à l’huile, comme les portraits de Belamy. Dans de nombreux cas, cette limitation technologique a été adoptée comme un choix esthétique, conduisant à une prolifération d’œuvres d’art «GANny»[8] qui révèlent leur utilisation de l’intelligence artificielle en produisant des images très similaires et reconnaissables. Autant le processus opéré par le système confrontant deux réseaux de neurones artificiels est fascinant, autant son utilisation ne justifie pas à elle seule la pertinence de l’œuvre. Le fait de simplement alimenter le GAN à l’aide d’images tirées d’une banque de données quelconque et de recueillir ce qui en sort l’assimile à une sorte de filtre Photoshop sophistiqué. Les images résultantes n’ont plus alors aucune autre justification sur le plan conceptuel hormis le fait qu’elles ont été générées par l’ordinateur de manière semi-autonome. Les arguments sur lesquels on se rabat, tels que «la machine l’a rêvé» ou «ce sont les visages de personnes qui n’ont jamais existé», finissent par devenir superficiels à force d’être rebâchés.
Le GANisme peut donc représenter une étape initiale dans l’utilisation actuelle des réseaux de neurones artificiels pour créer de l’art, où l’accent est mis sur la technologie elle-même plutôt que sur le contenu que l’œuvre d’art a l’intention de communiquer. Nous retrouvons ici une critique récurrente adressée à l’art des «nouveaux médias» dans son ensemble, de l’art algorithmique aux installations interactives, au bioart ou à l’art de l’IA: la technologie et les possibilités qu’elle ouvre sont si écrasantes que de nombreux artistes ne cherchent pas à développer un concept au-delà des résultats que leur expérimentation fournit. De même une œuvre d’art «GANiste» reste principalement à la surface de la technologie, en s’appuyant sur la relative nouveauté du médium pour affirmer sa pertinence. Cela arrive à la fois à un moment où la technologie est quelque peu «nouvelle» et où un artiste l’intègre pour la première fois dans sa pratique créative: bien que l’art utilisant l’intelligence artificielle ait une longue histoire, la vulgarisation des GAN remonte à environ cinq ans, avec une forte augmentation du nombre d’artistes utilisant des réseaux de neurones artificiels au cours des deux dernières années. Il est donc probable que les concepts associés à l’apprentissage du réseau neuronal sembleront moins pertinents à mesure que la technologie deviendra courante et que, à mesure qu’il deviendra plus facile de générer des images haute résolution plus réalistes avec un GAN, ceux-ci ne seront plus identifiés à une esthétique particulière. En attendant, le travail des artistes qui utilisent l’intelligence artificielle comme concept en plus (ou à la place) d’un outil fournit une indication des chemins que l’art IA peut suivre.
L’art de l’IA comme art conceptuel
Peu de temps après la vente de Belamy, le professeur Ahmed Elgammal, directeur du laboratoire d’art et d’intelligence artificielle de l’Université Rutgers, a écrit un article dans lequel il soulignait que l’art IA devait être compris comme un art conceptuel:
L’art n’est pas seulement dans le résultat, l’art est dans le processus qui y mène, y compris la sélection des données, le choix de l’algorithme et de ses paramètres, et le traitement qui s’ensuit[9].
Dans cette perspective, travailler avec l’intelligence artificielle implique bien plus que de mettre en scène la possibilité de remplacer des artistes par des machines tout en ignorant les décisions très humaines qui ont lieu à chaque étape du processus. Memo Akten a consacré sa thèse de doctorat à étudier comment l’apprentissage automatique peut améliorer l’expression artistique, en mettant l’accent sur la compréhension de la façon dont le réseau de neurones apprend, et en particulier sur la question de comment «diriger le modèle pour produire non seulement tout ce qui ressemble aux données d’apprentissage, mais ce que * nous * voulons qu’il produise, * quand * nous voulons qu’il le produise »[10]. Une partie des résultats de cette recherche est illustrée par la série Learning to See, dans laquelle Akten explore la façon dont le réseau de neurones interprète ce qu’il voit en fonction de ses connaissances antérieures (à savoir une grande banque de données d’images). Par exemple, dans une installation interactive, une caméra capture un flux en direct d’une table sur laquelle se retrouvent plusieurs objets du quotidien, et un système IA génère une interprétation de ce flux en fonction du contenu de la banque de données: si la banque de données est composé d’images de fleurs, le réseau neuronal traduira n’importe quelle forme en fleur; si la banque de données contient des paysages marins, chaque forme sera traduite en une étendue d’eau. Le public peut donc manipuler les objets et voir comment l’image se transforme en temps réel. Akten vise à montrer, à travers l’utilisation d’un réseau de neurones, comment notre perception du monde est façonnée par nos connaissances, nos biais culturels et nos attentes. Dans Optimizing for Beauty (2017), l’artiste supervise le système pour qu’il réussisse à produire une forme étrange d’une beauté parfaite à partir de plus de 200,000 images de célébrités tirées d’une banque de données appelée CelebFaces Attributes (CelebA). Akten souligne que la génération de portraits fictifs n’est pas le sujet de l’œuvre d’art, ni la banque de données elle-même qui démontre que les célébrités ont tendance à avoir une structure faciale similaire. Ce qui l’intéresse, c’est la manière dont il peut manipuler l’algorithme pour obtenir les résultats qu’il recherche, en utilisant le réseau neuronal artificiel comme instrument de son expression artistique. Au final, l’œuvre expose jusqu’à quel point l’algorithme peut être biaisé et propose une réflexion sur un monde de plus en plus polarisé et aveugle à la diversité.
