March 25, 2024 · category article, imagination artificielle, intelligence artificielle
Lorsque l’on regarde la très grande majorité des images issues des IA génératives sans qu’on en prenne conscience notre esprit reconnaît des sources, des origines, en bref a intuitivement accès à un ensemble de données images qui ont été digérées dans le processus de la création du modèle. Les modèles des IA sont construits selon une indexation des images obéissant à notre représentation.
En ce sens l’imaginaire de la machine est construit sur un déterminisme de la perception et de la mémoire humaine. Certes, l’imagination artificielle ne fonctionne pas comme la nôtre, mais du fait du déterminisme catégoriel établi à la fois dans les modèles-images et dans leur correspondance linguistique, l’imaginaire artificiel se conforme à une mémoire que nous avons de nos images.
Olivier Auber a très rapidement décelé ce biais cognitif à travers ses portraits . La génération IA mettait en évidence selon un point aveugle (anoptikon) pour l’utilisateur, la logique d’indexation de nos propres images et de leur logique. C’est en ce sens que les portraits de directeurs de musées, de sociologues (etc) générés se constituent comme des miroirs révélateurs de notre propre logique de mémorisation par l’image. Ce biais cognitif a bien été perçu par les producteurs d’IA, mais il n’est pas facile à rectifier comme nous avons pu le voir avec les nazis ou vikings noirs de Gemini
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March 21, 2024 · category [une], article, imagination artificielle, intelligence artificielle
En 2018, inaugurant mon travail sur l’imagination artificielle des IA quant à la génération d’image, je me suis mis à travailler sur les possibles d’une faune post-historique. Plus exactement, ma création par l’IA était liée à cette fiction révélante : la conscience d’un être technologique (ET) non humain, tentant après la destruction du monde tel que nous le connaissons d’imaginer ce qu’aurait pu être la faune qui a disparu. Les animaux surgissaient, tous étranges, hybrides de ce que ma mémoire connaissait, mais tous possiblement réels.
Ce qui était assez fascinant entre 2018 et 2021, avant l’arrivée de Dall-e, c’est que les IA que nous pouvions utiliser, tel vqgan, disco-diffusion etc…, toute utilisable sur colab de google, non seulement permettait de saisir un peu leur logique de fonctionnement grâce aux enchainement de scripts python, mais surtout par leurs résultats dévoilaient la différence avec notre imagination humaine. Certes, déjà, ce qui ordonnait énormément de recherche tenait à une mimésis de la perception humaine, toutefois, il était indéniable qu’une forme de psychédélisme, d’hallucination machine avait lieu. La liaison entre le prompt (énoncé donné par un agent humain) et l’image générée par l’agent machine, reposait sur une tension entre dysformation et conformation. Il n’y avait pas en ce temps-là à rechercher des énoncés induisant des difformités dans l’image pour voir surgir des difformités. Toutefois, ce qui apparaissait comme difformité, ou encore erreur, n’était pas lié à un processus d’erreur, mais comme je le notais déjà : à une forme de pararéalisme. C’est pourquoi je rejetais strictement les notions de surréalisme. Le surréalisme, est relié à une forme critique du réalisme comme Ferdinand Alquié l’a parfaitement mis en avant dans La philosophie du surréalisme. Dans cette considération de l’IA domine de fait un primat anthropologique, imposant la réalité perçue humaine comme seule vérité.
Les models des IA, et donc derrière la constitution de l’espace latent à partir d’un deep learning loin de permettre une génération stricte et mimétique permettait d’explorer un imaginaire artificiel et de questionner certaines de nos différences structurelles.
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February 20, 2024 · category article, imagination artificielle, intelligence artificielle
La nouvelle avancée d’openAI avec Sora a été remarquée, et a rendu une nouvelle fois béat, nombres de commentateurs sur le web, suscitant une avalanche de commentaires, d’articles et de chroniques.
En effet, les videos apparaissent bluffantes au premier abord.
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December 21, 2022 · category [théorie], [une], article, intelligence artificielle, photographie
Suivre les flux "stable diffusion", "Dall-e 2" ou bien "mid-journey", amène à ce constat simple : les IA sont utilisées selon des logiques anthropomorphiques qui imposent une ontologie de la forme humaine. Les prompts utilisés sont corrélatifs de modèles statistique qui amènent qu cela prédiction (le résultat produit par l’IA) soit corrélatif de moyennes de données fournies dans le dataset. C’est pour cela que domine à ce point la représentation du visage, du portrait, du personnage, mais aussi du paysage, de la ville, de l’objet. Certes, les variations imaginaires sont multiples, mais elles respectent les lois de composition des corps, des êtres et des objets (ce qui est recherché est la variation stylistique dans les prompts). Les IA par la logique des prompts imitent un réel : qu’il soit photo-réaliste, qu’il soit fantastique, ou de SF, ou encore de manga, ou calqué sur des imitations ou des hybridations de style. Les variations sont infinies, mais l’ontologie des corps et de la représentation est toujours la même que celle de la perception.
