Une étude du MIT vient confirmer un phénomène qui inquiétait autant les artistes que les juristes : les modèles de diffusion peuvent effectivement reproduire le style d’un créateur, alors même que ses œuvres n’ont jamais été intégrées à leurs données d’entraînement. Alarmant ?
Il y a quelque chose d’assez fou dans le fait d’imaginer une machine capable d’imiter une signature visuelle, sans jamais l’avoir vue. Et pourtant, c’est bien la conclusion à laquelle sont parvenus David Gifford et Zheng Dai, chercheurs rattachés au Schwarzman College of Computing et au CSAIL du MIT. Leur travail, consultable sur le site du célèbre centre de recherche américain, met en évidence un paradoxe : plus les IA sont entraînées sur des données, plus le lien entre une image générée et ses sources s’effiloche, jusqu’à devenir, parfois, impossible à retracer. Et cela concerne même un artiste absent du corpus d’apprentissage, qui peut donc voir son style ressurgir dans une production synthétique, sans qu’aucune preuve matérielle ne rattache l’une à l’autre.
L’attribution, un fantôme statistique
Pour arriver à ce constat, les deux chercheurs ont procédé à une forme de chirurgie algorithmique, retirant des exemples précis d’un modèle pour observer ce qui, dans les images produites, en dépendait réellement. Le résultat est un peu à contre-courant de l’intuition : plus la base grossit, moins elle mémorise individuellement chaque source qui la compose. Les auteurs ont baptisé ce mécanisme l’ « attribution decay », soit la décomposition de l’attribution. Une manière élégante de dire que l’IA peut peindre comme untel… sans avoir jamais rien appris de lui. Le style devient alors une moyenne statistique flottante, détachée de ses propriétaires. Aussi triste ce constat soit-il…
Car les implications dépassent le seul terrain technique. En effet, si la contribution d’un artiste à un modèle ne peut plus être établie avec certitude, sur quoi fonder une demande de rémunération, voire même un accord préalable ? Coeur de la bataille de nombreux créateurs face à l’IA, la question du consentement à l’entraînement devient en effet presque secondaire, puisque les artistes doivent aujourd’hui composer avec un adversaire toujours plus insaisissable. Alors, comment contester une ressemblance sans preuve ?
