L’art réinterprété par les réseaux de neurones

L’art réinterprété par les réseaux de neurones.

Dans la salle de vente aux enchères de Christie’s, à New York, une vente très particulière a eu lieu : celle du Portrait d’Edmond Bellamy. Sauf qu’Edmond Bellamy n’a jamais existé et que la signature qui figure au bas de la toile est… une fonction mathématique. Ces deux petits détails s’expliquent par le fait que « l’auteur » de cette peinture n’est pas un artiste comme les autres, mais un GAN, pour « Generative Adversarial Networks », c’est-à-dire des réseaux antagonistes génératifs.

Le principe de base du GAN consiste en deux réseaux de neurones : ici, l’un qui tente de produire un portrait d’abord sans aucune indication, puis en affinant la qualité des images générées à l’aide de l’autre, qui discrimine ces productions des 15 000 vrais tableaux dont on l’a nourri et qui ont été peints entre les XIVe et XIXe siècles. Ces deux réseaux apprennent et s’améliorent ainsi simultanément.

Ce procédé se répète jusqu’à ce que le second réseau de neurones ne fasse plus la différence entre les productions du premier et les tableaux existants. L’équipe de trois personnes qui a travaillé au Portrait d’Edmond Bellamy a en tout cas réussi son coup, puisque cette toile s’est vendue 430 000 dollars.