Les intelligences artificielles permettent aux chercheurs d’analyser les processus du cerveau humain en travaillant simplement avec une machine. Si certains s’intéressent à la meilleure façon d’apprendre à lire et d’autres au jeu vidéo, des chercheurs allemands de l’université de Tubingen eux ont tenté d’apprendre à une intelligence artificielle à peindre à la manière des grands maîtres.
Google avait fait un premier pas dans cette direction, en dévoilant en juin dernier son réseau neuronal artificiel qui profitait du nouveau logiciel de reconnaissance d’images développé par le géant californien. Ce logiciel permettait à l’IA de distinguer des formes dans les images, puis par association de formes de trouver des images similaires. Les résultats ont été surprenants, puisque les chercheurs ont découvert que l’IA associait très souvent des bâtiments et des êtres vivants à des objets inanimés, créant des images psychédéliques.
Les chercheurs allemands ont poussé l’expérience plus loin. Ils ont appris à un algorithme de deep learning à décomposer et comprendre la façon dont une œuvre de maître a été peinte, en termes de style, de couleurs, de techniques et de coups de pinceaux. L’IA peut donc transformer une simple photo en œuvre de maître selon les styles de Van Gogh, Munch, Picasso ou Turner. Pour cela, l’algorithme aide l’ordinateur à identifier puis à séparer le style et le contenu de l’image. Ceci permet à l’image de rester similaire dans sa composition, en laissant par exemple les bâtiments au même endroit, pendant que les couleurs, les lignes et les “structures locales” sont modifiées pour imiter le style demandé au système. Selon le rapport de l’étude, “le système utilise des représentations neuronales pour séparer puis recombiner le contenu et le style d’images arbitraires, fournissant un algorithme neuronal pour la création d’images artistiques.”
Selon les chercheurs, “dans l’art, en particulier dans la peinture, les humains ont maîtrisé l’art de créer des expériences visuelles uniques en composant un jeu complexe entre le contenu et le style d’une image. Jusqu’à présent, la base algorithmique de ce processus est inconnue et il n’existe pas de système artificiel possédant des capacités analogues.”
En se basant sur des œuvres comme “Le Naufrage du Minotaur”, de JM Turner, “La Nuit Etoilée” de Vincent Van Gogh ou “Le Cri” d’Edvard Munch, l’algorithme a été capable de produire des résultats très similaires au style recherché tout en conservant plusieurs éléments de la photographie de départ. Selon les chercheurs, “au vu des similarités frappantes entre la vision au rendement optimisé des réseaux neuronaux artificiels et la vision biologique, notre travail ouvre la voie à une compréhension algorithmique de la façon dont les humains créent et perçoivent l’imagerie artistique.”
L’étude s’intitule A Neural Algorithm of Artistic Style (Un algorithme neuronal de style artistique), par Leon A. Gatys, Alexander S. Ecker, Matthias Bethge. Elle est disponible ici
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