Utilisation responsable et efficace de l’IA générative pour l’art

Objectifs de formation

Une fois cette unité terminée, vous pourrez :

• Fixer des objectifs réalistes pour intégrer des images générées dans votre flux de travail
  
• Créer des invites qui contrôlent efficacement la sortie générée
  
• Expliquer les problèmes d’éthique relatifs à l’utilisation d’œuvres d’art générées par l’IA générative
  

Utilisation de l’art généré dans vos projets

Que vous souhaitiez illustrer un concept pour une présentation ou montrer l’aspect de votre produit lorsqu’il est utilisé dans le monde réel, l’IA générative vous donne le pouvoir d’embellir votre travail avec des images. Utiliser l’IA pour créer des images est une forme d’art en soi. Avec la bonne approche, vous pouvez générer des images appropriées pour votre prochain projet.

Lorsque vous générez des images, n’oubliez pas que l’art est subjectif. Vous voulez l’image parfaite pour votre projet, mais la perfection n’existe pas ! Nous avons tous des goûts différents. Par conséquent, utilisez l’image qui vous satisfait à 95 % ; les 5 % restants constituent probablement votre part de subjectivité.

Souvenez-vous de l’objectif pour lequel vous avez décidé d’inclure des images dans votre projet. Votre objectif peut être d’agrémenter votre texte d’images intéressantes. Mais une fois que vous commencez à générer des images, il est tentant de dévier de l’objectif et de se focaliser sur la recherche de l’image parfaite. En faisant cela, vous risquez de passer à côté de résultats qui répondraient parfaitement à votre objectif initial, à savoir compléter votre contenu.

Cela concerne les images présentant de petites imperfections. Si l’art n’est pas le point central de votre projet, les personnes qui verront l’image n’y verront que du feu. Par exemple, cette image est utilisée dans le badge Concepts de base de l’IA générative.

Si vous regardez attentivement cette image, vous remarquerez que la table a 5 pieds. L’image n’est pas parfaite, mais elle fait quand même bien le travail. En général, faire preuve de flexibilité vous permet d’obtenir un résultat acceptable plus rapidement. Cela permet également d’économiser de l’argent, car de nombreux outils d’IA générative sont des services payants. Cela dit, vous pouvez être à la fois flexible et intelligent sur la façon dont vous utilisez ces outils.

L’art de l’ingénierie d’invite

Comme vous l’avez découvert dans le badge Principes fondamentaux des invites, les invites sont ce qui vous permet d’interagir avec les modèles d’IA générative. Vous donnez à un modèle des instructions sous forme de texte (éventuellement accompagné d’une ou de deux images), et celui-ci vous renvoie sa meilleure prédiction de ce que vous lui avez demandé. Généralement, plus les invites sont efficaces, meilleure est la sortie.

Mais qu’est-ce qui fait une bonne invite ? C’est une question en apparence simple, mais qui a suscité un débat parmi les artistes numériques. Étant donné que nous ne pourrons jamais comprendre entièrement les liens établis lors de l’entraînement d’un modèle, il y aura toujours une incertitude quant à la manière dont il réagira. Nous faisons donc des suppositions éclairées et espérons que tout ira pour le mieux. Certaines suppositions sont meilleures que d’autres. C’est le principe de l’ingénierie d’invite. Ce terme est issu de la sous-culture des artistes qui ont adopté les premiers l’IA générative comme outil de création artistique.

L’ingénierie d’invite consiste à expérimenter diverses invites pour voir ce qu’il se passe. Grâce à de nombreux essais et échecs, les premiers ingénieurs d’invite ont découvert des techniques qui fonctionnent étonnamment bien pour influencer les sorties de l’IA générative. L’ingénierie d’invite est devenue un métier sophistiqué, mais il existe des techniques plus simples et bien établies pour obtenir de meilleurs résultats lorsque vous commencez à utiliser des outils d’IA générative.

• Utilisez des modificateurs de style. Des dessins rupestres aux rendus 3D, l’art a pris d’innombrables formes. Dans votre invite, incluez un style d’art spécifique, comme l’impressionnisme, ou un artiste en particulier, comme Monet. Décrivez les époques, les régions géographiques ou les matières. Tout ce qui est généralement associé à un style artistique spécifique fera partie du modèle.
  
  
• Utilisez des descripteurs de qualité. Bien que les modèles d’IA n’aient pas d’opinion sur ce qui est beau et ce qui ne l’est pas, nous, les humains, en avons et n’avons pas peur de les mettre par écrit ! Ces notions subjectives finissent par faire partie du modèle. Ainsi, la demande d’une « image haute définition d’un beau village de campagne paisible » générera probablement une image agréable à regarder.
  
