Automatisation
ou mécanisation ?
Le design à l’ère des intelligences simulées

Anthony Masure (responsable de la recherche, HEAD – Genève, HES-SO)
Colloque « Le champ du signe », dir. Simon Renaud
ESAD Amiens, 19 avril 2021

Résumé

En raison de leur efficacité et rentabilité, les intelligences artificielles (IA) « neuronales » trouvent leur place dans les industries créatives depuis plusieurs années. Si les technologies du deep learning sont la plupart du temps envisagées sous l’angle de l’automatisation, nous proposons de les considérer également sous l’angle du concept de mécanisation pour souligner la possibilité d’un travail « avec » les machines plutôt qu’un abandon de leurs potentialités aux forces économiques. En quoi le design pourrait-il contribuer à désamorcer la culture dominante de l’IA ? Comment faire en sorte que les technologies du deep learning puissent ouvrir à l’invention et à la curiosité ? En quoi les cursus de design pourraient-ils (ou devraient-ils) faire l’objet de reconfigurations ?

1–
À propos

HEAD – Genève, nouveau campus, 2017

Institut de Recherche en Art & Design (Irad), HEAD – Genève

Essai Design et humanités numériques, Paris, B42, 2017

Revue de recherche Back Office
nº 4, « Suivre le mouvement », design graphique E+K, Paris, B42, avril 2021

Recherches en cours
  • Formes et formats de la recherche
  • L’open access pour la recherche-création
  • Technologies blockchain & création (ex. : NFT)
  • Design & IA

2–
Les machines mimétiques du deep learning

2.1 —
Fonctionnement du deep learning

Garry Kasparov VS IBM Deep Blue, 1997
Programmation traditionnelle

Lee Sedol VS Google DeepMind AlphaGo, 2017
Deep learning

Fonctionnement du deep learning

Source

Gema Parreño, « TensorFlow Introduction », avril 2016

« Creatures great and SMAL.
Recovering the shape and motion of animals from video? »
, 2018

Deep learning & création

Comment les technologies du deep learning sont-elles investies dans les champs de l’art et du design ?

2.2
IAcadémisme

Microsoft, The Next Rembrandt, 2018

Portrait de Edmond Belamy, 2018
GAN Art (Generative Adversarial Network), vendu pour $432,500 en 2018

« CAN – Creative Adversarial Networks Generating “Art”
by Learning About Styles and Deviating from Style Norms »
, 2017

Robbie Barrat, tweet du 7 décembre 2017

Les machines mimétiques du deep learning

Comment l’histoire de l’art peut-elle aider à comprendre les façons de faire dominantes des intelligences simulées ?

Jean Léon Gerôme, Jeunes Grecs faisant battre des coqs,
dit aussi Un Combat de coqs, 1846

William-Adolphe Bouguereau, La Vierge aux anges, 1881
Cette peinture a été réalisée à la même époque que les avant-gardes

Académisme → IAs

Hiérarchie des genres Idéal du progrès technique

Supériorité du dessin sur la couleur Vectorisation du monde

Travail en atelier Cloud computing

Imitation des classiques Remix de jeux de données

Effacement de la touche Haute résolution

IAcadémisme

On peut observer un écart temporel entre la photographie comme invention technique, et la photographie comme art, qui naît d’une divergence avec le modèle pictural.

Alexandre Bessano, Sa majesté la reine Victoria. Portrait du jubilé de diamant, 1897
Succès commercial des cartes à l’effigie de personnalités

Robert Demachy, Femme au chapeau, aristotype, ≈ 1905
Pictorialisme : imitation de la peinture par la photographie
(Walter Benjamin, Pierre-Damien Huyghe)

2.3 —
Vers une création automatisée ?

Des techniques sans formes ?

L’acceptation d’un monde façonné par les IA se pose moins en termes de remplacement (remplacement de l’humain par la machine) qu’en termes de recouvrement : un environnement dans lequel on ne pourrait pas distinguer ce qui est produit, ou non, avec les IA.

« Where We See Shapes, AI Sees Textures », 2019

Adobe Sensei, 2016–

TheGrid.io, 2016

Wix Artificial Design Intelligence, 2016

Zalando, « Fashion-MNIST » dataset (60 000 sprites), 2016

Zalando, « Fashion-MNIST » dataset (60 000 sprites), 2016

Autodesk Netfabb, 2017

3 –
Mécanisation ou automatisation ?

Mécanisation ou automatisation ?

La mécanisation (ou industrialisation) renvoie habituellement à une efficacité et une performance débarrassées des aléas humains.

C’est dans cette perspective que s’inscrit le livre de Siegfried Giedion La mécanisation au pouvoir (Mechanization Takes Command, 1948), dans lequel il analyse plusieurs moyens d’optimiser le labeur humain.

