Trouver ce que personne n’avait trouvé : la créativité artificielle et nos plus grands problèmes

La créativité passe pour une propriété du vivant, et l’art pour une propriété de l’espèce humaine. La première proposition est solidement étayée. La seconde est un privilège que nous nous accordons.

Le vivant crée à des échelles où l’on ne s’y attend pas. Le nématode Caenorhabditis elegans compte 302 neurones chez l’hermaphrodite, cartographiés un par un depuis les travaux de White et de ses collègues en 1986. C’est le seul système nerveux dont nous ayons le plan complet, au neurone près. Et ce ver ne se contente pas d’absorber de la nourriture : il alterne des phases d’exploration locale intense et des déplacements longs et dirigés, et il ajuste cette bascule en fonction de ce qu’il a rencontré auparavant.

Est-ce de la curiosité ? Les travaux qui décrivent cette alternance la modélisent comme une stratégie de fourrage qui maximise l’information acquise, ce qui n’est pas la même chose, et les spécialistes se gardent bien d’employer le mot. Mais avec 302 neurones, la question se pose déjà. Si trois cents neurones suffisent à la poser, il n’y a rien d’étonnant à voir des comportements créatifs apparaître chez des espèces qui en comptent des millions.

Ce qu’un oiseau compose

Certaines espèces d’oiseaux bâtissent des structures faites de brindilles posées sur un socle, décorées de fruits, de fleurs et d’ailes de papillon. Ce ne sont pas des nids : rien n’y est pondu, rien n’y est couvé. Ce sont des scènes, faites pour être regardées.

Jared Diamond a étudié l’oiseau à berceau du Vogelkop, Amblyornis inornatus, en Nouvelle-Guinée occidentale. En présentant aux mâles des jetons de poker de sept couleurs, il a constaté que chaque individu a des préférences stables, que ces préférences diffèrent d’un individu à l’autre et d’une population à l’autre, et que certains objets vont à des emplacements précis du berceau. Deux vallées séparées par quelques dizaines de kilomètres produisent deux styles : ici une tour haute sur un tapis de mousse noircie, avec des décors ternes ; là une tour basse coiffée d’une hutte, sur mousse verte, avec des fruits et des fleurs. Diamond en tire une hypothèse qu’il formule prudemment : le style pourrait être en partie appris, et transmis comme le sont les styles artistiques humains.

L’observation qui me frappe le plus vient d’ailleurs, et d’une autre espèce. Endler et ses collègues ont montré que le jardinier à nuque rose dispose ses objets selon un gradient de taille croissant avec la distance, ce qui produit, vu depuis l’endroit exact où se tient la femelle, une illusion de perspective forcée. Quand les expérimentateurs inversent le gradient, les mâles le rétablissent en trois jours.

Ce n’est pas un réflexe. C’est une composition, tenue depuis un point de vue qui n’est pas celui de son auteur, et refaite quand on l’abîme.

La question que pose une machine

En 2017, Ahmed Elgammal, Bingchen Liu, Mohamed Elhoseiny et Marian Mazzone ont publié CAN, Creative Adversarial Networks. L’idée tient dans une modification de l’objectif : produire des images qui restent dans la distribution de ce que nous appelons l’art, tout en s’écartant le plus possible des styles appris. AICAN, le système construit sur cet algorithme par l’Art and Artificial Intelligence Laboratory de Rutgers, a été entraîné sur environ quatre-vingt mille images couvrant cinq siècles de peinture occidentale, et il publie ses productions en ligne.

Regardez une de ces images assez longtemps. Selon l’angle, selon la personne, elle éveille des sensations différentes, et rien dans l’expérience ne vous avertit de son origine.

La question que posait l’équipe était : si l’on enseigne à une machine les fondements de l’art et du style, et qu’on la pousse à générer des images qui ne suivent pas les styles établis, que produira-t-elle ?

La mienne est en amont. D’où vient la valeur réelle d’une œuvre ? Des valeurs et des émotions que le créateur a voulu transmettre par son travail ? Ou de l’émotion que l’œuvre elle-même a éveillée chez celui qui la regarde ? Si nous accordons plus d’importance à l’émotion suscitée chez le public, alors il faut se demander si l’œuvre humaine diffère vraiment de celle qui sort d’une créativité artificielle.

L’état à l’instant T

Ce que j’ai toujours trouvé le plus intéressant chez les humains, c’est l’écart entre les expériences pour un même monde perçu.