  
• Répétez les informations importantes. Il serait ridicule de demander à un artiste de peindre un « village de campagne enneigé enneigé enneigé ». Toutefois, les modèles d’IA générative réagissent bien à la répétition (et ne s’en plaignent pas). Tout ce qui est répété fait l’objet d’une attention particulière, même les adverbes comme « très » et « beaucoup ».
  
  
• Pondérez les données importantes. Certains modèles permettent de contrôler directement l’importance de certains termes. Par exemple, Stable Diffusion vous permet d’attribuer une valeur numérique à une partie de l’invite. Ainsi, « village de campagne | enneigé : 10 | étoiles : 5 | nuages : -10 » indiquerait de fortes chutes de neige, mais un ciel dégagé et étoilé. Tous les modèles ne prennent pas en charge ce type de pondération directe et certains utilisent une autre syntaxe, il convient donc d’étudier les spécificités de l’outil que vous utilisez.
  

Image générée par l’IA à l’aide de DreamStudio sur stability.ai avec l’invite suivante : « Un très beau village de campagne paisible peint de nuit dans le style impressionniste | enneigé : 10 | étoiles : 5 | nuages : -20 »

Qu’il s’agisse d’un art, d’un métier ou d’une science, l’ingénierie d’invite nécessite de la pratique. N’oubliez pas : rien n’est parfait, ni les invites, ni les œuvres d’art. Si vous avez l’esprit ouvert lorsque vous créez des images générées par l’IA, vous trouverez rapidement des images qui conviendront à votre prochain projet.

Éthique relative aux œuvres d’art générées

Les avancées relatives aux technologies d’IA ont soulevé plusieurs questions éthiques. Bien qu’il soit difficile de trouver des réponses qui satisfassent tout le monde, nous pouvons essayer de comprendre les préoccupations de chacun.

Pour de nombreux artistes, le plagiat est la principale préoccupation. Si leur travail est utilisé pour entraîner un modèle, ce dernier peut alors reproduire leur style. Dans certains cas, les images sont une dérivation évidente d’œuvres existantes. Dans d’autres cas, le style est tellement similaire que l’image pourrait passer pour l’œuvre originale. De nombreux artistes souhaitent que leur œuvre soit retirée des données d’entraînement et, heureusement, les programmateurs des modèles populaires respectent ce choix.

L’usurpation d’identité est une préoccupation moins évidente et plus insidieuse. Vous connaissez peut-être les deepfakes, des vidéos dans lesquelles l’IA est utilisée pour remplacer le visage d’une personne par celui d’une autre. Malheureusement, les deepfakes sont souvent créés sans le consentement de la personne dont le visage est utilisé. Dans les cas les moins graves, vous obtenez une vidéo amusante d’une personnalité publique faisant des blagues. Mais que se passe-t-il si l’image de cette personnalité est utilisée pour vendre un produit ? Ou si le visage d’une personnalité politique est utilisé pour répandre des mensonges sur un sujet majeur ? Ceci n’est que la partie émergée de l’iceberg. Nous devons renforcer nos compétences en matière de détection de trucages, car aujourd’hui, l’adage « Voir, c’est croire » ne tient plus.

L’efficacité de l’IA générative dépend de la qualité des données avec lesquelles elle est entraînée. Si les données sont biaisées, la sortie générée le sera également. Historiquement, les médecins ont toujours été représentés comme des hommes. Ainsi, les modèles pourraient établir un lien étroit entre « médecin » et « homme », même si ce lien ne reflète pas la réalité d’aujourd’hui. Par conséquent, même si vous ne cherchez pas à reproduire un certain stéréotype, votre modèle pourrait le faire à votre place. Envisagez de recourir à la pondération pour contrecarrer les biais.

Dans une certaine mesure, l’IA générative comportera toujours une forme de dérivation. En réalité, cela pourrait entraver la véritable créativité. Connaîtrions-nous le cubisme si Picasso avait eu accès à DALL-E ? Comme l’IA de demain est entraînée avec les images générées aujourd’hui, les mêmes styles se répéteront. Nous avons vraiment besoin que les humains apportent leur propre vision artistique dans le processus.

Enfin, si vous envisagez d’utiliser des images générées, pensez à mentionner d’où elles proviennent avec, par exemple, un filigrane indiquant « Image générée par l’IA ». La transparence permet d’instaurer la confiance. Les modèles peuvent être programmés pour ignorer les interventions qui contribueraient à un processus de retour d’informations. Pour savoir comment indiquer que les sorties ont été générées par l’IA, vous pouvez suivre les recommandations de la Modern Language Association (MLA).

Maintenant que vous en savez plus sur l’utilisation efficace et responsable de l’IA générative, essayez d’ajouter des images générées à votre prochain projet.

Ressources

• Trailhead : Principes fondamentaux des invites
  
• Trailhead : Création responsable d’intelligence artificielle
  
• Site Web : Guide de l’ingénierie d’invite
  
• Site Web : MLA Style Center : Comment citer l’IA générative dans le style MLA ?