1. Introduction : L’IA, Nouveau Paradigme pour la Création Artistique

L’intégration de l’intelligence artificielle (IA) dans le champ artistique ne constitue pas seulement une évolution technologique, mais marque l’avènement d’un nouveau paradigme pour la création. Les définitions et les rôles de l’IA se transforment, passant d’un simple outil à un collaborateur potentiel, voire à un médium à part entière, redéfinissant ainsi le processus créatif et la place de l’artiste.

L’IA comme outil, collaborateur et médium : définitions et évolutions

L’IA appliquée à l’art englobe l’utilisation de diverses techniques algorithmiques pour créer, analyser ou diffuser des œuvres artistiques.¹ Au cœur de cette révolution se trouvent le machine learning, qui permet aux systèmes d’apprendre à partir de vastes ensembles de données artistiques, les réseaux de neurones artificiels, notamment les Générateurs Antagonistes Génératifs (GAN) tels que Vanilla, CycleGAN ou StyleGAN, capables de générer des images entièrement nouvelles à partir d’exemples existants, et les algorithmes génératifs, qui peuvent produire des œuvres originales en combinant et en transformant des éléments appris.¹ Ces technologies confèrent aux machines la capacité d’analyser des styles artistiques, de générer de nouvelles propositions visuelles et d’assister activement les artistes dans leur démarche.

La perception de l’IA a considérablement évolué. Initialement conçue comme un outil d’exécution, elle est de plus en plus envisagée comme un collaborateur créatif. L’IA générative peut suggérer de nouvelles idées, explorer des variations stylistiques et même aider à achever des œuvres inachevées, repoussant ainsi les frontières du possible dans les arts visuels.² Cette collaboration homme-IA est perçue non comme une substitution de la créativité humaine, mais comme un enrichissement, témoignant d’un vaste potentiel pour des œuvres qui captivent, inspirent et interrogent.² Ce glissement de perception implique une redéfinition du rôle de l’artiste. Face à une IA « collaboratrice », l’accent se déplace des compétences purement techniques de production vers des aptitudes en matière de curation, de direction artistique et, de manière cruciale, de capacité à dialoguer avec la machine. Si l’IA peut proposer des pistes inédites, l’artiste doit développer l’habileté de guider ce partenaire algorithmique, de sélectionner judicieusement parmi ses productions et d’intégrer ces éléments au sein d’une vision artistique cohérente et personnelle. Le « prompt engineering » – l’art de formuler des instructions textuelles précises pour l’IA – et la capacité à conceptualiser en amont deviennent ainsi des compétences artistiques centrales.

Impact socioculturel et renouvellement des méthodes traditionnelles

L’introduction de l’IA dans le domaine artistique transcende la simple innovation technique pour induire une profonde transformation socioculturelle. Elle influence les perceptions sociétales de l’art, les normes culturelles et remet en question les notions traditionnelles de créativité et d’auteur.² L’IA offre des techniques innovantes qui renouvellent les méthodes de création établies, permettant aux artistes de fusionner tradition et modernité et de repousser les limites de leur propre créativité.³

Un des impacts majeurs est la démocratisation de l’accès à la création artistique. En abaissant les barrières techniques et financières – outils devenant plus accessibles et moins onéreux, moindre nécessité d’une formation technique poussée pour obtenir des résultats visuels initiaux – l’IA permet à un plus large éventail d’individus, artistes émergents comme amateurs, d’exprimer leur créativité.² Cette démocratisation est un facteur de changement culturel important, modifiant la manière dont la société s’engage avec la création et la consommation d’œuvres d’art.²

L’intégration croissante de l’IA dans le circuit artistique institutionnel est manifeste. Des expositions d’envergure, telles que « Le monde selon l’IA » présentée au Jeu de Paume à Paris⁴, et les travaux d’artistes reconnus comme Ai Weiwei, qui questionne l’IA sur l’humanité⁵, ou Refik Anadol, dont les œuvres de données immersives ont été exposées au MoMA⁵, témoignent de cette reconnaissance. Ces événements et ces artistes explorent l’influence de l’IA sur nos sociétés et interrogent ses implications éthiques et épistémologiques.⁴

Parallèlement, des initiatives nationales, comme la stratégie française pour l’intelligence artificielle et les investissements substantiels du plan France 2030, visent à positionner le pays comme un leader mondial de l’IA, en favorisant sa diffusion dans l’économie et en formant les talents nécessaires.⁶ Ce contexte national crée un terreau fertile pour l’expérimentation artistique avec l’IA, encourageant la recherche et l’innovation.

Cependant, cette facilité d’accès et la prolifération potentielle d’images générées par IA soulèvent des questions cruciales sur la valeur et l’originalité. Si la création d’images devient aisée pour un grand nombre, une saturation d’esthétiques génériques pourrait survenir. Dans ce contexte, les artistes cherchant à se distinguer devront probablement développer des approches encore plus conceptuelles, maîtriser des aspects plus complexes de l’IA (comme l’entraînement de modèles personnalisés ou la création d’algorithmes spécifiques), ou intégrer l’IA comme une composante d’un discours artistique plus vaste et critique. Le risque d’une « production artistique de masse et de mauvaise qualité » est un des dilemmes éthiques identifiés², poussant à une réflexion sur ce qui constituera la singularité et la pertinence d’une œuvre d’art IA.

2. Fondations de la Création d’Images par IA : Outils et Concepts Clés

La création artistique assistée par l’IA repose sur une gamme d’outils et de concepts techniques dont la compréhension, même à un niveau fondamental, s’avère bénéfique pour l’artiste souhaitant explorer ce domaine. Un panorama des générateurs d’images disponibles et une appréhension des principes sous-jacents permettent de mieux orienter le processus créatif.

Panorama des générateurs d’images IA

Le paysage des générateurs d’images par IA est en pleine expansion, offrant une diversité d’outils, chacun avec ses spécificités, ses communautés d’utilisateurs et souvent, une « signature » esthétique distincte. Parmi les plus notables figurent :

• DALL-E (OpenAI) : Connu pour sa capacité à générer des images détaillées et créatives à partir de descriptions textuelles complexes, et pour ses fonctionnalités d’édition et de variation.¹
• Midjourney : Très populaire pour son style artistique unique, souvent qualifié de pictural ou onirique, et sa communauté active sur Discord.¹
• Stable Diffusion : Modèle open-source qui se distingue par sa flexibilité, sa personnalisation et la possibilité de l’exécuter localement, favorisant une large communauté de développeurs.¹
• Adobe Firefly : Intégré à la suite Creative Cloud d’Adobe, il met l’accent sur la génération d’images commercialement sûres et offre des outils pour les images vectorielles et les textures.⁷
• Leonardo AI : Plateforme polyvalente appréciée des designers, notamment pour la création d’assets de jeux vidéo, offrant des modèles affinés et des options de personnalisation.¹²
• Artbreeder : Spécialisé dans la fusion et l’évolution d’images existantes, permettant de « croiser » des visuels et de modifier leurs « gènes ».¹⁴
• D’autres outils comme Craiyon (anciennement DALL-E mini), NightCafe Creator, WOMBO Dream, DreamStudio (Stability AI), Meta AI, PromeAI, et Getimg.ai complètent cet écosystème avec des approches variées en termes d’accessibilité, de style et de fonctionnalités.⁷

La prolifération et la spécialisation croissante de ces outils indiquent un marché dynamique. Le choix d’un générateur d’IA n’est jamais neutre ; il influence intrinsèquement l’esthétique de l’œuvre produite. La « signature » stylistique inhérente à un outil (par exemple, le rendu pictural de Midjourney ou l’approche évolutive d’Artbreeder) peut devenir, consciemment ou non, une composante du style de l’artiste. Ce dernier doit donc soit embrasser ces tendances, soit développer des stratégies pour les contourner ou les subvertir afin d’affirmer sa propre vision.

Principes techniques sous-jacents

Plusieurs architectures et concepts algorithmiques fondamentaux sous-tendent la génération d’images par IA :

• Réseaux Génératifs Antagonistes (GANs) : Popularisés par des modèles comme Vanilla, CycleGAN, et StyleGAN, les GANs fonctionnent grâce à une compétition entre deux réseaux neuronaux : un générateur qui crée des images et un discriminateur qui tente de distinguer les images réelles des images générées. Ce processus itératif pousse le générateur à produire des images de plus en plus réalistes ou stylistiquement cohérentes.¹ Artbreeder, par exemple, s’appuie sur des GANs comme StyleGAN et BigGAN.³³
• Modèles de Diffusion : Au cœur de générateurs comme Stable Diffusion et les versions récentes de DALL-E, ces modèles opèrent en partant d’une image de pur bruit aléatoire qu’ils raffinent progressivement, étape par étape, pour correspondre à la description textuelle (prompt) fournie par l’utilisateur.¹⁰
• Espace Latent : Il s’agit d’une représentation compressée et abstraite des données (images, textes, etc.) dans un espace de plus faible dimension. C’est au sein de cet espace que les modèles d’IA effectuent leurs calculs pour générer de nouvelles instances ou interpoler entre des concepts existants.⁵² L’exploration créative de cet espace est devenue une pratique artistique en soi.
• Transformers : Cette architecture de réseau neuronal, initialement développée pour le traitement du langage naturel, a démontré une grande efficacité pour modéliser des dépendances à longue portée dans les données et est de plus en plus utilisée dans l’entraînement de modèles de génération d’images et de vidéos.⁴⁷

Une compréhension, même conceptuelle, de ces mécanismes est précieuse pour l’artiste. Savoir qu’un GAN apprend par imitation¹ ou qu’un modèle de diffusion sculpte à partir du chaos¹⁰ peut aider à formuler des prompts plus efficaces, à anticiper certains types de résultats ou à comprendre l’origine de certains artefacts visuels. L’espace latent, en particulier, est explicitement identifié comme un lieu d’exploration artistique.⁵²

Les « défauts » ou « glitches » inhérents à ces modèles, tels que les anomalies anatomiques (le fameux « sixième doigt » des premières générations de modèles de diffusion⁵²) ou les « hallucinations » visuelles où le modèle semble inventer des détails incongrus⁵³, ne doivent pas être uniquement perçus comme des erreurs techniques. Ils peuvent également devenir des terrains d’exploration esthétique et conceptuelle. Ces imperfections, traces de la « pensée » de la machine et de ses processus d’apprentissage parfois opaques (la « boîte noire »⁴), offrent des opportunités créatives aux artistes qui ne visent pas nécessairement un photoréalisme parfait mais cherchent plutôt à interroger la nature de la vision artificielle et ses représentations du monde.

3. L’Art Composite à l’Ère de l’IA : Assemblage, Fusion et Narration

L’avènement de l’IA a profondément renouvelé les approches de l’art composite, offrant des outils et des techniques qui étendent les pratiques traditionnelles du collage et de l’assemblage. Cette section explore comment les artistes créent des œuvres composites à partir d’images générées par IA, en se concentrant sur les techniques d’assemblage, la fusion d’images, et la manière dont ces processus peuvent servir une intention narrative.

Techniques de création d’œuvres composites : du collage numérique à l’assemblage IA

L’assemblage, historiquement une forme d’art tridimensionnel impliquant la composition d’objets trouvés⁵⁸, trouve une nouvelle résonance dans le domaine numérique avec l’IA. Les artistes peuvent désormais assembler des « objets trouvés numériques » – c’est-à-dire des images générées par IA – pour créer des compositions complexes.

Des outils spécifiquement conçus pour la fusion d’images IA émergent, tels que AI Image Fusion⁵⁹ ou MyEdit AI Image Fusion⁵⁹, qui promettent de combiner plusieurs images en une seule, en fusionnant leurs caractéristiques les plus pertinentes. De même, des applications comme Simplified AI Collage Maker⁶⁰ et OpenArt AI Collage Generator⁶¹ facilitent la création de collages à partir d’une sélection d’images, qu’elles soient générées par IA ou non. Ces outils automatisent une partie du processus d’agencement et de combinaison, offrant une nouvelle fluidité à la création composite.

