{"id":284,"date":"2018-12-13T09:00:29","date_gmt":"2018-12-13T09:00:29","guid":{"rendered":"https:\/\/campus.hesge.ch\/blog-master-is\/?p=284"},"modified":"2018-12-14T08:43:20","modified_gmt":"2018-12-14T08:43:20","slug":"quand-lintelligence-artificielle-se-prend-pour-une-artiste","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/campus.hesge.ch\/blog-master-is\/quand-lintelligence-artificielle-se-prend-pour-une-artiste\/","title":{"rendered":"Quand l\u2019intelligence artificielle se prend pour une artiste\u2026"},"content":{"rendered":"

New York, 26 octobre 2018, lors d\u2019une vente aux ench\u00e8res organis\u00e9e par la c\u00e9l\u00e8bre maison Christies, une impression sur toile repr\u00e9sentant le portrait d\u2019un certain Edmond de Belamy se vend pour 432’500 USD. Entour\u00e9e d\u2019un cadre en bois dor\u00e9 d\u2019un autre si\u00e8cle, la peinture est comme inachev\u00e9e, le trait est maladroit, le visage de l\u2019homme est flou. En bas du tableau, en guise de signature, on distingue une \u00e9trange formule math\u00e9matique.<\/p>\n

\"Portrait
Edmond de Belamy – Source : https:\/\/www.christies.com\/features\/A-collaboration-between-two-artists-one-human-one-a-machine-9332-1.aspx<\/a><\/figcaption><\/figure>\n

 <\/p>\n

Cette \u0153uvre est en fait la mat\u00e9rialisation des recherches du collectif fran\u00e7ais Obvious<\/a>, qui travaille sur l\u2019intelligence artificielle. Quant \u00e0 Edmond de Belamy, il n\u2019existe pas\u00a0! C\u2019est en r\u00e9alit\u00e9 un clin d\u2019\u0153il \u00e0 Ian J. Goodfellow, chercheur am\u00e9ricain qui travaille notamment sur le Machine Learning et dont l\u2019apport sur les Generative Adversarial Nets<\/a> (GANs) a inspir\u00e9 les trois fondateurs d\u2019Obvious, Pierre Fautrel, Hugo Caseles-Dupr\u00e9 et Gauthier Vernier.<\/p>\n

Comment une intelligence artificielle peut-elle cr\u00e9er une \u0153uvre d\u2019art\u00a0?<\/h3>\n

Pour comprendre comment une machine peut se cacher derri\u00e8re la paternit\u00e9 d\u2019une telle \u0153uvre (d\u2019art\u00a0?), il faut se plonger dans les aspects techniques.<\/p>\n

Dans une premi\u00e8re \u00e9tape, le collectif Obvious a s\u00e9lectionn\u00e9 15’000 portraits peints entre le XVIIIe<\/sup> et le XXe<\/sup> si\u00e8cle, qui constituent le training set (distribution de base), c\u2019est \u00e0 dire l\u2019\u00e9chantillon sur lequel la machine va pouvoir s\u2019entrainer. L\u2019id\u00e9e a ensuite \u00e9t\u00e9 de d\u00e9velopper un mod\u00e8le et des algorithmes pouvant extraire et interpr\u00e9ter les donn\u00e9es contenues dans ces tableaux, soit autant de caract\u00e9ristiques d\u00e9finissant les \u0153uvres d\u2019art de cette p\u00e9riode.<\/p>\n

Dans cette optique, ils ont utilis\u00e9 des r\u00e9seaux de neurones artificiels<\/a> en tant que mod\u00e8les g\u00e9n\u00e9ratifs, qu\u2019ils ont entra\u00een\u00e9 gr\u00e2ce aux diff\u00e9rentes donn\u00e9es extraites des 15’000 portraits afin de cr\u00e9er la peinture d\u2019Edmond de Belamy. Ces mod\u00e8les g\u00e9n\u00e9ratifs sont capables de d\u00e9celer et de consigner automatiquement et sans intervention humaine (on parle d\u2019apprentissage non supervis\u00e9<\/a>) les caract\u00e9ristiques essentielles des images afin d\u2019en g\u00e9n\u00e9rer de nouvelles par la suite.<\/p>\n

