Archive for [une]
May 1, 2024 · category article, imagination artificielle, intelligence artificielle, [une], [video]
french //
En 1967 , Michael Snow réalise Wavelength. Un lent zoom de 45 mn dans un loft qui nous est inconnu. Lent zoom qui tend vers une image : celle de l’Océan. Le zoom peu à peu réduit le champ, amène que ce qui précède tombe dans le hors-champ. Notre mémoire dans la lecture de ces quelques mètres à travers lequel le zoom s’effectue, enregistre silencieusement chaque détail, de ce qui ne fait aucune diégèse.
Gene Youngblood décrit Wavelength comme « sans précédent dans la pureté de sa confrontation avec l’essence du cinéma : les relations entre illusion et fait, espace et temps, sujet et objet » Le film Latent space of off-screen inverse le processus.La vague surviendra mais dans le zoom arrière infini à partir d’une oeuvre de Hopper : People in the Sun.
Des convives sont allongés sur des transats, en bordure de terrasse, le long d’une bâtisse dont on ne perçoit qu’un fragment. Ils regardent vers la droite. Ils regardent en direction d’un hors-champ. Celui-ci nous est interdit définitivement. Hopper n’aura pas dit ce qu’il aurait pu ici imaginer. Notre pensée est suspendue à ce qui s’échappe de la représentation.
Nous regardons ces regardeurs, et nous sommes saisis par ce manque. C’est là, une des signatures remarquables de Hopper. Le hors-champ.
Avec une IA qui fonctionne sans prompt, donc sans un vecteur d’imagination humaine demandant de produire un motif, il s’agit d’explorer ce hors-champ, ce vide. L’IA va alors imaginer seulement à partir des pixels, le hors-champ. Mais ici il s’agit de travailler dans une exploration spatiale et temporelle comme l’a initié Michael Snow en 1967 : au lieu du zoom avant, c’est un zoom arrière infini. En contre-point a été monté du son concret.
Par ce processus il s’agit de relier le hors-champ à l’espace latent de l’imagination artificielle. Qu’est-ce qui va avoir lieu, si on laisse une IA constituer ce hors-champ. Alors que l’être humain aura tendance à imaginer un univers diégétique, aura sans doute le désir de combler la suspension du regard par une causalité, dont les regardeurs seraient alors la conséquence, l’IA va poursuivre l’image selon un processus non-événementiel : seulement pictural. L’imagination artificielle, détachée de l’intentionnalité humaine et du prompt est la saisie pure de la densité des pixels et l’intensification plastique du motif initial. Plus on s’éloigne, plus devient concret la factualité de l’IA, plus on explore l’espace latent de l’image en tant qu’image et non pas en tant que récit ou narration. La complétion ici, ne renvoie pas à la question du monde humain et du possible anthropologique, mais d’un décollement de l’imaginaire humain et de ses notions spatiales et temporelles, pour que ressortent la matérialité et la temporalité spécifique de l’IA.
// english
In 1967, Michael Snow directed Wavelength. A slow 45 minute zoom in a loft that is unknown to us. Slow zoom which tends towards an image: that of the Ocean. The zoom gradually reduces the field, causing what precedes to fall off-screen. Our memory, within these few meters through which the zoom takes place, silently records every detail, of which there is no diegesis. Gene Youngblood describes Wavelength as "unprecedented in the purity of its confrontation with the essence of cinema: the relationships between illusion and fact, space and time, subject and object." The film Latent space of off-screen reverses the process. The wave will occur but in the infinite zoom out from a work by Hopper: People in the Sun.
Guests are lying on deckchairs, at the edge of the terrace, alongside a building of which we can only see a fragment. They look to the right. They look towards someone off-camera. This is definitely forbidden to us. Hopper will not have said what he could have imagined here. Our thinking is suspended on what escapes from representation. We look at these spectators, and we are struck by this lack. This is one of Hopper’s remarkable signatures. Off-camera. With an AI that works without a prompt, therefore without a vector of human imagination asking to produce a pattern, it is a question of exploring this off-camera, this void. The AI will then imagine only from the pixels, the off-camera. But here it is a question of working in a spatial and temporal exploration as initiated by Michael Snow in 1967: instead of zooming in, it is an infinite zoom out. As a counterpoint, concrete sound was produced.
Through this process it is a question of connecting the off-camera to the latent space of artificial imagination. What will happen if we let an AI constitute this off-camera. While the human being will tend to imagine a dietary universe, will undoubtedly have the desire to fill the suspension of the gaze with a causality, of which the viewers would then be the consequence, the AI will pursue the image according to a non- event-related: only pictorial. Artificial imagination, detached from human intentionality and promptness, is the pure capture of the density of pixels and the plastic intensification of the initial motif. The further we move away, the more concrete the news of AI becomes, the more we explore the latent space of the image as an image and not as a story or narration.
The completion here does not refer to the question of the human world and the anthropological possibility, but of a separation of the human imagination and its spatial and temporal notions, so that the materiality and specific temporality of AI emerge.
