L’artiste génératif taïwanais Wang Xinren (Aluan Wang) a publié le 13 novembre un long texte sur Facebook au sujet de sa nouvelle œuvre réalisée avec l’IA, « En route vers le musée ». Il écrit que cette œuvre a accumulé plus de 300 000 lignes de code en trois mois, écrites par des milliers de fragments de travail de l’IA : « Je n’ai pas lu une seule de ces plus de 300 000 lignes. »
À mi-parcours, il a commencé à se demander si cette œuvre pouvait encore être considérée comme la sienne. Il raconte que la réponse trouvée au bout de trois mois était très simple, et qu’elle ne concerne pas seulement les artistes : « Parmi les milliers de fragments, une seule personne était présente. »
Wang Xinren crée de l’art génératif à l’aide de programmes depuis 15 ans. Cette pratique consiste pour l’artiste à ne pas dessiner directement, mais à écrire des règles que le programme suit pour dessiner de lui-même. En 2021, il est devenu le premier artiste taïwanais à figurer sur la plateforme d’art génératif Art Blocks.
(En route vers le musée) : chaque pression fait apparaître une scène de rue différente
Selon Wang Xinren, il a travaillé sur cette œuvre d’août à novembre de cette année. À chaque pression, le programme dessine une scène de rue différente, peuplée de nombreux passants. L’IA a écrit l’intégralité du code ; son rôle consiste à observer, juger, dire non et se souvenir de ce qui s’est passé la veille.
(En route vers le musée) Scène de rue générée par le programme (photo : page Facebook de Wang Xinren)
(En route vers le musée) Chaque pression fait apparaître une scène de rue différente (photo : page Facebook de Wang Xinren)
Selon lui, l’IA n’est pas un assistant qui se souvient de vous, mais « une copie qui n’a pas de veille » : chaque fois qu’on ouvre une nouvelle conversation, c’est le même modèle qui repart de zéro. On peut en ouvrir dix en même temps et les fermer une fois leur utilisation terminée ; aucune expérience ne s’accumule. Ainsi, sur l’ensemble du lieu de travail, il est le seul à se souvenir de la veille.
Les notes destinées à l’IA constituent tout son passé
Wang Xinren explique que ses œuvres s’accompagnent d’un document de notes que chaque IA doit lire avant de se mettre au travail : où en était le projet, quelles erreurs ont été commises et quelles règles ne doivent pas être modifiées. Ces notes ont été révisées encore et encore pendant trois mois ; pour l’IA, elles représentent tout son passé.
En revenant sur le sujet après coup, il a également constaté que, lorsque la conversation s’allonge, le système en résume les étapes précédentes afin que l’IA puisse poursuivre son travail à partir de ce résumé. Au bout du compte, la majeure partie du déroulement initial ne subsiste que sous la forme d’un résumé rédigé par l’IA elle-même. Il reconnaît qu’il fonctionne en réalité de la même façon : il ne se souvient que de ses journaux, de ses notes et de ses discours. La différence, c’est que son résumé a été écrit par quelqu’un qui a réellement vécu ces journées et qui sait qu’il a oublié des choses, tandis que l’IA lit le résumé en croyant qu’il contient tout.
De minuit à 5 heures du matin, pas un mot : le sommeil prouve sa présence
Wang Xinren a réparti dans une grille de 24 cases, selon leur heure, les propos qu’il a adressés à l’IA au cours des trois mois. De minuit à 5 heures du matin, il n’y a pas un mot, car c’est le moment où il dort. L’IA peut poursuivre pendant des heures les tâches qui lui ont été confiées ; la machine continue donc de travailler pendant qu’il dort. Il écrit que dormir peut sembler signifier « ne pas être présent », mais que ce vide même prouve que la personne présente est un être qui se fatigue, dort et se souvient encore de la veille à son réveil.
Wang Xinren a réparti sur 24 heures chacune des phrases adressées à l’IA pendant trois mois ; de minuit à 5 heures du matin, il n’y en a pas une seule (photo : page Facebook de Wang Xinren)
Il évoque également l’œuvre de pointage réalisée par l’artiste taïwanais Tehching Hsieh à New York en 1980 : pointer à chaque heure pile pendant un an. Sur les 8 760 pointages, il en a manqué 133, la plupart parce qu’il avait trop dormi. Pour Wang Xinren, ces 133 absences sont l’aspect le plus humain de l’œuvre.
La vérification peut être déléguée, pas le jugement ni le fait de dire « non »
Wang Xinren explique que l’IA vérifie elle-même si elle a mal dessiné les passants, par exemple en inversant les jambes ou en faisant tomber ce qu’ils tiennent. Mais elle ne repère que les erreurs mesurables. Pour savoir si une posture est maladroite, si les proportions sont agréables à regarder ou si une erreur a justement du charme, il faut qu’il examine le résultat puis le lui indique.
