L’intelligence artificielle (IA) fait partie aujourd’hui de la vie quotidienne. Elle investit tous les domaines du monde actuel et suscite un intérêt généralisé au sein de la société. Dans cette publication, je me concentrerai sur l’utilisation de l’IA dans les domaines de l’art et du patrimoine qui retiennent moins l’attention des chercheurs que ceux de la médecine, de la justice ou de l’économie et je traiterai plus spécifiquement de la peinture.

La première partie portera sur les enjeux sociétaux de l’IA et son impact sur le monde des arts. La seconde s’attachera à la création artistique par IA, son processus, le rôle joué par l’homme ou la machine et les questionnements qu’elle entraîne, sujet du livre d’Hugues Bersini (2) qui m’a marquée et est partiellement à l’origine des réflexions que je développe.

L’objectif majeur de cet écrit est de pousser à une réflexion mettant en évidence les apports manifestes de l’usage de l’IA que je définirais très simplement comme une branche de l’informatique cherchant à simuler l’intelligence humaine dans une machine, mais aussi ses limites et les dérives engendrées par son succès auprès du public et par l’impact du marché de l’art.

Voyons en premier lieu quels sont les principaux facteurs qui nous semblent expliquer cet engouement actuel pour l’IA :

Premier facteur : le public d’aujourd’hui est fasciné par les innovations technologiques, le numérique en particulier et les effets qui en découlent (l’imagerie virtuelle, les parcours immersifs, les réalisations 3D…). L’art numérique en tant que genre artistique existe toutefois depuis les années 1960. Il a connu une évolution phénoménale et rapide ces deux dernières décennies avec l’apparition de l’art robotique. Le Portrait d’Edmond de Belamy réalisé en 2018 est ainsi la première œuvre dont la conception a été « calculée » par une machine simulant l’intelligence humaine (3) (fig. 01).

Deuxième facteur : l’IA constitue pour les artistes qui, par définition, inventent ou réinventent un art, une ouverture exceptionnelle à un type artistique nouveau. Ils découvrent des formes et modes d’expression inédites débouchant sur un champ infini de possibilités de création. Ils peuvent donc être, au XXIe siècle, considérés d’une certaine manière comme des pionniers au même titre que les artistes qui, au XIXe, se sont tournés vers la photographie ou le cinéma à leur début, deux domaines artistiques qui suscitèrent alors émerveillement mais aussi désapprobation. Des peintres comme Ingres et Puvis de Chavannes, par exemple, refusent toute assimilation de ces moyens d’expression à l’art, idée partagée de nos jours par une partie du public envers les œuvres créées par IA.

Troisième facteur : le recours à la création par IA répond à l’attirance accrue ces dernières années pour les réalisations collectives alliant l’intervention de l’artiste, de l’ingénieur et du robot, ainsi que pour les actions participatives qui intègrent le spectateur et le public au processus créatif avec un goût prononcé pour l’événementiel.

Enfin, un facteur incontournable alimentant l’intérêt pour l’IA est le rôle joué par les médias qui s’ingénient généralement à souligner l’aspect sensationnel de ces réalisations.

Avant 1949, les commandes faites aux ordinateurs ne pouvaient être stockées. Ils n’en conservaient donc pas la mémoire. Il faut attendre 1951 pour que Alan Mathison Turing, l’inventeur de l’IA, dans un article intitulé « Computing Machinery and Intelligence », évoque la possibilité de construire des machines intelligentes dites machine learning ou machine pensante et de tester cette intelligence (4). Cinq ans plus tard, en 1956, le premier programme d’IA est présenté par John McCarthy, considéré comme un des pères du domaine, lors du Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence (DSPRAI) (5). Cet événement catalyse la recherche pour les décennies suivantes.

Entre 1957 et 1974, les ordinateurs deviennent plus rapides, moins chers et donc plus accessibles et surtout les algorithmes des machine learning s’améliorent.

Dans les années 1980, l’expansion de la boîte à outils algorithmique et la grande quantité de données stockées (Big data) permettent aux ordinateurs d’apprendre par l’expérience. John Hopfield et David Rumelhart introduisent cette fois les techniques de deep learning ou apprentissage profond, inspirées par les découvertes les plus récentes sur le fonctionnement du cerveau humain et de ses réseaux de neurones (6). C’est une avancée énorme.

Au cours des deux décennies suivantes, de nombreux objectifs historiques sont atteints dans tous les domaines et la prise de conscience du potentiel créatif de l’IA resurgit en 1997 à la suite des parties d’échecs médiatisées du champion du monde en titre Gary Kasparov qui est battu par un programme informatique développé par IBM sous le nom de Deep Blue. En 2017, Libratus, un super calculateur jouant au poker, vainc les meilleurs joueurs humains. Il apparaît alors avec évidence que le génie humain peut être surpassé par la machine. À partir de ce moment s’ouvre un autre monde, riche en activités nouvelles et en surprises !

