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Pendant des années, l’art et les disciplines créatives ont été régis par l’intelligence humaine. Cependant, avec les contributions significatives de l’intelligence artificielle (IA) aux domaines de la science et de l’industrie, son application aux industries créatives est devenue tout aussi intrigante. Cet article a pour but d’examiner les impressions générées par l’IA, en explorant les nouvelles méthodologies employées, l’importance de la collaboration entre l’homme et l’IA, et les impacts potentiels de l’IA sur le marché de l’art.
Comment l’art de l’IA est-il créé ?
La reconnaissance de l’IA artistique concerne la remarquable capacité de l’IA à générer, transformer et évaluer des œuvres artistiques à l’aide de techniques innovantes. L’une des méthodologies prédominantes employées à l’époque contemporaine est l’utilisation de modèles génératifs, en particulier les réseaux adversaires génératifs (GAN) et les autoencodeurs variationnels (VAE). Ces modèles ont la capacité de produire de l’art, de la musique, de la littérature et d’autres formes d’expression créative qui font preuve de réalisme, de créativité et d’innovation.
Défis liés à l’IA et au développement de l’art ?
Les chercheurs et les développeurs ont mis au point des techniques de formation efficaces pour étudier l’essence de la créativité, dont on pensait auparavant qu’elle était uniquement inhérente aux traits humains. Toutefois, les conséquences éthiques et juridiques associées à ces avancées suscitent des inquiétudes. Les débats relatifs à la paternité, à la créativité, aux droits d’auteur et aux questions connexes posent des défis importants à la portée et à la progression de ces modèles. Cependant, ils ont également aidé la communauté à créer, à innover et à résoudre des problèmes graves et à long terme. Le débat qui dure depuis des décennies sur les origines du tableau connu sous le nom de “Tondo de Brécy”, qui peut être attribué une fois pour toutes à son véritable auteur, en est un exemple.
La question de la détermination de la paternité d’un chef-d’œuvre sera résolue efficacement grâce au développement de modèles d’IA conçus avec une efficacité et une précision élevées, dépourvus de tout préjugé extérieur et s’appuyant uniquement sur des œuvres d’art et des données historiques. En outre, il est essentiel de reconnaître quel’intelligence artificielle a également apporté un soutien personnalisé, puisque des outils alimentés par l’IA sont couramment utilisés pour aider les artistes et les créateurs. Ces outils ont la capacité d’aider les artistes à générer des idées, à automatiser les tâches monotones et à personnaliser leur travail en fonction des goûts de leur public.
Techniques artistiques d’IA générative :
Ce concept implique la production d’œuvres artistiques uniquement par l’utilisation de systèmes autonomes qui reposent sur des algorithmes et des programmes informatiques. Cette pratique artistique est également appelée “art du code“. Il existe deux catégories principales : l’approche aléatoire et l’approche ordonnée. La première stratégie implique l’intégration de l’aléatoire et du hasard dans un code, tandis que la seconde peut être dérivée de l’utilisation d’une simple équation mathématique. En combinant les approches susmentionnées, on obtient une troisième stratégie qui comporte à la fois des éléments d’ordre et de chaos. Deux exemples d’art génératif peuvent être cités : “Flowers” de Kate Compton et “Cellular Automata and the Edge of Chaos”.
Les techniques d’art génératif permettent aux artistes d’explorer de nouvelles formes de créativité et aboutissent souvent à des œuvres d’art à la fois uniques et dynamiques. Dans ce contexte, de nombreuses techniques sont utilisées pour produire des variantes de l’art codé. L’une de ces méthodes est le dessin algorithmique, dans lequel l’artiste utilise des algorithmes pour diriger et façonner le processus de dessin. Par exemple, un algorithme peut définir des spécifications, des lignes et des formes, ainsi que des couleurs et des positions, ce qui donne lieu à des compositions complexes et visuellement attrayantes. Une autre méthode consiste à utiliser des algorithmes génétiques, qui évaluent le processus de sélection naturelle pour évoluer et générer une création artistique. Le transfert de style neuronal est une technique supplémentaire qui utilise des réseaux neuronaux profonds pour transférer le style artistique d’une image sur le contenu d’une autre. Le processus de combinaison du contenu et des données de deux images peut aboutir à des résultats visuellement attrayants et esthétiquement agréables.
Seules quelques-unes des approches adoptées parl’IA ont été soulignées ; il y en a encore beaucoup qui ne figurent pas ici, ainsi que certaines qui n’ont pas encore été inventées ou découvertes. Cela démontre l’étendue et l’évolution de cet outil dans le domaine de l’art.
Authentification et provenance des œuvres d’art :
Ce concept est assez similaire à la méthodologie employée par un expert pour identifier l’authenticité et la provenance d’un objet d’art. Toutefois, l’introduction, la formation et l’intégration de l’IA dans ce processus garantissent une efficacité, une exactitude et une précision accrues. Le processus de formation consiste à fournir un énorme volume de données contenant des œuvres d’art, du contenu visuel, de la littérature, etc. L’algorithme procède ensuite à la recherche de caractéristiques structurelles typiques, d’attributs communs potentiels et d’autres facteurs pertinents. Ensuite, grâce à la collecte et à l’analyse de ces informations, il est en mesure d’effectuer des comparaisons. Cette approche permet d’établir des corrélations entre des peintres et leurs œuvres d’art, des musiciens et leurs chansons, ou des auteurs et leurs œuvres littéraires. La détection peut se faire par reconnaissance d’images, car des algorithmes peuvent analyser des images haute résolution d’œuvres d’art pour détecter des irrégularités, telles que des variations dans le travail au pinceau, les couleurs ou les textures, qui peuvent indiquer une falsification. La reconnaissance du style peut comparer le style d’une œuvre d’art à celui des œuvres connues de l’artiste, ce qui peut permettre d’identifier des incohérences. Enfin, l’entraînement du modèle à la reconnaissance et à la validation de l’authenticité de la signature d’un artiste peut garantir la vérification de la signature. Ce sujet est encore un domaine émergent, qui présente un potentiel considérable dans sa capacité à améliorer et à rationaliser les processus d’authentification et de provenance les plus modernes.
Si l’IA offre un potentiel important en matière d’authentification et de provenance des œuvres d’art, il est impératif de reconnaître que les systèmes d’IA doivent être considérés comme des instruments fonctionnant en conjonction avec des experts humains. L’authentification de l’art requiert souvent un jugement nuancé qui tient compte du contexte historique, de l’intention artistique et d’autres facteurs que l’IA peut ne pas saisir pleinement. Par conséquent, l’IA devrait être utilisée pour assister les experts plutôt que pour les remplacer, afin de garantir une évaluation plus complète et plus précise des œuvres d’art. En outre, les considérations éthiques liées à la confidentialité des données et à l’utilisation responsable de l’IA dans le monde de l’art doivent être prises en compte.
L’émergence d’impressions générées par l’IA a considérablement élargi les horizons de l’expression créative, suscité une réévaluation des concepts artistiques traditionnels et révolutionné la manière dont l’art est évalué et acquis. Cet article élucide la capacité révolutionnaire de l’intelligence artificielle dans le domaine de l’art tout en examinant les implications éthiques et commerciales associées à ce nouveau mode d’expression artistique.
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