Eric Zhou, Dokyun Lee 

(Source : PNAS / mars 2024)

Les récents outils d’intelligence artificielle (IA) ont démontré leur capacité à produire des résultats traditionnellement considérés comme créatifs. L’un de ces systèmes est l’IA générative texte-image (par exemple, Midjourney, Stable Diffusion, DALL-E), qui automatise l’exécution artistique des humains pour générer des œuvres d’art numériques. En utilisant un ensemble de données de plus de 4 millions d’œuvres d’art provenant de plus de 50 000 utilisateurs uniques, notre recherche montre qu’au fil du temps, l’IA de conversion de texte en image améliore considérablement la productivité créative humaine de 25 % et augmente de 50 % la valeur mesurée par la probabilité de recevoir un favori par vue. Alors que le pic de nouveauté de contenu d’illustration, défini comme le sujet et les relations focales, augmente avec le temps, la nouveauté de contenu moyenne diminue, suggérant un espace d’idées en expansion mais inefficace. De plus, il y a une réduction constante de la nouveauté visuelle maximale et moyenne, capturée par des éléments stylistiques au niveau du pixel. Il est important de noter que les artistes assistés par l’IA qui peuvent explorer avec succès des idées plus novatrices, quelle que soit leur originalité antérieure, peuvent produire des œuvres d’art que leurs pairs évaluent plus favorablement. Enfin, l’adoption de l’IA a diminué la concentration de la capture de valeur (favoris gagnés) parmi les adoptants. Les résultats suggèrent que l’idéation et le filtrage sont probablement des compétences nécessaires dans le processus texte-image, donnant ainsi lieu à une « synesthésie générative » – le mélange harmonieux de l’exploration humaine et de l’exploitation de l’IA pour découvrir de nouveaux flux de travail créatifs.

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Questionnaire à destination des enseignants, formateurs, AESH… proposé dans le cadre de la préparation d’une thèse de doctorat en Sciences du langage.
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