Les années 2012 et 2013 furent des jalons chargés d’avancées continues. Des algorithmes de plus en plus complexes sont développés notamment par Google et Facebook et les machines learning sont à l’origine de progrès technologiques toujours plus performants.

Mais revenons à l’art, et d’abord à celui pionnier des années 1950-60 lorsque des artistes comme Jean Tinguely, Nicolas Schöffer et Nam June Paik conçoivent des « machines créantes » à savoir des systèmes autonomes produisant de l’art. Jean Tinguely lance ainsi, en 1950, une série de machines à dessiner, les Méta-Matics, qui ne tracent jamais la même forme (7) (fig. 02). Une relation ouverte et libre s’instaure dès lors entre la machine et son constructeur qui l’actionne ou la regarde faire (8). Nicolas Schöffer est connu quant à lui pour ses sculptures animées. Sa sculpture Cysp 1 (1956) est la première sculpture cybernétique de l’histoire de l’art que l’on peut définir comme un « robot réactif » (9). Elle se déplace de façon autonome et possède un cerveau électronique connecté à des capteurs qui réagissent à l’environnement et aux variations de sons, de couleurs et d’intensité lumineuse (10) (fig. 03).

Cet affranchissement de la main de l’artiste comme point de départ de la création artistique est prémonitoire de l’usage de l’IA dans le nouveau genre qu’est l’art robotique (11). Ainsi, certains artistes développent à partir des années 1980 des logiciels qui donnent une indépendance de plus en plus grande à leurs robots, rendant illimitées les possibilités de création au point qu’elles leur échappent en partie, comme nous le verrons plus loin.

Entrons maintenant dans le vif du sujet de cette première partie.

Elle est utile comme aide à la restauration et dans l’étude approfondie de l’état matériel des peintures. Elle commence également à être employée pour vérifier l’authenticité des œuvres d’art.

Pour illustrer mon propos, je prendrai comme premier exemple de recours à l’IA celui du polyptyque de l’Agneau Mystique (12). L’IA a été utilisée dans un premier temps pour améliorer la lisibilité des parties de la peinture, notamment celles altérées par la présence d’un réseau accentué de craquelures pour en faciliter la lecture (13) (fig. 04) (fig. 05) (fig. 06).

Ce  projet de recherche a été mené par l’UGent en collaboration avec des restaurateurs de l’Agneau Mystique pour corriger l’interprétation algorithmique, afin qu’elle s’affine par elle-même, selon le système de mécanisme d’apprentissage profond. Pour se faire, l’algorithme a dû apprendre à reconnaître les différents types de craquelures d’âge, prématurées, dans le vernis, claires sur fond foncé ou l’inverse, avant d’intervenir. Le premier essai étant mauvais, des améliorations ont été apportées suite aux remarques des restaurateurs.

Toutefois, aucune des méthodes testées n’a donné des résultats suffisants pour que la retouche virtuelle des parties altérées soit comparable à celle réalisée par le restaurateur. En effet, les images produites par IA peuvent aider à la prise de décision mais ne sont en aucun cas un substitut du travail de restauration. Ici, l’image de la surface traitée a été réalisée dans un but d’étude. Elle ne sera pas reproduite dans la réalité par la restauration car les craquelures font partie du vieillissement normal d’une œuvre. Elles sont donc à respecter comme un signe d’authenticité. Seules celles gênant la lisibilité des lettres ou des formes devront être atténuées. Ainsi, l’image virtuelle numérique produite avec l’IA apporte une aide à l’examen d’histoire de l’art (style et iconographie) et technologique (lisibilité de l’exécution picturale). Néanmoins, le jugement critique du restaurateur qui permet de déterminer un degré de réintégration des lacunes ne semble pas pouvoir être géré par la machine qui n’échappe pas au systématisme et à un manque de discernement.

Le dialogue entre restaurateurs et ingénieurs informatiques au cours de ces diverses expériences a cependant  permis dans l’ensemble de progresser dans la recherche sur les retouches virtuelles réalisées par algorithme. La restitution formelle de parties perdues et la simulation numérique d’un dévernissage ont aussi retenu l’attention.

Un autre exemple pionnier dans le domaine de la restauration, car remontant au tremblement de terre d’Assise en 1997, est celui de l’IA employée pour aider les restaurateurs à réassembler les milliers de fragments de fresques de Giotto et Cimabue décorant les voûtes de la Basilique, qui avaient volé en éclats (14). Après un travail de titan qui a consisté à prendre des photographies digitales en haute définition de chacun des 120.000 morceaux préalablement triés par couleur et par texture et disposés dans des tiroirs, l’algorithme a appris à assimiler automatiquement les formes ou les images qui lui ont été soumises. Ensuite, deux programmes expérimentaux de réassemblage assistés par ordinateur ont été développés en laboratoire (fig. 07) (fig. 08). L’algorithme, accompagné par l’opérateur responsable de tout le processus, s’initia à sélectionner les pièces adéquates et à les faire tourner pour trouver leur juste position au sein du puzzle de fragments. Le but principal était d’éviter des manipulations inutiles des morceaux et  de faire gagner du temps par rapport à leur positionnement à la main. Malheureusement la mise au point du procédé, alors nouveau, fut trop lente pour être opérationnelle dans les délais impartis pour la reconstitution des fresques. Il n’a donc pu se substituer ou même seconder le travail des restaurateurs mais a constitué un domaine de recherche innovant.