Anna Ridler a également abordé le processus derrière les outputs d’un GAN, et en particulier l’un de ses éléments constitutifs: la banque de données. Elle a observé que la banque de données est au cœur du résultat, mais que ce fait est rarement mis en lumière[11], car les banques de données sont généralement empruntées à des sources extérieures sans que beaucoup d’attention soit accordée à la façon dont les images ont été récoltées ou étiquetées. Dans The Fall of the House of Usher (2017), Ridler a décidé de créer sa propre banque de données en réalisant une série de deux cents dessins réalisés d’après les scènes principales d’un court métrage de 1928 de James Sibley Watson et Melville Webber, basé sur la célèbre histoire d’Edgar Allan Poe. Ces dessins ont servi à alimenter un GAN, et le résultat généré a ensuite servi à alimenter un autre réseau de neurones artificiels, puis un troisième. L’œuvre présente une animation dans laquelle les images résultantes des trois GAN sont affichées simultanément, à côté des dessins originaux. Comme Akten, Ridler a supervisé le système, mais au lieu de travailler sur l’algorithme, elle a pris le contrôle de la banque de données. De plus, l’utilisation récursive des GAN a conduit à une détérioration de l’image originale (elle-même une interprétation visuelle d’une version cinématographique d’un texte littéraire) qui évoque la décadence décrite dans le récit de Poe et amène à se demander où se trouve la créativité, étant donné que tout dans cette œuvre est basé sur un contenu créé précédemment. Ce qui intéresse l’artiste ici est de comprendre comment intégrer l’intelligence artificielle dans son travail en la questionnant plutôt qu’en l’utilisant simplement comme un outil:
Je ne vois pas un GAN comme un outil comme je pense à un filtre Photoshop mais je ne le verrais pas non plus comme un véritable partenaire créatif. Je ne sais pas vraiment de quoi il s’agit.12
L’incertitude décrite par Ridler fait partie de ce qui rend les GAN intéressants pour les artistes et fascinants pour le public, même lorsque les arguments du type «la machine en rêvait» perdent de leur attrait. La nature dialectique d’un réseau adverse génératif suggère qu’il se produit un échange entre les machines (une «machine» étant n’importe quel système informatique), duquel les humains sont exclus. Jake Elwes expose ce type de «conversation» dans Closed Loop (2017) en utilisant deux réseaux de neurones artificiels, l’un entraîné avec une banque de données de 4,1 millions d’images avec descriptions, et l’autre entraîné avec 14,2 millions de photographies. Le dialogue commence avec la première machine présentant la description d’une image, à laquelle la deuxième machine répond en générant une image correspondant à la description. Ensuite, la première machine décrit l’image générée, et le processus se poursuit ainsi dans une boucle de rétroaction sans fin. Comme l’a souligné l’artiste, les réseaux de neurones artificiels ne reçoivent aucune entrée externe, ils génèrent leurs propres textes et images. Cet échange met en lumière le fonctionnement des algorithmes mais confronte également les spectateurs à un système autopoétique qu’ils doivent essayer de comprendre. La production de chaque réseau neuronal artificiel est moins importante que la façon dont les contenus sont liés les uns aux autres, et dont une certaine logique peut être extraite en les comparant. Dans cette œuvre, on peut affirmer que les machines ont effectivement créé le texte et les images sans intervention humaine, mais ce n’est plus le sujet de l’œuvre d’art, car Elwes examine plus en profondeur le fonctionnement des algorithmes, tout comme Akten et Ridler.
