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Images extraites d’Esquisse(s) de vie, la Vie et la Mort ARTificielles, thèse soutenue publiquement en décembre 2007 par Geoffroy BAYON, pour l’obtention du grade de Docteur en Esthétique, Sciences et Technologies des Arts à l’Université de Paris VIII, ATI-INREV.

Mais comment ces images naissent-elles du chaos numérique ?

Les images se comportent comme des individus : elles naissent en émergeant du hasard, vivent, s’assemblent et se reproduisent, transmettent leur patrimoine génétique, puis meurent et disparaissent. De nouvelles images qui sont leurs enfants naissent avec les gènes de leurs parents, puis évoluent à leur tour et s’adaptent à leur environnement. C’est ce qu’on appelle la « vie adaptative. » Les individus les mieux adaptés prolifèrent plus abondamment que les autres et cherchent leur propre autonomie.

Et dans la « vraie » vie, comment ça marche ?

Les gènes du père et de la mère se combinent pour construire l’identité génétique de l’enfant. Quelquefois, des mutations aléatoires induisent des caractéristiques nouvelles, propres à l’enfant. C’est ainsi que les organismes vitaux apprennent à se développer et à s’adapter.

Mais comment des images peuvent-elles transmettre leur patrimoine génétique à l’intérieur d’un ordinateur ?

Elles disposent d’un codage génétique, inspiré des processus vitaux réels. Pour en simplifier la représentation, j’ai choisi de travailler avec une carte génétique complexe, représentative de chaque individu unique, matérialisée par une image jpeg, constituée d’une rangée de pixels. Chaque pixel renvoie à une caractéristique particulière de l’image (forme, couleur, opacité, faculté de mouvement, etc.) et des mutations peuvent intervenir lors du brassage génétique. Par exemple, des mutations totalement incontrôlées, issues de la compression jpeg, ont donné naissance à des caractéristiques totalement inattendues.

Les images s’adaptent au fil des générations, oui mais à quoi s’adaptent-elles pour parfaire leur évolution ?

Au fil du temps, elles apprennent tout simplement à se conformer aux goûts de l’artiste. La sélection naturelle, dans un environnement réel, est ici remplacée par un barème d’évaluation purement esthétique de l’image. Une note attribuée par l’artiste aux différentes générations d’images favorise certaines caractéristiques, qui vont se développer. Attention cependant à ne pas éliminer les « mauvais » individus, au risque de voir se produire un phénomène de convergence vers un individu unique et parfait qui se voit cloné de génération en génération. La vie s’étouffe alors, car elle n’obéit plus à son principe fondamental : évoluer et s’adapter sans cesse. La solution : introduire de légères mutations, et favoriser le métissage entre individus très différents. Une leçon contre la pratique de l’eugénisme !
Des changements environnementaux favorisent aussi la diversité.

L’image produite au bout de quelques générations devient complexe, comment juger de sa faculté d’adaptation aux goûts de l’artiste par apprentissage ?

Des systèmes plus rudimentaires, codés sur un nombre réduit de caractéristiques, permettent de mettre ces phénomènes en relief. La recherche d’une similitude avec des objets vivants réel est très parlante, c’est pourquoi j’ai testé la programmation de mes logiciels avec un modèle de plante en Li-System. Les gènes se résument à un angle, une longueur de branche et un nombre de bourgeons par nœud. Des modèles très poussés ont permis, au cours des recherches sur la vie artificielle, de comprendre des mécanismes de la vie réelle grâce à la simulation de l’imbrication multiple de processus vitaux simples. On se référera par exemple aux travaux du zoologiste Richard Dawkins.

Et alors, que devient l’esthétique de l’image dans tout ça ?

En choisissant le codage bien orienté d’un génome complexe, on parvient à faire évoluer l’image vers une esthétique particulière, qui se réfère aux goûts de l’artiste tout en étant difficilement maîtrisable. Le processus de création est alors totalement partagé et équilibré entre la décision de l’Homme et les propositions de la Machine. Ces deux approches sont complémentaires et propices à la création. A l’image des individus réels, chaque image produite est absolument unique,  bien qu’elle offre des similitudes avec ses parents, grands parents, ou aïeux, en cas de gènes récessifs.  L’artiste devient alors un peu spectateur de sa propre oeuvre, qui lui échappe et cherche au fil des générations sa propre autonomie artistique.

Du chaos émerge progressivement les canons d’une beauté qui découle directement des choix esthétiques de l’artiste. Paradoxalement, en lui échappant totalement, ils lui permettent de repousser considérablement les limites de son potentiel créatif.

Une ‘ belle ‘ collaboration, toujours unique et perpétuellement évolutive, entre l’Homme et l’Ordinateur, qui s’éloigne de ‘ la nature morte ‘ pour tendre vers ‘ l’image vivante. ‘

Alors, regarderez-vous toujours l’image numérique du même œil ?