NOArtist la génération d’art par intelligence artificielle

Nous sommes Char­lotte Cau­che­teux, Pris­cille Bois­son­net et Benoît Audi­gier, trois X2015 pas­sion­nés d’art et d’intelligence arti­fi­cielle. En qua­trième année à HEC, nous vou­lions déve­lop­per un pro­jet qui mette à l’honneur ces deux centres d’intérêt. C’est ain­si que nous est venue l’idée de NoAr­tist : géné­rer des œuvres d’art par intel­li­gence artificielle.

Intui­ti­ve­ment, l’idée est de four­nir à la machine des mil­liers d’exemples par sujet choi­si. L’algorithme recon­naît les carac­té­ris­tiques com­munes et peut alors géné­rer de nou­velles œuvres.

Notre démarche

Notre démarche est celle d’ingénieurs-artistes, et nous inter­ve­nons à plu­sieurs reprises dans le pro­ces­sus de créa­tion. Nous coré­di­geons l’algorithme, choi­sis­sons ses don­nées d’entrée, puis sélec­tion­nons les œuvres finales ain­si que les sup­ports d’impression (plexi­glas ou alu­mi­nium par exemple !).

Avec l’intelligence arti­fi­cielle, l’idée n’est pas de sup­pri­mer l’artiste, au contraire. Nous sommes per­sua­dés que c’est par la col­la­bo­ra­tion que naî­tront de nou­velles formes d’art et nous tra­vaillons avec des artistes déjà reconnus.

À tra­vers notre démarche expé­ri­men­tale et le choix de notre nom, nous cher­chons à éveiller les curio­si­tés et sus­ci­ter des ques­tions. Qui est l’artiste ? L’IA peut-elle être créative ?

Comment l’IA crée l’œuvre ?

L’algorithme uti­li­sé est connu sous le nom de Gene­ra­tive Adver­sa­rial Net­work (GAN). Il s’appuie sur des réseaux de neu­rones et se divise en deux modules : un dis­cri­mi­na­teur et un générateur.

Pre­nons l’exemple de la créa­tion d’un por­trait. Nous four­nis­sons à l’ordinateur un mil­lier d’exemples de tableaux de por­traits, homme ou femme, au maxi­mum cen­tré sur le visage. Le géné­ra­teur pro­duit une œuvre ins­pi­rée des exemples. Le dis­cri­mi­na­teur lui donne une note, cor­res­pon­dant à la pro­ba­bi­li­té que cette œuvre appar­tienne au data­set d’entrée. Au début, le tableau pro­duit res­semble peu aux exemples, et cette pro­ba­bi­li­té vaut presque zéro. Le géné­ra­teur cor­rige alors son œuvre en fonc­tion des cri­tiques du dis­cri­mi­na­teur. L’algorithme s’arrête lorsque le dis­cri­mi­na­teur ne fait plus la dif­fé­rence entre les œuvres d’entrées et celles générées.

Intui­ti­ve­ment, le géné­ra­teur joue le rôle d’un faus­saire (qui s’efforce d’imiter le style d’un peintre) et le dis­cri­mi­na­teur celui de l’expert d’art (qui recon­naît les vrais tableaux des faux).

Plus pré­ci­sé­ment, on peut se rame­ner à un pro­blème d’optimisation ; l’un des modules cher­chant à mini­mi­ser une fonc­tion de coût, l’autre à la maxi­mi­ser. C’est un jeu à somme nulle.

Et concrètement ?

Le 23 mars pro­chain, nous ins­tal­le­rons une pre­mière expo­si­tion éphé­mère. L’occasion sera d’y pré­sen­ter une sélec­tion de nos der­niers résul­tats, dans le cadre excep­tion­nel du Salon du Pan­théon. Toutes nos œuvres sont numé­ro­tées, pro­po­sées en séries limi­tées et cer­ti­fiées avec la tech­no­lo­gie blo­ck­chain. Vous pou­vez aus­si les retrou­ver sur notre site : www.noartist.fr.

Ama­teurs d’art ou sim­ple­ment curieux, vous êtes les bien­ve­nus à cet évé­ne­ment que nous atten­dons avec impatience !

Pour en savoir plus

« Gene­ra­tive Adver­sa­rial Nets », Good­fel­low (Ian J.), Pou­get-Aba­die (Jean), Mir­za (Meh­di), Xu (Bing), Warde-Far­ley (David), Ozair (Sher­jil), Cour­ville (Aaron), Ben­gio (Yoshua), uni­ver­si­té de Mont­réal, 2014

www.noartist.fr

---

Articles similaires :

Ele­ven : Un pont entre la stra­té­gie et la technologie Arte­fact, deve­nir une réfé­rence mon­diale dans le conseil spé­cia­li­sé en data Le DGE : Le dis­po­si­tif d’optimisation des inter­ven­tions de la gendarmerie Défense : quelle coopé­ra­tion humain-IA sur les bâti­ments de combat ? Éty­mo­lo­gie :
À pro­pos de l’intelligence artificielle