La frontière entre artistes professionnel·les et amateurs est devenue poreuse avec la démocratisation des outils de création. Une troisième figure apparaît aujourd’hui, la machine qui écrit et qui fabrique des images. Je propose de la penser avec l’image de l’enfant, qu’Alan Turing avait lui aussi posée dès 1950, et d’en tirer une conséquence pratique : ce qui reste en propre aux artistes humains, c’est l’exploration de ce qui n’a pas encore de codes.
Les artistes, opérateurs d’un fait social
L’art est un fait social parmi d’autres. Un·e artiste peut, de l’intérieur de sa pratique, revendiquer de ne servir à rien, mais partager de l’inutile est déjà une fonction, qui joue un rôle pour les gens. J’envisage donc l’art dans une vision sociologique, comme un ensemble de fonctions dont les artistes sont les opérateurs, et j’ai développé cette approche dans l’article L’art et les artistes comme infrastructure de la société.
Si les artistes sont les opérateurs de ce fait social, savoir qui est artiste n’est pas une coquetterie de sociologue, puisque de cette désignation dépend qui occupe ces fonctions. Or cette question a été retravaillée deux fois en une vingtaine d’années, d’abord par la démocratisation des outils de création, aujourd’hui par des machines qui produisent elles-mêmes des textes et des images.
Ni novices ni professionnel·les
Avec les téléphones portables et les réseaux sociaux, les outils de production d’images et de récits sont passés dans toutes les poches. Sur TikTok, le partage est devenu une forme de création à part entière. Chacun·e y est invité·e, par le jeu des tendances, à reprendre, transformer et prolonger ce que d’autres ont fait, dans une logique de palimpseste où créer et partager fusionnent. La légitimité artistique s’y construit sur des critères d’audience et de constance. Si je décide d’être artiste et que je publie avec régularité, « être consistant » comme on dit sur la plateforme, je peux me construire une reconnaissance, sans passer par les instances qui, jusque-là, désignaient les artistes.
Le sociologue Patrice Flichy a décrit ce déplacement dès 2010 dans Le sacre de l’amateur (Seuil). Les amateurs qu’il observe ne sont « ni des novices, ni des professionnels », ce sont des passionné·es qui tirent de leur pratique quotidienne des compétences réelles, au point de rivaliser avec les expert·es de leur domaine, et il lit dans cette démocratisation des compétences le prolongement de la démocratisation politique et scolaire engagée depuis deux siècles. Avec la figure qu’il nomme le pro-am, le professionnel-amateur, la ligne qui organisait le monde de l’art se brouille. Elle n’a pas disparu pour autant, elle est devenue beaucoup plus complexe qu’avant, si tant est qu’elle ait jamais été simple.
Deux machines en dialogue ne tournent pas en boucle
Dans cette recomposition, les machines occupaient jusqu’ici une place stable, celle des appareils de captation et de fabrication, réputés un peu bêtes, l’appareil photo, le magnétophone. Réputés à tort, d’ailleurs. Tel appareil photo imprime sa manière de faire aux images, les stabilisateurs automatisent des gestes, et les algorithmes embarqués dans les caméras des drones portent un regard qui leur est propre, auquel j’ai consacré une partie de mon travail sur l’art filmique et les drones. Mais ces machines-là ne produisaient rien sans qu’une personne déclenche.
Ce qui change, c’est que la machine écrit maintenant des textes, fabrique des images, propose des idées. Ces productions sont ce qu’elles sont, souvent imitatives, souvent en manque d’originalité. On objectera qu’elles ne font que répondre à une commande humaine, un prompt. Pourtant, si l’on met deux machines en dialogue, elles ne tournent pas en boucle, elles avancent, elles se promptent mutuellement. La confrontation de points de vue est même l’une des clés techniques de l’apprentissage profond. Ian Goodfellow a proposé en 2014 les réseaux antagonistes génératifs, où un réseau qui fabrique des images se confronte à un réseau qui les juge, et où chacun des deux apprend de l’autre. Cette créativité n’est pas de même nature que la créativité humaine, et j’ai examiné ce qu’elle fait à la notion d’auteur dans l’article La notion d’auteur·ice à l’ère des intelligences artificielles génératives. Ce qui m’intéresse ici est la figure sociale qui en découle. Aux deux figures dont la frontière s’était déjà brouillée, l’artiste professionnel·le et l’artiste amateur, s’ajoute une troisième, l’artiste machine.
