Rassemblez-vous tous : utiliser l’IA pour améliorer la créativité

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Artwork by Tombalobos

Quand Guernica a été bombardée en 1937, Picasso était à Paris. Il était en train de travailler sur une peinture murale pour le pavillon espagnol de l’Exposition universelle lorsqu’il apprit que la ville basque avait été anéantie. Ce drame lui fit abandonner son idée de départ et il fit du bombardement le sujet de sa peinture.

Picasso travailla sur Guernica pendant 35 jours. Il commença par envisager diverses options, en essayant différents sujets pour mieux représenter la douleur dont il voulait témoigner à travers sa peinture. Les études préliminaires, qu’il a soigneusement cataloguées et datées, ont jeté les bases du résultat qu’il souhaitait obtenir. Il expérimenta par exemple avec des dessins de chevaux et de taureaux pour voir quel animal rendait le mieux sur l’œuvre finale : un chef-d’œuvre de 349 cm x 776 cm qui est aujourd’hui présenté aux visiteurs du musée Reina Sofia à Madrid.

Ce qui a pris un temps étonnamment court à Picasso, compte tenu du résultat final, aurait demandé encore moins de travail à une intelligence artificielle d’aujourd’hui. On aurait pu facilement alimenter un ordinateur avec différentes bribes d’œuvres d’art existantes qui auraient été analysées et rassemblées dans une peinture. Ce qui est plus difficile, c’est d’imaginer à quel point Guernica serait différente si elle avait été créée par un algorithme plutôt que par un humain.

L’art généré par l’IA est devenu extrêmement populaire et l’on peut le trouver n’importe où de nos jours, même si nous ne le réalisons peut-être pas lorsque nous le rencontrons. Des peintures, des chansons, des chapitres de livre et même des collections de mode entières sont créés artificiellement. Mais ces derniers peuvent-ils réellement être perçus comme le résultat d’un processus de création ou bien plutôt d’années de recherches scientifiques ?

L’origine de la créativité

La créativité se décline sous de nombreuses formes et tailles et se traduit par des formes artistiques caractéristiques : de gigantesques peintures murales telles que Guernica, un catalogue impressionnant comme la collection des chansons de Lennon/McCartney, une œuvre d’art appelée Marilyn, qui consiste en une paire de chaussures monumentale faite avec un nombre incalculable de marmites. Malgré les innombrables manières dont les êtres humains peuvent faire preuve de créativité, nous pouvons toutes les définir comme « l’utilisation de l’imagination ou d’idées originales pour créer quelque chose » ou simplement « l’inventivité ».
Il est néanmoins plus difficile d’expliquer d’où viennent ces idées.

Pour nous, le cerveau est encore un domaine relativement inexploré, et les scientifiques n’ont toujours pas découvert comment déterminer l’endroit où se déroulent certains processus cognitifs. La pensée créative en est un. Différentes études ont lié la créativité à plusieurs parties ou processus du cerveau : le cortex préfrontal, l’hémisphère droit, l’hippocampe, le gyrus temporal supérieur, la densité de la substance blanche, le carrefour temporo-pariétal, la synchronie ou le réseau par défaut.

Il n’y a toujours pas de consensus sauf que la créativité implique pratiquement l’ensemble du cerveau et l’imagerie médicale ne peut pas la détecter dans une seule zone.

Mais cela n’a pas empêché les chercheurs d’essayer de comprendre d’où vient la créativité. L’une des méthodes les plus courantes pour effectuer des tests consiste à utiliser le test des usages alternatifs (« Alternative Uses Test » ou AUT), qui invite les participants à réfléchir à des utilisations alternatives pour des objets ordinaires tels que des journaux ou des briques. Plus la réponse est non conventionnelle, par exemple, utiliser une brique comme faux cercueil à des funérailles Barbie, plus le participant gagne de points pour sa créativité. Cela pose deux problèmes fondamentaux : le premier est de réduire la créativité à une seule chose que l’on a ou que l’on n’a pas, basée sur un système de points, et d’ignorer tous les différents types de créativité dont pourrait faire preuve un individu ; le second est de relier la créativité à la pensée divergente, c’est-à-dire de proposer une idée en explorant de nombreuses solutions possibles, alors qu’elle pourrait tout aussi bien provenir d’une pensée convergente.