Deux personnes qui regardent le même film n’ont pas vécu la même chose. Elles construisent des émotions différentes à chaque scène, et rappellent les souvenirs d’un passé qui n’appartient qu’à elles. S’il était possible d’ouvrir l’esprit de quelqu’un à un endroit donné, la mémoire qui s’y trouve serait plus unique qu’une empreinte digitale.

Cette évolution chaotique, que chacun traverse tout au long de sa vie, influence son état interne à chaque instant. Si bien que lorsque nous créons quelque chose, avec ou sans l’intention de communiquer une information, notre création reflète l’état dans lequel nous sommes à l’instant T. Et cet état dépend des conditions présentes autant qu’il est conditionné par toutes nos expériences passées.

Diverger, puis converger

On peut pousser plus loin la comparaison entre un réseau artificiel et un cerveau biologique. Je le fais avec précaution, parce que c’est le genre de parallèle qui se paye.

Plusieurs travaux suggèrent que nous produisons en permanence de la pensée divergente : beaucoup d’idées, bonnes et mauvaises, sans tri. Puis nous en extrayons celle qui se détache parce qu’elle a plus de sens que les autres, et c’est la pensée convergente, attribuée au réseau de contrôle exécutif. La sélection se ferait sans que nous en ayons vraiment conscience. Ce moment de créativité où l’on commence à imaginer quelque chose d’intéressant passerait donc par une génération, puis par une sélection.

C’est exactement la forme des systèmes qui produisent aujourd’hui des images. Une partie propose, une autre valide, et les deux se renforcent mutuellement jusqu’à ce que les propositions tiennent. Le processus réel n’est pas le même, et je ne prétends pas qu’il le soit. Mais rien n’empêche un réseau d’avoir sa propre manière de générer du contenu, ni ce contenu de se révéler pertinent.

Ce que la somme des humains n’avait pas trouvé

La créativité ne s’arrête pas à l’art, et c’est là que la thèse devient sérieuse.

Quand Einstein a commencé à mettre en œuvre le principe de la relativité générale, sa créativité ne lui a pas fait produire de l’art mais des formules mathématiques. Son état interne très enrichi lui donnait à la fois une grande diversité de formules pensables et la capacité de valider une intuition mathématique fiable. Génération, sélection : la même forme.

En mars 2016, à Séoul, AlphaGo a battu Lee Sedol, dix-huit fois titré en compétition internationale, quatre parties à une. Ce dont on se souvient n’est pas le score, c’est le trente-septième coup de la deuxième partie. Une pierre posée sur la cinquième ligne, jugée fautive par les commentateurs professionnels au moment où elle tombe, et dont le réseau de politique du programme estimait qu’un joueur humain avait environ une chance sur dix mille de la jouer. Ce chiffre ne mesure pas la confiance de la machine dans son propre coup. Il mesure l’improbabilité humaine de ce coup.

Quand la somme des capacités cognitives humaines se rassemble sur un même point, nous sommes statistiquement plus enclins à trouver des solutions. C’est ce qu’on appelle la diversité cognitive. Des milliers de joueurs, pendant des siècles, et cette somme n’avait pas suffi à produire ce coup.

L’année suivante, AlphaGo Zero a rendu l’argument plus net encore. Le système n’a vu aucune partie humaine : il part des règles seules et joue contre lui-même. Il bat cent à zéro la version qui avait battu Lee Sedol, et il redécouvre puis abandonne des josekis vieux de plusieurs siècles. On ne peut plus dire qu’il recombine du matériau humain, puisqu’il n’en a jamais reçu.

Alors la question n’est pas tellement de savoir si la créativité d’une machine peut produire de l’art. C’est de savoir si elle peut produire quelque chose que nous n’aurions pas trouvé.

Et là, la réponse est déjà oui. Ajouter cette créativité à l’ensemble des capacités créatives humaines, c’est augmenter le nombre de solutions atteignables pour les problèmes que nous voulons résoudre. Aujourd’hui, parce que nous n’en sommes qu’au début, on connaît surtout cette capacité par les images, la musique, les poèmes, ou par une stratégie inédite dans un jeu. Elle commence à servir à des choses plus lourdes : le réchauffement climatique, la recherche médicale, l’organisation du travail à l’échelle d’une société.

C’est pour cela que devant une œuvre produite par une machine, ce qu’il faut voir n’est pas seulement une œuvre. C’est une capacité à trouver, dont nous allons avoir besoin.

Écrit en janvier 2019 et republié ici sans mise à jour. Depuis, ce site ne s’illustre plus que d’œuvres réelles du domaine public : les images d’AICAN dont parle le texte n’y figurent donc pas.