Teleo: Esthétique et pratique des œuvres robotisées contrôlées par apprentissage automatisé

Téléo est un projet de recherche-création qui étudie la création d’oeuvres artistiques robotisées contrôlées par l’apprentissage automatisé. L’apprentissage automatisé, un sous-domaine de l’intelligence artificielle à la base de la révolution en intelligence artificielle depuis le début du millénaire, part d’une prémisse simple: plutôt que de programmer directement les machines au moyen de code informatique, elle suggère de les doter de capacités d’apprendre par elles-mêmes de manière autonome, avec le moins d’intervention humaine possible. Lorsqu’utilisé dans la conception d’oeuvres d’art numérique, l’apprentissage automatisé recadre ainsi une tension bien connue des créateurs, celle qui existe entre, d’une part, le contrôle autorial de l’artiste et, d’autre part, l’autonomie des matériaux et processus en place. Alors que les approches scientifiques à la création artistique font l’objet depuis les années 1990 d’une littérature florissante, à l’inverse, les approches artistiques à l’intelligence artificielle et à l’apprentissage automatisé sont quant à elles peu documentées. Il existe pourtant une riche tradition artistique mettant en scène les comportements d’agents artificiels informatiques et robotiques. Ces approches se distinguent d’autres pratiques en art numérique en ce qu’elles n’utilisent pas l’ordinateur dans le but de produire des contenus médiatiques telles des images ou des sons. Au contraire, elles embrassent la qualité de l’interaction homme-machine, plutôt que les rendus audiovisuels générés par ordinateur, en tant que composante esthétique faisant œuvre: le locus de leur esthétique est ainsi le comportement de l’agent artificiel lui-même alors qu’il se déploie dans le monde. Parmis les oeuvres mettant en scène des agents artificiels et leurs comportements, on voit apparaître depuis le milieu des années 2000 un nombre grandissant de travaux faisant intervenir l’apprentissage automatisé. Plutôt que de programmer directement les comportements d’un agent, l’originalité de ces nouvelles approches artistiques consiste à concevoir une situation d’apprentissage pour un agent artificiel en laissant à ce dernier le soin de développer un comportement propre par apprentissage automatisé. Comme le créateur ne peut contrôler qu’indirectement le comportement de l’agent via les conditions d’apprentissage (capteurs, actuateurs, complexité et objectifs visés par le système), la création implique une manipulation indirecte des comportements afin de promouvoir l’émergence de mouvements et de réactions qui demeurent largement indéterminés. Téléo cherche à comprendre les paramètres esthétiques et pratiques de ces nouvelles formes de création à travers trois questions de recherche: (1) en quoi se distinguent les pratiques artistiques employant l’apprentissage automatisé pour la génération de comportements? (2) quels outils conceptuels et techniques peuvent le mieux appuyer ces pratiques? (3) quelles nouvelles formes esthétiques, expressives et expérientielles émergent de l’apprentissage automatisé appliqué à la génération de comportements artificiels en art numérique? Le projet vise ainsi à jeter les bases conceptuelles et techniques pour un renouvellement du champ de l’art numérique utilisant des systèmes autonomes informatiques et robotiques.