☕️ Hello, j’avais envie de poursuivre la réflexion sur les images et IA, entamée la semaine dernière avec le nouveau générateur d’images, dit Ghibli, de ChatGPT. Parce qu’il y des expérimentations dans tous les sens, des nouveautés tous les jours et cela ne cesse de bouleverser nos rapports à tout ce que nous recevons au quotidien..

👀 Il va donc falloir se construire de nouveaux repères, de nouvelles grilles de lecture, de nouvelles manière de classer ces images. Bref, faut qu’on continue d’en parler parce que c’est un sujet essentiel sur la manière de comprendre des images aujourd’hui.

🧨 Au programme : 638 mots pour 3’50 de lecture. Enjoy ! David.

L’image qui n’existe pas encore

L’IA n’invente pas, elle ne crée pas. Pour l’instant, elle fait ce qu’on lui demande, plus ou moins bien, en essayant de trouver la réponse la plus probable, la réponse qui se rapproche le plus de ce qu’on attend. Là, où on oublie ce principe, c’est qu’elle permet de créer quelque chose qui n’existe pas et de faire comme si ça existait. Je ne parle pas seulement des tentatives de nous faire passer des photos pour des vraies personnes ou des fake videos. Je parle de quelque chose de plus subtil situé entre la création et l’escroquerie.

Un exemple : ça fait quelques semaines qu’on voit circuler le premier teaser du prochain et dernier volet d’Avatar. Sauf qu’il s’agit d’un faux bricolé à partir d’images des films précédents et avec de l’IA en plus. Un faux grossier à 3,5 millions de vidéos vues quand même, mais qui a le mérite de replonger les fans impatients dans l’ambiance du film. Deadline a enquêté sur ses fausses bandes-annonces qui créent quelques soucis à YouTube qui est obligé de les traquer pour les démonétiser.

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