Des artistes comme Frankie Allio, qui pratiquaient déjà le photomontage et le collage avant l’essor des IA génératives, considèrent ces nouvelles technologies comme une « vraie révolution ». L’IA leur permet de gagner un temps considérable dans la recherche et la création d’éléments visuels (assets), tout en simplifiant les questions de droits d’image et le coût d’acquisition de ressources graphiques.⁶² L’IA peut ainsi générer une multitude d’éléments qui sont ensuite méticuleusement assemblés et affinés par l’artiste dans des logiciels de post-traitement comme Photoshop, où la gradation des couleurs, l’ajout de textures et l’intégration finale sont contrôlés par la main humaine.²⁴

Cette évolution soulève des questions théoriques intéressantes sur la continuité et la rupture entre le photomontage traditionnel et l’imagerie générative. Les techniques de découpe, de juxtaposition et de recontextualisation propres au collage trouvent de nouvelles applications, mais la nature même des éléments manipulés – générés par des algorithmes plutôt que directement capturés du réel – modifie la relation de l’artiste à l’image source.⁶⁴ L’artiste Susan Chrysler White, bien que ses œuvres citées ne soient pas explicitement liées à l’IA, démontre par son travail sur des composites mixtes (combinant peinture, textile, objets) une sensibilité à l’assemblage de matérialités et de textures hétérogènes.⁶⁵ Cette approche de la matérialité peut inspirer la manière dont les textures et les « sensations » des images IA sont pensées et combinées dans des œuvres composites numériques.

L’IA agit donc à la fois comme un générateur d’éléments sources et, dans certains cas, comme un assistant à l’assemblage. Cependant, la facilité avec laquelle des images composites esthétiquement séduisantes peuvent être produites grâce à ces outils comporte un risque : celui de la superficialité, si l’intention artistique et la construction narrative ne sont pas au premier plan. Comme le souligne l’analyse des principes de l’art du composite fine art⁶⁶, l’idée et l’histoire demeurent au « cœur de la pièce ». Si l’IA facilite la « collecte des pièces », c’est toujours à l’artiste qu’incombe la tâche d’orchestrer la signification et la narration.²⁴ La question de la « signification » et de l’ »intention artistique »⁵⁷ devient donc primordiale pour que l’œuvre composite IA dépasse le simple agencement formel.

La fusion et l’évolution d’images : Artbreeder et la co-création

Une approche particulièrement distinctive de la création composite assistée par IA est incarnée par la plateforme Artbreeder (anciennement Ganbreeder). Cet outil utilise des réseaux génératifs antagonistes (GANs), notamment StyleGAN et BigGAN, pour permettre aux utilisateurs de « croiser » (crossbreed) des images, de modifier leurs caractéristiques ou « gènes » via des curseurs intuitifs, et de faire évoluer collectivement des visuels.¹⁴

Artbreeder permet de fusionner plusieurs images sources pour en créer de nouvelles, et même de générer des « arbres généalogiques visuels » qui tracent l’évolution d’une image à travers ses « descendants ».¹⁴ Les utilisateurs peuvent ajuster finement divers attributs tels que les traits du visage, l’âge, le genre, l’expression, les couleurs, les éléments de paysage ou le style artistique global.³³ La plateforme est ainsi devenue populaire pour la création de personnages, la conception de paysages fantastiques et l’expérimentation stylistique en général.³⁶ Le processus typique implique la sélection d’images parentes, l’ajustement des niveaux de fusion ou des gènes, la génération de nouvelles variations (les « enfants »), et la sauvegarde des résultats favoris pour de futures explorations.³⁸

L’un des aspects fondamentaux d’Artbreeder est son accent sur le raffinement itératif et la créativité collaborative.³⁵ Les images créées sont souvent partagées au sein de la communauté, permettant à d’autres utilisateurs de les « remixer », de les faire évoluer à leur tour, et de s’appuyer sur le travail des autres.³⁶ Cette approche instaure une dynamique de co-création où les œuvres ne sont pas figées mais en perpétuelle transformation, enrichies par les interventions successives de multiples contributeurs.

Cette approche unique, basée sur la « génétique » des images et la collaboration, où les œuvres évoluent par croisements et mutations successives, introduit une fascinante métaphore biologique dans le processus créatif numérique. Les notions de « gènes » d’une image³³ et de « croisement » ou « élevage » (breeding)³⁷ suggèrent une filiation, une transmission de caractéristiques et une évolution darwinienne des formes visuelles. Si les créations sont publiques par défaut et que les utilisateurs peuvent « construire sur le travail des autres »³⁶, l’œuvre individuelle s’efface au profit d’un palimpseste collectif en constante réécriture. Cela soulève des questions profondes sur la notion d’auteur – est-ce l’individu qui initie une lignée, la communauté qui la cultive, ou l’algorithme qui en permet l’existence? – et sur la nature de l’originalité dans un système fondamentalement basé sur la descendance, la recombinaison et l’influence mutuelle. Ce modèle s’éloigne radicalement de la conception traditionnelle de l’auteur unique et de l’œuvre d’art comme artefact fini et immuable.

Tableau : Panorama des Outils IA pour la Création d’Images Composites

Outil	Fonctionnalités Clés pour le Composite	Type d’Approche	Accès (Exemples)
Adobe Photoshop (avec Firefly)	Remplissage génératif, Inpainting/Outpainting, Sélection IA d’objets, Calques, Modes de fusion	Manipulation directe de pixels, Génération à partir de prompts, Édition assistée	Logiciel (Abonnement)
Leonardo AI	Canvas Inpainting, Génération d’assets, Modèles pré-entraînés et personnalisables, Image2Image	Génération à partir de prompts, Édition et extension d’images	Web (Freemium/Payant)
Artbreeder	Crossbreeding (croisement d’images), Édition de « gènes » (sliders), Génération d’arbres généalogiques	Évolution génétique d’images, Exploration collaborative	Web (Freemium/Payant)
MyEdit AI Image Fusion / AI Image Fusion	Fusion de multiples images, Combinaison des meilleures caractéristiques	Fusion d’images basée sur l’IA	Web (Souvent Freemium)
Simplified AI Collage Maker	Création de collages, Templates, Outils d’édition basiques	Assemblage assisté d’images	Web (Freemium/Payant)
OpenArt AI Collage Generator	Création de collages à partir d’images sélectionnées, Personnalisation des paramètres	Assemblage assisté d’images	Web (Freemium/Payant)
Midjourney / DALL-E / Stable Diffusion	Génération d’images sources à partir de prompts, Inpainting/Outpainting (selon l’interface/outil utilisé)	Génération d’éléments à partir de prompts	Variable (Discord, Web, Local)
ComfyUI (avec modèles Flux, etc.)	Workflows nodaux pour inpainting, outpainting, style transfer, contrôle fin des modèles de diffusion	Programmation visuelle de processus génératifs complexes	Open-source (Local)

Ce tableau offre un aperçu comparatif des outils, aidant à identifier ceux qui correspondent le mieux aux besoins spécifiques pour la création d’œuvres composites, en fonction des techniques privilégiées par l’artiste. Il met en évidence la diversité des approches, allant du contrôle pixel par pixel à l’exploration générative et collaborative.

4. Stylisation et Personnalisation : Dépasser le Générique

L’un des défis majeurs pour les artistes utilisant l’IA est de transcender le caractère potentiellement générique des images produites par les modèles standards. Pour développer une signature artistique unique, plusieurs stratégies peuvent être mises en œuvre, allant de la maîtrise fine du langage de communication avec l’IA (« prompt engineering ») à la création de modèles personnalisés et à l’intégration d’un post-traitement artistique affirmé.

Le « Prompt Engineering » avancé pour un style unique

La formulation des instructions textuelles, ou prompts, est une compétence cruciale dans la création d’images par IA. Un prompt bien construit et détaillé permet de guider l’IA avec précision et d’obtenir des résultats qui s’écartent de la production standard.⁶⁸ Un prompt efficace peut inclure des descriptions précises du sujet (apparence, action, pose), du médium artistique souhaité (photographie, peinture à l’huile, illustration 3D), du style (hyperréalisme, surréalisme, impressionnisme), des références à des plateformes d’art spécifiques (comme ArtStation, dont le style est souvent reconnaissable), des indications sur la résolution et le niveau de détail, des mots-clés pour l’ambiance, la palette de couleurs et le type d’éclairage.⁶⁸

Plusieurs techniques avancées de prompt engineering permettent d’affiner davantage le style :

• Pondération des mots-clés : En utilisant des syntaxes spécifiques comme (mot-clé:facteur) (où facteur > 1 augmente l’importance et facteur < 1 la diminue) ou des parenthèses () pour augmenter et des crochets [] pour diminuer légèrement l’influence d’un terme, l’artiste peut moduler l’impact de chaque élément du prompt.⁷¹
• Prompts négatifs : Indiquer à l’IA ce qu’il ne faut pas inclure (par exemple, « déformé, flou, couleurs criardes ») est essentiel pour éviter les artefacts courants et orienter la génération vers l’esthétique désirée.⁷¹
• Mélange de mots-clés (Prompt Scheduling) : Des syntaxes comme [mot-clé1:mot-clé2:facteur] permettent de commuter d’un concept à un autre à une étape spécifique du processus de génération. Le premier mot-clé influence souvent la composition globale, tandis que le second peut affiner les détails ou introduire un style différent.⁷² Cette technique peut être utilisée pour créer des styles hybrides ou des visages composites uniques.
• Utilisation du mot-clé BREAK : Dans certaines interfaces comme AUTOMATIC1111 pour Stable Diffusion, ce mot-clé force le traitement du prompt en segments séparés, évitant des mélanges non désirés d’attributs entre différents éléments de la description.⁷²

L’élaboration de prompts efficaces est un processus itératif : il est conseillé de commencer par des descriptions simples, d’analyser les résultats, puis d’ajouter progressivement des mots-clés et des modificateurs pour affiner l’image.⁷² Il est également crucial de tester l’effet de mots-clés individuels, notamment des noms d’artistes, pour comprendre comment le modèle IA les interprète.⁷² Une spécificité accrue dans le prompt tend à réduire la variabilité des résultats, permettant un meilleur contrôle stylistique.⁷² Il faut aussi être conscient des « effets d’association » : l’IA peut associer certains mots-clés à des caractéristiques non explicitement demandées en raison des biais présents dans ses données d’entraînement (par exemple, un style d’artiste peut être associé à des motifs récurrents).⁷²

La maîtrise du prompt engineering s’apparente ainsi à une forme de « méta-créativité ».⁷⁷ L’artiste ne manipule plus directement la matière, comme le peintre ses pigments, mais le langage, afin de diriger un agent intelligent dans la création de l’image. Cette compétence de « direction artistique » de l’IA est fondamentale pour dépasser la simple exécution et imprimer une véritable intention stylistique. Toutefois, cette « méta-créativité » peut s’étendre au-delà de la simple manipulation linguistique. Elle peut également englober la programmation et l’automatisation, où l’artiste conçoit des scripts ou des applications, comme une extension de navigateur, pour interagir de manière sophistiquée avec les générateurs d’images. Dans ce scénario, l’artiste devient un concepteur de processus : il définit des logiques d’itération (par exemple, où l’image générée devient l’inspiration pour la suivante), automatise l’injection de préfixes, de suffixes ou de codes stylistiques dans les prompts, gère l’utilisation d’images de référence, et contrôle finement les paramètres des générateurs (comme les « sliders » d’influence). Les « pinceaux » de l’artiste incluent alors non seulement le langage des prompts initiaux, mais aussi les paramètres de son application, la combinatoire qu’il explore (par des variations aléatoires ou évolutives de ces paramètres), et la sélection stratégique des images de référence et des idées de départ. L’art émerge alors de la manière dont l’artiste structure ces instructions complexes, anticipe ou laisse place au hasard contrôlé, et guide le « dialogue » entre les créations successives, transformant l’IA en une extension de sa vision, médiatisée par le langage, le code et l’itération.

