IA génératrices : comment appréhender ces nouvelles images ?

Introduction

En août 2022, Jason Allen a gagné la première place du concours d’art de la Colorado State Fair, dans la catégorie art digital, avec son œuvre Théâtre d’Opéra spatial¹. Son prix a tout de suite été remis en cause par les internautes ayant vu son œuvre circuler sur Internet. Pourquoi ? Jason Allen a utilisé Midjourney, une intelligence artificielle, afin de créer son illustration. Sur Twitter, certains n’ont pas hésité à proclamer la mort de l’art, puisqu’une IA pouvait désormais gagner un concours d’art, discipline que l’on croyait jusqu’alors hors de portée des machines.
Cet évènement très médiatisé n’est qu’une partie de la plus vaste problématique de la génération d’image par IA, technologie qui s’est énormément développée depuis la création, en 2014, des réseaux antagonistes génératifs (GAN) par le canadien Ian Goodfellow. Cette technique améliore de beaucoup les capacités d’apprentissage de l’IA, lui permettant de produire des images que l’on croirait réelles à partir d’un set de données. Les GAN sont utilisés pour créer des œuvres, mais aussi des photographies ayant l’air réelles.

Les IA génératrices d’images accessibles au grand public sont extrêmement récentes, car DALL-E, le logiciel le plus connu, a été lancé en 2021, alors que Midjourney, utilisé par Jason Allen, l’a été en 2022. Cependant, énormément de questions se posent déjà sur les conséquences des progrès de ces IA pour différents domaines, dont l’art, mais aussi l’illustration ou même la communication. Dans cette optique, nous allons analyser comment cette nouvelle manière de créer des images change notre rapport à elles. Pour ce faire, nous commencerons par nous pencher sur les données utilisées pour entraîner les IA et les problèmes que cela pose. Ensuite, nous examinerons les potentialités de l’IA dans les domaines scientifiques liés à l’image. Pour finir, nous tenterons d’évaluer la réelle menace de l’IA génératrice d’images dans différents métiers.

Comment les IA utilisent-elles les données ?

Pour pouvoir produire une image, un texte ou quoi que ce soit d’autre, une IA génératrice a d’abord besoin d’un set de données sur lesquelles elle puisse s’entraîner. Cette base de donnée va déterminer le résultat final, car elle contient tout ce que l’IA aura « appris ». Pour le créateur, il est donc primordial de bien choisir son set de données afin de pouvoir répondre à toutes les requêtes des utilisateurs.

Le contenu des sets de données utilisés pour entraîner ces IA génératives est un sujet délicat. En août 2022, une controverse a éclaté suite au poste sur Twitter d’une image créée par l’IA Midjourney ². Andres Guadamuz, l’auteur de l’image, avait demandé à l’IA de créer une image dans le style de l’artiste suédois Simon Stålenhag en s’entraînant sur ses œuvres. Cependant, ses œuvres étaient protégées, et l’artiste n’a pas donné la permission à Guadamuz de les utiliser pour entraîner son IA. Guadamuz, en postant le « faux Stålenhag », a exposé une double problématique : d’une part, les IA sont désormais capables de créer des œuvres imitant à la perfection le style d’un artiste vivant, d’autre part, les IA peuvent s’entraîner sur des images protégées.