April 29, 2024 · category article, imagination artificielle, intelligence artificielle, [une]
L’une des caractéristiques de la peinture de Hopper, tient à la mise en tension du hors-champ à partir de la représentation picturale. Les personnages sont immobiles, souvent le regard fixe, dans un instant de temps, qui loin de se refermer sur l’intérieur du tableau, appelle le hors-champ. Que cela soit dans Cape Cod morning, dans City Sunlight, dans Morning sun : les femmes représentées, font face à des fenêtres et regardent vers un extérieur dont le spectateur est privé.
En poursuivant la série Completion, je me suis intéressé à ce hors-champ. Il n’existera plus car Hopper est mort. On ne saura jamais ce que ces personnages regardaient. Pourquoi ils étaient ainsi pris par ce qui n’apparaît pas dans l’espace pictural.
L’IA utilisée dans ce travail ne génère pas avec des prompts. C’est un double processus. d’IA qui a lieu : 1/ le premier est une analyse de l’image 2/ une complétion de l’image à partir de la perception artificielle . L’IA, quelque soit les fantasmes qu’on veuille lui prêter, au niveau de la génération, fonctionne par une induction statistique qui correspond donc à un champ de probabilité de concordance. C’est en ce sens qu’elle ne crée rien d’extraordinaire, mais elle se conforme à un attendu. La question serait e savoir jusque’à quel point elle se conforme. En ce sens, l’ontologie du réel de l’imagination artificielle est strictement tenu dans un déploiement logico-mathématique, même si nous avons l’impression d’une forme de liberté de création dans le processus. Ce qui est survient comme extraordinaire tient surtout à la définition du prompt (recherche à la fois du contenu – et c’est pour cela qu’il y a autant de génération surréaliste ou fantastique ou SF – et des règles de visualisation du contenu). Sans prompts, l’IA générative produit l’image qui sera la plus probable à partir de son contexte. Et de fait c’est cela qu’il faut souligner : l’IA ne créera aucun autre événement dans l’image que de poursuivre un hors-champ à partir du champ.
C’est pour cela que cette série de Complétion s’appelle : No camera-off event. Pas d’événement hors-champ. La solitude des personnages de Hopper est ainsi renforcé. Le spectateur n’aura pas la clé du hors-champ, car l’IA poursuivant l’exploration d’un espace ne pense pas la catégorie de l’événement. Elle ne crée pas de « Il arrive ». Cette nouvelle série d’exploration de Hopper se structure tout à la fois sur la production d’images de très grand format (par exemple 16000X8000 pixels) et sur des vidéos qui mettent en tension la liaison entre le champ et le hors-champ.
// English
One of the characteristics of Hopper’s painting is the tension created off-screen based on the pictorial representation. The characters are immobile, often with a fixed gaze, in a moment of time, which far from closing on the interior of the painting, calls out to the off-camera. Whether in Cape Cod morning, in City Sunlight, in Morning sun: the women represented face windows and look towards an exterior of which the viewer is deprived. While continuing the Completion series, I became interested in this off-camera. He will no longer exist because Hopper is dead. We will never know what these characters were looking at. Why were they so taken by what does not appear in pictorial space.
The AI used in this work does not generate with prompts. It is a double process. of AI which takes place: 1/ the first is an analysis of the image 2/ a completion of the image from artificial perception.
AI, whatever fantasies we want to attribute to it, at the generation level, works by statistical induction which therefore corresponds to a concordance probability field. It is in this sense that it does not create anything extraordinary, but it conforms to an expectation. The question would be to what extent she complies. In this sense, the ontology of reality of artificial imagination is strictly held in a logical-mathematical deployment, even if we have the impression of a form of creative freedom in the process.
What emerges as extraordinary is mainly due to the definition of the prompt (search for both content – and this is why there is so much surrealist or fantastic or SF generation – and the rules for viewing the content). Without prompts, generative AI produces the image that will be most likely from its context. And in fact this is what must be emphasized: the AI will not create any other event in the image than to pursue an off-camera from the frame. This is why this Completion series is called: No camera-off event. No off-screen events.
The solitude of Hopper’s characters is thus reinforced. The spectator will not have the key to the off-camera, because the AI continuing to explore a space does not think about the category of the event. It doesn’t create “He’s coming.” This new exploration series by Hopper is structured both on the production of very large format images (for example 16000X8000 pixels) and on videos which tension the connection between the on-camera and off-camera.
April 22, 2024 · category article, imagination artificielle, intelligence artificielle, photographie, [théorie], [une]
// French – English below
Notre mémoire, parfois nous le regrettons, est fragmentaire. Pendant des siècles, il n’y eut que la rétention parla conscience et ses potentialités mnésiques pour se souvenir en image d’un passé. Que l’on avait vécu, ou bien que l’on avait entendu. La photographie a changé cela. Alors que la mémoire eidétique est très rare chez l’être humain, avec la photiographie, on a pu faire des ponctions dans le réel. Regarder une photo c’est revoir un fragment (temprorel et spatial du passé) de ce qui a eu lieu.
