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