Ici, il ne faut pas y voir une critique, mais cela note l’attachement de l’être humain à sa perception et à un ordre perceptif du monde qui définit phénoménalement son réel. L’IA est en ce sens ramenée quant à sa possibilité de composition à un possible conformé, mimétique. Den ce sens ce qui domine est bien le réalisme, ou bien une forme de surréalisme : à savoir un sur-réel pour celui qui a l’intention de création, c’est-à-dire l’homme.
Depuis plus un an et demi que je travaille avec des IA graphiques, je n’ai de cesse de m’interroger sur un autre ordre de composition. Qui serait surprenant justement ontologiquement, ou encore au niveau de la logique de la perception. Un ordre de composition, qui pourrait se créer dans une relation de dialogue entre l’homme et l’IA, faisant que l’espace latent où se produit l’induction statistique laisse émerger des formes inattendues. C’est ce que j’ai appelé souvent : l’impossibilité du corps. Cette recherche ne se bâtit pas sur des impositions de prompt, des descriptions de restructuration, mais recherche par la compréhension des processus algorithmiques de l’IA à laisser émerger certaines aberrations, certaines formes de difformités.
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August 1, 2022 · category [théorie], [une], article, intelligence artificielle, photographie
The happening est une série de photographies réalistes que j’ai réalisée avec l’IA DALL-E 2, à laquelle j’ai eu accès en juillet 2022. Beaucoup de questions surgissent avec son emploi, que je compte poser régulièrement à l’aide de ces petits articles que je rédige.
Ici ce qui m’interroge, c’est la relation entre le photo-réalisme et la question de la causalité. Dans notre réel, toute image que nous captons, donc toute photographie, est liée à une chaine de causalité. Lorsque je vois par exemple une rue de Paris, de San Paolo ou de L.A avec des passants, chaque être, chaque objet est impliqué dans la photographie selon un schème temporel et causal. Avec les réseaux sociaux, et la multiplication des micro-vidéos type tik-tok, nous sommes submergés par des images qui reposent sur des micro-actions. Même un paysage, lorsqu’il est photographié est lié à une causalité : celle qui dot que celui qui photographie est en voyage, en vacances, en week-end, etc…
The happening est une série de photographies réalistes d’un événement. Mais quelle est la causalité dans l’image. Nous voyons une foule photographier quelque chose, mais nous ne savons pas quoi. Il y a une causalité qui est celle du prompt (le texte qui est donné à DALL-E 2), prompt que je tords toujours pour que le résultat déborde l’attendu descriptif, mais il n’y a pas de causalité interne à l’image. En travaillant sur une imprévisibilité du rendu, je brise la possibilité référentielle et réelle dans le rendu. Ceci peut se faire en interrogeant les limites des possibles de rendu de DALL-E 2. Si Etienne Mineur par exemple, a très bien vu en quel sens certaines catégories sont hyper stéréotypées et faciles à représenter pour DALL-E 2, il est possible de faire l’inverse questionner les limites du rendu d’objets, d’associations. Ce qui demande de questionner tout à la fois la logique d’assemblage grammatical du moteur, la nature des banques d’images ayant servi pour le dataset et enfin les restrictions introduites moralement par l’équipe de open-ai.
L’événement dont nous avons une trace n’a ni passé ni futur, car l’image n’a pas de causalité historique, ou encore toute causalité narrative de l’image est extérieure à sa fabrication. The happening met le spectateur de l’image face à une temporalité en suspension du point de vue de la causalité temporelle. L’IA ne construisant aucunement
Ce point est une différence majeure avec la photographie ou bien encore avec l’illustration, au sens où justement la production de l’image étant déléguée à un processus technique, celui-ci n’implique pas la construction du sens de l’image. Ou encore la mémoire sémiotique liée à la liaison image/texte n’est pas de l’ordre de la causalité narrative et historique, mais de la relation esthétique par contiguité, pour reprendre une distinction de Hume très utile.
Dès lors l’image produite par une IA est du point de vue de celle-ci, celle d’un présent pur de la contiguité des éléments, le temps de l’image ne se déploie pas dans le temps de l’action, mais seulement dans le temps de la relation. C’est le spectateur humain qui, selon la causalité temporelle, et la mémoire événementielle ou narrative, va s’interroger sur un chainage de l’événement.
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