- La créativité est dite être un exercice humain, et l'IA générative est encore loin de pouvoir la reproduire.
- Les humains et l'IA s'appuient sur des approches différentes pour acquérir des connaissances.
- Les œuvres créatives continueront d'avoir besoin de l'intervention et de la supervision humaines comme facteurs décisifs pour les résultats.
De nouvelles questions se posent chaque jour sur la possibilité même de la créativité computationnelle. Bien qu'elle soit considérée comme une compétence unique dont nous, humains, disposons, l'avènement d'outils comme ChatGPT, Dall-E et tant d'autres remet désormais notre position en question.
Les grands modèles de langage (LLM) utilisent les mathématiques pour évaluer l'entrée et produire un résultat basé sur les énormes quantités de données sur lesquelles ils sont entraînés pour reconnaître des motifs. Mais nous, humains, ne nous appuyons pas uniquement sur ces motifs, car notre intelligence va bien au-delà de ce niveau. Une autre différence réside dans la manière dont les humains et l'IA acquièrent des connaissances : les humains s'appuient sur la causalité, tandis que les modèles d'IA s'appuient sur la corrélation.
L'année dernière, des producteurs de musique comme Alex Da Kid ont collaboré avec IBM Watson pour créer des succès générés par l'IA et informer le processus créatif. En remontant un peu plus loin, une œuvre d'art intitulée Le Portrait d'Edmond de Belamy, vendue 432 500 $ et également générée par IA, a été créée en alimentant le système avec un ensemble de données de 15 000 portraits couvrant l'art de six siècles.
L'IA a encore besoin d'une intervention humaine
Dans tous ces exemples, l'intervention humaine est toujours présente pour curatoriser les résultats produits par l'IA. Mais maintenant, un générateur d'images IA comme Midjourney peut produire des résultats en quelques secondes pour n'importe quel thème selon vos préférences. D'énormes quantités de jeux de données sont récupérées et injectées dans les systèmes pour les entraîner. Les systèmes d'IA générative peuvent désormais convertir des phrases écrites en images, ou composer de la musique dans le style d'un compositeur de votre choix. Les sorties ressemblent aux données sur lesquelles ces systèmes sont entraînés, mais elles ne sont pas exactement les mêmes.
L'auteur est un sujet controversé dans ces cas, car de nombreux critiques ne sont pas favorables à l'attribution d'un titre d'auteur aux algorithmes. Qui devrait donc être considéré comme l'auteur ou l'artiste ? Et que dire des milliers d'artistes et de peintres dont le travail a été récupéré pour entraîner l'IA ? Ou pourrait-ce être le prompteur, celui qui décrit le style, le sujet et de nombreux autres détails complexes de l'image ? Nous sommes donc encore à un point où nous voyons surgir de nouveaux problèmes, peut-être pour la première fois, non pas parce qu'ils sont nouveaux, mais parce qu'ils sont uniques. La question est : l'IA peut-elle être aussi créative que les humains ?
L'IA peut-elle remplacer l'élément créatif humain ?
Les experts décrivent de nombreux types de créativité, dont certains sont la créativité transformationnelle, combinatoire et exploratoire. En parlant des deux dernières, la créativité exploratoire explore des espaces structurés sur une base conceptuelle pour générer de nouvelles idées, tandis que la créativité combinatoire fusionne des idées similaires.
Ces types de créativité sont assez proches de ce que font les algorithmes d'IA générative, par exemple, créer une histoire dans le même style que de nombreuses autres histoires utilisées dans les jeux de données d'entraînement ou créer une image de la même manière. La première, la créativité transformationnelle, consiste à inventer de nouvelles idées en dehors des structures de données et de style existantes pour produire quelque chose de entièrement nouveau et original, du moins au mieux.
C'est le point central de l'argument concernant le droit d'auteur et l'usage loyal du contenu, et une question encore non abordée par la réglementation. Récemment, SAG-AFTRA a obtenu un accord avec les maisons de disques pour la protection des droits des artistes et a rendu le consentement et la rémunération obligatoires.
La créativité computationnelle ne fonctionne pas de manière impulsive comme un humain, mais plutôt de manière systématique. Elle peut atteindre des résultats de manière inattendue, mais ils sont prévisibles car le système utilise un certain processus pour les obtenir. C'est la principale différence entre les artistes humains et l'IA, car nous n'obtenons que les résultats que nous lui demandons. L'IA générative fonctionne de manière acceptable en partenariat avec ses homologues humains, et ses performances s'amélioreront, mais pour le moment, elle peut agir comme un catalyseur pour aider les humains plutôt que de les remplacer.
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Aamir Sheikh
Aamir est journaliste technologique avec près de six ans d'expérience dans les secteurs de la cryptomonnaie et de la technologie. Il est diplômé de l'université MAJ avec un MBA en finance et marketing. Il travaille désormais pour Cryptopolitan, où il rend compte des dernières évolutions des marchés de la cryptomonnaie et des prévisions de prix.
