Quand l’intelligence artificielle affole le marché de l’art

Par Jean-Max Koskievic.

Chez Christie’s en octobre 2018, dans une vente aux enchères lors de laquelle une œuvre d’Andy Warhol s’est vendue pour 75 000 dollars et une œuvre de Roy Lichtenstein pour 87 500 dollars, une œuvre d’art générée par une Intelligence Artificielle (IA) s’est envolée à 350 000 dollars (432 500 dollars prime acheteur incluse) pour une estimation entre 8 000 et 11 500 dollars. Le portrait intitulé  Portrait d’Edmond de Belamy (2018) a été réalisé par OBVIOUS, un collectif parisien d’artistes grâce à un algorithme d’IA.

Le prix à six chiffres réalisé par cette œuvre paraît disproportionné au regard des prix atteints lors de cette vente par les œuvres de deux des artistes (humains) les plus chers du marché de l’art et est évidemment le résultat d’un battage médiatique hors du commun durant les deux mois précédant la vente, battage qui a débuté par un article accrocheur dans le magazine en ligne de Christie’s et qui a ensuite fait tache d’huile auprès des médias spécialisés puis traditionnels.

Mais cette « recette de cuisine » bien connue sur le marché des ventes aux enchères d’œuvres d’art d’exception n’est pas une explication suffisante, c’est plutôt la cristallisation de tous les mythes autour de l’IA, de ses possibilités actuelles et de son potentiel, qui se sont catalysés dans la vente de cette œuvre d’art, mythes évidemment entretenus par son lot d’affirmations infondées voir même de contre-vérités comme nous allons le voir.

Ainsi, comment une œuvre d’art d’un collectif d’artistes français inconnus, signée uniquement de la formule servant de nom à l’algorithme qui l’a créé, peut-elle contourner le marché primaire de l’art, se trouver directement en vente aux enchères chez Christie’s et ensuite obtenir un prix aussi élevé ?

Qu’est-ce que l’art créé par IA ?

Lors de l’annonce de la vente aux enchères de cette œuvre, il était courant de lire que cette œuvre était « le premier portrait réalisé par une Intelligence Artificielle ». Pur mythe, la réalité est toute autre. Les artistes utilisent l’IA pour créer de l’art depuis plus de 50 ans.

L’exemple le plus marquant est le travail d’Harold Cohen et son programme de création artistique, AARON. L’artiste américaine Lillian Schwartz, pionnière dans l’utilisation de l’infographie dans l’art, a également expérimenté l’IA. Traditionnellement, ces artistes utilisant l’ordinateur pour générer de l’art devaient écrire un code détaillé qui spécifiait à l’ordinateur les règles de l’esthétique qu’ils souhaitaient.

En revanche, l’œuvre vendue chez Christie’s fait partie d’une nouvelle tendance d’œuvres d’art créées par IA apparue au cours des deux dernières années. Ce qui caractérise cette nouvelle vague, c’est que l’algorithme utilisé par les artistes apprend tout seul l’esthétique en regardant de nombreuses images à l’aide d’une technologie d’apprentissage automatique (Machine Learning).

L’algorithme génère alors de nouvelles images qui suivent l’esthétique qu’il a appris. L’outil le plus largement utilisé par de nombreux concepteurs d’art par IA est les réseaux adverses génératifs (en anglais Generative Adversarial Networks ou GANs), une technologie qui permet à un ordinateur d’étudier une bibliothèque d’images (ou de sons), de créer son propre échantillon en fonction de ce qu’il a appris, de tester cet échantillon par rapport au support original, d’essayer par lui-même de créer une œuvre originale et de l’améliorer progressivement par un processus d’essais et erreurs assez simple (qui cherche grossièrement à minimiser la distance entre l’échantillon généré et le vrai échantillon, jusqu’à la convergence des deux).

Plus techniquement, le GAN met en compétition deux intelligences artificielles (ou réseaux de neurones) reposant sur des algorithmes d’apprentissage non-supervisés, initialement introduits en 2014 par Ian Goodfellow (bel ami en français d’où le nom du portrait vendu par Christie’s).

