Plus tôt cette année, un groupe de chercheurs de Berkeley a publié plusieurs vidéos. Dans l’une de ces dernières, un cheval trotte derrière une clôture à mailles en forme de losange. Dans la deuxième vidéo, le cheval se transforme soudainement en zèbre. Si le processus de transformation n’est pas parfaite, les rayures sont si bien disposées sur le cheval qu’on n’y voit que du feu. Pourquoi c’est important ?
Parce cela illustre la puissance croissante des algorithmes d’apprentissage automatique pour réécrire la réalité. D’autres bricoleurs ont utilisé l’outil de « zèbrafication » pour transformer des photos d’ours noirs en photos crédibles de pandas, de pommes en oranges et de chats en chiens. Un Redditor a utilisé un algorithme d’apprentissage automatique différent pour éditer des vidéos porno afin de présenter les visages des célébrités. Les experts de la startup Lyrebird parviennent à synthétiser des sons convaincants à partir d’échantillons d’une minute de la voix d’une personne. Et les ingénieurs qui développent la plate-forme d’intelligence artificielle d’Adobe, appelée Sensei, intègrent de l’apprentissage automatique dans une variété d’outils révolutionnaires de montage vidéo, photo et audio. Ces projets ont des origines et des intentions radicalement différentes, mais ils ont un point commun : ils floutent la frontière entre scènes et sons artificielles et images réelles du monde physique.
Les technologies qui sous-tendent ce changement vont bientôt nous pousser dans de nouveaux domaines créatifs, en amplifiant les capacités des artistes d’aujourd’hui et en élevant les amateurs au niveau des pros chevronnés. Nous allons repousser les frontières de la créativité. Mais ce boom aura aussi un côté sombre. Certains contenus générés par l’IA seront utilisés pour tromper et déclencher les peurs via une avalanche de fausses nouvelles générées par des algorithmes.