Les créateurs d’IA sont conscients de cette problématique et statuent à ce sujet, comme Midjourney, qui précise dans ses conditions d’utilisations³ que les images créées par son IA lui appartiennent, ainsi qu’à l’utilisateur ayant généré l’image, sauf s’il s’agit d’un utilisateur non-payant. Les conditions précisent également que le set de données d’entraînement ne contient pas d’images sous copyright, mais comme Midjourney (et DALL-E) n’a pas rendu public le set de données d’entraînement⁴, le contraire serait difficile à prouver.
Les États se penchent aussi sur la question. En 2020, le Ministère de la Culture français lance une mission du CSPLA (conseil supérieur de la propriété littéraire et artistique) sur les enjeux juridiques et économiques de l’intelligence artificielle dans les secteurs de la création culturelle⁵, dont le rapport explore, entre autres, la question du droit d’auteur, en proposant un droit spécial pour légiférer sur les œuvres produites par des IA, ainsi qu’un éventuel régime de licences afin de permettre aux IA de s’entraîner sur des œuvres protégées tout en respectant le droit d’auteur.
Le rapport aborde également la question de la protection du code. Cette problématique a été mise en lumière par Laurence Allard dans son article de 2021, lorsqu’elle présente la controverse du Portrait d’Edmond de Belamy, tableau créé par une IA pour le collectif Obvious puis vendu aux enchères. Robbie Barrat, le créateur du code, a accusé le collectif d’avoir copié son protocole d’entraînement. Cette polémique soulève la question du fonctionnement de l’IA : les résultats qu’elle produit reposent-ils plutôt sur son code, ou plutôt sur son entraînement ? La législation en termes de programme ou code informatique est déjà complexe, mais l’arrivée massive de l’IA la complexifie encore plus, et c’est également un sujet sur lequel la loi devra statuer.

Les IA génératrices permettent aussi la création de deepfakes, c’est-à-dire la création d’un document audio ou vidéo d’une personne en train de dire ou faire ce que le créateur souhaite. Au-delà des problèmes évidents de désinformation ou de cyberharcèlement que les deepfakes créent, comme le cas du deepfake pornographique de la journaliste Raya Ayyub, ils soulignent le statut des images que nous mettons en ligne. Ces images, qu’elles soient protégées par le droit ou pas, sont accessibles éternellement, de manière légale ou non, et peuvent être utilisées à des fins malveillantes, que ce soit pour créer un deepfake ou une IA spécialisée dans la création d’œuvre dans le style d’un artiste. Les utilisateurs d’Internet comme les législateurs doivent être conscients de cet état des faits apporté par la présence du numérique dans nos vies et agir en fonction.

Au-delà des problématiques légales, les œuvres générées artificiellement posent la question éthique, morale et philosophique du statut des IA. Selon Galanter 2020, dans la conception classique œuvre-auteur, l’auteur doit être crédité, car il a un statut moral de créateur. C’est ce statut moral qui pose problème dans tous les cas discutés auparavant, car nous ne pouvons pas accorder de moralité, notion liée à la conscience, à une machine. Galanter propose donc de voir l’auteur comme une notion descriptive plutôt que normative, ce qui permettrait de supprimer la moralité dans la notion d’auteur et d’accepter des machines comme auteur. Cependant, si les IA deviennent conscientes, ou même si l’humanité a un doute quant à la conscience d’une machine, le système entier devra être réévalué. Pour l’instant, ce problème n’est pas d’actualité et les questions se cantonnent au monde juridique ou philosophique, mais ce genre de question pourrait apparaître plus vite qu’on ne le pense, d’où l’importance des réflexions de chercheurs tels que Galanter.

Comment les IA peuvent-elles améliorer la science ?

Il est certain que l’IA et d’autres technologies ont beaucoup marqué la science, permettant d’analyser énormément de données très rapidement et mettant leur force de calcul au service de projets scientifiques. Si dans des champs comme la chimie ou les sciences sociales, ces avantages sont évidents, cela l’est un peu moins dans des champs comme l’histoire de l’art. Cependant, un projet comme The Next Rembrandt⁶ en 2016 met en lumière les futures utilisations de ces technologie dans ce champ.

