Aujourd’hui, nous répondons à la question suivante : comment fonctionne l’art génératif ? L’art génératif comble le fossé entre la technologie et la créativité. Les machines sont créatives : elles tirent parti du hasard et de l’automatisation pour produire des œuvres d’art uniques.
Mais depuis ses origines, les gens se demandent si ce sont les artistes qui font l’art. Ou est-ce les machines ?
La réponse est encore à débattre, mais une chose est sûre : le potentiel de l’art génératif ouvre la voie à des possibilités créatives illimitées pour de nombreuses industries comme les médias sociaux.
Pour nous aider à avoir un aperçu de ce qui nous attend avec l’art génératif, nous devons comprendre ce qu’il est exactement et comment il a commencé.
Qu’est-ce que l’art génératif ?
L’art génératif est le produit de systèmes autonomes, qu’il s’agisse de machines ou de programmes. Il fonctionne selon des règles prédéfinies par un artiste. Cependant, le rendu n’est pas sous le contrôle des artistes.
Les résultats de l’art génératif peuvent être des rendus numériques, des sons, des sculptures et bien d’autres choses encore. Voici un exemple de Harold Cohen qui a utilisé l’ordinateur « AARON » pour générer ce dessin :
Source : ArtFacts
Voici un autre exemple d’art génératif de Kate Compton intitulé « Flowers ». Il s’agit d’une forme interactive d’art génératif qui permet aux utilisateurs de choisir parmi trois propositions : replanter, évoluer et évoluer tous.
Source : Galaxy Kate
Elle a utilisé un « algorithme génétique » pour orienter le programme « vers un contenu plus respectueux des contraintes et produisant des propriétés souhaitables« .
Kate a réalisé ce projet il y a huit ans. Mais nous pouvons même remonter plus loin, bien plus loin, pour nous aider à comprendre les origines de l’art génératif.
D’où vient l’art génératif ?
L’art génératif s’est construit sur des inspirations allant du dadaïsme au surréalisme. Ces types d’art célèbrent le chaos et l’imprévisibilité.
Dans les années 1950, les artistes expérimentaient déjà des systèmes mécaniques pour produire des œuvres d’art. Dans les années 1960, des scientifiques et des ingénieurs ayant accès à des machines plus puissantes ont poursuivi le travail.
Ils sont devenus des pionniers de l’art numérique et ont réalisé des progrès considérables au cours des années suivantes. Au cours des années 1970, leurs travaux sont sortis de l’enceinte de leur laboratoire et sont entrés dans le monde de l’art.
Les personnes qui ont fait d’incroyables progrès dans le domaine de l’art numérique à cette époque sont les suivantes :
Frieder Nake
Les machines analogiques et les programmes informatiques basés sur des modèles et des nombres ont été les premiers à produire de l’art génératif. Et qui, mieux que les mathématiciens et les informaticiens eux-mêmes, peut en percevoir le potentiel ? Frieder Nake était l’une de ces personnes.
Il est à la fois informaticien et mathématicien, reconnu pour ses travaux sur l’art informatique génératif. Dans les années 1960, Nake organise trois expositions qui mettent en valeur le potentiel de ce nouveau médium.
Source : Collections/Hommage à Paul Klee, 13/9/65 Nr.2
Harold Cohen
Cohen est connu comme l’ingénieur à l’origine d’AARON. Il s’agit de l’un des premiers programmes informatiques à offrir un rendement autonome.
Son travail a contribué à introduire le concept d’intelligence artificielle dans l’art moderne. Cohen a bénéficié d’une grande renommée, figurant dans des expositions, notamment à la Tate Gallery de Londres.
Les travaux d’AARON et de Cohen sont rapidement devenus la pièce maîtresse d’études menées par des artistes et des scientifiques. Il s’agit de l’un des premiers partenariats entre l’homme et la machine.
Son système utilise AARON pour générer les images et de petits robots dessinateurs qu’il appelle « tortues » pour dessiner les images.