Fine-tuning de modèles (LoRA, Dreambooth) et création de datasets personnalisés

Au-delà du prompt engineering, une voie plus avancée pour développer une signature artistique unique consiste à personnaliser les modèles d’IA eux-mêmes. Des techniques comme LoRA (Low-Rank Adaptation) et Dreambooth permettent d’affiner des modèles de diffusion pré-entraînés (comme Stable Diffusion) sur des ensembles de données spécifiques fournis par l’artiste.¹⁵ Ce processus implique la collecte et la curation minutieuse d’un corpus d’images représentatives du style, des sujets ou des objets que l’artiste souhaite que l’IA apprenne à générer.²⁹ Par exemple, l’artiste Dahlia Dreszer a consacré plus d’un an à entraîner un générateur d’images sur son propre style, en lui fournissant des images incarnant ses sensibilités artistiques.⁷⁹

Les « Textual Inversion embeddings » sont une autre méthode permettant d’enseigner à l’IA de nouveaux concepts ou styles à partir d’un petit nombre d’images, afin de pouvoir ensuite les invoquer par un mot-clé spécifique dans les prompts pour générer des éléments cohérents.²⁹ Des plateformes comme Leonardo.ai commencent également à offrir des fonctionnalités avancées pour la formation et la personnalisation de modèles, rendant ces techniques plus accessibles.²⁹

Cette démarche de fine-tuning et de création de modèles personnalisés permet à l’artiste de reprendre un certain contrôle sur les « biais » inhérents aux modèles généralistes. Si ces derniers sont entraînés sur des milliards d’images issues du web, reflétant une culture visuelle vaste mais souvent générique⁵⁰, l’entraînement sur un dataset personnel permet d’orienter l’IA vers la subjectivité et le corpus de références propres à l’artiste. L’IA devient alors moins un miroir de la « culture web » globale et davantage un reflet des préoccupations et de l’esthétique singulières du créateur. L’artiste ne se contente plus d’explorer un espace latent « public », mais en façonne un, plus intime et personnel, à son image.

L’exploration de l’espace latent et la signature artistique

L’espace latent est cette dimension abstraite et compressée où les modèles d’IA encodent les informations visuelles et sémantiques issues de leurs données d’entraînement, et à partir de laquelle ils génèrent de nouvelles images.⁵² Pour de nombreux artistes contemporains, cet espace n’est pas seulement une construction technique, mais un véritable territoire d’exploration créative.

Grégory Chatonsky est l’un des artistes qui a le plus explicitement théorisé et exploré l’espace latent, y voyant une « nouvelle manière de représenter et de configurer la réalité ».⁸⁰ Ses projets, tels que « La ville qui n’existait pas »⁸¹ ou « Terre Seconde »⁸², sont le fruit de longues « dérives » dans ces lieux numériques, où une narration et des formes émergent à la lisière entre ses instructions et les propositions de la machine. Des techniques comme la visualisation d’interpolations (transitions fluides entre différents points de l’espace latent) ou le blending (fusion de concepts ou d’images au sein de cet espace) sont interrogées comme de nouvelles formes de montage ou de composition.⁵³

Refik Anadol est un autre pionnier de cette approche. Son studio collecte d’immenses volumes de données (archives photographiques, données environnementales, etc.) pour entraîner ses propres modèles d’IA et générer des « data paintings » et « data sculptures » immersives et dynamiques.⁵ Pour Anadol, l’espace latent est le lieu d’une création en perpétuelle évolution, une exploration des qualités latentes des données elles-mêmes.

L’artiste Ivona Tau décrit son processus comme une manière de « traverser ce large voyage entre différentes images » au sein de l’espace latent des GANs, cherchant à découvrir des « chemins et des entre-deux » qui existent entre les concepts visuels appris par le modèle.⁹¹ Elle constitue ses propres datasets et s’intéresse particulièrement aux « artefacts machine » comme signatures de ce processus.⁹²

Ces démarches artistiques montrent que l’espace latent est bien plus qu’un concept technique : il devient un « lieu » d’expérimentation, de découverte et de génération de formes et de narrations émergentes, souvent uniques et surprenantes. En tant que structure statistique issue de vastes corpus de données culturelles (images du web, archives de musées comme le MoMA pour Anadol⁸⁹), l’espace latent peut être interprété comme une sorte d’ »inconscient collectif numérique ». Les artistes qui l’explorent ne se contentent pas de générer des images ; ils sondent et révèlent les structures sous-jacentes, les biais et les potentialités créatives de cette mémoire collective numérisée. Leur travail devient une forme d’archéologie culturelle ou de psychanalyse des images à l’ère de l’IA.

Techniques spécifiques : visualisation de concepts abstraits (champs d’énergie, motifs évolutifs)

Pour dépasser la simple représentation figurative et aborder des concepts plus abstraits, les artistes peuvent s’inspirer de techniques de visualisation scientifique ou de phénomènes naturels pour guider l’IA. L’utilisation de prompts spécifiques peut induire des esthétiques particulières permettant de matérialiser l’invisible ou l’immatériel :

• Des termes issus de techniques photographiques alternatives comme l’imagerie Schlieren (qui visualise les variations de densité des fluides, comme les flux d’air ou de chaleur), l’imagerie thermique, la photographie Kirlian (censée capturer les « auras » ou « champs d’énergie » électriques autour des objets), la chronophotographie (décomposition du mouvement en une seule image) ou l’imagerie infrarouge peuvent être intégrés dans les prompts pour générer des effets visuels singuliers.⁹³
• La photographie Kirlian, en particulier, est citée pour sa capacité à créer des « auras lumineuses » ou des « champs d’énergie » autour des sujets, conférant aux images une qualité mystique, éthérée ou énergétique.⁹³
• L’IA peut également être employée pour générer des motifs évolutifs ou des structures émergentes. Cela peut se faire en s’inspirant de la biomimétique (imitation des formes et processus du vivant), en appliquant des formules morphogénétiques (comme les équations de réaction-diffusion de Turing qui expliquent certains motifs naturels), ou en simulant des « pressions évolutives » algorithmiques visant par exemple à optimiser l’efficacité de la communication visuelle d’une image.⁹⁵

L’utilisation de ces techniques ne se limite pas à un simple effet stylistique. Elle peut servir à matérialiser des métaphores visuelles ou à explorer des dimensions symboliques, créant un pont entre le visible et l’invisible, le concret et l’abstrait. Visualiser un « champ d’énergie » ou une « aura »⁹³ touche à des notions d’immatériel, de spirituel ou de forces cachées. L’IA, souvent perçue comme une « boîte noire » en raison de l’opacité de ses processus internes⁴, devient paradoxalement un outil pour donner forme à ce qui échappe à la perception directe, engendrant ainsi des images chargées d’un fort potentiel symbolique et ouvrant de nouvelles voies pour l’expression artistique.

Le rôle crucial du post-traitement (Photoshop, etc.) pour affiner et personnaliser

Quelle que soit la sophistication des modèles d’IA et des techniques de prompting ou de fine-tuning, le post-traitement dans des logiciels d’édition d’image traditionnels comme Adobe Photoshop demeure une étape quasi systématique et souvent indispensable pour les artistes. Ce stade leur permet de reprendre la main sur l’image générée, de corriger ses défauts, d’y ajouter leur signature personnelle et de l’intégrer pleinement dans une vision artistique aboutie, notamment dans le cadre d’œuvres composites.¹⁰

Les artistes utilisent couramment Photoshop pour combiner des éléments générés séparément par l’IA, ajuster la gradation des couleurs (color grading), unifier l’éclairage, ajouter ou modifier des textures, et effectuer des retouches manuelles pour parfaire la composition.²⁴ Des fonctionnalités assistées par IA, désormais intégrées à Photoshop, telles que le « Remplissage Génératif » (Generative Fill), les « Filtres Neuronaux » (Neural Filters) ou l’outil « Sélectionner un sujet » (Select Subject), peuvent d’ailleurs faciliter et accélérer ce processus de post-production.⁹⁸ L’artiste Frankie Allio, par exemple, mentionne la création d’éléments (assets) IA directement dans Photoshop dans le cadre de son flux de travail.⁶²

Cette étape de post-traitement ne doit pas être vue comme une simple correction technique des imperfections de l’IA. Elle constitue un acte créatif à part entière, un moment de dialogue où l’artiste interagit avec la proposition de la machine. Il peut choisir de la subvertir, de l’augmenter, de la détourner, et surtout d’y imprimer sa propre subjectivité et sa sensibilité. C’est souvent à ce stade que la « patte » de l’artiste, sa signature unique, devient la plus évidente, transformant une image potentiellement générique issue de l’IA en une œuvre véritablement personnelle et signifiante. L’artiste Sandra D’Imagery explique comment, après avoir généré des éléments avec l’IA, elle les assemble dans Photoshop pour « façonner l’histoire », travailler la chromie et ajouter des textures.²⁴ L’IA fournit ainsi une « matière première »¹⁰⁵ que l’artiste sculpte et s’approprie.

Tableau : Techniques de Stylisation et de Dépassement du Générique en Art IA

Technique	Description	Outils/Approches Clés	Exemples d’Artistes (si applicable)
Prompt Engineering Avancé	Formulation détaillée et stratégique d’instructions textuelles pour guider l’IA vers un style spécifique et des résultats précis.	Pondération de mots-clés, prompts négatifs, mélange de styles/concepts (scheduling), contrôle de la composition/éclairage.	N/A (Technique générale)
Fine-Tuning de Modèles / Création de Datasets Personnalisés	Entraînement additionnel de modèles d’IA sur des corpus d’images spécifiques à l’artiste pour développer une signature visuelle unique.	LoRA, Dreambooth, Textual Inversion, collecte et curation de datasets personnels.	Dahlia Dreszer
Exploration de l’Espace Latent	Navigation et manipulation créative au sein de la représentation interne des données du modèle IA pour générer des formes émergentes.	Interpolations, blending, exploration de « chemins » entre concepts dans l’espace latent.	Grégory Chatonsky, Refik Anadol, Ivona Tau
Visualisation de Concepts Abstraits via Prompts Spécifiques	Utilisation de termes issus de techniques de visualisation scientifique ou de phénomènes naturels pour représenter des idées immatérielles.	Prompts incluant « photographie Kirlian », « imagerie Schlieren », « motifs évolutifs », « champs d’énergie ».	N/A (Approche par prompt)
Post-Traitement Artistique	Intervention manuelle ou assistée par IA sur les images générées pour affiner, corriger, et intégrer une touche personnelle.	Photoshop (calques, masques, modes de fusion, filtres neuronaux), GIMP, outils de color grading, peinture numérique.	Frankie Allio, Sandra D’Imagery (et la plupart des artistes IA)

Ce tableau offre une cartographie des stratégies permettant aux artistes de s’approprier les outils IA et de développer une voix artistique distincte. Il souligne la complémentarité des approches, de la génération initiale à la post-production, pour construire une « signature » à l’ère de l’IA.

5. Inpainting et Outpainting : Réparation, Extension et Création Narrative

Les techniques d’inpainting et d’outpainting, optimisées par l’intelligence artificielle, offrent aux artistes des moyens puissants pour modifier, réparer, étendre et interconnecter des images, ouvrant de nouvelles avenues pour la création composite et la narration visuelle.

Principes, outils et techniques avancées

L’inpainting (ou retouche reconstructive) consiste à remplir ou reconstruire des portions manquantes, endommagées ou non désirées d’une image. L’IA analyse le contenu environnant (textures, couleurs, motifs) pour générer un remplissage qui s’intègre de manière cohérente et naturelle.²⁸ Cette technique permet non seulement de supprimer des éléments, mais aussi d’en ajouter ou d’en modifier de manière ciblée.