Poursuivons en examinant l’aide que l’IA peut apporter à la connaissance matérielle d’une peinture en nous penchant sur la reconstitution du format original de la Ronde de Nuit de Rembrandt (1642) (15). En 1715, les bords de la toile furent découpés sur les quatre cotés pour être installée entre deux portes à l’hôtel de ville d’Amsterdam. Elle venait de la maison des arquebusiers, siège de la garde civile qui l’avait commandée. En 2021, le musée a décidé de reconstituer le format original. Les fragments découpés étant perdus, ceci a pu s’effectuer grâce à l’IA. La machine a été guidée par un scientifique du musée, Robert Erdmann, qui a comparé l’œuvre de Rembrandt à une copie du XVIIe siècle de Gerrit Lundens, de plus petite taille mais exécutée avant découpe du modèle. Après avoir appris le style de Rembrandt, l’ordinateur a reconstitué les morceaux perdus. L’image a ensuite été imprimée sur toile, vernie et installée sur quatre cadres métalliques disposés autour du tableau (fig. 09) (fig. 10). Ce retour à l’apparence originale grâce à l’IA avec l’aide de l’intervention humaine permet aujourd’hui aux scientifiques et au public d’apprécier à sa juste valeur l’intégration des personnages à la composition, intégration spatiale à laquelle Rembrandt accordait une importance primordiale. Avec le repositionnement des parties latérales manquantes, les deux personnages principaux ne sont plus centrés dans la composition, ce qui souligne le dynamisme interne du groupe et de l’ensemble. Tous les regards convergent à nouveau vers le capitaine Cocq, commanditaire de l’œuvre, rétablissant ainsi le concept initial de la composition et donc l’intention du peintre qui était de mettre l’officier en évidence.

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The Next Rembrandt

Le Portrait d’Homme dans le style de Rembrandt est le résultat de la première prouesse technique qui consiste à reproduire une peinture à la manière d’un grand maître (16) (fig. 11). Ce portrait fut exécuté par IA sur la base de la copie d’éléments provenant de 346 œuvres attribuées au peintre (17). Au départ de cette sélection, plus de 160.000 fragments ont été analysés en utilisant des scans 3D et des fichiers numériques mis à l’échelle par un algorithme. Des programmes de reconnaissance faciale ont été adaptés pour comprendre le style du peintre et générer de nouvelles caractéristiques physionomiques qui ont été assemblées en utilisant les proportions géométriques. Enfin, après avoir eu recours à une carte des reliefs de la couche picturale pour imiter les coups de pinceau de Rembrandt dans la matière, la peinture a été réalisée. Une imprimante 3D très performante qui imprime successivement treize couches d’encre à base de peinture a été employée. Un nouveau portrait, exposé au Rijksmuseum d’Amsterdam, a ainsi vu le jour à partir d’un codage. Cette performance a connu un succès retentissant. Il ne s’agit toutefois pas d’un nouveau Rembrandt au sens propre, comme il a été écrit, mais bien de la création virtuelle d’un portrait inexistant dans sa production, réalisé par l’IA au départ d’un assemblage d’éléments repris à ses peintures autographes. Nous sommes en fait en présence d’un tableau inauthentique pourtant dit de sa main ! À savoir un nouveau genre de faux qui soulève l’épineux problème de l’authenticité.

À l’origine cependant, l’objectif des ingénieurs était d’arriver à réaliser une peinture identique dans sa technique picturale à celle du maître sans qu’ils aient l’intention de tromper pour raisons mercantiles ou autres. Cette démarche n’est toutefois possible que pour les composantes matérielles d’une œuvre, mais rien ne remplace la sensibilité, le regard et la main d’un artiste. Sans compter que la peinture ne comporte aucun ancrage dans le contexte historique de Rembrandt. Elle est réduite à sa matière et ne véhicule ni la mémoire, ni le vécu d’une composition originale. Aussi, au-delà de la prouesse technologique reconnue, quelle sera l’émotion ressentie par les spectateurs devant cette peinture qui apparaît comme une enveloppe matérielle dépourvue de son contenu signifiant ?

