Qu'est-ce que l'art de l'IA et comment est-il créé ?

Comment fonctionne l'art de l'IA ?

Les outils artistiques d'IA utilisent une variété de modèles et de techniques pour générer des images, bien que la plupart d'entre eux soient basés sur les mêmes technologies sous-jacentes. Par exemple, les outils artistiques d'IA utilisent largement des algorithmes d'apprentissage automatique pour découvrir des modèles complexes dans les données collectées. Un algorithme reçoit les données dont il a besoin pour entraîner le modèle d'IA, ce qui permet ensuite de générer des images précises et réalistes. Les données elles-mêmes sont une vaste collection d'images numériques et leurs informations descriptives.

Une fois le modèle formé, l'utilisateur peut soumettre un texte à la plateforme d'IA. L'invite est incorporée dans le processus de génération afin d'en garantir l'exactitude et la pertinence. Les outils modernes d'art de l'IA, tels que ChatGPT et Microsoft Copilot, fournissent une interface permettant aux utilisateurs de soumettre facilement des textes directement à la plateforme. Toutefois, les invites doivent décrire avec précision les types d'images à générer. Plus les invites sont précises, meilleures sont les images. Pour soutenir ce processus, les outils d'IA utilisent généralement une forme de traitement du langage naturel (NLP) pour comprendre et interpréter les messages.

Les plateformes d'art de l'IA utilisent différents types de modèles, dont les suivants :

• Réseau contradictoire génératif. Le GAN utilise l'apprentissage profond et de multiples réseaux neuronaux pour générer des images qui ressemblent aux données d'apprentissage, tout en tenant compte de l'invite de l'utilisateur.
• Réseau neuronal convolutif. Avec l'approche CNN, le modèle d'apprentissage profond identifie les objets, qui peuvent ensuite être utilisés pour générer de nouvelles images.
• Transfert de style neuronal. Un NST est utilisé conjointement avec un CNN en tant que technique d'apprentissage profond permettant de transférer le style d'une image à une autre. Par exemple, un utilisateur peut utiliser un NST pour générer une image dans le style de Van Gogh.
• Réseau neuronal récurrent. Un RNN génère des séquences de données, telles que celles utilisées en musique. Le RNN utilise une boucle de rétroaction pour produire une séquence de sorties basée sur des entrées antérieures. Cela permet au RNN de générer de nouvelles sorties qui ressemblent aux entrées sur lesquelles il a été formé.

Est-il difficile de créer des œuvres d'art en matière d'IA ?

Il est de plus en plus facile pour tous les types de créateurs de créer des œuvres d'art à partir de l'IA, quel que soit leur niveau de compétence ou d'expérience avec les outils d'IA.

Au niveau le plus avancé, les artistes peuvent former leurs propres modèles d'IA en fonction du type d'art qu'ils souhaitent créer. Dans cette approche, l'artiste doit d'abord collecter ou avoir accès à un jeu de données contenant à la fois les œuvres d'art numérisées et leurs descriptions. Une fois les données collectées, l'artiste peut entraîner le modèle d'IA à l'aide d'un modèle adapté à la création d'œuvres d'art, tel que le GAN.

Plutôt que de former eux-mêmes des modèles d'IA, les artistes peuvent utiliser l'un des nombreux outils artistiques d'IA actuellement disponibles. Ces outils sont faciles à utiliser car les modèles ont déjà été entraînés sur un ensemble de données d'œuvres d'art existantes. Selon l'outil, les artistes peuvent ajouter leurs propres séries d'images pour affiner le modèle.

Une fois le modèle formé, l'artiste peut générer des images en soumettant des textes à la plateforme d'IA. Certaines plateformes permettent aux utilisateurs d'affiner leurs images en soumettant d'autres messages au cours de la même session que le message initial. Une plateforme peut également fournir aux artistes des outils de conception visuelle pour affiner leurs créations.

Un certain nombre d'outils de génération d'images AI sont disponibles pour créer des œuvres d'art, notamment les suivants :

• Adobe Firefly.
• Artbreeder.
• Dall-E.
• Générateur de rêves profonds.
• DreamStudio.
• Midjourney.
• Forme de jeu.
• Diffusion stable.

De nombreux outils d'art de l'IA offrent aux nouveaux utilisateurs des crédits gratuits ou des essais gratuits pour les tester. D'autres services, tels que ChatGPT et Copilot, proposent un niveau gratuit qui permet de générer des images dans un cadre limité.

Comment les artistes utilisent-ils l'IA ?