L’outpainting (ou extrapolation d’image) est le processus inverse : il s’agit d’étendre les bords d’une image en générant du nouveau contenu qui prolonge la scène originale de façon plausible, au-delà de son cadre initial.⁴³

Un large éventail d’outils intègre ces fonctionnalités :

• Adobe Photoshop est une référence avec ses outils « Remplissage Génératif » (pour l’inpainting et l’outpainting), « Remplissage d’après le contenu », l’outil Pièce et le Correcteur localisé.⁸
• Leonardo AI propose « Canvas Inpainting » pour des modifications précises et l’intégration de ControlNet.¹²
• NovelAI dispose d’un outil « Inpaint » sophistiqué avec un système de masquage, une option de « Focused Inpainting » pour un niveau de détail accru dans des zones spécifiques, et la possibilité d’effectuer de l’outpainting en étendant le canevas.¹¹⁷
• DALL-E 2 et DALL-E 3 (OpenAI) intègrent nativement des capacités d’inpainting et d’outpainting, permettant de modifier ou d’étendre les images générées.⁸
• ComfyUI, grâce à sa flexibilité et à l’intégration de modèles comme la suite Flux (notamment le modèle « Fill »), permet de construire des workflows nodaux avancés et personnalisés pour l’inpainting (avec des nœuds comme InpaintModelConditioning, Differential Diffusion) et l’outpainting (avec Pad Image for Outpainting).¹¹⁰
• De nombreux autres outils existent, tels que Getimg.ai⁴², RunwayML¹³, PromeAI⁴³, Sider¹⁰⁷, Inpaint.com¹⁰⁷, Pincel¹⁰⁷, NightCafe Creator⁴², et InvokeAI.¹¹¹

Les techniques fondamentales reposent sur l’utilisation de masques pour délimiter précisément les zones à modifier ou à étendre.³⁰ Des prompts textuels sont ensuite utilisés pour guider l’IA dans la génération du contenu souhaité pour ces zones spécifiques.³¹ Il est souvent possible d’ajuster l’intensité ou la force de l’inpainting (par exemple, le paramètre init_strength chez Leonardo AI³⁰ ou denoising strength dans les interfaces basées sur Stable Diffusion¹⁰⁸), ce qui influe sur le degré de modification par rapport à l’image originale. La fonction « Focused Inpainting » de NovelAI, qui met à l’échelle la zone sélectionnée avant l’inpainting, est une technique avancée pour ajouter des détails à une résolution plus élevée dans des régions ciblées.¹¹⁷

Ces fonctionnalités d’inpainting et d’outpainting transforment fondamentalement la nature de l’image. Elle n’est plus un artefact fini et délimité, mais devient un canevas dynamique et extensible. L’artiste n’est plus contraint par les bords initiaux de l’image ou par son contenu existant ; il peut la remodeler, l’augmenter, la réviser de manière itérative et non destructive. Ce processus ouvre la voie à des formes d’art plus fluides, évolutives, où la création est moins un acte de finalisation qu’une exploration continue des possibles.

Applications créatives : correction, ajout/suppression d’éléments, extension de scènes pour le storytelling

Les applications créatives de l’inpainting et de l’outpainting sont vastes et particulièrement pertinentes pour la narration visuelle :

• Correction et restauration : Ces techniques sont largement utilisées pour supprimer des objets indésirables d’une scène, effacer des imperfections, ou réparer des photographies anciennes ou endommagées.⁸
• Ajout et modification d’éléments : Les artistes peuvent facilement ajouter de nouveaux objets, personnages ou détails dans une image, ou modifier des éléments existants (changer une coiffure, la couleur d’un vêtement, ajouter des accessoires ou des éléments de décor).¹⁰⁶ L’artiste Sandra D’Imagery illustre cette approche en générant des éléments spécifiques avec l’IA (comme un chapeau ou une baguette pour son personnage de loutre) puis en les intégrant dans une composition via Photoshop.²⁴
• Extension de scènes (Outpainting) : Particulièrement puissant pour le storytelling, l’outpainting permet d’agrandir des paysages, de créer des vues panoramiques, ou d’étendre des arrière-plans pour enrichir le contexte d’une scène.⁴³ Cette capacité est très prisée dans le domaine du concept art et du storyboarding pour le cinéma, l’animation ou le jeu vidéo, où il est essentiel de visualiser des environnements et des séquences narratives.⁷
• Narration visuelle : L’outpainting est explicitement cité comme un moyen d’ajouter de nouvelles dimensions narratives et des perspectives inédites à une œuvre en étendant son cadre visuel.⁴⁵ DALL-E, par exemple, peut « emmener une histoire dans de nouvelles directions » grâce à cette fonctionnalité.⁵¹ Des outils comme Modelia sont spécifiquement mis en avant pour leur utilité dans la création de storyboards.⁴⁵

Ces techniques sont donc des outils puissants pour la narration visuelle, permettant aux artistes de construire des mondes, de développer des récits complexes et d’affiner des concepts de manière itérative et flexible.

Intégration d’éléments symboliques et création de liens narratifs entre images composites

L’inpainting et l’outpainting offrent des moyens techniques sophistiqués pour tisser des fils narratifs et symboliques à travers des séries d’images composites, allant au-delà de la simple juxtaposition.

L’inpainting permet d’insérer avec précision des éléments porteurs de charge symbolique au sein d’une image existante ou générée.¹⁰⁶ Il peut s’agir de modifier une expression faciale pour infléchir l’émotion transmise, d’ajouter un objet emblématique qui connote une idée ou un thème, ou d’intégrer des motifs récurrents qui servent de leitmotivs visuels.

L’outpainting, en étendant une scène, peut révéler un contexte qui modifie radicalement la signification de l’image centrale ou qui établit des liens narratifs avec d’autres images par l’expansion du champ visuel.⁴⁵ Une scène initialement isolée peut ainsi s’inscrire dans un panorama plus vaste, reliant des lieux ou des moments différents.

Des artistes comme Grégory Chatonsky, dans son projet « La ville qui n’existait pas », utilisent l’IA pour générer des séries d’images où une narration et des éléments thématiques (comme les énigmatiques formes violettes) émergent et évoluent progressivement.⁸¹ Bien que son processus ne soit pas explicitement décrit en termes d’inpainting/outpainting dans les sources pour ce projet spécifique, la démarche d’itération et d’influence mutuelle entre l’artiste et la machine pour développer un thème visuel et narratif à travers une série est hautement pertinente.

La capacité de certains générateurs d’images, comme DALL-E 3¹⁰ ou Ideogram¹³, à intégrer du texte directement dans les images ouvre également des possibilités pour l’incrustation de symboles textuels, de fragments narratifs écrits, ou de messages codés au sein des compositions.

L’utilisation combinée de l’inpainting et de l’outpainting sur une série d’images composites peut mener à la création de véritables « tissus narratifs ». Les frontières entre les images individuelles deviennent poreuses, perméables. Une œuvre peut littéralement « déborder » dans la suivante grâce à l’outpainting, créant une continuité spatiale ou temporelle inattendue. Des éléments symboliques peuvent être « tissés » à travers plusieurs images composites via l’inpainting, assurant une cohésion thématique et narrative à un niveau plus profond et subtil. Un motif symbolique pourrait être inpainté de manière discrète dans plusieurs œuvres d’une série, agissant comme un fil rouge, ou une scène pourrait commencer dans une image et se « déverser » (via outpainting) dans la composition adjacente.

Cette approche pourrait potentiellement conduire à des « hyper-œuvres », où chaque image composite agit comme un nœud au sein d’un réseau de significations plus vaste, potentiellement non-linéaire et explorable. Le spectateur pourrait être invité à naviguer entre ces images interconnectées, découvrant des liens cachés et des récits émergents en fonction des éléments « inpaintés » qui servent de portails symboliques ou des extensions « outpaintées » qui révèlent des connexions contextuelles. Cela résonne avec l’idée d’ »hyperproduction » explorée par Chatonsky⁸¹ et la quête des « chemins et des entre-deux » dans l’espace latent évoquée par Ivona Tau.⁹¹ L’œuvre ne serait plus une simple séquence d’images fixes, mais un système relationnel, un « tissu » au sens propre, dont l’exploration révèle la complexité.

6. Gestion de Projets Artistiques IA d’Envergure : Volume et Cohérence

La création artistique avec l’IA, en particulier pour des projets d’œuvres composites d’envergure, génère un volume important d’images sources. Cette profusion offre un potentiel créatif immense mais impose également des défis en termes d’organisation, de sélection, et surtout, de maintien d’une cohérence visuelle et stylistique à travers l’ensemble du projet.

Stratégies pour l’organisation, le catalogage (métadonnées) et la sélection d’un grand volume d’images générées

Face à la facilité avec laquelle les outils d’IA peuvent produire des centaines, voire des milliers d’images, des stratégies de gestion rigoureuses deviennent indispensables.

• Outils de Gestion des Actifs Numériques (DAM) : L’utilisation de systèmes DAM, potentiellement dotés de fonctionnalités de tagging (étiquetage) assistées par IA, peut grandement faciliter l’organisation, le stockage et la recherche d’images.¹²⁴
• Catalogage par IA : L’IA elle-même peut être mise à contribution pour le catalogage, grâce à ses capacités de « tri automatique » et de reconnaissance d’objets, de scènes ou de thèmes au sein des images générées.¹²⁵
• Stratégies de Métadonnées : La mise en place de taxonomies (vocabulaires contrôlés et hiérarchisés de mots-clés) et l’utilisation de l’auto-tagging par IA sont des pratiques recommandées pour assurer la cohérence et la pertinence des métadonnées associées à chaque image.¹²⁴ Il est important de commencer par nettoyer les systèmes de tagging existants et de procéder par lots pour tester et affiner le processus.¹²⁵
• Sélection Curatoriale : Pour des projets d’envergure destinés à l’exposition, la sélection des images finales ne repose pas uniquement sur des critères esthétiques. Des aspects tels que la pertinence narrative, la profondeur conceptuelle de l’œuvre, et sa capacité à susciter la réflexion et la discussion sont primordiaux, en plus de la qualité technique intrinsèque des images.¹²⁶ Des initiatives comme l’appel à projets d’Elles Font la Culture pour des œuvres IA spécifient d’ailleurs souvent un nombre d’images attendu pour une série (par exemple, 10 à 20 images).¹²⁶
• Plateformes de Gestion d’Assets Spécifiques à l’IA : Des plateformes émergentes, comme Layer.ai qui propose une « Layer Library » pour les studios de développement de jeux⁵⁰, suggèrent le développement futur d’outils de gestion d’assets spécifiquement conçus pour les flux de travail impliquant l’IA.

La surabondance d’images potentiellement générables peut, paradoxalement, devenir un obstacle à la créativité si l’artiste n’est pas équipé d’une stratégie claire de sélection et de curation. Le « syndrome de la page blanche » pourrait se voir remplacé par un « syndrome du disque dur plein », où la difficulté principale ne réside plus dans la génération d’idées ou de formes, mais dans le choix judicieux et l’articulation signifiante des éléments produits. Si l’IA peut générer « des dizaines d’idées en quelques minutes »¹²⁸, le goulot d’étranglement du processus créatif se déplace vers l’évaluation critique et la sélection. Sans une vision artistique forte et des critères de tri précis, l’artiste risque de se perdre dans un océan de possibilités. La « profondeur de la réflexion conceptuelle »¹²⁶ devient alors un filtre essentiel pour naviguer cette profusion.

Assurer la cohérence et l’harmonisation visuelle (couleur, éclairage, texture, style) au sein d’œuvres composites

L’un des aspects les plus délicats dans la création d’œuvres composites à partir de multiples images IA est d’assurer une harmonie visuelle globale. Cela inclut la cohérence des couleurs, de l’éclairage, des textures et du style général.