Mais il y a toujours du hors-champ. Le hors-champ c’est ce qui a échappé à la captation et la mémoire technique. On peut ainsi penser la photographie comme une prothèse technique de notre mémoire. Une extension. Cependant cette mémoire est limitée, elle est aussi fragmentaire. Elle est un segment infime de l’espace et du temps. Une portion.
Avec Complétion, il m’est apparu nécessaire d’interroger la question du hors-champ à l’ère des IA : si le hors champ de ce qui a été mémorisé est ce qui a disparu, que je ne peux qu’imaginer, comment peut-il être abordé et qu’est-ce qu’il ouvre à partir des inférences des IA. Comment une IA peut-elle imaginer un hors-champ ? La complétion, au niveau des logiciels, c’est la possibilité automatisée de compléter des données partielles. Ici, la donnée fournie est une photographie, cadrée, il s’agit alors de compléter son hors-champ, de produire son contexte.
Pour la série Complétion, j’ai pris des images historiques. Dont je n’ai pas été le témoin. Dont peut-être plus personne ici, vivant, ne pourra de même témoigner maintenant ou plus tard. Et j’ai utiliser une IA qui fonctionne sans prompt, pour qu’elle imagine à partir de la scène les hors-champs. Le fait que l’IA fonctionne sans aucun prompt est important, car cela met en avant un processus d’imagination artificielle sans vecteur déterminant linguistique de la part de l’utilisateur. L’IA n’a que le contexte photographique. Ici, l’IA fonctionne en deux temps : tout d’abord il y a une perception machine du contexte et une analyse, ensuite, elle produit et complète l’image d’un point de vue génératif. Sans le prompt, elle infère la suite (le hors-champ) de l’image sans autre référence que ce qu’elle en comprend. Complétion ouvre ainsi à une réflexion à une autonomie de l’imaginaire. Alors qu’avec le prompt, on dirige (on induit une vectorialité sémiotique et sémantique dans le modèle), ici on demande seulement à l’IA d’imaginer à partir de sa perception ce que pourrait être le hors champ. Avec Midjourney, ou bien Dall-E 2, l’utilisateur est comme un maître qui donne le sujet que doit réaliser un élève. Complétion propose à une imagination artificielle de générer, sans autre processus que sa propre compréhension non induite, le contexte d’une image.
Boulevard du Temple photographie en daguerréotype réalisée à Paris en 1838 par l’inventeur du procédé, Louis Daguerre. Ce serait la première ou l’une des premières photographie de l’histoire de l’humanité. Et surtout la première photographie où il. aurait un être humain (un cireur de chaussure). La deuxième, est une des photographies de Amstrong sur la lune. Le premier pas de l’homme sur notre satellite. La troisième est celle du Général Degaulle au Québec. La quatrième est celle du jour de l’assassinat de JFK.
1838 – Louis Daguerre réalise la première photographie : Boulevard du Temple. Première captation mécanique, première mémoire technique de l’image. Plus de témoins de ce qui apparaissait hors-champ. La série Complétion se présente comme une complétion du hors-champ par une IA (et ceci sans la détermination du moindre prompt). L’IA, à partir seulement de ce qu’elle peut inférer selon sa perception algorithmique du donné du pixel, vient compléter la photographie, vient constituer ce hors-champ impossible. La photographie générée fait 10000 / 7841 pixels en 300ppp
Degaulle le 24 – juillet 1967 à Montréal – La photographie est serrée. Le général Degaulle est au premier plan. Dans le paroxysme de son éloquence, il énonce avec force : "Vive le Québec libre". 15000 personnes à le regarder. Les IA génératives sont entrainées avec des sets d’images et des classements linguistiques qui permettent une génération selon une inférence statistique.
En ce sens, l’IA générative ne recherche pas ce qui fait rupture, mais ce qui correspond plus ou moins avec des récurrences, des répétitions, analysées lors des analyses sets d’images. De sorte que les modèles courants qui sont conçus (Midjourney, Dall E 2, Gemini) sont normalisés. S’il y a surprise dans l’image (ou une sorte de réalité qui rompt l’ordinaire) cela provient de l’input de l’utilisateur. Hormis cela, l’IA produit ce qui lui paraît statistiquement le plus probable.
COMPLETION utilise une IA générative sans prompt. Donc l’IA ne se fonde que sur le contexte des données pixels pour déterminer la complétion de l’image. Il n’y a aucune forme d’influence de la part de l’utilisateur. C’est en ce sens que l’IA ne peut envisager d’événement. L’événement pour reprendre Alain Badiou : “ouvre la possibilité qu’une vérité inédite surgisse dans un monde donné”. C’est ce qui vient faire effraction dans l’être (qui est gouverné par Badiou par le mathème, donc l’ordre logis-mathématique). L’événement c’est ce qui fait histoire. Or, si l’IA génère à partir d’une induction statistique, sans autre influence elle va produire du monde selon l’être au sens de Badiou et non pas l’événement.