Siegfried Giedion, La mécanisation au pouvoir [1948],
Paris, Centre Pompidou, 1980

Siegfried Giedion, La mécanisation au pouvoir
  • Division du travail = perte de la vue globale
  • Meilleures conditions de vie = nouvelles dépendances
  • Incapacité à nous organiser et « nouvelle barbarie »
  • « Peur du progrès qui, d’un espoir, est devenu une menace »
  • Nécessité de trouver un nouvel équilibre
Mécanisation ou automatisation ?
  • La mécanisation et l’industrie sont-elles homogènes ?
  • Comment travailler non pas pour, mais « avec » les machines ?

Pierre-Damien Huyghe, « Art et mécanique », Le Portique, nº 3, 1999

« Pour [Walter] Benjamin, il ne s’agit pas de se résoudre mélancoliquement au sacrifice, mais de trou­ver ce que peut être le progrès de l’art, ou sa marche, sa méthode, avec l’industrie. Art et industrie devront aller ensemble, sans se sacrifier ni l’un ni l’autre et sans se sacrifier l’un à l’autre. C’est donc le rapport de service de l’industrie (ou de la photographie) à l’art qui fait l’objet de la critique de [Walter] Benjamin. »

Pierre-Damien Huyghe, « Art et mécanique », Le Portique, nº 3, 1999

« Il n’y a pas de science de l’art. Et c’est dans ce manque que nous sommes. Aurons-nous un espace de repli où nous réfugier ? Un tel espace, pour être refuge, doit être prêt d’avance. D’où l’envie, à nouveau, de ce qui a déjà donné des signes sûrs et rassurants de présence : le théâtre, la peinture clas­sique, les espaces démarqués, optiques, spéculatifs, spectaculaires. Pourtant cette configuration, très renaissante, a cessé de faire effet. Elle ne compte plus que réactivement, dans la fuite et dans la peur. »

Pierre-Damien Huyghe, « Art et mécanique », Le Portique, nº 3, 1999

Siegfried Giedion, « Mécanisation et substance organique. La mécanisation et la mort : la viande », dans : La mécanisation au pouvoir, 1948

Pierre-Damien Huyghe, « De la mécanisation au design »,
Azimuts, nº 39, « Animal », 2013, p. 149-176

« Dans le monde de la mécanisation, qu’il s’agisse de travailler ou de seulement consommer, l’uniformisation du temps est une affaire. Ce monde est dans la constance des cadences, de l’égal, du répétitif. Ce qu’il produit d’une manière inédite, c’est l’uniformité. Ainsi l’abondance de la société industrialisée est-elle en profondeur, et même si elle s’en défend, hantée par le risque de la monotonie. »

Pierre-Damien Huyghe, « De la mécanisation au design », Azimuts, 2013

Pierre-Damien Huyghe, « De la mécanisation au design »
  • « Le design est né de sortir, non sans mal, de cette nostalgie. Son propre principe historique s’est lié à une acceptation particulière mais déterminée, des machines. »
  • « Le design s’est distingué en admettant foncièrement que la technicité de l’époque […] ne se confondait pas nécessairement avec cette [impitoyable] mécanisation. »
  • « [La caractérisation historique du design est] une attestation d’ordre méthodique dont le milieu et l’enjeu sont bien la façon de faire économie, c’est-à-dire [une] disposition des techniques dans un milieu machinique. »

« Notre industrie doit former des designers au lieu de former des artisans car nos artisans, ce sont les machines, des artisans tout prêts, efficaces, dociles. Sur ce point le pouvoir mécanique a fait table rase. Comment obtenir de ces impressionnantes ‹ machines / artisans › ce qu’elle peuvent faire de mieux ? Puis, au-delà du savoir-faire mécanique, comment trouver les rythmes de la forme ? »

Frank Lloyd Wright, « L’Architecture moderne » [1930], dans : L’avenir de l’architecture, Paris, Linteau, 2003, p. 107-108. Cité dans : Pierre-Damien Huyghe, « De la mécanisation au design », Azimuts, 2013

Mécanisation ou automatisation ?
  • Parvenir à travailler avec le mécanique (avec les machines) sans la mécanisation industrielle
  • La mécanisation de Giedion s’appelle aujourd’hui automatisation
  • Difficulté à penser le machinique sans l’automatisation
  • Comment travailler « avec » les machines que sont les technologies du deep learning, c’est-à-dire dans d’autres directions que celles de l’automatisation ?
  • Comment échapper à l’uniformité qui caractérise le monde de la mécanisation / automatisation ?

4 –
Le design à l’ère
des intelligences
simulées

Le design à l’ère des intelligences simulées
  • 4.1 Mettre en évidence la standardisation esthétique du monde
  • 4.2 Générer des formes hybrides voire chimériques
  • 4.3 Explorer les failles et incohérences des technologies
  • 4.4 Dépasser l’opposition humain/machine
  • 4.5 Allier traduction et transcodage

4.1
Mettre en évidence la standardisation esthétique du monde

« World’s First AI-Designed Manga Based on the artistic style of Osamu Tezuka », 2020
Cité dans : Tom Lebrun & René Audet, L’IA et le monde du livre, 2020
Mise en évidence de tropes artistiques et stylistiques

Robbie Barrat, Balenciaga AI, 2018
La mode comme renouvellement factice du monde

Recyclage de séquences animées dans les longs-métrages Disney
Le réemploi et la copie ne sont pas apparus avec le deep learning !