• Harmonisation d’Images Composites : Ce domaine de recherche spécifique vise à ajuster l’apparence (illumination, couleur, texture) des éléments de premier plan pour les rendre compatibles avec l’arrière-plan ou avec d’autres éléments de la composition.¹²⁹ Les défis majeurs proviennent des différences de conditions de capture (même simulées par l’IA) et des risques de distorsion des couleurs ou de l’éclairage lors de la fusion.¹⁴²
• Techniques de Deep Learning pour l’Harmonisation : Des réseaux neuronaux sont spécifiquement entraînés pour cette tâche, utilisant des approches basées sur le rendu physique ou des méthodes non basées sur le rendu.¹³² Des modèles comme CDTNet¹³⁴ ou DucoNet (qui opère dans des espaces colorimétriques doubles RVB et Lab pour mieux désenchevêtrer les caractéristiques de l’image¹³⁵) ont été développés. Les modèles de diffusion latents sont également explorés, bien qu’ils puissent introduire des distorsions via leurs composants VAE (Variational Autoencoders) qui nécessitent des corrections.¹³³
• Cohérence Stylistique via Neural Style Transfer (NST) : Le NST est une technique qui permet d’appliquer le style visuel d’une image (palette de couleurs, textures, types de traits) à une autre image de contenu.⁴⁸ Des systèmes avancés, par exemple basés sur l’architecture VGG19, permettent des ajustements flexibles du ratio de poids des styles pour un contrôle plus fin du résultat.¹⁴⁶
• Cohérence des Couleurs : Des outils IA dédiés comme Khroma¹⁵⁴ ou Colormind¹⁵⁵ peuvent aider à générer et à harmoniser des palettes de couleurs à travers une série d’images. Parallèlement, des techniques manuelles dans des logiciels comme Photoshop (échantillonnage de couleurs, modes de fusion de calques, calques de réglage colorimétrique) restent essentielles.¹³¹ Des outils comme Pixlr AI proposent également une correction automatique des couleurs.¹⁵⁸
• Cohérence de l’Éclairage et des Textures : Cet aspect est crucial pour le réalisme et la crédibilité d’une image composite. Il est impératif de faire correspondre la direction, l’intensité et la température de couleur de la lumière entre les différents éléments intégrés.⁶⁶ Les ombres portées et les hautes lumières doivent être alignées et cohérentes avec la source de lumière principale de la scène.⁶⁶ L’IA peut également assister dans la réplication des textures environnantes pour une meilleure intégration.¹⁵⁸
• Cohérence des Personnages et Objets Répétés : Pour les projets nécessitant de représenter les mêmes personnages ou objets dans différentes scènes ou poses, des techniques de prompt engineering spécifiques, l’utilisation d’images de référence cohérentes, et le fine-tuning de modèles (LoRA, Dreambooth) sur ces personnages/objets sont des stratégies clés pour maintenir leur apparence (traits du visage, proportions, style vestimentaire).⁷⁸

La multiplicité des approches techniques, allant d’algorithmes d’IA spécialisés à des interventions manuelles de post-traitement, démontre que l’harmonisation visuelle n’est pas un acquis automatique dans la création composite IA ; elle requiert une attention et des interventions spécifiques. Cette quête de cohérence parfaite pourrait cependant, de manière paradoxale, ouvrir la voie à une nouvelle esthétique. Plutôt que de viser une fusion invisible et indétectable des éléments, certains artistes pourraient choisir d’exposer délibérément les « coutures », les ruptures stylistiques, ou même les « erreurs » d’harmonisation. Ces éléments, loin d’être de simples défauts, deviendraient alors partie intégrante du discours de l’œuvre, interrogeant la nature même de la composition, de la perception et de l’artificialité à l’ère de l’IA. Cette démarche ferait écho aux « glitches » et « hallucinations » mentionnés précédemment, transformant les artefacts techniques en signatures esthétiques ou en commentaires conceptuels sur le processus de création médiatisé par la machine.

Préparation des images sources (floutage léger des bords, harmonisation colorimétrique préliminaire)

Une préparation minutieuse des images individuelles générées par IA, avant leur intégration dans une œuvre composite plus vaste, peut grandement faciliter leur fusion harmonieuse.

• Traitement des Bords : Pour éviter des jonctions trop abruptes entre les éléments composites, un léger floutage ou un traitement spécifique des bords des images IA peut être nécessaire. Dans le compositing 3D, l’activation de la prémultiplication alpha assure une intégration sans bords indésirables, un principe qui trouve son analogue dans le traitement des images 2D.¹⁶² L’utilisation de masques de fusion avec des contours progressifs (pinceau doux) dans Photoshop est une technique courante pour adoucir les transitions.⁶⁶
• Harmonisation Colorimétrique Préliminaire : Avant l’assemblage final, une première passe d’harmonisation des couleurs entre les différents éléments générés peut s’avérer utile. Cela peut impliquer des corrections colorimétriques pour aligner les teintes dominantes ou la température de couleur des différentes images sources.¹⁶²
• Guidage de l’IA pour le Blending : Une technique consiste à utiliser l’outil Tampon de duplication (Clone Stamp) sur des zones clés d’une image existante avant d’appliquer un remplissage génératif (inpainting). Les textures et couleurs ainsi « clonées » servent de points de référence pour l’IA, l’aidant à générer un remplissage qui se fond mieux avec l’image.¹⁶⁵

Cette nécessité de « préparer » les images IA pour le compositing souligne un point important : malgré leur sophistication croissante, les images brutes générées par IA ne sont souvent pas « prêtes à l’emploi » pour des œuvres artistiques complexes. Cette étape de préparation, souvent manuelle ou semi-manuelle, représente un moment clé où l’artiste intervient activement pour « discipliner », adapter ou orienter la production de l’IA conformément à sa vision. Cela renforce son rôle de curateur, de metteur en scène et de finisseur, qui ne se contente pas d’accepter passivement les résultats de la machine mais les façonne activement.

Workflows et outils d’automatisation pour l’intégration

La gestion de l’intégration d’un grand nombre d’images IA et le maintien de la cohérence à grande échelle peuvent être facilités par des outils et des workflows d’automatisation.

• Workflows Nodaux (ex: ComfyUI) : Des interfaces comme ComfyUI permettent de construire des pipelines de traitement d’images complexes et personnalisés sous forme de graphes de nœuds. Chaque nœud représente une opération (chargement de modèle, prompting, inpainting, outpainting, transfert de style, etc.). L’utilisation de modèles spécialisés comme ceux de la suite Flux (Fill pour l’inpainting/outpainting, Canny et Depth pour le contrôle structurel, Redux pour le style) au sein de ComfyUI offre un contrôle avancé et la possibilité de créer des chaînes de traitement sophistiquées.¹¹⁰
• Scripts et Actions (ex: Photoshop) : Il est possible de créer des actions dans Photoshop pour automatiser des séquences de tâches répétitives appliquées à des images IA (redimensionnement, application de filtres, corrections colorimétriques de base).¹⁶⁶ Des utilisateurs avancés peuvent même employer des langages de script (comme JavaScript pour Photoshop, voire générer ces scripts avec l’aide d’IA comme ChatGPT) pour des automatisations plus poussées.¹⁶⁶
• Plugins et Intégrations Logicielles : De nombreux outils d’IA, comme Adobe Firefly, sont directement intégrés dans des logiciels de création existants (Suite Adobe : Photoshop, Illustrator, InDesign), fluidifiant le passage de la génération à l’édition.⁷ D’autres plateformes, comme RenderForm, proposent des API et des intégrations avec des services d’automatisation tiers (Zapier, Make.com) ou des tableurs (Google Sheets) pour générer des images en masse à partir de templates et de données structurées.¹⁶⁸
• Traitement par Lots (Batch Processing) : Plusieurs outils d’amélioration d’image ou de génération assistée par IA offrent des fonctionnalités de traitement par lots, permettant d’appliquer des ajustements ou des générations de manière cohérente à de multiples images simultanément.⁴⁶

L’émergence de workflows complexes et modulaires comme ceux proposés par ComfyUI indique une tendance où la création avec l’IA se structure de plus en plus comme une forme de « programmation visuelle » ou de « direction d’orchestre algorithmique ». L’artiste ne se contente pas de générer des images une par une, mais conçoit et orchestre des processus de génération et de transformation. L’œuvre finale devient alors le résultat d’un pipeline de traitement de données et d’opérations algorithmiques soigneusement conçu et paramétré par l’artiste, où chaque « nœud » ou étape IA contribue de manière spécifique à l’ensemble.

Tableau : Stratégies d’Harmonisation Visuelle pour Œuvres Composites IA

Aspect Visuel	Techniques Manuelles/Traditionnelles (Exemples)	Techniques Assistées par IA (Exemples)	Outils Pertinents (Exemples)
Couleur	Étalonnage manuel (courbes, niveaux), Correspondance de couleurs, Modes de fusion (Couleur, Saturation)	Outils de génération/suggestion de palettes IA, Colorisation IA, Transfert de palette de couleurs, Correction colorimétrique IA	Photoshop, GIMP, Colormind, Khroma, Adobe Firefly (Correction couleur), Modèles d’harmonisation
Éclairage	Dodge & Burn manuel, Ajustement des ombres/hautes lumières, Correspondance de la direction/température de lumière	Analyse de l’éclairage IA, Génération d’ombres/lumières contextuelles, Harmonisation de l’illumination IA	Photoshop, Modèles d’harmonisation (CDTNet, DucoNet), Outils de rendu 3D (pour référence)
Texture	Application de textures via calques/masques, Pinceaux texturants, Clonage de textures	Synthèse de textures IA, Transfert de textures, Remplissage génératif sensible à la texture	Photoshop, Substance 3D Painter (pour textures), Modèles de génération de textures IA
Style Global	Application manuelle de filtres, Techniques de peinture/dessin numériques	Neural Style Transfer (NST), Fine-tuning de modèles sur un style spécifique, Prompting stylistique avancé	ComfyUI (avec modèles NST), Modèles de style transfer dédiés, Outils de fine-tuning
Cohérence des Bords	Masques de fusion doux, Floutage sélectif des bords, Techniques de détourage avancées	Generative Fill pour les bords, Inpainting/Outpainting contextuel pour transitions douces, Algorithmes de blending IA	Photoshop (Generative Fill, Masques), Outils d’inpainting/outpainting IA (Leonardo AI, NovelAI)

Ce tableau offre une vision structurée des approches pour atteindre la cohérence visuelle, en distinguant les méthodes manuelles éprouvées des nouvelles possibilités offertes par l’IA. Il vise à aider l’artiste à choisir les combinaisons de techniques les plus adaptées en fonction de l’effet désiré et des défis spécifiques posés par ses images composites, soulignant la nature souvent hybride du travail de composition actuel.

7. Validation, Diffusion et Conservation de l’Art IA

L’émergence de l’IA comme force créatrice soulève des questions fondamentales quant à la validation des œuvres produites, leur place dans le monde de l’art contemporain, les formats de leur diffusion et les défis liés à leur conservation à long terme.

Le débat sur l’originalité, l’authenticité, l’intentionnalité et la notion d’auteur

L’intelligence artificielle, en générant des images, des textes ou des sons, interroge les fondements même de la créativité humaine et bouscule les cadres juridiques et philosophiques établis, notamment en matière de droits d’auteur.¹⁶⁹ Un argument récurrent est que l’art créé par IA, bien que techniquement impressionnant, manquerait d’éléments essentiels à l’art humain : l’expérience vécue, les émotions, la conscience de soi.⁴⁹ L’IA analyse et reproduit des motifs sans comprendre le sens ou l’émotion sous-jacente.¹⁷⁰

Dans ce débat, l’intentionnalité artistique apparaît comme un critère discriminant. Hugo Caselles-Dupré, co-fondateur du collectif Obvious, souligne, en s’appuyant sur la pensée de Marcel Duchamp, que l’art repose davantage sur l’idée que l’artiste a voulu transmettre que sur le résultat plastique final. L’intention artistique primant, et l’IA étant dépourvue d’une telle intention intrinsèque, elle ne pourrait être considérée comme une artiste au sens plein du terme.⁶⁷ L’IA reste alors un outil, certes sophistiqué, et l’originalité de l’œuvre réside dans la vision et la manière dont l’artiste guide et s’approprie cet outil.²

La notion d’auteur est également mise à l’épreuve. La plupart des systèmes juridiques, notamment en France et aux États-Unis, exigent un auteur humain pour la protection par le droit d’auteur.⁵ Le rapport du Conseil Supérieur de la Propriété Littéraire et Artistique (CSPLA) en France a exploré diverses pistes pour attribuer la titularité des droits sur les œuvres générées par IA, envisageant le concepteur de l’IA ou son utilisateur, mais soulignant les complexités et les limites de chaque approche.¹⁷¹ La tendance actuelle privilégie le maintien d’un lien avec l’intervention humaine.