COMPLETION – 3 – John F. Kennedyen voiture lieu le i 22 novembre 1963 – L’événement historique ici n’aura pas lieu, n’aura pas eu lieu. Car l’espace complété du hors champs n’est pas Dallas. JFK est dans une autre ville, d’un autre temps. La voiture roule, mais personne ne regarde. Le monde est vide. Il n’est pas vidé, car personne n’est jamais venu. Car cette voiture implique un contexte sans histoire, car l’imagination qui imagine ce réel-là, par sa logique inductive, par sa logique statistique, ne peut imaginer ce qui viendrait rompre la chaîne logique d’une ville statistiquement régulière. Seul, un tueur, peut imaginer de rompre la ville régulière et le chemin régulier d’un président qui parade dans une ville.
. //english
Our memory, sometimes we regret it, is fragmentary. For centuries, there was only retention by consciousness and its memory potential to remember the past in images. That we had experienced, or that we had heard. Photography changed that. While eidetic memory is very rare in humans, with photography, we have been able to make punctures from reality. Looking at a photo is seeing a fragment (temporal and spatial of the past) of what took place. But there is always something off-camera. The off-camera is what has escaped capture and technical memory. We can thus think of photography as a technical prosthesis of our memory. An extension. However, this memory is limited, it is also fragmentary. It is a tiny segment of space and time. A portion.
With Completion, it seemed necessary to me to question the question of off-camera in the age of AI: if the off-camera of what was memorized is what has disappeared, which I can only imagine, how can it be addressed and what does it open up from AI inferences. How can an AI imagine something off-camera? Completion, at the software level, is the automated possibility of completing partial data. Here, the data provided is a photograph, framed, it is then a question of completing its off-camera, of producing its context.
For the Completion series, I took historical images. Which I did not witness. To which perhaps no one here, alive, will be able to bear witness now or later. And I used an AI that works without prompts, so that it can imagine things off-camera from the scene. The fact that the AI operates without any prompt is important, because it highlights a process of artificial imagination without a linguistic determining vector on the part of the user. The AI only has photographic context. Here, the AI works in two stages: first there is a machine perception of the context and an analysis, then it produces and completes the image from a generative point of view. Without the prompt, it infers the rest (off-camera) of the image without any other reference than what it understands. Completion thus opens up a reflection on the autonomy of the imagination. Whereas with the prompt, we direct (we induce a semiotic and semantic vectorality in the model), here we only ask the AI to imagine from its perception what the off-camera could be. With Midjourney, or Dall-E 2, the user is like a teacher who gives the subject that a student must complete. Completion allows an artificial imagination to generate, without any process other than its own uninduced understanding, the context of an image.
The two photographs proposed in this article: Boulevard du Temple daguerreotype photograph taken in Paris in 1838 by the inventor of the process, Louis Daguerre. It would be the first or one of the first photographs in the history of humanity. The second is one of Amsrong’s photographs on the moon. Man’s first step on our satellite.
1838 – Louis Daguerre made the first photograph: Boulevard du Temple. First mechanical capture, first technical memory of the image. No more witnesses to what appeared off-camera. The Complétion series presents itself as an off-screen completion by an AI (and this without the slightest determination). The AI, based only on what it can infer according to its algorithmic perception of the given pixel, completes the photography, constitutes this impossible off-camera.
Degaulle on July 24, 1967 in Montreal – The photography is tight. General Degaulle is in the foreground. In the paroxysm of his eloquence, he forcefully stated: “Long live free Quebec.” 15,000 people watching it.
Generative AIs are trained with sets of images and linguistic classifications which allow generation according to statistical inference. In this sense, generative AI does not look for what breaks, but what corresponds more or less with recurrences, repetitions, analyzed during image set analyses. So the common models that are designed (Midjourney, Dall E 2, Gemini) are standardized. If there is surprise in the image (or some sort of reality that breaks the ordinary) it comes from user input. Aside from that, the AI produces what appears statistically most likely to it. COMPLETION uses generative AI without prompting. So the AI only relies on the context of the pixel data to determine image completion. There is no form of influence from the user.
It is in this sense that the AI cannot envisage an event. The event, to quote Alain Badiou: “opens the possibility of an unprecedented truth emerging in a given world”. This is what breaks into being (which is governed by Badiou by the matheme, therefore the logis-mathematical order). The event is what makes history. However, if AI generates from statistical induction, without any other influence it will produce the world according to being in the sense of Badiou and not the event.
Degaulle’s photography is tight. We don’t see the 15,000 people. And for the AI, its imagination cannot imagine them. As she cannot imagine what Quebec or freedom is. She only imagines the city according to the highest probability in view of her perception of the image. And Degaulle is alone facing the silence of space.
March 21, 2024 · category article, imagination artificielle, intelligence artificielle, [une]
En 2018, inaugurant mon travail sur l’imagination artificielle des IA quant à la génération d’image, je me suis mis à travailler sur les possibles d’une faune post-historique. Plus exactement, ma création par l’IA était liée à cette fiction révélante : la conscience d’un être technologique (ET) non humain, tentant après la destruction du monde tel que nous le connaissons d’imaginer ce qu’aurait pu être la faune qui a disparu. Les animaux surgissaient, tous étranges, hybrides de ce que ma mémoire connaissait, mais tous possiblement réels.