The Next Rembrandt est un projet de Microsoft, ING, la TU Delft et le Mauritshuis, un musée consacré au siècle d’or hollandais à La Haye. Selon Microsoft, ce projet avait pour but de « lancer la conversation autour de la relation entre art et algorithmes, entre données et conception humaine et entre la technologie et l’émotion », tout en explorant l’émulation entre utilisation de données et innovation⁷. Concrètement, l’équipe a analysé 346 tableaux de Rembrandt afin d’en créer un nouveau, grâce à l’IA et les données collectées.
Chaque tableau a été numérisé et la qualité et la résolution des données ont été améliorées grâce au deep learning. Ce processus a permis la création d’une base de données inédite sur l’œuvre du peintre hollandais, qui en elle-même peut permettre de nouvelles recherches sur les sujets préférés du peintre, sa façon de manier le pinceau, les modèles représentés, etc. Les données ont permis de déterminer le « tableau moyen » de Rembrandt : un portrait d’un homme blanc, avec une moustache, entre 30 et 40 ans, puis de créer un nouveau portrait grâce à un algorithme de reconnaissance faciale. Enfin, le nouveau tableau a été imprimé grâce à une technique d’impression qui imite les traits de pinceaux.

Ce projet avait pour but de montrer les possibilités du numérique dans un domaine comme la peinture du siècle d’or hollandais. Il est vrai que The Next Rembrandt est un projet impressionnant et très réussi, qui peut ouvrir des perspectives intéressantes dans un domaine apparemment peu numérique comme l’histoire de l’art moderne. L’analyse de données par algorithme peut par exemple révéler des récurrences ou des anomalies dans l’œuvre de peintres prolifiques comme Gustave Courbet. Cependant, comme chaque outil, l’IA et ses possibilités ne sont pas une fin en soi, mais un moyen d’y arriver.

Si les sciences « académiques » trouvent une utilité aux IA en histoire de l’art, les sciences « marketing » aussi. Il est évident pour la majorité de la population que ce sont des algorithmes qui gèrent la publicité ciblée en ligne, qui génère la majorité des revenus des grandes plateformes numériques comme Facebook ou Google, mais ce ne sont pas les seules applications de ces algorithmes. Dans le rapport de mission du CSPLA sur les enjeux juridiques et économiques de l’intelligence artificielle dans les secteurs de la création culturelle, Bensamoun et Farchy expliquent que l’IA est déjà utilisée dans le secteur du marché de l’art, afin de déterminer, entre autres, la cote des artistes, et donner des indications aux institutions et collectionneurs sur leurs prochaines acquisitions⁸. Tout en reconnaissant leur utilité, elles mettent en garde sur la pertinence des informations obtenues grâce aux IA. En effet, ces modèles de prévisions se basant sur des données passées, il leur est difficile, voire impossible, de prédire les changements qui auront forcément lieu à l’avenir.

Dans les domaines académiques comme marketing, les IA sont un nouvel outil à prendre en compte. En effet, elles offrent des possibilités nouvelles et excitantes qu’il ne faut pas dénigrer. Cependant, comme avec tout nouvel outil, il ne faut pas oublier d’une part ses faiblesses, d’autre part qu’il ne s’agit que d’un outil qui ne peut produire que des informations, et non pas des réflexions⁹.

Les IA peuvent-elles remplacer les artistes ?

En parlant d’IA génératrices, le commentaire le plus commun est « les IA vont remplacer les artistes/illustrateurs. » Des fils Twitter entiers débattent de la question¹⁰, entre enthousiasme et fatalisme. Les productions de DALL-E ou Midjourney sont impressionnantes, il est vrai, mais elles répondent toutes à un ordre écrit souvent très précis. Dans ce contexte, jusqu’où les IA peuvent-elles remplacer l’humain ?

Le métier d’illustrateur semble à première vue très menacé. En effet, pourquoi demander une illustration à un humain, alors qu’une IA peut le faire en quelques secondes, pour un prix beaucoup moins élevé¹¹ ? Julien Posture, un illustrateur canadien, balaie la question¹² : pour lui, les IA ne sont pas un danger, car elles ne font que produire les images, or un le métier d’illustrateur consiste d’abord à imaginer une image pour répondre à la demande, souvent vague, du client. Le client cherche cette imagination et le point de vue spécifique de l’illustrateur sur son projet. Posture affirme que cela ne peut pas être remplacé par l’IA, qui ne peut pas imaginer une image satisfaisante à partir d’indications vagues.