Certains critiques soulignent que l’art généré par IA peut manquer de « profondeur émotionnelle »¹⁷⁰ ou être perçu comme simplement dérivatif s’il ne fait que reproduire des styles existants. Ainsi, la « validation » d’une œuvre IA dans le champ artistique ne se fondera probablement pas uniquement sur ses qualités esthétiques formelles, qui peuvent être aisément atteintes. Elle dépendra de plus en plus de la clarté et de la pertinence de l’intention artistique de l’humain qui orchestre l’IA, ainsi que de l’originalité du processus, du concept mis en œuvre, ou de la réflexion critique que l’œuvre propose. L’œuvre devient alors la démonstration d’une collaboration homme-machine signifiante, où l’artiste utilise l’IA pour explorer de nouvelles avenues créatives ou pour interroger le médium lui-même.

La place de l’art IA dans le monde de l’art contemporain : expositions, curation, marché (NFTs)

Malgré les débats, l’art généré par IA s’institutionnalise progressivement. Des expositions majeures lui sont consacrées, à l’instar de « Le monde selon l’IA » au Jeu de Paume⁴ ou de la présence d’artistes comme Refik Anadol au MoMA.⁵ Des biennales d’art numérique intègrent également de plus en plus ces pratiques.⁵

Des galeries d’art se spécialisent même dans la diffusion d’œuvres 100% IA, comme Maiiart¹¹, et des magazines en ligne dédiés, tels que Maiiazine¹¹ ou ActuIA⁵, contribuent à sa visibilité et à l’analyse critique de ce champ émergent.

Le marché de l’art traditionnel a également commencé à intégrer l’art génératif, comme en témoigne la vente aux enchères très médiatisée du « Portrait d’Edmond de Belamy » par le collectif Obvious chez Christie’s en 2018.¹ Plus récemment, les NFT (Non-Fungible Tokens) ont joué un rôle significatif dans la popularisation et la commercialisation d’œuvres d’art numériques, y compris celles générées par IA, en offrant un nouveau modèle de propriété et de transaction pour des actifs immatériels.¹

La curation d’œuvres IA pour des expositions ou des collections implique l’élaboration de critères de sélection spécifiques. Au-delà de la simple maîtrise technique, des aspects tels que la pertinence narrative du projet, sa profondeur conceptuelle, la manière innovante dont il combine la photographie (ou d’autres médiums traditionnels) avec la génération IA, et son potentiel à susciter la réflexion sont valorisés.¹²⁶ La présentation sous forme de séries cohérentes est souvent privilégiée.¹²⁶

L’acceptation durable de l’art IA par le monde de l’art « traditionnel » semble dépendre fortement de la capacité des artistes à démontrer une intentionnalité claire et une plus-value conceptuelle qui transcendent la simple prouesse technique de la génération d’images. Les œuvres qui se contentent d’imiter des styles existants ou de produire des images esthétiquement plaisantes sans un discours critique ou une exploration singulière risquent d’être perçues comme anecdotiques ou dérivatives. En revanche, les projets artistiques qui, comme celui envisagé par l’utilisateur, cherchent à explorer les « concepts » et le « processus créatif avec l’IA » de manière réflexive, en interrogeant l’outil lui-même, ses biais, son impact sur notre perception du réel ou sur la nature de la création, ont une probabilité plus élevée d’être reconnus et validés pour leur contribution significative au discours artistique contemporain.

Formats de sortie

Le choix du format de sortie pour une œuvre d’art composite créée avec l’IA est une décision cruciale qui conditionne non seulement sa présentation et sa réception par le public, mais aussi les défis techniques et les possibilités d’interaction. On distingue principalement les formats numériques et les formats physiques.

Numérique : écrans, projections, installations interactives

L’art IA se prête particulièrement bien aux formats de diffusion numériques.

• Avantages : Ces formats offrent une grande adaptabilité et permettent des expériences immersives et personnalisées. L’IA peut être utilisée pour créer des installations qui réagissent en temps réel aux actions du public (mouvements, sons) ou à des données environnementales, transformant le spectateur en participant actif.³ Les œuvres peuvent être évolutives, changeantes, reflétant la nature dynamique des algorithmes qui les génèrent.¹⁷⁹
• Défis : La présentation numérique soulève des questions d’accessibilité pour tous les publics (par exemple, comment rendre une œuvre visuelle accessible aux malvoyants?). La sécurité des installations et le maintien d’une « touche humaine » malgré la technologie sont également des préoccupations. Enfin, la durabilité technologique (obsolescence rapide du matériel et des logiciels) et l’impact environnemental de ces dispositifs (consommation énergétique) sont des défis majeurs.¹⁷⁹
• Projection Mapping : Une application spectaculaire de l’art IA numérique est le projection mapping, où des visuels générés par IA sont projetés sur des surfaces complexes comme des façades de bâtiments ou des sculptures, les transformant en toiles dynamiques et immersives.⁸⁷ Des outils comme ComfyUI, associés à des techniques de contrôle comme ControlNets et des logiciels d’animation comme AnimateDiff, sont utilisés pour créer ces expériences sur mesure.¹⁸¹

Physique : impression grand format (résolution, papier, calibrage, durabilité, défis)

La matérialisation physique d’œuvres numériques générées par IA, notamment par l’impression grand format, pose des défis techniques spécifiques mais permet d’inscrire ces créations dans une tradition plus établie de l’objet d’art.

• Défis : L’un des principaux obstacles est la résolution souvent limitée des images générées nativement par les IA, qui peut ne pas être suffisante pour des impressions de grande taille sans perte de qualité ou apparition d’artefacts.¹⁷⁴ Des étapes d’upscaling (augmentation de la résolution) et de retouches minutieuses sont fréquemment nécessaires.¹⁷⁴ La gestion des couleurs est également cruciale, car les images IA sont créées dans un espace colorimétrique RVB (écran) et doivent être converties en CMJN pour l’impression, ce qui peut entraîner des variations de teintes si le processus n’est pas correctement maîtrisé.¹⁷⁴
• Bonnes pratiques : Pour une impression de haute qualité, une résolution d’au moins 120 à 300 dpi (points par pouce) à la taille finale est recommandée.¹⁷⁴ L’utilisation de profils colorimétriques corrects (profils ICC spécifiques au couple imprimante/papier) et la gestion des fonds perdus (bleed) sont indispensables.¹⁸⁴
• Types d’impression et supports : L’impression giclée (jet d’encre pigmentaire haute définition sur papier Fine Art) est privilégiée pour sa qualité et sa durabilité archivistique.¹⁸⁶ Le choix du papier (mat, brillant, texturé, son grammage, sa composition) a un impact significatif sur le rendu final de l’œuvre.
• Gestion des couleurs : Un workflow de gestion des couleurs rigoureusement calibré, de la création de l’image numérique à l’épreuvage et à l’impression finale, est essentiel pour assurer la fidélité des couleurs.¹⁸⁶ L’IA elle-même commence à être explorée comme outil d’assistance à la calibration des couleurs dans les processus d’impression.¹⁸⁸

La matérialisation physique d’œuvres générées par IA constitue un enjeu particulier pour leur « validation » en tant qu’objets d’art dans un contexte plus traditionnel. Cependant, ce passage au physique se heurte à des défis techniques (résolution, artefacts, fidélité des couleurs) qui sont souvent les traces mêmes de leur origine numérique et algorithmique. L’impression devient alors une forme de « traduction » d’un médium à un autre. Le choix de l’artiste de corriger méticuleusement ces artefacts pour tendre vers une perfection matérielle, ou au contraire de les laisser visibles, voire de les accentuer, est une décision artistique en soi. Elle influe sur la manière dont l’œuvre est perçue et sur le discours qu’elle tient sur sa propre nature, hybride entre le code et la matière.

Enjeux de la conservation de l’art numérique et interactif généré par IA

Si l’IA est de plus en plus utilisée comme un outil pour la conservation et la restauration du patrimoine culturel existant (analyse d’artefacts, détection de dommages, reconstitution de couleurs, etc.)¹⁹¹, la conservation des œuvres d’art nativement créées avec l’IA, surtout lorsqu’elles sont numériques, interactives ou évolutives, pose des défis inédits et complexes.

Le principal enjeu est l’obsolescence technologique. Les œuvres d’art IA dépendent souvent de matériels spécifiques (ordinateurs, capteurs, projecteurs), de logiciels propriétaires ou open-source, de versions d’algorithmes et de formats de fichiers qui évoluent rapidement et peuvent devenir incompatibles ou inaccessibles en quelques années. Le projet « Memories of Passersby I » de Mario Klingemann (2018) illustre bien ce défi : cette installation génère un flux continu et unique de portraits sans s’appuyer sur une base de données d’images préexistantes ; l’algorithme de génération est auto-contenu dans la machine.⁸⁶ La conservation d’une telle œuvre ne peut se limiter à sauvegarder un fichier. Des stratégies comme la conteneurisation du code de l’artiste (encapsuler le logiciel et ses dépendances pour qu’il puisse s’exécuter sur des systèmes futurs) sont explorées pour tenter d’assurer la pérennité de l’affichage sur de nouvelles technologies, tout en respectant, par exemple, le tempo et le comportement originaux de l’œuvre.¹⁹³

La conservation de l’art IA ne se limite donc pas à la préservation de fichiers numériques ou de code source. Elle doit englober la préservation de l’expérience de l’œuvre, en particulier son interactivité, son caractère évolutif ou génératif, et l’intention de l’artiste. Cela pourrait nécessiter de nouvelles approches documentaires (description détaillée du fonctionnement, des interactions possibles, des résultats attendus), des techniques d’émulation (recréer l’environnement matériel et logiciel d’origine), voire de « réinterprétation » par des IA futures capables de comprendre et de simuler les processus créatifs des modèles plus anciens. La question de « comment l’œuvre vieillit »¹⁹³, et si ce vieillissement (y compris ses potentielles dégradations ou transformations dues à l’évolution technologique) fait partie de l’œuvre, devient une considération curatoriale et artistique cruciale, à anticiper idéalement dès la phase de création.

8. Conclusion : L’Artiste-Créateur à l’Ère de l’IA – Perspectives et Recommandations

L’intégration de l’intelligence artificielle dans les pratiques artistiques ouvre un champ de possibilités créatives sans précédent, tout en soulevant des défis techniques, éthiques et conceptuels significatifs. Pour l’artiste contemporain, naviguer dans ce nouveau paysage demande une posture réflexive, une adaptabilité technique et une affirmation renouvelée de sa vision singulière.

Synthèse des opportunités et défis

Les opportunités offertes par l’IA sont multiples :

• Nouveaux outils d’inspiration et de création : L’IA peut générer des idées, des variations stylistiques et des éléments visuels inédits, agissant comme un catalyseur pour la créativité.¹
• Démocratisation de l’accès à l’art : Les outils IA, devenant plus accessibles, abaissent certaines barrières techniques et financières à la création.²
• Exploration de nouvelles esthétiques et formes narratives : L’IA permet d’explorer des territoires visuels et narratifs complexes, de fusionner des styles et de créer des œuvres composites évolutives ou interactives.³
• Gain de temps et d’efficacité : Pour certaines tâches (génération d’assets, recherche d’inspiration, variations), l’IA peut accélérer le processus créatif.⁶²

Parallèlement, des défis importants se présentent :

• Caractère générique des images : Les modèles IA standards peuvent produire des images manquant d’originalité si l’artiste ne développe pas de stratégies pour les personnaliser.²
• Questions éthiques et de droits d’auteur : L’utilisation de données d’entraînement, la paternité des œuvres et la protection de la propriété intellectuelle sont des sujets de débat intenses et non résolus.⁵
• Nécessité de nouvelles compétences : La maîtrise du prompt engineering, du fine-tuning de modèles, de la curation de grands volumes de données et des outils de post-traitement devient essentielle.³
• Gestion du volume et validation artistique : La profusion d’images générables requiert des stratégies de sélection rigoureuses et pose la question de la validation artistique des œuvres produites.⁶⁷

L’enjeu principal pour l’artiste n’est donc pas tant de savoir si il faut utiliser l’IA, mais comment l’intégrer de manière à ce qu’elle serve une vision artistique singulière et pertinente, plutôt que de subir passivement ses propositions ou ses biais inhérents. La nécessité de « dépasser le caractère générique » et de « conserver une vision créative unique »² tout en exploitant la puissance de l’IA est un thème central qui exige une posture active, critique et informée de la part de l’artiste.