Ce qui était assez fascinant entre 2018 et 2021, avant l’arrivée de Dall-e, c’est que les IA que nous pouvions utiliser, tel vqgan, disco-diffusion etc…, toute utilisable sur colab de google, non seulement permettait de saisir un peu leur logique de fonctionnement grâce aux enchainement de scripts python, mais surtout par leurs résultats dévoilaient la différence avec notre imagination humaine. Certes, déjà, ce qui ordonnait énormément de recherche tenait à une mimésis de la perception humaine, toutefois, il était indéniable qu’une forme de psychédélisme, d’hallucination machine avait lieu. La liaison entre le prompt (énoncé donné par un agent humain) et l’image générée par l’agent machine, reposait sur une tension entre dysformation et conformation. Il n’y avait pas en ce temps-là à rechercher des énoncés induisant des difformités dans l’image pour voir surgir des difformités. Toutefois, ce qui apparaissait comme difformité, ou encore erreur, n’était pas lié à un processus d’erreur, mais comme je le notais déjà : à une forme de pararéalisme. C’est pourquoi je rejetais strictement les notions de surréalisme. Le surréalisme, est relié à une forme critique du réalisme comme Ferdinand Alquié l’a parfaitement mis en avant dans La philosophie du surréalisme. Dans cette considération de l’IA domine de fait un primat anthropologique, imposant la réalité perçue humaine comme seule vérité.
Les models des IA, et donc derrière la constitution de l’espace latent à partir d’un deep learning loin de permettre une génération stricte et mimétique permettait d’explorer un imaginaire artificiel et de questionner certaines de nos différences structurelles.
Toutefois, avec l’émergence de dall-e puis dall-e 2, de mid journey, puis de nombreuses IA grand public, ce qui s’est imposé répond de la logique mimétique stricte : la conformité entre le prompt et la génération.
Certes, il peut y avoir une fantaisie de l’image, mais l’image correspond assez précisément à l’énoncé et à ses conditions. L’image au niveau de ses textures, de ses perspectives apparait assez standards. Il est assez facile de reconnaître depuis 2023 une image générée par mid-journey ou bien dall-e.
Pour générer quelque chose qui s’échappe de cette mimétique : l’utilisateur est alors dans l’obligation de rechercher des prompts qui vont artificiellement amener une forme de difformité, de surprise pour le voyeur (Actuellement, Claire Chatelet. Ce n’est pas l’imagination artificielle dans son processus qui crée une difformité, mais l’énoncé (le prompt) qui induit la variation. Dès lors toute aberration de l’image (quand il y en a, mais il y en a peu au niveau de l’image statique contrairement au niveau de l’image animée pour l‘instant) est mimétique et conforme au prompt.
Or ceci conduit à un effacement de la part propre de l’IA. Elle est réduite au simple instrument de production. Mais c’est bien ce qui est demandé. Et en ce sens il était logique que des logiciels, comme photoshop, intègrent nativement une IA de génération. De même qu’il n’st aucunement surprenant qu’on tende à substituer à pas mal d’opérations standards de création l’humain par l’IA.
C’est en ce sens, qu’à partir de 2022, il m’est apparu nécessaire de travailler sur la construction de models propres et de ne plus utiliser systématiquement les models fournis. J’ai commencé sur colab. Puis j’ai poursuivi ce travail avec stable-diffusion en application locale. Construire ses propres models, tout d’abord, c’est admettre que la perception machine fonctionne autrement que notre perception. En effet pour créer un model, il faut entrainer une IA. Notre perception humaine est différenciante, à savoir si je lui donne des images hétérogènes, sans qu’il y ait d’acte conscient (donc au niveau pré-réflexif, au niveau d’une a-perception) il y a différenciation des motifs, une abstraction. Ce qui fait que notre esprit apprend très vite les différences d’objets du monde en produisant des objets intuitifs différents (ce que l’on pourrait nommer ici des concepts). L’IA n’abstrait pas d’une image une représentation, mais son apprentissage se fait par l’analyse de centaines voire de milliers d’images, pour constituer en relation avec un schématisme algorithmique une possibilité statistique d’objet. Or, au cours de mes recherches, il m’est apparu que quelque soit les images qu’on lui donne afin qu’elle crée un model latent : si on lui dit que c’est un corps humain, elle tentera de produire à partir de la diversité des images un corps humain correspondant aux régularités statistiques liées aux images hétérogènes qu’on lui donne.
En ce sens, en 2022 j’ai commencé à créer des models de décharge. Ces décharges, qui sont des paysages de la catastrophe, au lieu de reposer seulement sur des images de décharge, étaient produites avec des images de chairs, de boucherie, de corps humain et aussi et surtout de décharge. Ce qui me permettait de produire une forme de texture assez unique, et très surprenante. Dans ces générations, il n’y avait en fait aucune forme d’aberration ou de déformation, tout à l’inverse, ces générions étaient conformes à l’apprentissage de l’IA et la constitution de ses models.