Dans ce contexte, il est clair que l’IA ne met pas en péril le métier d’illustrateur, mais elle va pousser le métier à se remettre en question. En effet, certains clients savent déjà exactement ce qu’ils veulent, et ont seulement besoin de traduire leur texte précis en image – exactement ce qu’un logiciel comme DALL-E est capable de faire. Ces clients-là, satisfaits des propositions de l’IA, sont susceptibles de ne plus engager d’illustrateurs. Tout comme lorsque l’apparition de la photographie a poussé les peintres à se réinventer, l’apparition des IA génératrices va pousser les illustrateurs à réinventer leur métier – et à mieux mettre en valeur leurs spécificités.

Le modèle économique des artistes, lui, repose sur leur perception unique de la réalité et non leur capacité à répondre à une commande. Sont-ils également en danger ? Erik Hoel, neuroscientifique, explore la question dans un article de son blog¹³ et avance que ce que Walter Benjamin appelait l’aura des œuvres n’est pas réplicable par les IA, simplement car ce ne sont pas des humains conscients. De plus, la force d’un artiste réside dans sa capacité à imaginer quelque chose de nouveau à partir d’inspirations fluctuantes et parfois informulables. Une IA est incapable de faire cela, car elle s’appuie sur un corpus fixe de données qui sont toutes pondérées de la même manière. Cependant, Hoel exprime la crainte que « l’art IA » prenne de plus en plus de place de par sa facilité d’accès et remplace peu à peu l’art humain, ce qui serait selon lui une énorme perte pour la société.

Même si la discussion sur les potentialités artistiques d’une IA est importante et que les progrès de cette technologie seront sans doute fulgurants, aujourd’hui les images générées par IA ont encore des imperfections, surtout dans les détails comme les mains, ou dans la composition lorsque beaucoup d’objets sont présents. Beaucoup d’IA-artistes retouchent les images ou combinent plusieurs propositions de l’IA¹⁴, utilisant ces logiciels comme de simples outils. Cet usage semble être le plus répandu. Tout comme d’autres innovations, l’art généré par IA sera probablement absorbé par les artistes, qui s’y appuieront pour créer des œuvres jusque là inimaginables.

Conclusion

En 2022, les progrès des IA génératrices ont été impressionnants et surtout très médiatisés, menant à beaucoup de discussions sur le sujet. La question du droit d’auteur semble primordiale et certains États légifèrent actuellement sur le sujet. Comme souvent, la technologie a précédé les textes de loi, mais il semble que ce manque sera rapidement comblé.
En 2016, la science s’était emparée de l’IA et avait créé The Next Rembrandt. Depuis, peu de projets ont eu une couverture médiatique aussi large, mais les perspectives ouvertes par le projet hollandais sont excitantes, bien que peu explorées jusqu’à présent.
Enfin, les IA génératrices interrogent le travail d’illustrateur et d’artiste. Beaucoup de gens ont exprimé des inquiétudes sur un potentiel remplacement des artistes humains par des machines, mais pour l’instant les IA semblent surtout être utilisées comme outils, car elles ne sont techniquement pas parfaites, en plus d’être incapables d’imaginer quoi que ce soit.

L’usage que l’on fait de cette nouvelle technologie est pour l’instant incertain, tout comme son impact réel sur nos usages. Il s’agit d’un gadget fascinant, d’une source de divertissement sans fin, mais quels en seront les usages commerciaux, scientifiques ou artistiques ? C’est maintenant aux acteurs de ces différents domaines d’étudier le sujet afin d’exploiter au mieux cette technologie, ou de la laisser de côté si elle n’a pas d’utilité.