Enfin, une autre façon d’explorer les GAN concerne le concept d’automatisation. Bien que la question de savoir si l’ordinateur est capable de créativité et s’il remplacera l’artiste reste matière à discussion, il est évident qu’en ce moment, il peut économiser beaucoup de travail aux artistes. Guido Segni (l’alter ego de Clemente Pestelli) a consacré la plupart de ses recherches artistiques à considérer la production artistique comme un travail et à explorer les façons dont les technologies numériques peuvent avoir un impact sur celle-ci. Demand Full Laziness (2018-2023) est un projet en cours conçu comme un plan quinquennal pour automatiser partiellement sa production artistique à l’aide d’une série d’algorithmes d’apprentissage profond générant des œuvres d’art qui sont ensuite distribuées à des abonnés. Segni a entraîné plusieurs GANs à produire des images basées sur des séquences vidéo de ses moments de repos (dormir, lire, ne rien faire). Ses abonnés paient une redevance mensuelle sur la plateforme Patreon pour la durée du projet. De cette manière, l’artiste parvient à créer des œuvres tout en ne faisant apparemment rien, puis il obtient une certaine somme d’argent qui l’aide à maintenir sa pratique. L’ensemble du projet constitue par conséquent un commentaire sur le fait que l’artiste doit produire des objets à vendre pour soutenir financièrement sa propre production. L’intelligence artificielle intervient avec la promesse d’automatiser la production, afin que l’artiste puisse se reposer. Le travail de Segni ajoute une touche humoristique à la peur de perdre son emploi au profit de l’IA et suggère subversivement que la plupart des produits culturels dont nous jouissons sont ou seront en réalité créés par un algorithme.
L’intelligence artificielle (et l’art IA) ne se résument pas aux GANs, mais l’impact soudain et remarquable qu’ils ont eu sur la production artistique au cours des dernières années mérite notre attention, en particulier en ce qui concerne la façon dont l’IA a été exclusivement associée, dans les arts visuels, avec des images générées par des GANs. Ce GANisme (tel que l’appelle François Chollet) doit être surmonté, car il deviendra rapidement obsolète, et seules les œuvres qui approfondissent ce que l’IA peut faire et ce qu’elle signifie pour nous demeureront pertinentes.
Les images de Memo Atken, Anna Ridler, Jake Elwes et Guido Segni ont été prises lors de l’exposition Deus Ex Machina au LABoral Centro de Arte y Creación Industrial, Gijón, Espagne, 2019. Commissaires: Karin Ohlenschläger et Pau Waelder. Photo: Marcos Morilla.
Notes:
1. «Is Artificial Intelligence Set To Become Art’s Next Medium?», Christie’s, 16 octobre 2018. Extrait de: https://www.christies.com/features/A-collaboration-between-two-artists-one-human-one -a-machine-9332-1.aspx
2. «Is Artificial Intelligence Set To Become Art’s Next Medium?», Op. cit.
3. Le nom Belamy a été choisi par Obvious pour rendre hommage à Ian Goodfellow, qui a conçu pour la première fois les réseaux antagonistes génératifs en 2014 et dont le nom de famille se traduit en gros par «bel ami» en français.
4. Par exemple, l’artiste Rafael Lozano-Hemmer partage une partie du code développé pour ses projets sur Github et plaide pour le partage des bibliothèques de codes comme forme de conservation. Voir: https://github.com/antimodular/Best-practices-for-conservation-of-media-art
5. Le prix payé pour le Portrait d’Edmond de Belamy cinq mois plus tôt a sans doute été considéré comme excessivement élevé et les grands collectionneurs ont moins confiance en la valeur de l’art IA, ce qui a par conséquent eu un impact négatif sur la vente de l’œuvre de Klingemann.
6. «AI: The Rise of a New Art Movement», Obvious, 14 février 2018. Extrait de: https://obvious-art.com/blog-post.html
7. «AI: The Rise of a New Art Movement», op. cit.
8. J’ai entendu ce terme pour la première fois utilisé par le commissaire DooEun Choi en 2019.
9. Ahmed Elgammal, « What the Art World Is Failing to Grasp about Christie’s AI Portrait Coup ». Artsy, 29 octobre 2018. Extrait de: https://www.artsy.net/article/artsy-editorial-art-failing-grasp-christies-ai-portrait-coup
10. Memo Akten, «PhD Research», Memo Akten | Mehmet Selim Akten | La société Mega Super Awesome Visuals. Extrait de: https://www.memo.tv/info/#bio
11. Anna Ridler, «Fall of the House of Usher. Datasets and Decay», Victoria and Albert Museum, 17 septembre 2018. Extrait de: https://www.vam.ac.uk/blog/museum-life/guest-blog-post-fall-of-the-house- of-usher-datasets-and-decay
12. Anna Ridler, «Fall of the House of Usher. Datasets and Decay», op. cit.
Pau Waelder (Espagne) est un critique d’art indépendant et commissaire d’exposition, chercheur en art contemporain et nouveaux médias. Site web: https://www.pauwaelder.com/
Il a souvent collaboré au Magazine électronique du CIAC par le passé.
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