L’étape suivante consiste à décider de ce qu’il ne faut tout simplement pas faire. Il dit qu’il pourrait techniquement dessiner l’Égypte ou le Moyen-Orient, mais qu’il n’y est jamais allé ; le résultat ne serait qu’une image de manuel, pas un croquis d’après nature. Il choisit donc de ne pas le faire. « L’IA ne dira pas non. Seul vous pouvez le dire. »
Il insiste sur le fait qu’il ne s’agit pas d’un mythe du génie : ce n’est pas lui qui a écrit le code. Ce qu’il fait est très ordinaire : être là chaque jour, observer, juger, dire non, se souvenir, puis revenir le lendemain matin. À la fin de son texte, il pose quatre questions aux lecteurs, dont celles-ci : quelles notes écrivez-vous pour l’IA ? Quand avez-vous dit « non » pour la dernière fois ? Si vous ne vous en souvenez pas, « vous êtes peut-être en train de déléguer aussi votre jugement ».
Cet article, « L’artiste génératif Wang Xinren : l’IA a écrit plus de 300 000 lignes de code, je n’en ai pas lu une seule », a d’abord été publié sur .
【Analyse complémentaire】
【Mon point de vue complémentaire】
L’expérience créative de Wang Xinren révèle l’orientation du transfert des valeurs fondamentales à l’ère de l’IA : le rôle des humains évolue, passant d’« exécutants » à « arbitres » et « gardiens du contexte ». Bien que l’IA dispose d’une très grande capacité de production et de génération de code, la longueur limitée de son contexte et son manque d’expérience réelle l’empêchent de former des jugements de valeur durables et subjectifs. À une époque où les coûts de création et de développement diminuent considérablement, le « jugement » — savoir quand dire non — et la capacité à « ancrer une vision du monde » deviennent au contraire les ressources les plus rares. Cette logique s’applique non seulement à la création artistique, mais aussi au développement logiciel, à la conception de produits et à l’élaboration de stratégies financières.
【Impact sur les marchés】
* **Marché boursier américain (plutôt haussier) :** Le codage assisté par l’IA accroît considérablement l’efficacité du développement et confirme l’utilisation poussée d’outils de type AI Copilot dans les secteurs d’activité. À long terme, cette tendance devrait profiter aux géants qui fournissent des outils de développement d’IA et des infrastructures de calcul, comme Microsoft (MSFT), Alphabet (GOOGL) et Nvidia (NVDA). Si les obstacles au développement logiciel continuent de diminuer, davantage d’entreprises accéléreront leur transformation numérique, ce qui améliorera la productivité globale des valeurs technologiques.
* **Marchés des cryptomonnaies et du Web3 (neutre) :** Le marché de l’art génératif et des actifs NFT sur blockchain pourrait connaître une évolution à deux vitesses. Les outils d’IA abaissent les barrières techniques à la création et pourraient entraîner à court terme une offre excédentaire de NFT et d’œuvres génératives de faible qualité (plutôt baissier). Toutefois, la rareté et la valeur de collection des œuvres génératives de premier plan, dotées d’un récit personnel fort, d’un jugement humain et d’une prime de marque — comme les projets de qualité sur la plateforme Art Blocks — pourraient au contraire être davantage mises en évidence (plutôt haussier).
* **Marché boursier taïwanais (plutôt haussier) :** La normalisation de la génération de contenu et du calcul par l’IA continuera de stimuler la demande en capacités de calcul haut de gamme et en serveurs, apportant un soutien fondamental à long terme aux valeurs de la chaîne d’approvisionnement de l’IA, telles que TSMC (2330) et Quanta Computer (2382).
【Points à suivre】
Il faudra suivre les décisions de justice des offices de propriété intellectuelle des différents pays concernant la reconnaissance des droits d’auteur sur les « codes entièrement écrits par l’IA / œuvres d’art entièrement générées par l’IA », ainsi que l’éventuelle adoption, par les principales plateformes d’art génératif Web3 telles qu’Art Blocks, de nouvelles normes d’examen et règles de transaction concernant la part de création assistée par l’IA.
【Avertissement sur les risques】
Si les actifs générés par l’IA générative sont soumis à un durcissement de la réglementation sur les droits d’auteur, cela pourrait entraîner une révision à la baisse de la valorisation des NFT d’art numérique concernés. En outre, si le marché est inondé d’œuvres copiées par l’IA à faible coût, il faudra se méfier des risques de dilution de la liquidité et de formation de bulles sur le marché des actifs numériques.