Se pose, par ailleurs, la question de savoir quel sera le futur d’une telle œuvre ? Sera-t-elle vendue à des prix faramineux en tant que réalisation technique extraordinaire ou comme peinture du maître ? Un œil non averti verra-t-il la différence avec ses peintures autographes (18)  ? Rentrera-t-elle dans un musée et dans ce cas sous quelle identification, celle d’un nouveau Rembrandt au sens d’une œuvre présentée comme inédite ou comme le résultat d’une création par IA ?

Nous abordons avec ces exemples le problème de l’authenticité des œuvres d’art qui a toujours concerné les collectionneurs et le marché. Qui dit authenticité touche à l’attribution et donc à l’étude des individualités artistiques. La manière d’un artiste se lit dans les caractéristiques de ses compositions et dans son exécution. En particulier, sa facture révèle son rapport à la matière. L’attribution retient l’attention des historiens de l’art depuis toujours. Si nous remontons aux XIXe et XXe siècles, de grands critiques comme Giovanni Morelli, Bernard Berenson et Max Friedländer ont chacun élaboré leur méthode pour reconnaître et classifier les peintres. Leurs travaux restent des références et continuent à apporter une aide précieuse à condition d’être utilisés avec prudence et perspicacité (19).

Cette année, Arte Generali a décidé de miser sur l’IA qu’elle introduit dans son business model pour certifier au moyen de cette technique l’authenticité des œuvres à ses clients (20). L’image de la peinture étudiée est fournie à la blockchain qui, dans 85% des cas, peut travailler seule, un expert n’étant demandé que si nécessaire. Un certificat sur l’authenticité est alors remis.

Une expérience avec l’IA fut ainsi menée sur le célèbre tableau de Rubens Samson et Dalila conservé à la National Gallery de Londres (21) (fig. 12). Après avoir eu recours à un algorithme nourri des images de peintures du maître, il est apparu à 91% que l’œuvre serait d’une autre main (22).  Néanmoins, la principale difficulté dans l’étude des maîtres anciens qui gèrent d’importants ateliers c’est qu’ils travaillent avec des assistants. Or, relever la différence de technique d’exécution d’avec le maître demande beaucoup de savoir et d’expérience. Comment la machine perçoit-elle ces nuances et comment peut-elle rivaliser avec l’œil de spécialistes dont le regard s’est construit au fil des années ? Par ailleurs, comment l’état matériel des œuvres est-il intégré dans cette vision des œuvres réduites à un pourcentage ?

Les historiens de l’art et experts actuels recourent pour vérifier leurs hypothèses aux méthodes d’investigation scientifiques traditionnelles qui deviennent de plus en plus diversifiées et performantes mais qui ont aussi leurs limites car les résultats découlant de ce type d’examens doivent toujours être interprétés par le chercheur. Ce sont alors ses propres connaissances comparatives des techniques d’exécution liées à son expérience et à sa sensibilité qui décident si la peinture est autographe, ou une copie, une œuvre de collaboration ou encore un faux. Autant de questions fréquentes qui constituent la base des interrogations émises sur la production d’un artiste.

Ainsi l’IA peut aider la recherche vu l’énorme quantité de données qu’elle enregistre. Certes, elle met en évidence les variétés de traitements et de gestes rencontrés dans la production d’un peintre. En revanche, la machine insensible ne peut formuler un avis autonome et modulé sur une attribution sans l’aide d’un expert du peintre et de l’époque à laquelle il travaille. L’IA peut donc être tout au plus un auxiliaire accompagnant la recherche et la réflexion.

L’exemple suivant, le Repas de l’homme aveugle de Picasso (23), révèle une démarche différente de celle du portrait de Rembrandt (fig. 13). Il s’agit de la reconstitution d’une composition, sous-jacente à la surface picturale actuelle, laissée non terminée par le peintre (24) (fig. 14). Cette composition d’une femme accroupie cachée sous l’image du Repas avait déjà été relevée en 2010 au Metropolitan Museum de New York à la suite d’examens radiographiques. Des chercheurs britanniques se sont emparés de cette découverte en 2021 et ont décidé de « faire revivre » la première composition à l’aide de l’IA (25). Partant des images révélées par fluorescence X, méthode rendant les formes plus visibles, ils ont soumis celles-ci à un réseau de neurones et l’ordinateur, après avoir « appris » le style de Picasso, a reconstitué une composition. L’image a été imprimée en 3D s’ingéniant à reproduire en relief la texture de la toile et les coups de pinceaux. Dans ce cas, on peut s’interroger sur l’apport concret du travail accompli si ce n’est, comme pour le portrait de Rembrandt, une prouesse technique. Cette fois, cependant, elle porte sur le remploi par l’artiste d’une toile inachevée pour raison inconnue. Cette démarche de réutilisation d’un support est fréquente chez Picasso tant pour ses propres œuvres que pour celles d’autres artistes. Le motif est le plus souvent d’ordre économique. Or, la composition concernée appartient à la période bleue de l’artiste et a donc été exécutée en début de carrière.