C’est aussi, ce que je développe dans mes séries : L’impossibilité du corps, l’indécision du corps. Les corps qui sont générés ne sont pas des monstres, mais le résultat de models constitués tout autrement que ceux qu’utilisent le grand public. Pour construire ces models, il est nécessaire à mon sens de comprendre tout d’abord la nature de la perception de la machine au cours de son apprentissage et d’autre part la procédure de la génération par diffusion. Dans tous les cas : les corps générés ne sont pas difformes. S’ils le sont ce n’est que pour la perception humaine, qui prend comme norme de jugement ses propres models.
Les corps qui apparaissent sont les possibles d’un espace latent induit par un model spécifique et non mimétique.
December 21, 2022 · category article, intelligence artificielle, photographie, [théorie], [une]
Suivre les flux "stable diffusion", "Dall-e 2" ou bien "mid-journey", amène à ce constat simple : les IA sont utilisées selon des logiques anthropomorphiques qui imposent une ontologie de la forme humaine. Les prompts utilisés sont corrélatifs de modèles statistique qui amènent qu cela prédiction (le résultat produit par l’IA) soit corrélatif de moyennes de données fournies dans le dataset. C’est pour cela que domine à ce point la représentation du visage, du portrait, du personnage, mais aussi du paysage, de la ville, de l’objet. Certes, les variations imaginaires sont multiples, mais elles respectent les lois de composition des corps, des êtres et des objets (ce qui est recherché est la variation stylistique dans les prompts). Les IA par la logique des prompts imitent un réel : qu’il soit photo-réaliste, qu’il soit fantastique, ou de SF, ou encore de manga, ou calqué sur des imitations ou des hybridations de style. Les variations sont infinies, mais l’ontologie des corps et de la représentation est toujours la même que celle de la perception.
Ici, il ne faut pas y voir une critique, mais cela note l’attachement de l’être humain à sa perception et à un ordre perceptif du monde qui définit phénoménalement son réel. L’IA est en ce sens ramenée quant à sa possibilité de composition à un possible conformé, mimétique. Den ce sens ce qui domine est bien le réalisme, ou bien une forme de surréalisme : à savoir un sur-réel pour celui qui a l’intention de création, c’est-à-dire l’homme.
Depuis plus un an et demi que je travaille avec des IA graphiques, je n’ai de cesse de m’interroger sur un autre ordre de composition. Qui serait surprenant justement ontologiquement, ou encore au niveau de la logique de la perception. Un ordre de composition, qui pourrait se créer dans une relation de dialogue entre l’homme et l’IA, faisant que l’espace latent où se produit l’induction statistique laisse émerger des formes inattendues. C’est ce que j’ai appelé souvent : l’impossibilité du corps. Cette recherche ne se bâtit pas sur des impositions de prompt, des descriptions de restructuration, mais recherche par la compréhension des processus algorithmiques de l’IA à laisser émerger certaines aberrations, certaines formes de difformités.
« Nouvel organisme » est le résultat pour moi très surprenant d’un travail qui cherche une expression de l’IA qui se détache de tout attendu. Le prompt, je l’ai généré au cours d’une discussion avec chatgpt :
" PB : Peut-on imaginer des entrelacements de bras et de mains ?
CGPT : Il est tout à fait possible d’imaginer des entrelacements de bras et de mains dans une histoire ou une description. Les bras et les mains sont des parties du corps très expressives et symboliques, et ils peuvent être utilisés de différentes manières pour montrer les émotions et les relations entre les personnages.
Voici quelques exemples d’entrelacements de bras et de mains que vous pourriez inclure dans votre histoire ou votre description : * Un couple qui s’enlace tendrement, les bras de l’un enroulés autour de l’autre et leurs mains entrelacées. Cela pourrait symboliser l’amour et la tendresse qui les unissent.
* Deux amis qui se tiennent par les bras, leurs mains unies en signe de solidarité et de soutien. Cela pourrait montrer l’amitié et la confiance qui les lient.
PB : Oui mais peut-on imaginer des phrases surréalistes et absurdes faites d’entrelacements de bras et de mains
CGPT : Il est tout à fait possible d’imaginer des phrases surréalistes et absurdes faites d’entrelacements de bras et de mains. La poésie et la fiction ont souvent recours à des images et des métaphores étranges et surprenantes pour exprimer des émotions ou des idées de manière originale et poétique.
Voici quelques exemples de phrases surréalistes et absurdes que vous pourriez inclure dans votre écriture :
* "Les bras et les mains s’enroulaient en spirale, comme des lianes de folie."
* "Les mains se tendaient vers le ciel, comme si elles voulaient attraper les étoiles." * "Les bras s’étiraient comme des serpents, s’entrelaçant en un ballet étrange et hypnotisant."
* "Les mains se tordaient et se mêlaient, comme si elles voulaient créer un nouveau langage secret."
Je vous encourage à explorer votre imagination et à trouver des phrases surréalistes et absurdes qui correspondent à l’histoire ou à la description que vous souhaitez raconter. N’hésitez pas à jouer avec les mots et les images pour créer quelque chose de unique et de poétique.