D’autres ont essayé de prouver la relation entre la créativité et d’autres aspects de la condition humaine. Nancy C. Andreasen, titulaire de la chaire Andrew H. Woods de psychiatrie au Collège de médecine de l’Université d’Iowa, étudie la créativité depuis des décennies, en particulier son lien avec un QI élevé et, souvent, avec une maladie mentale. Ses premières études portèrent sur l’écrivain Kurt Vonnegut et sa famille. Vonnegut lui-même souffrait de dépression, de même que sa mère, et son fils fut diagnostiqué schizophrène. Mais la créativité était un trait de famille, le père de Vonnegut étant un inventeur à succès et son fils un écrivain comme lui. Andreasen a ensuite expliqué ce lien en présentant d’autres exemples célèbres dans son étude : Virginia Woolf, Ernest Hemingway, Vincent van Gogh, John Berryman, Hart Crane, Mark Rothko, Diane Arbus, Anne Sexton et Arshile Gorky.

Il a été démontré que d’autres facteurs ouvraient la voie à la créativité, comme l’humour, ou bien ces moments où nous ne pensons même pas à un problème et avons soudain un éclair de génie. Quels qu’ils soient, ce sont là des caractéristiques intrinsèquement humaines, ce qui nous amène à nous demander d’où les machines tirent leur créativité et si elles en sont seulement capables.

Dessine-moi comme l’un de tes algorithmes français

En octobre 2018, le Portrait d’Edmond de Belamy, mis en vente aux enchères par Christie’s, a été adjugé pour 432 500 $. Très modique pour une industrie qui vend des peintures pour des millions de dollars. Ce qui pourrait être choquant, c’est qu’Edmond de Belamy n’est pas une personne réelle et que son portrait n’a pas été peint par un humain. C’est le résultat d’un programme informatique analysant les modèles de plusieurs œuvres du 19e siècle et générant une nouvelle image à partir de ses apprentissages.

La technologie qui permet cela s’appelle GAN (ou réseaux adverses génératifs) et elle est devenue un choix de prédilection pour ceux qui veulent générer de l’art via l’IA. Grâce à l’apprentissage automatique, les GAN génèrent une nouvelle œuvre d’art à partir d’une sélection d’images ; cette nouvelle œuvre est basée sur les connaissances acquises par les GAN. Dans ce cas, les GAN ont été alimentés avec des portraits et d’autres œuvres du 19 e siècle. Ils ont appris qu’un portrait de la Renaissance est généralement un portrait en buste ou une vue aux trois quarts d’un sujet. Bien que la machine ne sache peut-être pas ce qu’est un buste, elle en a vu suffisamment pour être capable de produire des images qui respectent les mêmes règles.

Il en va de même pour la musique. Les créateurs d’ une IA appelée Aiva (« Artificial Intelligence Virtual Artist », ou compositeur virtuel) lui ont enseigné comment composer de la musique classique. Elle a appris « en lisant un grand nombre de partitions de musique composées par les plus grands noms de la musique classique (Mozart, Beethoven, Bach), pour créer une modélisation mathématique de la musique ». Aiva a ensuite utilisé ce modèle pour écrire des œuvres originales, et composé un album complet appelé Genesis, qui comprend plusieurs titres. Cette intelligence artificielle était la première du genre à acquérir le statut de compositeur auprès de la SACEM en France et au Luxembourg. Cela signifie que l’ensemble des œuvres d’Aiva est protégé par la loi sur les droits d’auteur.

Même l’industrie de la mode est en train d’être réinventée par l’intelligence artificielle. DeepVogue, une IA développée par DeepBlue Technology, a remporté cette année le deuxième prix du Concours international de stylisme innovant organisé par la Chine. À l’instar d’Aiva et de l’algorithme qui a « peint » le portrait d’Edmond de Belamy, DeepVogue a été nourri d’images, de thèmes et de mots-clés, et les a analysés pour produire ses créations originales.