La machine a complété la composition non finie du peintre masquée sous le Repas avec, je cite, « le plus de vraisemblance ». En réalité, en interprétant sa manière, elle a créé une soi-disant peinture de Picasso. Le spectateur est donc trompé car il voit l’œuvre sous un aspect qui n’a jamais existé et qui est différent de celui voulu par l’artiste. Ainsi, à l’opposé du Portrait d’homme de Rembrandt fait à l’identique d’après des modèles autographes ou d’attribution reconnue, la composition sous-jacente au Repas de l’homme aveugle de Picasso a été modifié de façon hypothétique. Sur le plan scientifique d’ailleurs, le résultat ne convainc pas les historiens de l’art spécialistes du Maître.

Ceci montre le réel danger de ce type de manipulation qui, en falsifiant la réalité, peut tromper tant le scientifique que le public, action lourde de conséquences tant pour l’éducation des historiens de l’art que pour la recherche. Elle constitue pour moi un nouveau type de faux qui poussent à élargir la réflexion de manière générale aux conséquences de telles démarches car elles ouvrent la porte à de dangereuses dérives. Quelle sera la postérité de ces œuvres ? Entreront-elles dans le catalogue raisonné de l’artiste et seront-elles intégrées dans le cursus des étudiants en histoire de l’art et dans l’affirmative, à quel titre ? Se retrouveront-elles dans les musées ? Seront-elles multipliées et perdront-elles dès lors leur valeur auprès du public, une fois les technologies, ayant présidé à leur création, devenues obsolètes ? Enfin, concurrenceront-elles sur le marché la vente des œuvres originales ?

Ceci nous amène à parler de l’IA et du marché de l’art nous centrant en particulier sur le cas des copies numériques. Il y a toujours eu une relation paradoxale entre l’original et sa copie, le vrai et le faux. Dans le cas qui nous occupe toutefois, l’objectif avoué de la copie constitue une dérive essentiellement mercantile. La haute qualité des reproductions numériques et leur caractère non duplicable a incité les musées italiens, en juin 2021, à commander des copies virtuelles appelées avatars des peintures les plus célèbres de leur collection pour les vendre et renflouer ainsi les caisses de leur institution, attitude qui contredit le sentiment si répandu que les musées ne sont pas prêts à laisser copier leurs œuvres (26).

La première copie virtuelle à jetons non fongibles (NFT) vendue 140.000 € à une collectionneuse romaine fut le Tondo Doni de Michel-Ange conservé aux Offices à Florence (27) (fig. 15). Ce « double », qui n’en est pas un car l’œuvre est singulière par essence, est accompagné d’un certificat de propriété d’œuvre numérique, unique, infalsifiable, non duplicable et crypté, qui est signé par le directeur du musée. Projeté en taille réelle sur un écran spécial conçu sur mesure, ce digital artwork (DAW) réalisé par l’entreprise italienne Cinello devient l’avatar numérique officiel de l’œuvre originale. Dix-sept chefs-d’œuvre du musée suivront, dont la Naissance de Venus de Botticelli, et ce marché juteux des œuvres d’art numériques est en train d’être adopté par d’autres institutions italiennes, entre autres à Venise, Naples et Milan. Il a par ailleurs été proposé, vu le succès de l’entreprise, qu’une série de neuf exemplaires soit réalisée plutôt qu’un avatar unique. L’argument des conservateurs des institutions citées est que ces avatars permettraient de préserver les œuvres fragiles en les maintenant dans les réserves des musées tandis que les copies pourront être utilisées en tant que prêt dans les échanges d’expositions. Ils considèrent rendre ainsi la culture accessible à tous peut-être …mais tragiquement à travers des images, substituts des œuvres originales.

Cette démarche qui, pour moi, peut être qualifiée de pure exploitation de l’art au service du marché, est un détournement de la fonction première des musées qui est d’offrir à la vue des visiteurs des œuvres originales dans leur matérialité. Or, le bouleversement visuel présent du tout à l’image risque de concurrencer, dans l’esprit du public, la perception sensible des œuvres dans leur authenticité, celles-ci ne pouvant être perçues que par un contact direct avec la réalité et non par une illusion de réalité donnée par les technologies actuelles.

Si on fait un retour dans le temps, la première exposition de reproductions de peintures exclusivement numériques a été présentée au Petit Palais en 2010 (28). Elle s’intitulait Révélations. Odyssée numérique dans la peinture et proposait une approche alors inédite des œuvres d’art. L’objectif annoncé par la société Samsung à l’origine du projet étant que cette odyssée numérique emmène le public dans un extraordinaire voyage imaginaire où curiosité et regard convergent pour une meilleure connaissance du langage de l’art. Cet objectif était louable et réalisable car l’exposition était conçue comme une préparation à la visite physique des musées et mettait en évidence la diversité d’exécutions techniques d’un peintre à l’autre, que le regard initié peut capter. Ce même but est poursuivi de nos jours avec les sites en Open Access qui offrent des photos de détails en haute résolution de l’ensemble de la production picturale des artistes, outils devenus indispensables pour la recherche en histoire de l’art et la restauration (29).