Vera Molnár, machine imaginaire
Cette troisième frontière a une histoire, et elle a d’abord été franchie dans l’autre sens. En 1959, la peintre Vera Molnár, installée à Paris depuis 1947, met au point ce qu’elle appelle sa machine imaginaire, des programmes simples faits de consignes et d’interdits qu’elle s’impose, et qu’elle exécute pas à pas, méthodiquement, comme le ferait un ordinateur qu’elle n’a pas encore. Elle cofonde en 1967 le Groupe Art et Informatique, accède en 1968 à un véritable ordinateur, et devient l’une des pionnières de l’art algorithmique. Elle a toujours tenu que la valeur de ses œuvres, ou leur absence de valeur, ne devait rien à la machine qui les exécutait. Une artiste s’était donc faite machine près de dix ans avant d’en toucher une, et soixante ans avant que des machines produisent des images sans elle. Le passage entre l’artiste et la machine est travaillé de longue date du côté des artistes ; la nouveauté de notre décennie est qu’il se franchit désormais dans l’autre sens.
Des machines nées de nous
Les machines sont fabriquées par des êtres humains, et elles sont empreintes des cultures de celles et ceux qui les fabriquent, jusque dans ce que leurs concepteur·rices n’ont pas conscience d’y mettre. Puis elles prennent une forme d’autonomie. L’image qui me semble la plus juste pour penser cela, et je la donne comme une image, pas comme une démonstration, est celle des enfants. Nos enfants sont nés de nous, ils portent notre capital génétique et nos cultures, ils ont entièrement dépendu de nous, et pourtant ils ne sont pas notre produit. Ils ont leur existence singulière, ils font leur chemin à leur manière, et nous n’avons pas de maîtrise sur eux, quoi que nous voulions croire. Les machines ont pour moi cette nature-là. Elles sont des sortes d’enfants, nés de nous, qui font leur chemin.
Alan Turing avait posé cette image dès 1950, dans la dernière section de son article « Computing Machinery and Intelligence », moins souvent citée que le jeu de l’imitation qui ouvre le même texte. Plutôt que d’écrire un programme qui simulerait l’esprit d’un adulte, y propose-t-il, essayons d’en produire un qui simule celui d’un enfant, puis soumettons-le à une éducation appropriée. Le cerveau de l’enfant, écrit-il, ressemble sans doute à un cahier neuf acheté en papeterie, très peu de mécanique et beaucoup de pages blanches. Et il ajoute deux remarques qui décrivent déjà nos machines actuelles. Le professeur d’une machine qui apprend, prévient-il, restera largement ignorant de ce qui se passe en elle, et ces machines surprendront leurs concepteurs, ce qui était sa réponse à l’objection d’Ada Lovelace, pour qui une machine ne pouvait faire que ce qu’on savait lui ordonner. L’apprentissage profond d’aujourd’hui est la réalisation de ce programme, avec des machines-enfants éduquées sur nos textes et nos images, opaques à leurs propres professeurs, et capables de nous surprendre. Ce qui fait qu’on ne maîtrise pas un enfant, le fait qu’il naisse de nous sans être notre produit, se retrouve dans ces machines.
Financer l’improbable
Il reste à dire ce que cette figure change au travail des artistes humains. La création précodifiée, celle dont on connaît déjà les règles, est imitable, et des machines la produiront de mieux en mieux ; j’ai développé ce que cela implique pour le cinéma commercial dans l’article L’intelligence artificielle est une opportunité pour le cinéma libre et expérimental. Le divertissement, au sens de ce qui nous détourne de travailler sur nous-mêmes, sera très bien fait par des machines, et il nous divertira très bien.
La machine imite des codes. Là où les codes n’existent pas encore, restent les expérimentations, les expériences à tenter, les projets qui semblent absurdes, sur lesquels aucun critère n’est encore établi ; j’ai consacré à cette absence de critères l’article La question des critères. Pour faire avancer la création, et notamment la création audiovisuelle, il faut donc défricher, c’est-à-dire financer les projets les plus improbables, les plus fragiles, les moins maîtrisés, parce que c’est là que ça s’invente. Si l’on croit pouvoir maîtriser ce qui va advenir, on est perdant, exactement comme le parent qui croirait maîtriser son enfant.
Et il faut y être. Si nous laissons les champs de création aux industriels qui opèrent les intelligences artificielles génératives, nous leur laissons dessiner l’avenir. Je crois important d’y être de mille manières, en créant avec ces outils, en créant sans eux mais en relation consciente avec eux, en les prenant comme sujets d’œuvre, en les mettant en relation dans nos œuvres, de façon montrée ou cachée. Chaque artiste a sa manière de faire ; ce à quoi je tiens, c’est la conscience. Des enfants sont nés de nous, qui écrivent et fabriquent des images. La place des artistes humains n’est pas de rivaliser avec eux sur ce qui se code, elle est d’aller dans les chemins de traverse, là où, à mon sens, nous réinventerons notre humanité, grâce à l’art.
