Avec l'œuvre d'art générative intitulée « Unsupervised-Machine Hallucinations-MoMA », exposée au Museum of Modern Art (MoMA) de New York, Refik Anadol envisage ce qu’une machine pourrait rêver après avoir contemplé les deux siècles d'art moderne encapsulés dans la collection du musée. L'artiste a utilisé l'intelligence artificielle pour transformer la collection du musée en de nouvelles compositions esthétiques qui, dans une chronologie alternative, auraient pu faire partie des archives mais n'ont jamais existé, explorant ainsi des territoires inexplorés de l'art moderne et spéculant sur ce que leurs réalisations auraient pu être.
L'intelligence artificielle (IA) peut sembler être une science occulte parce qu'elle permet de créer des images extraordinaires dans n'importe quel style pictural à un rythme beaucoup plus rapide que la performance humaine – mais rien ne vient de rien, même dans le domaine de l'informatique générative. Bien que ces nouveaux outils puissent sembler évoquer de nouveaux matériaux à partir de l'éther, ce n'est pas le cas ; Leurs œuvres sont dérivées, basées sur le retraitement du travail d'autrui.
Pour tenter de simplifier un sujet complexe, on peut dire que les machines d'IA acquièrent de vastes ensembles de données, qui sont utilisés pour former des logiciels spécialisés capables de créer de nouveaux produits virtuels – tels que des textes, des images, des vidéos ou des chansons. Ces programmes informatiques évoluent également grâce à un processus d'apprentissage progressif : plus on leur fournit de données, meilleurs sont les résultats qu'ils produisent. De plus, certains systèmes d'IA sont capables de mesurer leurs propres performances et de se transformer progressivement pour améliorer leur capacité à répondre aux besoins des utilisateurs.
L'informatique générative, en puisant dans des pools de données préexistants grâce à l'application d'algorithmes, crée des œuvres originales. Cependant, le fait que l'intelligence artificielle parte d'éléments connus peut avoir des implications juridiques si ces éléments sont protégés par des droits de propriété intellectuelle. Par exemple, dans les domaines de l'art ou de la littérature, les œuvres dont les programmes informatiques s'inspirent pour leurs créations peuvent être protégées par le droit d'auteur et les droits voisins appartenant à des entités autres que l'auteur original. Par conséquent, avant d'exploiter les avantages offerts par l'IA, les utilisateurs doivent comprendre les risques et la manière de prévenir les violations par inadvertance des droits d'autrui.
Alors que l'intelligence artificielle générative est une nouveauté pour le marché et qu'il n'existe actuellement aucune réglementation spécifique, les lois existantes, telles que celles relatives aux droits de propriété industrielle, ont encore des implications importantes pour son utilisation. Parmi les zones d'incertitude, citons l'attribution correcte des droits de propriété pour les œuvres générées par l'intelligence artificielle et l'acquisition légale de données contenues dans les ensembles de données d'entraînement (qui peuvent parfois ne pas être couvertes par des licences).
Les débats tournent aussi autour des limites à appliquer aux requêtes des utilisateurs aux cerveaux informatiques : jusqu'où les consommateurs peuvent-ils pousser leurs requêtes, et jusqu'où les machines peuvent-elles aller dans leurs réponses ? Il n'est certainement pas approprié de demander à ces outils de créer de nouveaux produits sans autorisation en utilisant des œuvres protégées d'autrui en vertu du droit d'auteur, des marques, des brevets, des dessins ou modèles.
Pour prévenir d'éventuelles violations, l'engagement de toutes les parties concernées est nécessaire : avant tout, les développeurs de systèmes informatiques doivent demander des licences pour utiliser des données d'entraînement protégées par la propriété intellectuelle et indemniser les concédants de licence respectifs. De plus, les développeurs doivent travailler à la création de pistes d'audit, qui sont des enregistrements immuables certifiant l'origine des œuvres contenues dans les données d'entraînement et le contenu généré par l'IA.