La première (le Générateur) va créer des images à partir d’une base de données d’images qui lui sont fournies. La seconde (le Discriminateur) a pour rôle de détecter si les images sont réelles (proviennent de la base de données initiale d’images) ou bien si elles sont le résultat du Générateur.

La tension entre ces deux IA pousse chacune d’elle à apprendre et à s’améliorer. En d’autres termes, il s’agit d’une sorte de test de Turing pour Intelligences Artificielles. Cet apprentissage peut être modélisé comme un jeu à somme nulle (lorsqu’une IA gagne en discriminant bien, c’est que l’autre IA a échoué à la berner). Lorsque ce processus s’applique à la création d’œuvre d’art, on parle de CAN (Creative Adversarial Networks). Le CAN produit ainsi de nombreuses images et les œuvres d’art résultant de ce va-et-vient entre ces deux réseaux de neurones artificiels — comprenant des estampes, des vidéos ou encore des installations multimédias — sont souvent d’un inquiétant réalisme.

L’art créé par IA sonne-t-il la fin des artistes ?

Là aussi le battage médiatique orchestré par Christie’s autour de cette œuvre a laissé entendre (et écrire) qu’il s’agissait d’une « œuvre d’art réalisée par un ordinateur sans intervention humaine ». Faux et archifaux ! Le processus créatif en question ici implique fortement l’artiste.

L’artiste choisit tout d’abord une collection d’images pour alimenter la base de données servant à entraîner l’algorithme initial (c’est le travail de pré-curation de l’artiste). Dans le cas du Portrait d’Edmond de Belamy (2018), OBVIOUS a sélectionné d’un ensemble de 15 000 portraits réalisés par des artistes célèbres des six derniers siècles. Ces images sont transmises à un algorithme génératif d’apprentissage qui tente d’imiter ces entrées.

Enfin, l’artiste passe au crible de nombreuses images de sortie pour constituer un choix final et choisir les images qui lui paraissent les plus intéressantes (c’est le travail de curation de l’artiste). Heureusement, l’algorithme ne parvient pas à faire des imitations parfaites des images initialement entrées, et génère plutôt des images déformées généralement assez surprenantes.

En effet, s’il réussissait à imiter parfaitement les données, les œuvres générées n’auraient aucun intérêt artistique, ce ne serait que de pures copies ! Comprendre cela est crucial pour caractériser ce qu’est réellement l’art créé par IA, c’est-à-dire pas uniquement des images qui en résultent d’un algorithme mais un processus créatif dans son ensemble comprenant l’ensemble des données choisies et conservées, l’algorithme sélectionné et ses paramètres, et évidemment le choix final de l’artiste.

Vendre aux enchères de l’art créé par IA : une première ?

Là encore le mythe orchestré par Christie’s a bien fonctionné, laissant écrire que ce sera « la première œuvre d’art réalisée par IA jamais vendue aux enchères ». La réalité là aussi est toute autre. Lors d’une vente aux enchères caritative organisée par Google à San Francisco en 2016, 29 œuvres réalisées par IA ont été vendues pour un total de 98 000 dollars, l’œuvre GCHQ de l’artiste londonien d’origine turque Memo Akten ayant obtenu 8 000 dollars, le prix le plus élevé de la vente.

En 2017, une œuvre d’art crée par AICAN (Artificial Intelligence Creative Adversarial Network), une IA crée par le Art & AI Lab de la Rutgers University, a été vendue pour 16 000 dollars lors d’une vente aux enchères de caritative à New York.

Pour conclure, il est aujourd’hui imprévisible de savoir comment le prix élevé réalisé chez Christie’s finira par faire basculer le marché de l’art créé par IA. L’histoire du marché de l’art contemporain a montré qu’il était toujours dangereux pour un artiste d’avoir une telle flambée des prix sur le marché secondaire (les ventes aux enchères) avant même de passer par le marché primaire. Ceci dit, comme l’a écrit Anatole France « l’avenir est un lieu commode pour y mettre des songes ». À méditer…