Un deuxi\u00e8me r\u00e9seau discriminateur (Discriminator) a ensuite \u00e9t\u00e9 introduit pour essayer de d\u00e9terminer si une image d\u2019entr\u00e9e provenait de la distribution de base ou si elle avait \u00e9t\u00e9 g\u00e9n\u00e9r\u00e9e par le premier r\u00e9seau (Generator).<\/p>\n

Les Generative Adversarial Networks<\/h3>\n

C\u2019est ce qu\u2019on appelle les r\u00e9seaux antagonistes g\u00e9n\u00e9ratifs (Generative Adversarial Networks, GANs). Deux r\u00e9seaux travaillent en opposition l\u2019un contre l\u2019autre dans un processus d\u2019entrainement qui s\u2019apparente \u00e0 un jeu.<\/p>\n

Le premier r\u00e9seau, celui du g\u00e9n\u00e9rateur, g\u00e9n\u00e8re des images en se basant sur la distribution de base (training set). Son but est d\u2019essayer de tromper son adversaire, le discriminateur, en s\u2019effor\u00e7ant de lui faire croire que ce qu\u2019il a g\u00e9n\u00e9r\u00e9 provient en r\u00e9alit\u00e9 de la distribution de base.<\/p>\n

Le deuxi\u00e8me r\u00e9seau, celui du discriminateur, examine les images et s\u2019emploie \u00e0 distinguer si elles proviennent de la distribution de base (real<\/em>) ou si elles sont produites par le g\u00e9n\u00e9rateur (fake<\/em>).<\/p>\n

\"GANs\"
Fonctionnement des GANs – Source : https:\/\/sthalles.github.io\/intro-to-gans\/<\/a><\/figcaption><\/figure>\n

 <\/p>\n

Lorsque le discriminateur parvient \u00e0 distinguer une diff\u00e9rence entre les deux distributions, le g\u00e9n\u00e9rateur modifie ses param\u00e8tres et tente de s\u2019am\u00e9liorer jusqu\u2019\u00e0 ce qu\u2019il parvienne \u00e0 tromper compl\u00e8tement le discriminateur. A ce moment l\u00e0, les deux distributions se confondent, le discriminateur ne sait plus diff\u00e9rencier si les images qu\u2019on lui soumet sont cr\u00e9\u00e9es par le g\u00e9n\u00e9rateur ou si elles proviennent des donn\u00e9es d\u2019apprentissage (training set).<\/p>\n

Le but est donc de faire en sorte que la distribution g\u00e9n\u00e9r\u00e9e par le discriminateur co\u00efncide le plus possible avec les donn\u00e9es d\u2019apprentissage. L\u2019\u0153uvre qui en r\u00e9sulte est donc originale puisqu\u2019elle n\u2019est pas la copie d\u2019un tableau existant. C\u2019est un peu comme si un \u00e9l\u00e8ve des beaux arts s\u2019\u00e9tait inspir\u00e9 du travail de Picasso pour peindre un tableau dans le m\u00eame style que le grand ma\u00eetre, tout en conservant une part de singularit\u00e9.<\/p>\n

Pour aller jusqu\u2019au bout du processus, Obvious a ensuite imprim\u00e9 le r\u00e9sultat sur une toile pour \u00eatre plus tangible, pour gagner en visibilit\u00e9, mais aussi pour esp\u00e9rer se faire une place \u00e0 part enti\u00e8re dans le milieu tr\u00e8s conservateur de l\u2019art. Et au vu du succ\u00e8s de la vente aux ench\u00e8res, leur d\u00e9marche a \u00e9t\u00e9 payante\u00a0!<\/p>\n

Naissance d\u2019un nouveau mouvement artistique\u00a0?<\/strong><\/h3>\n

Les membres d\u2019Obvious n\u2019ont pas \u00e9t\u00e9 les premiers \u00e0 exploiter le potentiel cr\u00e9atif de l\u2019intelligence artificielle. En 2016, des historiens de l\u2019art, des scientifiques et des d\u00e9veloppeurs avaient r\u00e9alis\u00e9s, en partenariat avec Microsoft, un tableau imitant le style du peintre Rembrandt.<\/p>\n