PB : En allant plus loi, en transgressant un peu la grammaire peut on imaginer un corps impossible à partir d’entrelacements de bras et de mains
CGPT : Il est possible d’imaginer un corps impossible à partir d’entrelacements de bras et de mains en transgressant un peu la grammaire et en utilisant l’imagination de manière créative. La poésie et la fiction ont souvent recours à des images et des métaphores étranges et surprenantes pour exprimer des émotions ou des idées de manière originale et poétique.
Voici quelques exemples de phrases qui pourraient vous aider à imaginer un corps impossible à partir d’entrelacements de bras et de mains :
* "Le corps se tordait et se mêlait, comme si les bras et les mains étaient des tentacules pris dans un nœud inextricable."
* "Les bras et les mains se mêlaient en un enchevêtrement de chair et de os, créant une forme indéfinissable et étrange."
* "Le corps se tordait et se contorsionnait, comme s’il était fait de bras et de mains en perpétuel mouvement."
* "Les bras et les mains se mêlaient en un amas de chair et de os, créant une créature
PB / peux tu développer encore plus et aller plus loin dans la transgression de la grammaire avec Le corps se tordait et se mêlait, comme si les bras et les mains étaient des tentacules pris dans un nœud inextricable.
CGPT : Voici quelques façons de développer davantage la phrase "Le corps se tordait et se mêlait, comme si les bras et les mains étaient des tentacules pris dans un nœud inextricable" et de transgresser un peu la grammaire en utilisant l’imagination de manière créative : * "Les bras et les mains ondulaient et s’entrelaçaient, comme des algues sous l’eau, formant une masse informe et mouvante."
* "Les bras et les mains se tordaient et se mêlaient, comme des serpents enragés, créant un corps étrange et indéfinissable."
* "Le corps se tordait et se mêlait, comme s’il était fait de milliers de bras et de mains, unis en un nœud inextricable de chair et de os."
* "Les bras et les mains se mêlaient et s’entrelaçaient, comme des branches d’arbre, formant une structure étrange et inhumaine."
J’espère que ces exemples vous aideront à imaginer un corps impossible à partir d’entrelacements de bras et de mains et à transgresser un peu la grammaire de manière créative. N’hésitez pas à laisser libre cours à votre imagination et à jouer avec les mots et les images pour créer quelque chose de unique et de poétique.
PB : pourrais tu imaginer une histoire absurde d’un homme avec des bras et des mains multiples qui lui échappent ?
CGPT : Voici une histoire absurde que j’ai imaginée d’un homme avec des bras et des mains multiples qui lui échappent :
Il était une fois un homme nommé Paul, qui avait la particularité d’avoir de nombreux bras et mains supplémentaires. Cela avait toujours été un peu gênant pour lui, mais il avait appris à vivre avec cette particularité et à s’en servir de manière utile.
Un jour, alors qu’il se promenait dans les rues de la ville, ses bras et ses mains se mirent à bouger de manière incontrôlable. Ils s’enroulèrent autour de lui comme des serpents, essayant de s’échapper de son corps. Paul se retrouva bientôt enveloppé dans une masse informe de bras et de mains, qui se tortillaient et se mêlaient en un amas indéfinissable.
Il se mit à paniquer et à crier, attirant l’attention des passants effrayés. Mais personne ne semblait savoir quoi faire pour lui venir en aide. Les bras et les mains continuaient de se tordre et de se mêler, comme s’ils voulaient s’échapper de son corps. Finalement, Paul réussit à se débarrasser de ses bras et de ses mains supplémentaires et à rentrer chez lui. Il se blottit sous sa couette, épuisé par cette expérience étrange et effrayante. Il se promit de ne plus jamais sortir de chez lui, de peur que cela ne lui arrive à nouveau.
J’espère que cette histoire absurde vous a plu et vous a donné quelques idées pour imaginer un personnage avec des bras et des mains multiples qui lui échappent."
À partir de ce dernier texte, j’ai demandé à dall-e 2 d’imaginer (de produire l’image, de ce que chatGPT avait décrit). En ce sens, il s’est agi de libérer l’imagination artificielle d’une projection mimétique du sujet humain. Comme si l’IA était une machine célibataire, produisant par elle-même, dans une sorte d’auto-référentialité son propre monde. Ce qui ressort, c’est que dès qu’on s’interroge sur les processus de liaison internes qui se déroulent dans les processus de construction de l’IA, et donc qui sont au coeur de l’induction, on s’aperçoit, que l’imagination artificielle n’est pas mimétique mais produit un monde qui pour l’homme est aberrant, où ne sont respectés ni les lignes ou points de fuite, ni les logiques organiques ou corporelles, ni les perspectives ou les proportions.
Ce qui signifie que le flux d’images que nous suivons et qui sont faites par les IA sont le résultat de stéréotypes promptologiques et ontologiques qui brident les émergences de l’espace latent et réduisent le possible à la mémoire de nos images.
August 1, 2022 · category article, intelligence artificielle, photographie, [théorie], [une]
The happening est une série de photographies réalistes que j’ai réalisée avec l’IA DALL-E 2, à laquelle j’ai eu accès en juillet 2022. Beaucoup de questions surgissent avec son emploi, que je compte poser régulièrement à l’aide de ces petits articles que je rédige.
