6. Créativité artificielle et augmentée
La publication fin 2015 de la librairie d’apprentissage profond (deep learning) Tensorflow a profondément changé à la fois notre vision et notre expérience de la créativité. Sans entrer ici dans la polémique à propos de la créativité non humaine, les résultats obtenus par AlphaGo, la créativité assistée par les technologies d’intelligence artificielle, sont de plus en plus incontournables. AlphaGo a créé des stratégies inédites et particulièrement contre-intuitives au jeu de go maintenant étudiées par des joueurs humains. Nous allons ici parler de deux types d’approches :
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la créativité artificielle, pour laquelle l’œuvre ou la création est faite par la machine puis évaluée par l’humain ;
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la créativité augmentée, pour laquelle l’humain et la machine cocréent une œuvre.
Dans les deux cas, cette introduction d’un tiers créateur est à la fois source de grands progrès, mais aussi de complexes problèmes juridiques quant à l’attribution de la création.
6.1 Technologies employées
Dans un premier temps, nous allons analyser quelles sont les technologies mises en œuvre à la date de rédaction de cet article, en 2020. Il est important, vu la dynamique extrêmement vive des progrès en intelligence artificielle, de prendre en compte les développements susceptibles d’avoir lieu dans les années qui viennent.
Les technologies d’apprentissage profond cherchent à reproduire le fonctionnement individuel des neurones biologiques, mais aussi l’architecture d’un assemblage neural. Dans un réseau de neurones biologiques, des cellules sont interconnectées entre elles par des dendrites et des axones terminés par des synapses. Un signal qui arrive d’une autre cellule par transmission chimique (neurotransmetteurs) est converti en signal électrique ionique. Il est combiné à ceux reçus par d’autres cellules puis transmis par la même voie à la cellule suivante en fonction...
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