Arts Numériques
L’équipe-projet Arts Numériques se veut une pépinière pour la création numérique en impliquant des
acteurs universitaires, associatifs et privés. Elle se donne deux objectifs, l’un scientifique en s’attaquant
à des problèmes ouverts en mathématiques et en informatique sur des objets lié à l’art (typiquement
les pavages), l’autre en mettant en œuvre et en développant des techniques élaborées pour la création
artistique (création artistique assisté par ordinateur), comme par exemple l’usage du deep learning pour
créer de la musique aléatoire.
Son manifeste : Si l’on reprend la conception platonicienne du beau fondée sur l’harmonie, les mathématiques et l’informatique sont par essence un excellent candidat à gérer du beau (structure, symétrie, ordre,…). Les mathématiques et l’informatique forment donc à nos yeux un puissance moteur pour la création artistique autant par la variété complexe des objets qu’ils construisent et qui peuvent être identifié comme objets d’art (fractals, pavages, structures récursives complexes, mouvement brownien,…) que par les outils permettant d’attendre des champs inaccessibles sans la machine (Deep learning, algorithmes, générateurs aléatoires de structures,…).
Cette équipe souhaite s’inscrire dans le domaine de l’art augmenté. C’est à dire produire des réalisations dont la complexité sémantique et compositionnelle ne peut être achevée par un simple être humain (car le temps de réalisation serait irréaliste ou la précision et la technicité hors de portée). Nous souhaitons donc élaborer sur la base de nos connaissances en théorie des pavages, en génération aléatoire et en apprentissage artificiel des algorithmes sophistiqués dédiés à la création artistique.
L’œuvre d’art graphique est un questionnement pour celui qui la regarde, elle l’interroge par la richesse de sa structuration et par son organisation spatiale. La notion d’entropie qui permet la mesure de la complexité des objets mathématiques et physiques peut servir à compléter la définition du beau de manière objective : Est beau ce qui a une entropie située aux limites de notre perception cognitive. Tous les artistes ont cherché dans leurs œuvres à atteindre cette limite (peut être le meilleur exemple réside dans l’art de la fugue de J.S. Bach ou les derniers quatuors de Beethoven en musique ou dans le plafond de la chapelle Sixtine de Michel-Ange).
L’équipe-projet Arts Numériques s’appuiera dans un premier temps sur un partenariat avec le CDA (Centre des Arts d’Enghien les Bains) et la participation de membres de l’IRCAM. Elle développera son projet de recherche autour de deux axes principaux :
- La génération aléatoire de musique
- Les arts graphiques numériques Elle articulera son activité sur les interactions fécondes entre enseignants/chercheurs, artistes et apprenants.
La génération aléatoire de musique
La génération automatique de musique est une problématique très ancienne dont on trouve déjà des tentatives dès la deuxième moitié du 18ème siècle. Il apparaît à cette époque en Autriche et en Allemagne un dispositif de composition par recombinaison aléatoire de fragments musicaux (des pièces de C.Ph. Emmanuel et J.Ph. Kirnberger, ou W.A. Mozart (attribuée)). C’est le Musikalisches Würfelspiel, c’est à dire la musique créer avec des dés.
D’autres tentatives virent le jour au 20ème, comme le célèbre mouvement « musique aléatoire » autour de J. Cage et E. Brown ou la « musique stochastique » de I. Xenakis.
Dans cet axe, nous souhaitons porter notre attention sur les travaux récents utilisant le Deep Learning pour apprendre un style musical (Logiciel DeepBach, DeepJazz, BachBot, FlowMachines, WaveNet, GRUV, Projet OpenSource Magenta de Google,…).
En particulier, nous souhaitons :
- Développer des algorithmes capables de compléter une œuvre musicale incomplète rupture de style.
- Travailler sur la problématique de l’harmonisation et l’orchestration automatique lignes mélodiques.
- Élaborer un programme de recherche autour de la création de musique contemporaine assistée par de l’apprentissage profond.
Les arts graphiques numériques
Le courant artistique appelé art génératif a été fondé dans les années 1960 sous l’impulsion d’artistes comme G. Nees, F. Nake ou A.M. Noll. Leur concept repose sur l’usage de l’informatique à des fins de création artistique. Les algoristes (R. Verostko, J.P. Hebert, V. Molnar, H. Cohen, H. Dehlinger,…) forment une branche de l’art génératif dont le prédicat à la création est l’algorithme, c’est à dire une procédure mathématisée conçue par l’artiste.
Cet axe repose donc sur cette double intentionnalité, produire des œuvres inaccessibles à l’homme dans une conception sans ordinateur, mais aussi produire une œuvre dont la grammaire constitutive se trouve aux limites de la perception cognitive humaine par sa richesse et l’enchevêtrement de ses règles.
Pour atteindre cet objectif, nous désirons mettre en application les progrès considérables réalisés durant cette dernière décennie en apprentissage et en particulier en Deep Learning. Ces progrès fulgurants permettent d’envisager des développements nouveaux et spectaculaires dans les arts numériques.
En particulier, nous souhaitons :
- Développer des algorithmes artistiques.
- Travailler sur la génération automatique d’oeuvres graphiques à base de deep learning.
- Explorer les objets mathématiques avec un regard artistique.