Ici ce qui m’interroge, c’est la relation entre le photo-réalisme et la question de la causalité. Dans notre réel, toute image que nous captons, donc toute photographie, est liée à une chaine de causalité. Lorsque je vois par exemple une rue de Paris, de San Paolo ou de L.A avec des passants, chaque être, chaque objet est impliqué dans la photographie selon un schème temporel et causal. Avec les réseaux sociaux, et la multiplication des micro-vidéos type tik-tok, nous sommes submergés par des images qui reposent sur des micro-actions. Même un paysage, lorsqu’il est photographié est lié à une causalité : celle qui dot que celui qui photographie est en voyage, en vacances, en week-end, etc…
The happening est une série de photographies réalistes d’un événement. Mais quelle est la causalité dans l’image. Nous voyons une foule photographier quelque chose, mais nous ne savons pas quoi. Il y a une causalité qui est celle du prompt (le texte qui est donné à DALL-E 2), prompt que je tords toujours pour que le résultat déborde l’attendu descriptif, mais il n’y a pas de causalité interne à l’image. En travaillant sur une imprévisibilité du rendu, je brise la possibilité référentielle et réelle dans le rendu. Ceci peut se faire en interrogeant les limites des possibles de rendu de DALL-E 2. Si Etienne Mineur par exemple, a très bien vu en quel sens certaines catégories sont hyper stéréotypées et faciles à représenter pour DALL-E 2, il est possible de faire l’inverse questionner les limites du rendu d’objets, d’associations. Ce qui demande de questionner tout à la fois la logique d’assemblage grammatical du moteur, la nature des banques d’images ayant servi pour le dataset et enfin les restrictions introduites moralement par l’équipe de open-ai.
L’événement dont nous avons une trace n’a ni passé ni futur, car l’image n’a pas de causalité historique, ou encore toute causalité narrative de l’image est extérieure à sa fabrication. The happening met le spectateur de l’image face à une temporalité en suspension du point de vue de la causalité temporelle. L’IA ne construisant aucunement
Ce point est une différence majeure avec la photographie ou bien encore avec l’illustration, au sens où justement la production de l’image étant déléguée à un processus technique, celui-ci n’implique pas la construction du sens de l’image. Ou encore la mémoire sémiotique liée à la liaison image/texte n’est pas de l’ordre de la causalité narrative et historique, mais de la relation esthétique par contiguité, pour reprendre une distinction de Hume très utile.
Dès lors l’image produite par une IA est du point de vue de celle-ci, celle d’un présent pur de la contiguité des éléments, le temps de l’image ne se déploie pas dans le temps de l’action, mais seulement dans le temps de la relation. C’est le spectateur humain qui, selon la causalité temporelle, et la mémoire événementielle ou narrative, va s’interroger sur un chainage de l’événement.
_______________________________________
[ENGLISH]
The happening is a series of realistic photographs that I made with the DALL-E 2 AI, to which I had access in July 2022. Many questions arise with its use, which I intend to ask regularly using of these little articles that I write.
Here what questions me is the relationship between photo-realism and the question of causality. In our reality, any image we capture, therefore any photograph, is linked to a chain of causality. When I see, for example, a street in Paris, San Paolo or L.A with passers-by, each being, each object is involved in the photograph according to a temporal and causal scheme. With social networks, and the proliferation of tik-tok type micro-videos, we are overwhelmed by images that are deposited on micro-actions. Even a landscape, when it is photographed, is linked to a causality: the one that points out that the photographer is on a trip, on vacation, on a weekend, etc…
The happening is a series of realistic photographs of an event. But what is the causality in the picture. We see a crowd photographing something, but we don’t know what. There is a causality which is that of the prompt (the text which is given to DALL-E 2), a prompt which I always twist so that the result overflows the descriptive expectation, but there is no internal causality to the prompt. ‘image. By working on an unpredictability of rendering, I break down the referential and real possibility in rendering. This can be done by questioning the limits of the possible rendering of DALL-E 2. If Etienne Mineur for example, has seen very well in what sense certain categories are hyper stereotyped and easy to represent for DALL-E 2, it is possible to doing the opposite questioning the limits of the rendering of objects, of associations. This requires questioning both the grammatical assembly logic of the engine, the nature of the image banks used for the dataset and finally the restrictions morally introduced by the open-ai team.
The event of which we have a trace has neither past nor future, because the image has no historical causality, or any narrative causality of the image is external to its fabrication. The happening puts the spectator of the image in front of a temporality in suspension from the point of view of temporal causality. AI not building at all
This point is a major difference with photography or even with illustration, in the sense that precisely the production of the image being delegated to a technical process, this one does not imply the construction of the meaning of the image. Or again, the semiotic memory linked to the image/text link is not of the order of narrative and historical causality, but of the aesthetic relationship by contiguity, to take up a very useful distinction from Hume.
Therefore the image produced by an AI is from its point of view, that of a pure present of the contiguity of the elements, the time of the image does not unfold in the time of the action, but only in the time of the relationship. It is the human spectator who, according to temporal causality, and event or narrative memory, will wonder about a chaining of the event.
« Previous entries ·
Next entries »