Cependant, des voix s’élevaient déjà pour demander si une exposition sans œuvre originale n’est pas l’art qu’on assassine. Si on se limite à ce type d’exposition, je pense que ce danger est réel, en revanche, si on combine intelligemment peinture numérique et vision des œuvres physiques, on peut susciter un intérêt neuf à travers un autre mode de perception qui répond actuellement à une demande du public. On tire ainsi profit d’un outil didactique efficace et spectaculaire qui révèle le domaine de l’art sous un autre angle (30).

Aujourd’hui, la donne a totalement changé. Le public et les collectionneurs habitués à l’édition numérique de la peinture et à être immergés dans les images, qui se sont multipliées à une vitesse incroyable, s’approprient ces avatars numériques qu’ils apprécient au même titre que les originaux. Les gens sont amenés ainsi de plus en plus à voir l’art à travers sa représentation perdant par là le contact direct et le dialogue visuel avec l’œuvre dans ses spécificités. De ce fait, ils n’apprécient plus les techniques picturales et les styles et deviennent incapables de distinguer la copie d’un original.

Ainsi en 2019, toute une exposition a été montée au St John’s College à Oxford par l’artiste Robot AI-Da sans que le public ne se rende compte qu’il s’agissait essentiellement d’art robotique (31) (fig. 16). Cette manifestation interpelle et pose aujourd’hui une nouvelle question : « une œuvre créée par IA est-elle une œuvre d’art ? », thème qui a été abordé par Hugues Bersini dans son ouvrage (32).

Les idées développées sur les implications du numérique et de l’IA dans l’étude et la conservation des œuvres d’art et celles sur la commercialisation des œuvres ainsi réalisées nous amènent tout naturellement à nous interroger sur les créations artistiques basées sur de tels outils et sur le rapport artiste-robot. L’artiste cherchant à se réinventer en utilisant ce nouveau support de création qu’est l’art robotique.

Prenons d’entrée de jeu pour cadrer la réflexion deux citations qui questionnent :

« Les robots nous invitent à nous demander ce qui fait qu’une œuvre d’art est une œuvre d’art et qu’un artiste est un artiste ?».

« Une machine peut-elle comprendre ce qu’elle voit et réinterpréter de façon créative ce qu’elle croit comprendre » (33).

Voyons en premier lieu quelle est la place réservée à l’artiste dans la création d’une œuvre réalisée par IA. Celui-ci doit nécessairement travailler en duo avec un ingénieur ou un technicien dont une des fonctions est de sélectionner des images dans les vastes données accumulées sur le Big data (34). Ces images défilent jusqu’à ce que l’une de celles-ci séduise. Elle est alors captée par le robot et l’artiste la travaille en fonction de son inspiration et de sa sensibilité. Ce choix est donc aléatoire et part d’images préexistantes qui servent de source d’inspiration et qui doivent aussi se prêter à être traitées. Ce type d’évaluation est réalisable par un être humain mais impossible pour un robot dépourvu de sensibilité critique, ce qui révèle ses limites dans la création. Il ne peut percevoir davantage le contexte socio-culturel dans lequel l’œuvre naît. Or, c’est un des moteurs de la création artistique toujours soumise au lieu, au temps de son exécution ainsi qu’à la mode. Ce mécanisme de jugement par rapport à l’art qui a précédé, une fois encore, ne peut être pleinement assumé par la machine. Tout art, en effet, répond à des règles qui, reflets d’une époque, changent au cours des siècles et de l’évolution des styles et des mouvements artistiques. C’est ainsi que l’histoire de l’art pourrait se définir comme l’histoire de la négation de l’art du moment au profit d’un art nouveau qui sera appelé lui aussi à se faire dépasser le temps venu (35). Ainsi, le XXIe siècle a tenté à partir des années 2000, d’intervertir l’acte créateur dû à l’homme et celui issu des logiciels et des algorithmes innovants. Cette démarche constitua une « petite révolution », pour reprendre l’expression d’Hughes Bersini (36). Toujours en cours, elle se développe de manière accélérée et, bien ancrée, elle se met à concurrencer la place de l’artiste.

Nous sommes donc confrontés aujourd’hui à deux types d’art. L’art robotique où l’artiste est face à un choix, il peut jouer un rôle d’accompagnement dans la création ou laisser la machine composer librement et l’art « traditionnel » où l’artiste autonome est le seul maître de la conception de l’œuvre et de son exécution. Elle naît ainsi dans un contexte précis et est réalisée dans une matière qu’il sélectionne délibérément et marque de sa main. Le résultat unique caractérise sa manière.