Source : Histoire de l’informatique
Herbert Franke
La nature est pleine de motifs, belle et impressionnante. Elles se présentent sous la forme de fractales – des formes qui se répètent à l’infini.
Herbert Franke a utilisé ce même concept et s’est servi de programmes informatiques pour traduire les mathématiques et les modèles, mais cette fois-ci, en art algorithmique abstrait.
Ses premiers travaux ont jeté les bases de la photographie générative. Voici un exemple de son travail.
Source : Musée d’art numérique/Herbert Franke
Comment fonctionne l’art génératif ?
Photo extraite de DALL-E
À notre époque, l’art génératif repose sur des programmes sophistiqués d’apprentissage machine (ML) et sur l’intelligence artificielle (IA). L’IA peut imiter les actions humaines, en l’occurrence la création artistique. La ML est utilisée pour former l’IA à partir d’ensembles de données afin d’obtenir de meilleurs résultats.
Jetons un coup d’œil à RunwayML, un outil d’apprentissage automatique que les artistes peuvent utiliser sans aucune expérience en programmation. Il peut être utilisé pour une grande variété d’applications telles que la conversion de textes en images, le remplacement de parties d’une image, la colorisation, la suppression de l’arrière-plan, etc.
Ces outils peuvent être utilisés dans des secteurs tels que le marketing des médias sociaux pour rationaliser la production de contenu à grande échelle. Vous pouvez également utiliser des outils alimentés par l’IA avec des fonctions de programmation en masse pour automatiser la publication sur tous vos canaux.
Voici un exemple de rendu que nous avons demandé à Runway pour un Shiba Inu buvant un café sous la pluie :
Pourquoi l’art génératif connaît-il une popularité croissante ?
Au cours des dernières années, les NFT (Non-Fungible Tokens) ont gagné en popularité en tant que moyen de monétiser l’art numérique unique. Au début de l’art numérique, les gens vendaient déjà de l’art numérique. Cependant, il n’existait toujours pas de système convenu pour le marché.
Aujourd’hui, nous pouvons voir des œuvres d’art numérique sélectionnées sur des plateformes telles que FxHas, Artblocks, Postmaster Gallery et Kate Vass Gallery.
Pour le grand public, l’art génératif numérique est devenu plus accessible grâce à des outils tels que RunwayML et Midjourney. Il est gratuit, intuitif et permet de créer des œuvres d’art en quelques secondes.
Publer et l’IA générative
Les spécialistes du marketing savent combien il faut de temps pour générer du contenu pour les campagnes. Mais avec des outils comme Publer qui exploitent la puissance de l’IA générative, vous pouvez produire du contenu à grande échelle.
Il suffit d’une simple invite pour obtenir des images uniques créées par l’IA et pouvant s’adapter à tous les types de contenu. Vous pouvez optimiser vos campagnes grâce au tableau de bord intuitif de Publer.
Il vous permet de créer des campagnes de marketing de contenu pour tous vos canaux de médias sociaux à partir d’un seul outil de composition. Il peut également générer des textes pour des titres marketing, des tweets, etc.
Principaux enseignements
L’art génératif a évolué, passant de la création de motifs aléatoires basés sur des algorithmes prédéfinis à la création d’images photoréalistes formées à partir d’ensembles de données dynamiques. Avec son aide, vous êtes en mesure de.. :
- Rationaliser la création de contenu.
- Créer des images uniques.
- Créez des œuvres d’art numériques sans avoir besoin d’une expérience en matière de codage.
- Produits de conception.
- Et produire des technologies plus rapides et plus intelligentes.
Si vous souhaitez tirer parti de la puissance de l’art génératif pour votre marketing sur les médias sociaux, ne cherchez pas plus loin que Publer ! Inscrivez-vous gratuitement dès aujourd’hui et découvrez comment l’art génératif alimenté par l’IA peut propulser votre marque vers de nouveaux sommets.
Ervin Kalemi
