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Archéologie/généalogie de l’intelligence artificielle avant l’invention de l’électricité

Archéologie/généalogie de l’intelligence artificielle avant l’invention de l’électricité

par Sandra Jacquier

L’intelligence artificielle (IA) a déjà croisé le domaine de l’art et du design par le passé1, et impacte directement les pratiques créatives actuelles. Elle est un sujet de recherche des équipes du GRAD Esadse.

À l’initiative des laboratoires Image-Récit-Document (IRD) et Random(lab), un workshop a été réalisé pour aborder cette technologie en février 2023. Les vingt étudiant.e.s participant.e.s étaient en première, deuxième et troisième année, option art et design. Les images figurant dans la présente publication sont une sélection (trois images par étudiant.e.s) parmi les centaines d’images produites lors du workshop.

A l’issue du workshop, un bref retour d’expérience a permis de dégager divers points :
• La difficulté à lutter contre l’esthétique imposée par les modèles (Stable Diffusion, MidJourney, etc.) d’où la nécessité de forger son propre dataset (jeu de données) d’images et si possible, son propre modèle ou, au moins, de maîtriser sa configuration.
• Un travail de préparation (réflexion, conceptualisation…) est nécessaire, en amont de la production de ces images, pour en déterminer l’attendu afin de ne pas se laisser dicter des choix par le modèle.
• Bien maîtriser la rédaction des prompts est essentiel pour obtenir des résultats précis mais aussi pour éviter des itérations inutiles de calcul.
• Se pose la question d’une « écologie de l’image numérique » en lien notamment à ses images, en vue d’une utilisation rationalisée.

Déroulement du workshop

En préparation de ce workshop, le logiciel Stable Diffusion 2.1-v accompagné de l’interface graphique stable-diffusion-webui et des modèles v2-1_768-ema-pruned.ckpt et mdjrny-v4.ckpt ont été installés sur douze ordinateurs PC afin de travailler « en local ». Certains étudiant.e.s ont toutefois choisi de tester d’autres programmes tels que MidJourney, leonardo.ia et DALL-E 2 en ligne.
L’installation locale de Stable Diffusion a permis de travailler relativement confortablement sur des machines de puissance « moyenne » (Geforce RTX 3070, Intel Core i7 2.90 Ghz, 32 Go de RAM) , notamment en réduisant à 1024x1024 pixels la taille des images. La consommation énergétique a donc été équivalente à un usage habituel d’ordinateur PC (logiciel 2D ou 3D) à des fins de production visuelle contrairement à la génération d’images en ligne qui nécessite l’envoi et la récupération de fichiers auprès de centres de calcul distants.  

1er jour
Lors de la première matinée, après une heure de présentation des techniques et des enjeux liés aux images issues du deep learning, a été proposé un temps d’exploration libre des possibilités du prompt (génération d’une image à partir de sa description textuelle) et de l’image to image (génération d’une image à partir d’une autre image). À l’issue de ce premier temps d’expérimentation, un sujet fictionnel a été proposé à l’ensemble du groupe en vue de la présente publication imprimée : « une archéologie/généalogie de l’intelligence artificielle avant l’invention de l’électricité : les premiers labos, les inventeu·se·rs, les premières images, etc. ». Travailler autour d’un sujet commun s’est avéré utile afin d’éviter l’éparpillement dans d’innombrables tests et essais « sans but » qui conduisent surtout à une forme d’« étourdissement » face au champ des possibles.  

2e jour
Cette production d’images, commencée l’après-midi, s’est prolongée durant la matinée suivante. Un travail de commentaire sur trois à six images choisies (Quelle intention ? Quels prompts utilisés ? Quelle image originelle ? etc.) a ensuite été demandé. L’après-midi a consisté à finir la présélection des images obtenues et à les soumettre à l’appréciation du groupe. Parmi celles-ci, trois images par étudiant·e·s ont été collectivement retenues puis imprimées en couleur sur papier A4. La fin d’après-midi a été consacrée à organiser l’ordre d’apparition de ces images au fil de la publication selon une logique narrative supposément chronologique. Cette étape s’est faite à partir des impressions papier afin de donner un aperçu de la publication finale.



Étudiant·e·s participant·e·s

Marie Avezard
Emmanuel Boyadjian
Xcaret Castillo Sanchez
Titouan Cuny
Joshua Desvaux
Doan Faron
Emilien Gaudry
Nils Geffre
Victoria Guillot
Akin Gulfidan
Ludovic Hohl
Claire Houssiaux
Gabriel Lecurieux
Mikael Mahussier
Perle Quaiser
Juliette Soustelle
Sael Teukamtamo

Eléments techniques

Éditeur : Esadse
Parution : Janvier 2024
Langue : français
Format : 105 × 150 mm
Pagination : 56 pages
ISBN : 9782492621123
Collection 105/150
Prix : gratuit

Disponibilité

Médiathèque de la Cité du design – Esadse
3 rue Javelin Pagnon 42000 Saint-Étienne
04 77 49 74 70
https://www.citedudesign.com/fr/mediatheque


Utilisation de l’intelligence artificielle en art et en design Revue Azimuts - Design Art Recherche / Date limite : 01.12.2023
Appel à contributions

Édition réalisée dans le cadre de l'Unité de Recherche Design & Création, soutenue par le ministère de la Culture.

par Sandra Jacquier

1Harold Cohen et le projet AARON dès les années 70 (Chris Garcia, « Harold Cohen and AARON—A 40-Year Collaboration », Computer History Museum, 23 août 2016, https://computerhistory.org/blog/harold-cohen-and-aaron-a-40-year-collaboration/), voir aussi le catalogue Ars Electronica, AI Artificial Intelligence - Das andere Ich, Berlin, Hatje Cantz Verlag GmbH, 2017, https://archive.aec.at/print/showmode/250/

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