Les acheteurs de produits informatiques basés sur l'IA doivent demander aux fournisseurs si leurs modèles sont basés sur un contenu libre ou protégé (et s'ils sont protégés, s'ils sont correctement autorisés) et examiner les conditions d'utilisation et les politiques de confidentialité des vendeurs. Par mesure de précaution, les acheteurs d'intelligence artificielle devraient exiger des fournisseurs qu'ils développent des pistes d'audit pour s'assurer que les œuvres du fournisseur ne sont pas dérivées intentionnellement ou involontairement sans autorisation.
Les créateurs de contenu doivent surveiller activement les canaux numériques et sociaux pour identifier l'apparition d'œuvres qui peuvent être dérivées de leurs propres créations. Pour les titulaires de marques reconnues, il ne s'agit pas simplement de rechercher des références spécifiques à leur marque mais aussi de suivre les évolutions potentielles ou les formes dérivées développées par l'intelligence artificielle.
L'intelligence artificielle s'applique à tous les secteurs impliquant le travail numérique, y compris le monde de la mode. Dans ce contexte, l'IA peut être appliquée à la gestion de la chaîne d'approvisionnement en alimentant des programmes informatiques génératifs avec l'historique des stocks et des ventes pour anticiper les transactions futures. Cela permet aux entreprises de prendre des décisions plus précises concernant les vêtements à stocker. L'IA, à son tour, aide à réduire les stocks invendus et les pertes associées, répondant ainsi aux attentes des clients tout en augmentant le volume des ventes et les marges bénéficiaires.
De plus, l'intelligence artificielle fournit des données précieuses pour choisir des stratégies marketing, cibler les promotions auprès des clients potentiellement intéressés, personnaliser la publicité et maximiser son impact. Cela permet non seulement aux maisons de mode d'économiser du temps et de l'argent, mais aussi de garder une longueur d'avance sur la concurrence en identifiant les nouvelles tendances et les marchés émergents.
L'informatique générative peut également être utilisée dans la phase de conception des vêtements. Les algorithmes enregistrent les tendances croissantes et les préférences des clients, ce qui permet aux maisons de mode d'investir dans des modèles plus susceptibles d'être appréciés par leurs consommateurs cibles, réduisant ainsi le risque de produire des modèles invendables.
L'application de l'IA dans ce secteur soulève deux préoccupations majeures. Tout d'abord, le risque que l'informatique générative remplace partiellement (ou totalement) le travail humain, en particulier en ce qui concerne les concepteurs, les professionnels du marketing et les experts en logistique. Deuxièmement, l'homogénéisation potentielle du style : avec des algorithmes guidant les décisions de conception et les stratégies de vente, il y a un risque que la mode devienne moins individuelle et créative. Cela pourrait entraîner une baisse rapide de la qualité des produits de mode et une détérioration de la réputation de l'industrie dans son ensemble.
Les critiques de l'intelligence artificielle affirment qu'elle génère des résultats sans vraiment s'engager dans un acte créatif puisqu'elle apprend des œuvres créées par des humains. D'autre part, les artistes étudient également l'histoire de l'art et s'inspirent des grands auteurs du passé. Cela soulève la question de savoir si nous appliquons un double standard (c'est-à-dire un principe discriminatoire) à l'inventivité humaine et artificielle, en attendant un apport créatif supérieur de l'apprentissage automatique par rapport à la créativité humaine.
Nous croyons, ou aimons croire, que la créativité humaine implique un processus multicouche et multidimensionnel qu'aucune machine ne peut reproduire en raison de sa nature intrinsèquement anthropologique. La créativité humaine englobe les expériences personnelles, les conseils intellectuels, la pensée imaginative, la vision prophétique et d'autres qualités qui ont été traditionnellement considérées comme sans équivoque humaines. Ce sont des caractéristiques que l'intelligence artificielle n'a pas – ou du moins, n'a pas encore.