Pistes pour l’intégration éthique et innovante de l’IA dans une pratique artistique personnelle

Pour une intégration réussie et éthique de l’IA, plusieurs pistes peuvent être envisagées :

• Affirmer la primauté de la vision artistique : Utiliser l’IA comme un outil d’inspiration et d’augmentation des capacités créatives, et non comme un substitut à la créativité humaine et à l’intentionnalité.² L’IA doit servir le projet artistique, et non l’inverse.
• Injecter la subjectivité : Intégrer des récits personnels, des contextes culturels spécifiques, des émotions et des expériences vécues que l’IA, par nature, ne peut reproduire ou comprendre intrinsèquement.²
• Cultiver l’imperfection signifiante : Mettre l’accent sur les « défauts », les artefacts, les éléments organiques ou les « glitches » qui peuvent émerger du processus de génération IA, non pas comme des erreurs à corriger systématiquement, mais comme des traces potentiellement signifiantes qui contrastent avec une perfection lisse et générique.²
• Développer une littératie de l’IA : Acquérir une compréhension, même conceptuelle, des principes de fonctionnement de l’IA (modèles, données d’entraînement, espace latent) et maîtriser les outils spécifiques choisis pour mieux anticiper, guider et interpréter les résultats.³
• Favoriser l’expérimentation et l’innovation : Ne pas hésiter à sortir des sentiers battus, à combiner les outils de manière inattendue, et à explorer les limites des capacités de l’IA pour découvrir de nouvelles formes d’expression.³
• Adopter une posture de collaboration critique : Considérer l’IA comme un « partenaire » ou un « collaborateur » potentiel, tout en étant conscient des limites de cette métaphore et en maintenant un contrôle créatif et décisionnel final.²
• S’engager dans une réflexion éthique continue : Interroger les implications de l’utilisation des données d’entraînement (biais, droits), la paternité des œuvres, l’impact sur le champ artistique et la société.⁵ La transparence sur l’utilisation de l’IA dans le processus créatif peut être une démarche appréciée.

L’avenir de l’art avec l’IA pourrait résider moins dans la création d’objets d’art finis et immuables que dans la conception de processus génératifs ou de systèmes co-créatifs dynamiques. Des œuvres qui sont en devenir constant, qui évoluent, qui interagissent, reflétant ainsi la nature même de l’apprentissage machine et des algorithmes génératifs. Des artistes comme Mario Klingemann, avec son œuvre « Memories of Passersby I » qui produit un flux ininterrompu de portraits uniques⁸⁶, ou Grégory Chatonsky, avec ses explorations de « séries potentiellement infinies » et d’environnements générés par IA qui se transforment⁸¹, ouvrent déjà cette voie. Dans cette perspective, l’artiste ne serait plus seulement un créateur d’images, mais un architecte de comportements créatifs émergents, un concepteur d’écosystèmes où l’art se génère et se transforme. L’intérêt se déplacerait alors de l’artefact unique vers le système générateur lui-même, les règles qui le régissent, et les types d’expériences esthétiques et conceptuelles qu’il propose.

Pour le projet spécifique de création d’œuvres composites à partir d’images IA, avec un accent sur la stylisation, l’inpainting, le dépassement du générique, la gestion volumique, l’intégration technique, la validation et les formats de sortie, cet état des lieux fournit une base solide. Il encourage une approche où la maîtrise technique des outils IA s’allie à une vision artistique forte, à une intentionnalité claire et à une réflexion critique continue sur le médium. C’est dans cet équilibre que réside le potentiel de créer des œuvres véritablement novatrices et pertinentes à l’ère de l’intelligence artificielle.

