Machine learning et création : une culture d’algorithmes ?

 

Avant de commencer, un petit point de contexte. Avec l’avènement et la généralisation du web, des tonnes et des tonnes de datas ont été mises en ligne. Chacun d’entre nous, à travers l’utilisation de tous nos appareils connectés, laisse des traces, des données, des informations. Ces informations peuvent concerner sa vie privée (on a vu les levées de boucliers contre Facebook et sa politique d’utilisation des données), comme des informations absolument anodines générées automatiquement par nos appareils.

Ces traces, ont, comme toutes les traces, une particularité. Elles sont interprétables. Par exemple, le paléontologue connaitra les habitudes de vie, le poids ou les caractéristiques physiques d’un dinosaure rien qu’en observant une simple trace fossilisée. Plus les traces sont variées plus elles nous donnent d’informations sur l’objet de recherche (une empreinte de pas et des éclat d’oeufs à coté peuvent indiquer que le dinosaure qui a marché a pondu un oeuf). Les données laissées en ligne permettent des dynamiques similaires. Un « paléontologue du web » pourrait complètement recréer et deviner qui nous sommes, et à quoi nous ressemblons sur la base des traces que nous laissons.

Mais pour parvenir à un résultat comme ceux du paléontologue, il faudrait être en capacité de récolter énormément de données et de les interpréter. Et qui mieux que Google pour répertorier ce qui est laissé sur Internet. C’est dans cet état d’esprit que la firme de Mountain View a développé des algorithmes qui classifient automatiquement des données.

Prenons un exemple simple : les images.

Pour parvenir à un résultat comme celui du paléontologue, on a utilisé des algorithmes dis de « machine learning », des algorithmes apprenants. Ceux-ci sont en capacité, après une phase d’entrainement, de reconnaitre, voire de prédire grâce à un fonctionnement assez proche de celui du cerveau humain.

Google pour son module Google Image a particulièrement développé cet algorithme afin de permettre à tout un chacun de rechercher des images. Contrairement à du texte, où il est possible de chercher des correspondances de mots, il n’y a qu’une correspondance de sens pour les images, qui plus est de sens interprété. L’algorithme de Google se charge alors d’interpréter le contenu des images en fonction de ce qu’il a apprit et ainsi de retourner des résultats pour l’utilisateur. Pour cela, il s’est entrainé sur des bases de données d’images documentées : pour prendre un exemple simple, des centaines de photos de chiens référencées comme étant des photos de chien. L’algorithme s’est alors entrainé à reconnaitre des chiens sur ces photos pour ensuite savoir les reconnaitre quand aucune autre information que l’image ne lui était fourni.

Quel rapport avec la création me direz-vous. Et bien les équipe des labos de Google ont tenté une expérience saisissante : demander à leur algorithme de reconnaissance, non plus de reconnaitre, mais de générer une image sur la base de sa mémoire et de son apprentissage. Ces images surréalistes ont été produites:

 

 

 

Elles peuvent être considérées comme les premières oeuvres figuratives entièrement créées par une machine, sur la base de traces laissées par des êtres humains et sans intervention humaine dans le processus de création. Les êtres humains ont uniquement donné l’instruction de créer quelque chose (un chevalier, ou un paysage japonais par exemple)

Un autre exemple appliqué cette fois-ci à la musique :

 

Ici, l’algorithme a analysé les structures et mécaniques de millions de musiques pour en générer une, entièrement originale. La machine a ainsi dépassé un cap fondamental, elle a débloqué sa capacité de création.

Ces exemples laissent entrevoir des futurs où une culture « post-humaine » pourra cohabiter avec une culture humaine.

Imaginons : des machines, en capacité de créer des milliards d’oeuvres quasi instantanément et apprenant des oeuvres ainsi générées, pourraient créer une nouvelle culture, qui leur serait propre. Elle serait cette basée sur des reliquats de culture humaine mais deviendrait très rapidement une culture autre, parallèle.

 

On peut également imaginer des oeuvres, co-créées par des hommes et des machines, à la frontière des deux mondes, où chacun des deux artistes se stimulent de manière alternée. Un monde d’artistes décentralisés et dématérialisés se profile, peut-être pour plus de richesse de création, peut-être pour une prochaine et vraisemblable grande confrontation culturelle. Dans tout les cas, le monde de la création et le statut d’artiste risque d’être fondamentalement bouleversé. Si aujourd’hui les machines ne peuvent créer que des musiques simplistes, leur apprentissage va continuer et on peut entièrement imaginer des chefs-d’oeuvre avec des auteurs non-humains, mais qui seront en capacité de générer et de transmettre des émotions à des êtres humains en chair et en os. Cette démonstration de Google nous renvoie alors à ce qui fait notre condition d’être humain et à nos propres limites et capacités. L’art ne sera plus notre domaine réservé et la création sera multiple, hybride et en tout cas très différente de ce qu’elle a été et de ce qu’elle est encore aujourd’hui.