Ces réflexions nous amènent à parler de l’enjeu éducatif de l’emprise de l’IA et du rôle de la communication envers le public.

L’éducation d’abord. Si l’IA devient un outil privilégié du futur dans le domaine de l’art, il convient aujourd’hui de préparer étudiants et enseignants à son usage, de les initier à son langage et surtout de développer un esprit critique envers ses réalisations. L’IA devrait être utilisée comme moyen complémentaire à la formation tant en restauration qu’en histoire de l’art mais sans se détourner de la vision de l’œuvre même. Il faudrait dès lors trouver un juste équilibre entre les deux approches. La machine, créatrice potentielle d’œuvres nouvelles, assistée ou non par l’homme, demande que le résultat soit perçu par un public initié. Il faudrait, dès lors, revisiter l’enseignement de l’histoire de l’art pour apprendre à reconnaître, décrypter et commenter ce nouveau type d’images et d’expressions artistiques tout en faisant comprendre que la seule virtualisation de l’art est regrettable. Elle prive, en effet, le regardant d’une expérience sensible très riche en plaisir et enseignements. Or, il est essentiel de réapprendre, en particulier à la génération actuelle d’étudiants, à ressentir l’émotion de l’authenticité qui disparaît progressivement au profit d’émotions « spectacles » plus immédiates.

Les dérives sont nombreuses, notamment liées au marché de l’art. Parmi celles-ci, je retiendrai :

1. La surenchère dans les ventes publiques pour les œuvres créées par IA depuis la vente historique du Portrait d’Edmond de Belamy pour 432.500 $ chez Christie’s à New York, première peinture dont la conception a été « calculée » entièrement par une machine simulant l’intelligence humaine (37). « L’œuvre » est due à trois jeunes Parisiens qui ont donné 15.000 portraits à voir et à apprendre à leur algorithme pour qu’il puisse ensuite, non pas imiter un artiste d’après des modèles, comme c’était le cas avec le projet The Next Rembrandt (38), mais créer sa propre œuvre d’art. Bien que flou et mal cadré, le résultat ressemble à un portrait ! Affirmer que c’est une œuvre d’art m’interpelle toutefois ! Il s’agirait alors d’un art d’un type nouveau et il faudrait expliquer à quoi il correspond ?

2. L’exploitation d’énormes bases de données rassemblées par IA sur les artistes contemporains du XIXe à nos jours pour évaluer les variations de valeur financière de leurs œuvres et les risques y attenant, travail élargi depuis 2022 à des analyses prédicatives pour les investissements en NFT (39). Cette démarche avant tout commerciale vise à aider le client dans ses achats et non à aider l’expert en art contemporain à avoir une vue encyclopédique des tendances, des mouvements et des artistes des XXe et XXIe siècles. Pourtant la combinaison des compétences humaines et de la source d’informations livrées par l’IA pourrait être bénéfique à l’histoire de l’art.

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Les anges au musée

3. L’instrumentalisation de l’art pour amuser le public. Les algorithmes y jouent un rôle important. Il peut ainsi transformer des images fixes en un monde animé en 3D et bien d’autres choses sur lesquelles je ne m’étendrai pas. Un des nombreux exemples d’animation de personnages au sein d’une composition peinte a ainsi ravi les foules à l’aéroport de Bruxelles un petit Cupidon voletant dans la peinture de Rubens (40) (fig. 17). La multiplication de ces procédés, le plus souvent à l’occasion d’expositions temporaires, désapprend à voir une œuvre sans effets spéciaux. Le regard du public se détourne de l’essentiel et du sens symbolique de la composition voulu par le peintre.

4. La mode si répandue des selfies transformés avec un algorithme en un portrait historique fait à la manière d’un peintre notoire, d’après Van Gogh par exemple, banalisation ludique qui fait oublier l’apport novateur des œuvres et leur qualité d’exécution (41) (fig. 18). Autant de démarches que je qualifierais de jeu et de trahison du style et de la technique picturale d’un artiste.

À celles-ci s’ajoute encore l’engouement général du public pour l’imagerie virtuelle qui conduit au parcours d’art immersif dont l’objectif premier annoncé est d’éveiller à l’art en le rendant accessible au plus grand nombre. L’aspect positif de ces manifestations est certes d’entrer en contact avec les peintres à travers une présentation inhabituelle de leurs œuvres qui pourrait éveiller l’envie d’aller les contempler au musée.  Le négatif est d’inviter à se « promener dans une peinture » : on ne la regarde plus, on la voit. Le spectateur n’a plus ni repères réels de la composition initiale, ni sens de l’échelle des éléments qui la composent (fig. 19) (fig. 20). Il s’éloigne ainsi de la perception que l’artiste voulait transmettre et se faisant il n’en perçoit plus le message.