Bibliographie scientifique

ALLARD Laurence, « L’art peut-il résister aux robots et à l’intelligence artificielle? » in Nectart n. 12, 2021, pp. 146-153.
BENSAMOUN Alexandra et FARCHY Joëlle, Rapport final de la mission Intelligence artificielle et Culture, Conseil supérieur de la propriété littéraire et artistique, 27 janvier 2020.
BENSAMOUN Alexandra, « Ceci est… une oeuvre d’art! La question des créations générées par une intelligence artificielle » in L’Observatoire, n.55, 2020, pp. 104-106.
BERTIN Alexandre et SERRES Julia, « Art génératif : les algorithmes au service de la création » in Unitec : notes de veille, juillet 2021.
BROUSSEAU Simon, « L’art génératif: quand la création flirte avec la programmation », dossier thématique, Chaire de recherche du Canada sur les arts et les littératures modernes, décembre 2008.
DEMOCRACY REPORTING INTERNATIONAL, What a pixel can tell : Text-to-image generation and its disinformation potential, Disinfo Radar, septembre 2022, en ligne.
DU SAUTOY Marcus, Le Code de la créativité, Paris, Editions Héloïse d’Ormesson, 2020
GALANTER Philip, « Towards Ethical Relationships with Machines That Make Art » in Artnodes, n. 26, 2020, pp. 1-9.
KYROU Ariel et ZOCCO Fabien (Interview), « Quand les arts détournent l’intelligence artificielle » in Multitudes n 78, 2020, pp. 116-124

Articles de presse et de blogs

Consultés le 9 janvier 2022.

GAULT Matthew, « An AI-Generated Artwork Won First Place at a State Fair Fine Arts Competition, and Artists Are Pissed », Vice, août 2022, en ligne.
HOEL Erik, « AI-art isn’t art », The Intrinsic perspective, mai 2022, en ligne.
KNIGHT Will, « Algorithms can now mimic any artists. Some artists hate it. » in Wired, 19 août 2022, en ligne.
MATALON Vincent, « On vous explique comment marchent Midjourney, Lensa ou ChatGPT, ces outils d’intelligence artificielle sources de prouesses techniques (et d’inquiétudes) », Franceinfo, janvier 2023, en ligne.
MEYER-VACHERAND Etienne, « L’intelligence artificielle, pour quoi faire ? », Le Temps, janvier 2023, , en ligne.
« The Next Rembrandt », Microsoft Stories Europe, avril 2016, en ligne.
POSTURE Julien, « If You’re Worried About DALL·E Replacing Illustrators, You Don’t Understand The Power of Illustration », AIGA Eye on design, juillet 2022, en ligne.

Sitographie

Consultée le 9 janvier 2022.

« DALL-E 2  », Open AI, https://openai.com/dall-e-2/.
« Midjourney documentation », https://midjourney.gitbook.io/docs/.
« The Next Rembrandt », https://www.nextrembrandt.com/.

1. GAULT 2022.
2. KNIGHT 2022.
3. « Terms of service », Midjourney documentation
4. MATALON 2023
5. BENSAMOUN et FARCHY, 2020
6. https://www.nextrembrandt.com/
7. « The Next Rembrandt », Microsoft Stories Europe
8. BENSAMOUN et FARCHY 2020, pp. 20-21
9. La technologie des IA progresse extrêmement rapidement, et ce qui est vrai en 2022 pourrait être incroyablement dépassé en 2025.
10. https://twitter.com/AlecStapp/status/1511784956946784257
11. Pour l’instant, la plupart des IA génératrices sont disponibles gratuitement, car elles sont encore en phase bêta. Cependant, il est plus que probable qu’elles deviennent payantes pour une utilisation commerciale dans les années, voire les mois à venir.
12. POSTURE 2022
13. HOEL 2022
14. MEYER-VACHERAND 2023