“Can the great master be brought back to create one more painting\u00a0?” The Next Rembrandt<\/p><\/blockquote>\n

Le r\u00e9sultat, intitul\u00e9 The Next Rembrandt<\/a>, est d\u2019ailleurs bien plus pr\u00e9cis que le portrait d\u2019Edmond de Belamy.<\/p>\n

 <\/p>\n

\"The
The Next Rembrandt – Source : https:\/\/www.youtube.com\/watch?v=R18zOPqQF0c<\/a><\/figcaption><\/figure>\n

 <\/p>\n

Nous assistons peut-\u00eatre, comme le pr\u00e9tend Fran\u00e7ois Chollet, chercheur en intelligence artificielle, \u00e0 l\u2019\u00e9mergence d\u2019un nouveau mouvement artistique, le GANisme<\/a>, o\u00f9 l\u2019homme s\u2019associe \u00e0 la machine pour augmenter son potentiel cr\u00e9atif.<\/p>\n

“Creativity isn\u2019t just for humans” devise du collectif Obvious<\/p><\/blockquote>\n

Le d\u00e9bat reste ouvert pour savoir si un tel proc\u00e9d\u00e9 est r\u00e9ellement cr\u00e9atif et si une intelligence artificielle peut pr\u00e9tendre \u00eatre une artiste. Elle est certes capable de cr\u00e9er une \u0153uvre \u00e0 part enti\u00e8re, sans intervention humaine (ou presque), mais peut-elle vraiment nous transmettre une \u00e9motion\u00a0? Peut-elle diff\u00e9rencier ce qui est beau\u00a0?<\/p>\n

L\u2019histoire de l\u2019art a en tout cas toujours permis d\u2019appr\u00e9hender, au del\u00e0 de l\u2019\u0153uvre elle-m\u00eame, le monde qui nous entoure. L\u2019\u0153uvre nous parle de l\u2019histoire de l\u2019homme et des civilisations, elle est le reflet de nos pr\u00e9occupations, des avanc\u00e9es techniques et scientifiques. Un jour peut-\u00eatre que la machine sera m\u00eame capable d\u2019aller plus loin en parvenant \u00e0 d\u00e9chiffrer son environnement et \u00e0 le retranscrire dans une \u0153uvre originale qui lui sera propre.<\/p>\n

 <\/p>\n

Pour aller plus loin :<\/h4>\n

CASELLES-DUPRE, Hugo, 2018. Obvious, explained. Medium<\/em> [en ligne]. 14 f\u00e9vrier 2018. [Consult\u00e9 le 25 novembre 2018]. Disponible \u00e0 l\u2019adresse\u00a0: https:\/\/medium.com\/@hello.obvious\/ai-the-rise-of-a-new-art-movement-f6efe0a51f2e<\/a><\/p>\n

GOODFELLOW, Ian J. et al., 2014. Generative Adversarial Net. 10 juin 2014 [Consult\u00e9 le 25 novembre 2018]. Disponible \u00e0 l\u2019adresse\u00a0: https:\/\/arxiv.org\/pdf\/1406.2661.pdf<\/a><\/p>\n

RADFORD, Alec, METZ, Luke, CHINTALA, Soumith, 2016. Unsupervised representation learning with deep convolutional generative adversarial networks.\u00a0 CoRR<\/em> [en ligne]. 7 janvier 2016. [Consult\u00e9 le 25 novembre 2018]. Disponible \u00e0 l\u2019adresse\u00a0: https:\/\/arxiv.org\/pdf\/1511.06434.pdf<\/a><\/p>\n

USI Events, 2015. Deep Learning\u00a0: Yann LeCun \u00e0 l\u2019USI [enregistrement vid\u00e9o]. YouTube <\/em>[en ligne]. 13 juillet 2015. [Consult\u00e9 le 25 novembre 2018]. Disponible \u00e0 l\u2019adresse : https:\/\/www.youtube.com\/watch?v=RgUcQceqC_Y<\/a><\/p>\n

 <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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