La communication ensuite. Les médias devraient être employés comme outil pour sensibiliser le public de manière critique aux usages de l’IA et rendre compte des nouveautés, avec leur intérêt expérimental, sans tomber dans des enthousiasmes extrêmes. Il faudrait éviter d’affirmer des vérités souvent fausses par manque de maîtrise du sujet et s’évertuer à utiliser un vocabulaire adéquat. Or, le plus souvent celui-ci manque cruellement et les termes employés prêtent à confusion pour des lecteurs non avertis (42). Expliquer la différence entre la réalité physique et la réalité virtuelle est également essentiel pour éclairer un public souvent incapable de différencier la création artistique traditionnelle de celle obtenue par IA qu’il ne reconnaît d’ailleurs pas nécessairement comme œuvres d’artiste.

Enfin, mettre en évidence le réel danger que constitue le tout à l’image numérique, pas uniquement dans le domaine de l’histoire de l’art mais également dans celui de la conservation du patrimoine. Le public, en effet, marque un désintérêt toujours accru pour les arts et les monuments anciens qu’il ne connaîtra bientôt plus qu’à travers leur représentation (43). La conséquence directe de cette attitude sera l’abandon des édifices, la mise en réserve des œuvres dans les musées, l’absence de sponsor et partant de financements pour des projets et/ou des chantiers de restauration.

À l’heure où certains tableaux ou objets sont de purs produits de l’intelligence artificielle et ou les NFT, copies digitales d’œuvres célèbres reconnues comme étant des jalons en histoire de l’art, se multiplient, le monde peut sérieusement s’inquiéter que ces types innovants de production prennent bientôt le pas sur le patrimoine historique existant, ceci d’autant plus que les NFT alimentent un marché de plus en plus attractif financièrement (44).

Des collections virtuelles de copie de peintures, sculptures ou objets en haute résolution certifiées uniques et irremplaçables ou des créations robotiques (fig. 21) se constituent et s’accroissent sans cesse, notamment parmi les jeunes générations. Celles-ci achètent et ouvrent pour eux-mêmes des galeries virtuelles qu’ils contemplent sur leur ordinateur et dont ils espèrent tirer un jour un profit financier. Ce genre de réalisation payée en argent numérique (crypto monnaie), appartient au  groupe dit « crypto Art ». Le record de prix actuel d’un NFT est une œuvre de Mike Winkelmann, Everydays : the first 5000 Days, vendue 69 millions de dollars en 2021 (45) (fig. 22).

Ce type d’œuvre, devenue simple image  numérique, s’inscrit dans ce marché au sein duquel elle se réduit, pour moi, à un bien de consommation. Serait-ce l’étape ultime vers la fin de « l’acte créateur » comme l’écrit Constantin Chariot (46)  ? S’ouvre ainsi un autre champ d’activité directement lié à l’art celui du marché et de l’investissement, très discuté et suivi de près par les économistes mais sur lequel je ne m’aventurerai pas.

Je voudrais terminer par une dernière question qui mériterait d’être débattue car elle est souvent posée par les partisans de « l’art numérique » nouveau et « robotique » :  l’IA va-t-elle créer un art plus humain ou plus original ?

Personnellement, je répondrais un art éventuellement plus humain par l’aspect collaboratif de sa création et son statut d’œuvre collective et aussi par le partage de sa réception auprès d’un public de plus en plus large qui se livre volontiers aux expériences de l’art interactif qui lui est proposé (47). La notion d’originalité doit se définir par rapport à l’objet créé et au temps de sa réalisation. Dans le domaine qui nous occupe elle résiderait dans le choix de l’artiste qui opte pour une des multiples possibilités s’offrant à lui face aux données, aux images et aux outils technologiques mis à sa disposition par le robot au cours de la démarche créative. Cette part aléatoire introduite par la machine dans la création lui confère un caractère imprévu dont le résultat inattendu peut être très original.

Le pouvoir du numérique et de l’IA dans les contextes vécus de nos jours, que ce soit dans les domaines du patrimoine, de la création artistique comme valeur ajoutée ou du marché de l’art, est si ample qu’il demande une réflexion avancée, critique et novatrice pour tenter d’allier les démarches du passé et du futur, dans un équilibre constructif et complémentaire qui satisfait les générations à venir, avides de renouvellement mais sans leur faire oublier les acquis et réalisations antérieures.

Je voudrais exprimer toute ma gratitude à Hugues Bersini pour avoir éveillé mon intérêt pour l’IA et avoir accepté de m’accompagner dans la compréhension de ce domaine si complexe. Une fois encore, je remercie vivement Sacha Zdanov et Sara Pallemaerts pour leur patiente collaboration, que ce soit pour la relecture du texte, la mise en forme des notes et des légendes ou celle des illustrations. Une reconnaissance particulière va aussi à Françoise Rosier pour les fructueux échanges de réflexions sur le sujet et ses remarques pertinentes relatives au texte. Enfin, merci également à Hélène Dubois pour ses réponses à mes questions apportées toujours avec gentillesse.