Dans le passé, les principaux outils d'un artiste étaient des pinceaux, des peintures, des ciseaux, des machines à écrire, des instruments de musique ou d'autres dispositifs physiques. L'art de l'IA offre un nouveau type d'outil pour créer de l'art, un outil qui pourrait bénéficier à une variété de cas d'utilisation :

• L'art-thérapie. De nombreuses personnes créent des œuvres d'art pour leur plaisir personnel et leur détente. Les thérapeutes peuvent également utiliser l'art de l'IA pour l'ergothérapie et d'autres types de thérapies.
• Éducation. Les éducateurs et les enseignants peuvent utiliser les outils d'art IA pour aider à former une nouvelle génération d'artistes. L'art de l'IA peut également être utilisé pour générer des images à utiliser en classe afin d'expliquer des concepts complexes.
• Création artistique. Les outils d'IA aident les artistes à créer des œuvres d'art visuel, des vidéos et de la musique entièrement nouvelles.
• Amélioration de l'art. Les artistes peuvent utiliser des outils d'IA pour améliorer leurs créations.
• L'inspiration artistique. Les outils d'IA fournissent aux artistes des points de départ qui peuvent offrir de nouvelles perspectives, encourager l'innovation et inspirer de nouvelles idées ou de nouveaux styles.

Pourquoi l'art de l'IA est-il controversé ?

Les plateformes artistiques d'IA offrent aux artistes de multiples possibilités de créer des œuvres d'art. Cependant, l'art de l'IA s'accompagne également d'un certain nombre de préoccupations :

• La paternité de l'œuvre. Les artistes aiment depuis longtemps signer leurs œuvres de leur nom. Mais comment la paternité de l'œuvre fonctionne-t-elle avec l'art de l'IA ? Une préoccupation éthique émergente consiste à se demander qui a réellement créé l'œuvre : la plateforme d'IA, les artistes à l'origine de l'œuvre d'art source utilisée pour entraîner les données, ou l'utilisateur qui a soumis le message à la plateforme ?
• Biais. La diversité et la représentativité d'un modèle d'IA dépendent des données sur lesquelles il a été formé. Des biais peuvent apparaître dans les images générées si les données elles-mêmes sont biaisées en faveur ou à l'encontre d'un groupe particulier de personnes.
• Les droits d'auteur. Le risque de vol de la propriété intellectuelle est une préoccupation majeure. Par exemple, certaines grandes plateformes d'IA basées sur le GAN utilisent des données protégées par le droit d'auteur pour entraîner leurs modèles, ce qui a donné lieu à de nombreuses poursuites judiciaires. Getty Images, par exemple, a intenté une action en justice en janvier 2023 contre Stable Diffusion pour violation présumée des droits d'auteur détenus par Getty.
• L'originalité. Si la définition de l'art fait depuis longtemps l'objet de débats, une caractéristique commune est que l'art est, d'une manière ou d'une autre, original. Dans le cas de l'art de l'IA, une question éthique se pose : les œuvres générées sont-elles réellement originales ou simplement dérivées ?

Histoire de l'art généré par l'IA

L'une des premières tentatives d'IA artistique a été le système Aaron, présenté en 1973. Développé par Harold Cohen, Aaron était un assistant d'IA qui utilisait une approche symbolique de l'IA pour créer des dessins en noir et blanc. Toutefois, les progrès en matière d'art généré par l'IA n'ont véritablement commencé qu'en 2014, lorsque les GAN ont été introduits pour la première fois. Les GAN ont également servi de base aux technologies d'IA générative.

En 2015, Google a lancé DeepDream, qui utilisait un réseau neuronal convolutif comme approche expérimentale de l'art de l'IA, faisant ainsi progresser le domaine. Trois ans plus tard, en 2018, Ganbreeder a été lancé, puis rebaptisé Artbreeder. Il intègre des modèles GAN qui permettent aux humains d'utiliser l'IA pour modifier des images existantes et en créer de nouvelles.

La même année, le collectif d'artistes Obvious a utilisé des modèles GAM pour créer une peinture intitulée Edmond de Belamy. Les modèles GAN ont été entraînés sur un corpus de 15 000 portraits du 14e au 19e siècle. L'œuvre d'art était accessible au public sur le site web WikiArt. Le collectif a finalement vendu le tableau à la maison de vente aux enchères Christie's pour 432 500 $.

En janvier 2021, OpenAI a lancé Dall-E, le premier grand outil de génération de texte à partir d'images basé sur le GAN. Dall-E offrait un système accessible et utilisable par le public qui permettait à toute personne ayant accès à l'internet d'utiliser des invites textuelles pour créer de l'art IA, donnant ainsi au monde un aperçu du potentiel de l'art IA.

En mai 2022, Google a annoncé que sa technologie de conversion de texte en image Imagen constituait une autre option pour l'art de l'IA. En août 2022, Stability AI a lancé les services Stable Diffusion, un autre outil basé sur le GAN et accessible au public pour créer des œuvres d'art d'IA à l'aide d'invites textuelles.

La croissance des outils artistiques d'IA s'est poursuivie en 2023, avec l'arrivée sur le marché de grands éditeurs de logiciels. Un exemple notable est le service Adobe Firefly, qui a été annoncé en mars 2023. Adobe a intégré l'approche basée sur le GAN dans ses outils d'édition d'images et de vidéos les plus populaires, notamment Photoshop et Premier.

Explorez les avantages et les inconvénients du contenu généré par l'IA, les générateurs de contenu par l'IA et les tendances en matière d'IA et d'apprentissage automatique. Découvrez pourquoi les créatifs affirment que leurs moyens de subsistance sont menacés par l'IA générative et comment l'IA affectera l'avenir du marketing de contenu.