Ces trois exemples nous montrent que l’IA n’est pas encore activement créatrice. Les ordinateurs ne restent pas assis à penser à leur prochain album ou roman. À l’heure actuelle, ce que l’IA est capable de faire, c’est d’analyser d’énormes quantités d’œuvres d’art que les humains lui présentent, et de les mélanger et de les assortir pour créer de nouvelles choses, en passant en revue des milliers d’options différentes en très peu de temps. Ce qui devrait être considéré par les artistes comme une opportunité plutôt que comme une menace.

Créativité augmentée

Vous ne vous souvenez probablement pas de Taryn Southern qui a joué dans la troisième saison d’ « American Idol ». Ce n’est pas grave. Elle n’a pas été dans le Top 50 et fait des choses bien plus intéressantes aujourd’hui, comme sortir un album avec l’aide d’Amper, une IA qui compose, produit et joue de la musique. L’album s’appelle « I AM IA » et fut le premier à être entièrement créé par une IA en 2017. Contrairement à d’autres compositions musicales « écrites » par des algorithmes, qui finissent par être peaufinées ou mises au point par des humains, les structures d’accords et l’orchestration de l’album collaboratif de Taryn Southern sont entièrement l’œuvre d’Amper. Ses seules retouches manuelles concernaient le style et le rythme généraux qu’elle souhaitait pour l’album. Et bien sûr, c’est elle-même qui chante.

Amper a été développée dès le début avec l’idée qu’elle travaillerait en collaboration avec des musiciens humains. Comme l’ explique Drew Silverstein, compositeur de films et co-fondateur d’Amper : « L’une des convictions fondamentales de notre entreprise est que l’avenir de la musique sera créé par la collaboration entre l’homme et l’IA. Nous voulons que cette expérience collaborative fasse avancer le processus créatif. »

Beaucoup partagent le même point de vue : au moins une partie de l’avenir de l’art réside dans la collaboration entre l’IA et les humains. Botnik, par exemple, est une communauté en ligne d’écrivains, d’artistes et de développeurs qui utilisent des machines pour créer des œuvres qui sont présentées au monde entier par l’intermédiaire du groupe de divertissement Botnik Studios. Ils ont, entre autres choses, écrit des chansons dans le même style que celui du groupe « The Strokes », pour qui les paroles ont été écrites par une IA.

Grâce à l’apprentissage automatique, l’IA offre de formidables opportunités aux artistes : elle est capable d’apprendre à partir d’énormes quantités de données, bien plus rapidement que n’importe quel humain. Elle peut ensuite reproduire ces mêmes données pour créer des œuvres d’art dont nous n’aurions probablement jamais eu l’idée, si nous n’avions jamais connu les productions de l’IA. Au lieu de trouver une idée créative, les artistes peuvent comparer de nombreuses créations et partir de là.

Si Picasso avait eu accès à ce type d’outil, à quoi ressemblerait Guernica ? Combien d’options pour son tableau final aurait-il pu avoir la possibilité d’examiner avant de choisir celle que nous connaissons aujourd’hui, ou bien aurait-il opté pour quelque chose d’entièrement différent ? À moins que quelqu’un ne développe une IA qui apprend des dessins et autres œuvres de Picasso pour produire un tableau qui reflète son œuvre, je suppose que nous ne le saurons jamais.

L’élément humain sera cependant toujours présent. L’IA est en soi une entreprise humaine qui n’existerait pas et ne disposerait pas des outils pour apprendre si nous n’étions pas là. Elle permet d’alléger énormément notre charge de travail, mais elle manque également d’imagination, de pensée abstraite et d’autres caractéristiques humaines qui, selon les scientifiques, constituent la créativité.

Ainsi, pour le moment, les artistes peuvent être rassurés : les machines ne risquent pas, de si tôt, de sortir de leurs modes de veille parce qu’elles sont soudainement frappées par des idées géniales. Mais elles peuvent certainement nous aider à explorer les nôtres.

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