Philipp Schmitt, Camera Restricta, 2015
Cet appareil bloque les photos « banales » par comparaison avec des vues géotaggées

4.2
Générer des formes hybrides
voire chimériques

Nicolas Nova & Joël Vacheron, « Data Data. Une introduction aux cultures algorithmiques », Back Office, nº 2, 2018

« The Alien Style of Deep Learning Generative Design », Medium.com, 2016
Est-ce vraiment « formé » ?

Nicolas Maigret, Predictive Art Bot, 2017

Mario Klingemann (Quasimondo), X Degrees of Separation, 2016

Simone Rebaudengo & Sami Niemelä, Made in Machina/e, 2018

Studio Moniker, Repeat After Me. Hommage to the Human Voice, 2019

4.3 —
Explorer les failles et incohérences des technologies

Alistair McClymont, John Fass, Of Machines Learning to See Lemon, 2018

« This invisible classification process is usually intended to produce automated decisions, which can have profound consequences for individual and collective freedom. The possible benefits of machine learning are many, but we run the risk of developing technologies of such complexity that our abilities to shape them to serve the common good are severely limited. »

Alistair McClymont, John Fass, Of Machines Learning to See Lemon, 2018

Kate Crawford, Vladan Joler, Anatomy of an AI System [Amazon Echo], 2018

Lauren McCarthy, SOMEONE. Human home intelligence at scale, 2019
Version humaine de Amazon Alexa

Elisa Giardina Papa, Labor of Sleep, Whitney Museum Sunrise, 2017
Critique du labeur émotionnel

@CatHallam1, tweet du 6 avril 2019

Marta Revuelta, AI Facial Profiling, Levels of Paranoia,
HEAD – Genève, Master Media Design, 2018

« German Art Activists Get Passport Using Digitally Altered Photo
of Two Women Merged Together »
, 2018

4.4 —
Dépasser l’opposition humain/machine

Raphaël Bastide, Twins, performance, 2016

James Bridle (dir.), exposition Through Other Eyes,
Limassol, NeMe Art Centre, 2019

Vilém Flusser & Louis Bec, Vampyroteuthis infernalis [1981–1987]

Simon Senn, Be Arielle F, 2020
Dialoguer avec un autre corps

4.5
Allier traduction et transcodage

« Si je ne peux pas traduire, je ne peux pas comparer. […] Il est très facile de traduire un traité de chimie, de l’anglais en français, mais traduire un poème de Li Tai Po en français est presque impossible, traduire Mozart en architecture est un grand problème. […] Peut-être lorsque la science des codes aura fait des progrès plus grands, on pourra faire des familles de codes. Peut-être trouvera­-t-on des codes qui peuvent être traduits et d’autres qui ne le peuvent pas. Si on fait un tel catalogue, on comprendra beaucoup de choses sur la situation humaine. […] C’est une théorie pour les temps nouveaux. C’est un champ d’engagement très grand, parce qu’il ne s’agit pas seulement de traduire de l’anglais en français, il s’agit, par exemple, de traduire Marx en Freud, ou Freud en catholicisme, ou le catholicisme en néopositivisme. C’est là le vrai jeu. Vous voyez où nous allons si nous commençons à penser en termes de codes. Nous allons vraiment vers une autre culture […]. »

Vilém Flusser, Le monde codifié, Paris, Institut de l’Environnement, 1973

Grégory Chatonsky & Karmel Allison, Machines Upon Every Flower, Anteism Press, 2018
Génération d’images à partir de textes générés

Thinking Machines, workshop à la HEAD – Genève, Master Media Design, 2020
Mélanger plusieurs époques de l’IA

Dominique Cardon, Jean-Philippe Cointet, Antoine Mazières, « La revanche des neurones. L’invention des machines inductives et la controverse de l’intelligence artificielle », 2018

Conclusion –
Quelle pédagogie des intelligences simulées ?

Quelle pédagogie des intelligences simulées ?
  • Potentiel de changement comparable voire supérieur à la PAO & CAO
  • Automatiser des tâches actuellement dévolues aux designers
  • Or la plupart des formations en design n’intègrent pas ces transformations, voire même sont en déni (telle est notre hypothèse sur la base de premiers constats)
  • À une époque où les inteligences simulées font partie de notre quotidien, en quoi les cursus de design pourraient-ils (ou devraient-ils) faire l’objet de reconfigurations ?
  • Quelles compétences ne sont plus pertinentes à enseigner ?
  • Quelles sont celles qui devraient évoluer ou être ajoutées ?

« Il s’agit de penser la technique comme un système devant lequel il faut ne jamais baisser pavillon et savoir rester critique, mais aussi comme une gigantesque mine de ressources et de potentialités. C’est là qu’il faut puiser pour imaginer de nouvelles qualités. »

Ezio Manzini, Artefacts. Vers une nouvelle écologie de l’environnement artificiel [1990], Paris, CCI, 1991

@AnthonyMasure
www.anthonymasure.com

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