La fin du monde est un sujet qui semble inspirer les artistes de tout temps. Entre teintures, gravures, peintures ou sculptures, l’Apocalypse est mise à l’honneur sur tous les supports. L’ère du numérique ne fait pas exception à la règle.
Des métropoles abandonnées, dessinées par des artistes aidés de l’IA
Le Monde d’Après, telle est la série de clichés de Stéphane Sélo, artiste-photographe lyonnais. Ces photos, mettant en scène la ville de Lyon à l’abandon, ont la particularité d’avoir été réalisées avec l’aide d’une intelligence artificielle (IA), recréant à merveille l’atmosphère apocalyptique qui se dégage des monuments emblématiques de la Cité des Gones.
Yvan Strabach, photographe amateur passionné de technologie, a quant à lui tenté d’imaginer à quoi pourrait ressembler sa ville de Chaumont, en Haute-Marne, après la fin du monde. Également assisté par un logiciel d’intelligence artificielle, le Chaumontais semble avoir réussi à attirer l’attention des habitants de sa région.
Il était une fois Demain, énième projet photographique « d’anticipation », mené par l’artiste Chris Morin-Eitner, imagine plusieurs capitales au lendemain du réchauffement climatique, dont la ville de Paris, transformée en une véritable jungle tropicale.
D’autres artistes à travers le monde se sont amusés à créer des toiles virtuelles sur le même sujet, imaginant l’ambiance désertique de plusieurs capitales après le chaos. Une série de photos à faire froid dans le dos…
Paris transformée en jungle tropicale
Lyon à l’abandon
La ville de Chaumont après le chaos
New York face à la montée des eaux
Des techniques de modification bien spécifiques
Du fait de son système de réseaux antagonistes génératifs (GAN), l’IA est capable de générer des photos ou dessins de lieux existants en les imaginant dans un futur plus ou moins proche. Parmi les techniques couramment utilisées par les intelligences artificielles :
- Données d’entraînement : l’IA est d’abord entraînée sur un ensemble de données comprenant des images actuelles provenant de diverses sources.
- Réseau antagoniste génératif : architecture composée de deux parties principales, un générateur et un discriminateur. Le générateur crée de nouvelles images, tandis que le discriminateur évalue si ces images sont réelles ou non.
- Entraînement : le générateur cherche à créer des images de plus en plus difficiles à distinguer de la réalité. En même temps, le discriminateur s’améliore pour détecter les images générées, ce processus répété permettant ainsi d’améliorer constamment la capacité du générateur à créer des images de plus en plus réalistes.
- Anticipation : en modifiant certains paramètres d’entrée ou en ajoutant des informations spécifiques, l’IA peut alors imaginer à quoi pourrait ressembler un lieu dans le futur en se basant sur les capacités apprises lors des séances d’entraînement.
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