Sources des citations

1. L’impact de l’intelligence artificielle sur l’art : révolution ou évolution – Big Média – Bpifrance, consulté le mai 23, 2025
2. Tendances futures : l’IA et la prochaine décennie des arts visuels – Transformer la créativité et l’expression artistique, consulté le mai 23, 2025
3. l’IA dans l’Art – Evoléo formation, consulté le mai 23, 2025
4. Exposition : Le monde selon l’IA – Jeu de Paume, consulté le mai 23, 2025
5. art – ActuIA, consulté le mai 23, 2025
6. La stratégie nationale pour l’intelligence artificielle | Ministère de l’Économie des Finances et de la Souveraineté industrielle et numérique – Economie.gouv, consulté le mai 23, 2025
7. 27 générateurs d’images par intelligence artificielle – BDM, consulté le mai 23, 2025
8. 10 exemples époustouflants d’art généré par l’IA – ClickUp, consulté le mai 23, 2025
9. 7 outils d’IA pour les images à connaître absolument – ActiveTrail, consulté le mai 23, 2025
10. AI Art Generators: Transforming Creative Expression – SmythOS, consulté le mai 23, 2025
11. Art et IA : Maiiazine, le magazine en ligne de Maiiart.com, consulté le mai 23, 2025
12. les 12 meilleurs générateurs d’images IA en 2025 – ClickUp, consulté le mai 23, 2025
13. Les 15 meilleures IA pour créer des images en 2025 (+1 Bonus) – Sortlist, consulté le mai 23, 2025
14. Image IA : 10 Outils pour Transformer Vos Idées en Œuvres d’Art Numériques, consulté le mai 23, 2025
15. Best AI Image Generator In 2025 – Cometly, consulté le mai 23, 2025
16. Flux AI Image Generator – Best Settings & Free Prompts – GlobalGPT, consulté le mai 23, 2025
17. les 10 meilleurs outils d’IA générateurs d’art pour les designers en 2025 – ClickUp, consulté le mai 23, 2025
18. 10 outils d’IA générative à connaître : la sélection de la rédaction – BDM, consulté le mai 23, 2025
19. AI Illustration Tools That Transform Your Ideas into Artwork, consulté le mai 23, 2025
20. 180+ Best Stable Diffusion Negative Prompts with Examples – Aiarty Image Enhancer, consulté le mai 23, 2025
21. DreamBooth fine-tuning with LoRA – Hugging Face, consulté le mai 23, 2025
22. Les 5 plateformes d’intelligence artificielle pour générer des images : Notre top sélection, consulté le mai 23, 2025
23. Create composite scenes with uploaded images – Adobe Support, consulté le mai 23, 2025
24. Create Composite Images with AI and Photoshop ~ Blog-Digital …, consulté le mai 23, 2025
25. Impression : comment l’Intelligence Artificielle (IA) transforme les arts graphiques, consulté le mai 23, 2025
26. Adobe Firefly – Free Generative AI for creatives, consulté le mai 23, 2025
27. Adobe Firefly, l’IA générative gratuite pour la communauté créative, consulté le mai 23, 2025
28. What is inpainting and how does it work? – Adobe Photoshop, consulté le mai 23, 2025
29. Text-to-Image AI: How to Generate Unique Visuals – ProfileTree, consulté le mai 23, 2025
30. Generate Images Using Canvas Inpainting – Leonardo AI, consulté le mai 23, 2025
31. How To Create Stunning Images Using Leonardo AI Outpainting And Inpainting, consulté le mai 23, 2025
32. Leonardo AI: AI Image Generator – Create Art, Images & Video, consulté le mai 23, 2025
33. Top Features Of Artbreeder That Make It A Game-Changer For AI-Powered Creativity, consulté le mai 23, 2025
34. Artbreeder Review: Pros And Cons You Need To Know Before Creating Stunning AI-Generated Art, consulté le mai 23, 2025
35. Artbreeder Vs DALL-E: Comparison Of Features, Pricing, And Best Use Cases For Creators, consulté le mai 23, 2025
36. What is Artbreeder? Everything we know about the AI art platform – TechRadar, consulté le mai 23, 2025
37. Artbreeder tutorial – How to use Artbreeder – Photo To Portrait, consulté le mai 23, 2025
38. Create Stunning Blended Images With Artbreeder – YouTube, consulté le mai 23, 2025
39. Artbreeder, consulté le mai 23, 2025
40. About – Artbreeder, consulté le mai 23, 2025
41. Browse – Artbreeder, consulté le mai 23, 2025
42. 10 meilleurs générateurs d’art IA (mai 2025) – Unite.AI, consulté le mai 23, 2025
43. AI Outpainting – A Comprehensive Guide – Wayline, consulté le mai 23, 2025
44. 10 meilleurs extensions d’images IA optimisées par Outpainting (mai 2025) – Unite.AI, consulté le mai 23, 2025
45. Top 5 AI Outpainting Tools to Expand and Complete Your Images with Ease, consulté le mai 23, 2025
46. Amélioration photo IA : découvrez les 10 meilleurs outils – LearnThings, consulté le mai 23, 2025
47. Generative artificial intelligence – Wikipedia, consulté le mai 23, 2025
48. Generative AI in Visual Arts: Creating Novel Art Pieces and Visual Effects – [x]cube LABS, consulté le mai 23, 2025
49. Quel est l’impact de l’intelligence artificielle sur l’art – Atelier de Sèvres, consulté le mai 23, 2025
50. Layer Artist Guide: Bringing artist-first AI into your studio workflows – Layer | Game Art Without Limits, consulté le mai 23, 2025
51. Learn to Outpaint with DALL·E – Jousef Murad, consulté le mai 23, 2025
52. Introduction. Photographies et algorithmes – OpenEdition Journals, consulté le mai 23, 2025
53. calenda.org, consulté le mai 23, 2025
54. _cfp_ai_montage_en | PDF | Artificial Intelligence | Intelligence (AI) & Semantics – Scribd, consulté le mai 23, 2025
55. DOSSIER-DOCUMENTAIRE-IA.pdf – Paris – Jeu de Paume, consulté le mai 23, 2025
56. Infrared and Visible Image Fusion: From Data Compatibility to Task Adaption – arXiv, consulté le mai 23, 2025
57. L’Éthique face à l’intelligence artificielle (2024), consulté le mai 23, 2025
58. Assemblage Art Technique – MoMAA | Affordable Art Gallery & Lifestyle, consulté le mai 23, 2025
59. AI Image Fusion – Combine Images to Create Stunning Visuals Online, consulté le mai 23, 2025
60. AI Collage Maker | Design Beautiful Collages with Ease – Simplified AI, consulté le mai 23, 2025
61. The Best Text to Collage AI Generator (for Free) – OpenArt, consulté le mai 23, 2025
62. IA & Photographie avec la photographe et directrice artistique …, consulté le mai 23, 2025
63. AI vs. Artist: The Future of Creativity – Cornell Tech, consulté le mai 23, 2025
64. Couper/générer – Calenda, consulté le mai 23, 2025
65. SUSAN CHRYSLER WHITE, consulté le mai 23, 2025
66. Mastering Fine Art Composites – The Photographer Online, consulté le mai 23, 2025
67. Débat : l’art doit-il s’adapter à l’IA ou l’IA doit-il s’adapter … – tv5monde, consulté le mai 23, 2025
68. How to write AI art prompts – Zapier, consulté le mai 23, 2025
69. AI Art Generator: Free AI Image Generator & Editor | OpenArt, consulté le mai 23, 2025
70. The art of prompting : r/aiwars – Reddit, consulté le mai 23, 2025
71. Prompt Engineering for Stable Diffusion – Portkey, consulté le mai 23, 2025
72. Stable Diffusion prompt: a definitive guide – Stable Diffusion Art, consulté le mai 23, 2025
73. Prompt Engineering for AI Guide | Google Cloud, consulté le mai 23, 2025
74. Prompt Engineering: 8 Advanced Techniques for Better AI Results – Nanonets, consulté le mai 23, 2025
75. 120+ Stable Diffusion Negative Prompts to Improve AI Art in 2025 – ClickUp, consulté le mai 23, 2025
76. 9 AI Art Prompt Tips for Getting the Best Results – Upwork, consulté le mai 23, 2025
77. Conférence | Penser l’Art à l’âge de l’IA avec Alexandre Gefen – CEFRES, consulté le mai 23, 2025
78. Create Consistent Characters with This AI Image Generator, consulté le mai 23, 2025
79. Why This Artist Isn’t Afraid of AI’s Role in the Future of Art – Time, consulté le mai 23, 2025
80. Conversation avec Grégory Chatonsky – News – Les actus du court …, consulté le mai 23, 2025
81. La ville qui n’existait pas 1 : catalogue – Gregory Chatonsky, consulté le mai 23, 2025
82. Second Earth / Terre Seconde – Palais de Tokyo, FR – Gregory …, consulté le mai 23, 2025
83. Photography and Politics of the Earth. – Institut-photo.com, consulté le mai 23, 2025
84. Réalisme contrefactuel – ENS, Paris – Gregory Chatonsky, consulté le mai 23, 2025
85. Communication et études de l’IA : mémoire du futur – interfaces-numeriques – Gregory Chatonsky, consulté le mai 23, 2025
86. 10 exemples d’art IA que vous devriez connaître | Dévoilez les …, consulté le mai 23, 2025
87. Refik Anadol – Dataland AI art museum – Blooloop, consulté le mai 23, 2025
88. Refik Anadol Presents an AI-Driven Vision of Living Architecture – Loophole Magazine, consulté le mai 23, 2025
89. Refik Anadol: art in a latent space – Niio Blog, consulté le mai 23, 2025
90. Refik Anadol – The Talks, consulté le mai 23, 2025
91. Interview with Ivona Tau, a generative AI artist – YouTube, consulté le mai 23, 2025
92. Paganism, Machine Hearts, and Shooting Training Data — Interview with Ivona Tau, consulté le mai 23, 2025
93. Revolutionize AI Art with Unique Techniques – Tengr.ai Blog, consulté le mai 23, 2025
94. Kirlian photography Midjourney style | Andrei Kovalev’s Midlibrary, consulté le mai 23, 2025
95. Emergence of Painting Ability via Recognition-Driven Evolution – arXiv, consulté le mai 23, 2025
96. (PDF) Art, AI, strategies of biomimicry: mimiphenia, the ambivalent mimicry – ResearchGate, consulté le mai 23, 2025
97. Art, AI, strategies of biomimicry: mimiphenia, the ambivalent mimicry, consulté le mai 23, 2025
98. Transforming Design Workflows with AI and Photoshop Layers – Hurix Digital, consulté le mai 23, 2025
99. Use AI in Photoshop to Streamline Your Workflow. – Adobe, consulté le mai 23, 2025
100. Use AI in Photoshop to Streamline Your Workflow. | Adobe Canada, consulté le mai 23, 2025
101. Creating Vintage-Style AI Art with Prompt Engineering – TikTok, consulté le mai 23, 2025
102. How to Create Artistic Effects Using AI in Photoshop – YouTube, consulté le mai 23, 2025
103. How to Use AI in Photoshop: 3 Mindblowing AI Tools I Love – Unite.AI, consulté le mai 23, 2025
104. consulté le janvier 1, 1970
105. The AI Auteur: Can Machines Develop a Signature Creative Style? – Optimus Ai Labs, consulté le mai 23, 2025
106. AI Inpainting Online | Fast & Easy Image Editing – Getimg.ai, consulté le mai 23, 2025
107. AI Inpainting: Fix Your AI Art with Enhanced Image Editing, consulté le mai 23, 2025
108. Beginner’s guide to inpainting (step-by-step examples) – Stable Diffusion Art, consulté le mai 23, 2025
109. What is Image Inpainting? A Comprehensive Guide – Appy Pie Design, consulté le mai 23, 2025
110. ComfyUI Inpainting with Shakker AI – Best Tool for Image Editing, consulté le mai 23, 2025
111. Inpainting, Outpainting, and Bounding Box – Invoke Support Portal, consulté le mai 23, 2025
112. How to Use AI Outpainting: A Complete Guide for Your Art – Artsmart.ai, consulté le mai 23, 2025
113. Outpainting, la dernière fonctionnalité d’Open AI pour DALL-E 2 – ActuIA, consulté le mai 23, 2025
114. How to Use Stable Diffusion Outpainting [Step-by-Step Guide] – Aiarty Image Enhancer, consulté le mai 23, 2025
115. Inpainting, Outpainting, and Style Transfer in One Workflow: Flux …, consulté le mai 23, 2025
116. What is inpainting and how does it work? – Adobe Photoshop, consulté le mai 23, 2025
117. Inpaint – NovelAI Documentation, consulté le mai 23, 2025
118. DALL·E 3 Inpainting: Editing Images with AI in 2025 – BytePlus, consulté le mai 23, 2025
119. ComfyUI Inpainting That Really Works – Reddit, consulté le mai 23, 2025
120. Flux Fill Workflow Step-by-Step Guide – ComfyUI Wiki, consulté le mai 23, 2025
121. Video Outpainting Workflow | Wan 2.1 Tutorial : r/comfyui – Reddit, consulté le mai 23, 2025
122. Créateur de photos en ligne : créez des photos amusantes avec IA – Dreamina, consulté le mai 23, 2025
123. www.youtube.com, consulté le mai 23, 2025
124. Best practices for metadata tagging in DAM – Fotoware, consulté le mai 23, 2025
125. AI Metadata Tagging Techniques Explained – Quuu Blog, consulté le mai 23, 2025
126. Open Call : Pour les projets explorant les limites de l’IA générative …, consulté le mai 23, 2025
127. Call for Proposals 2024 – IA&A at Hillyer, consulté le mai 23, 2025
128. The positive effects of AI on the field of art : r/aiwars – Reddit, consulté le mai 23, 2025
129. US10867416B2 – Harmonizing composite images using deep learning – Google Patents, consulté le mai 23, 2025
130. Segment Anything Model Meets Image Harmonization – arXiv, consulté le mai 23, 2025
131. Achieving Perfect Color Matching in Compositing – The Power of AI, consulté le mai 23, 2025
132. arxiv.org, consulté le mai 23, 2025
133. DiffHarmony++: Enhancing Image Harmonization with Harmony-VAE and Inverse Harmonization Model – OpenReview, consulté le mai 23, 2025
134. Image Composition Demo, consulté le mai 23, 2025
135. Deep Image Harmonization in Dual Color Spaces – Jiangtong Li, consulté le mai 23, 2025
136. Deep learning for the harmonization of structural MRI scans: a survey – ResearchGate, consulté le mai 23, 2025
137. A systematic review of image harmonization techniques in Multi-center/device studies for medic – CORE, consulté le mai 23, 2025
138. A comparative analysis of image harmonization techniques in mitigating differences in CT acquisition and reconstruction – PMC, consulté le mai 23, 2025
139. Advancing AI Interpretability in Medical Imaging: A Comparative Analysis of Pixel-Level Interpretability and Grad-CAM Models – MDPI, consulté le mai 23, 2025
140. AI in Creative Fields: The Next Frontier for Art, Music, and Writing | CloudxLab Blog, consulté le mai 23, 2025
141. All you need is data preparation: A systematic review of image harmonization techniques in Multi-center/device studies for medical support systems – PubMed, consulté le mai 23, 2025
142. Semantic‐aware visual consistency network for fused image …, consulté le mai 23, 2025
143. Elicited emotion: effects of inoculation of an art style on emotionally strong images – PMC, consulté le mai 23, 2025
144. consulté le janvier 1, 1970
145. consulté le janvier 1, 1970
146. Dynamic Neural Style Transfer for Artistic Image Generation using VGG19 – arXiv, consulté le mai 23, 2025
147. DorsaRoh/multi-style-transfer: Neural style transfer for multiple images – GitHub, consulté le mai 23, 2025
148. Are there any style transfer algorithms that use multiple images (rather than just one)?, consulté le mai 23, 2025
149. Advances in 3D Neural Stylization: A Survey – arXiv, consulté le mai 23, 2025
150. Cartoon-Style Image Rendering Transfer Based on Neural Networks – PMC, consulté le mai 23, 2025
151. Rendering with Style Combining Traditional and Neural Approaches for High Quality Face Rendering – YouTube, consulté le mai 23, 2025
152. Advances in Neural Rendering – EUROGRAPHICS 2022 STAR Report – YouTube, consulté le mai 23, 2025
153. Style Transfer Review: Traditional Machine Learning to Deep Learning – MDPI, consulté le mai 23, 2025
154. Khroma – AI Color Tool for Designers | Discover and Save Color Palettes, consulté le mai 23, 2025
155. Colormind – the AI powered color palette generator, consulté le mai 23, 2025
156. Modifying colors in an image to match a palette – Graphic Design Stack Exchange, consulté le mai 23, 2025
157. Top 5 Tools To Mix and Blend Images With AI Online – insMind, consulté le mai 23, 2025
158. AI in Photography: Transforming Creativity and Workflow – Pixlr, consulté le mai 23, 2025
159. consulté le janvier 1, 1970
160. Introduction à La Photographie Composite – FasterCapital, consulté le mai 23, 2025
161. Create Multiple Consistent Characters with NEW AI Image Generator! – YouTube, consulté le mai 23, 2025
162. Intégrer de la 3D dans un projet de motion design avec Blender et …, consulté le mai 23, 2025
163. Photoshop Blend modes with AI – YouTube, consulté le mai 23, 2025
164. 10-Step GUIDE: Blend Images and Create Composites with Photoshop – YouTube, consulté le mai 23, 2025
165. AI Becomes a TOOL: Blend Textures using Photoshop Firefly – YouTube, consulté le mai 23, 2025
166. Any no-code way to automate photoshop? : r/PhotoshopTutorials – Reddit, consulté le mai 23, 2025
167. Easily Automate Your Photoshop Workflow with Action Scripts w/ Jacob Norris – YouTube, consulté le mai 23, 2025
168. Image automation | RenderForm, consulté le mai 23, 2025
169. Le droit d’auteur face aux IA génératives – JINNOVE, consulté le mai 23, 2025
170. 50 arguments contre l’utilisation de l’IA dans les domaines créatifs – AOKIstudio, consulté le mai 23, 2025
171. www.culture.gouv.fr, consulté le mai 23, 2025
172. Art co-créatif : l’IA révolutionne l’expression – PRO EDU, consulté le mai 23, 2025
173. IA, propriété intellectuelle et droits d’auteur : quels enjeux pour les entrepreneurs, consulté le mai 23, 2025
174. Positives and Pitfalls of using AI for design for print. – Scarbutts Printers, consulté le mai 23, 2025
175. Grégory Chatonsky | Artist – ArtFacts, consulté le mai 23, 2025
176. Nouvelles technologies : repousser les frontières de l’Art – Hello Future, consulté le mai 23, 2025
177. Les NFT : quelle est leur véritable valeur – Young Platform Academy, consulté le mai 23, 2025
178. Le déclin des NFT. Art ou spéculation financière ? – Finestre sull’Arte, consulté le mai 23, 2025
179. AI in Interactive Art – Creative Flair Blog, consulté le mai 23, 2025
180. How to Use AI in Interactive Installations – Artificial Paintings, consulté le mai 23, 2025
181. Custom AI Art for Projection Mapping – Pixel-Perfect Visuals, consulté le mai 23, 2025
182. Projection Mapping with Generative AI – Wouter Verweirder, consulté le mai 23, 2025
183. Your DALL-E problems now solved by GPT-4o multimodal image creation in ChatGPT?, consulté le mai 23, 2025
184. For Authors / Artwork Guidelines | European Political Science | palgrave, consulté le mai 23, 2025
185. Large Format Printing Guide For Your Graphic Files, consulté le mai 23, 2025
186. Impression giclée Fine Art, tout notre savoir-faire, consulté le mai 23, 2025
187. Color Managed Workflow – Northwest Fine Art Printing, consulté le mai 23, 2025
188. AI and Color Management – PRINTING United Alliance, consulté le mai 23, 2025
189. Les techniques d’impression d’art les plus répandues | theprintspace …, consulté le mai 23, 2025
190. Le guide ultime des impressions giclées : qualité, processus, etc. – Spocket, consulté le mai 23, 2025
191. L’IA dans la conservation muséale : améliorer l’expérience du visiteur – Artificial Paintings, consulté le mai 23, 2025
192. L’IA pour la conservation de l’art et du patrimoine – Ultralytics, consulté le mai 23, 2025
193. “Artificial Intelligence in Contemporary Art”: Is it Possible to Preserve the Algorithm?, consulté le mai 23, 2025
194. Artificial Intelligence and the Art of Mario Klingemann | Contemporary Art – Sotheby’s, consulté le mai 23, 2025