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Créativité évolutionniste : explorations artistiques des images de notre futur

Alain Lioret

Arts et Technologies de l’Image

Université Paris 8

alainlioret@wanadoo.fr

Résumé. La plupart des techniques connues jusqu’à aujourd’hui permettent de créer des images qui figent un moment (peint, photographié, filmé, etc.) ou qui se déroulent au présent (installations interactives, performances, 3D temps réel).

La création de mondes artificiels, disposant de leur propre horloge de temps permet d’explorer enfin le futur, avec différents stratagèmes. L’utilisation des méthodes de création évolutionniste nous sert à voyager dans le temps virtuel de mondes d’êtres artificiels. De plus, quand ces mondes sont reliés au monde réel (par des images, photographies ou caméra vidéo en temps réel), on peut envisager de visualiser notre futur, vu par les créatures évolutionnistes d’un autre monde.

Qu’est ce que les images en provenance de la peinture, de la photographie et du cinéma, pour ne citer que les techniques les plus connues, ont en commun ? Ce sont toutes des images qui sont figées sur des supports, et qui ont la particularité de décrire des instants passés. La peinture a figé une nature morte ou un paysage, le photographe a capturé une image d’un animal en action, d’un moment fort de sport, le cinéaste a monté un film avec des prises de vues tournées dans les mois précédents.

Tous ces instants sont passés (au sens de notre temps, tel que nous le vivons en tant qu’humains). Nous nous garderons bien sûr de dire qu’il s’agit là de techniques du passé (ne pas confondre…). Mais, elles produisent des images du passé (plus ou moins proche).

Même une photographie prise sur un appareil photo numérique que l’on peut visualiser presque instantanément, montre un moment passé de quelques secondes.

1 From past to present

Bien sûr, de nombreux cinéastes nous proposent des films de science fiction, qui sont censés se dérouler dans 100 ans, dans mille ans, etc. Quelque soit la date à laquelle se déroule l’action du film, nous regardons des images qui sont figées sur une pellicule : ce sont donc des images enregistrées, dans les mois précédents la diffusion du film, même si le sujet est futuriste : leur contenu est futur, mais leur forme, leur structure même est passée.

Toutefois, de nombreux artistes ont essayé déjà de jouer avec le temps. Parmi les exemples les plus célèbres, il est important de citer le mouvement cubiste, et certaines toiles célèbres de Picasso, où l’on voit sur une même peinture plusieurs vues d’un même personnage, à différents moments de son action. Dans un autre style, Marcel Duchamp s’attache à représenter sur une seule peinture des figures en mouvement, comme son nu descendant l’escalier (voir figure 1).

Le courant le plus fort dans ce sens concerne le futurisme italien, qui essaye de nombreuses techniques pour représenter le temps dans des photographies, peintures et autres œuvres d’art.

Figure 1 : Nu descendant un escalier. Marcel Duchamp

Mais il va falloir attendre de nouvelles voies de création et principalement l’arrivée de l’ordinateur pour générer des images en temps réel, au travers de performances ou œuvres interactives pour voir apparaître des œuvres du présent. Bien sûr le peintre que l’on regarde réaliser son œuvre est aussi « en temps réel », de même que les artistes qui utilisent la vidéo de manière directe.

C’est avec l’avènement de la 3D temps réel, et les ballades virtuelles au milieu de mondes fictifs que la production d’images au présent prend vraiment son essor : c’est l’ère de l’interactivité dans toute sa splendeur, où le spectateur peut interagir sur l’œuvre de l’artiste, s’y promener, mais même éventuellement en modifier certains aspects, etc.

2 La vie artificielle et ses horloges

Et puis les premières œuvres liées à la vie artificielle ont fait leur apparition. Utilisant le plus souvent des techniques évolutionnistes pour faire évoluer des créatures dans leurs environnements, ces œuvres ont la particularité de nous mettre face à de nouveaux mondes, peuplés de créatures étranges, qui ont un semblant de vie propre.

Parmi les forts courants ayant explorés les premiers ce type de technique, il faut citer les artistes que nous nommeront (comme le dit bien Mitchel Whitelaw [16]) les éleveurs d’art, ou éleveurs d’images (ou de sons, etc.). Parmi les artistes célèbres de ce courant, il nous faut citer des noms comme William Latham [1], Karl Sims [2], Steven Rooke [3], Penousal Machado, Jeffrey Ventrella, Driessens et Verstappen [7], etc. (voir figure 2).

Ces artistes utilisent la génétique pour faire évoluer des mondes d’images et de créations. Ils sont les précurseurs des artistes qui vont carrément créer des mondes de vie artificielle, laissant évoluer leurs œuvres au fil du temps, le temps d’une performance, d’une exposition, ou même en continu en utilisant le réseau Internet.

Nous avons pu étudier de nombreuses caractéristiques sur la création de tels mondes et créatures, mais l’une d’elle a souvent été négligée : l’aspect du temps. En effet, dés l’instant où ces créatures sont générées, il se déroule un certain temps, qui est mesurable en général par une horloge d’ordinateur.

En principe, cette horloge est censée suivre celle de notre temps, que l’on nommera « temps humain », mais en fait rien n’y oblige.

L’horloge de l’ordinateur a cette particularité qu’elle peut être modifiée par nous même ou par un programme informatique qui a toute capacité à avancer le temps, le reculer, le ralentir ou l’accélérer. Nous pouvons avec aisance voyager dans le temps de nos ordinateurs, simplement en changeant la date du système ou en accélérant la cadence de l’horloge : le futur des mondes virtuels que nous créons est donc (assez) facilement visible !

Les créations basées sur la vie artificielle ont donc cette particularité d’être des images qui peuvent appartenir à leur propre futur, et c’est sans doute la première fois que cela se produit dans l’histoire de l’Art…

Figure 2 : Autoportrait génétiquement évolué dans l’espace de Mandelbrot. © Ventrella. 2005

3 Jouer avec le temps

Il n’est pas bien difficile de comprendre qu’en avançant l’horloge d’un ordinateur, on peut aller « voir » une image du futur (si on considère le temps mesuré par l’ordinateur comme l’échelle principale de mesure de temps pour des êtres qui n’existent que dans l’ordinateur). Par exemple, une image qui consisterait à tracer une courbe d’une fonction F(t) où t représente le temps de vie de l’image (par exemple : f(x) = 2*x), peut être vue à son point de départ, en temps réel au moment présent, mais aussi, tout à coup et soudainement dans son futur, simplement en faisant avancer artificiellement t, mesure du temps interne de l’ordinateur.

Pas vraiment très révolutionnaire, certes. Mais, ceci devient déjà nettement plus intéressant quand on utilise les techniques de programmation évolutionniste. Si on suppose que l’on fait évoluer une œuvre artistique sur la base d’algorithmes génétiques, on peut de la même façon, aller voir ce qui va se passer pour les générations futures de ces mondes, et aller explorer les évolutions de ces mondes dans mille ans ou plus.

Bien entendu, il faut pour cela disposer d’une certaine puissance de calcul : mais rien n’arrête un technicien qui peut, s’il en a envie, utiliser simplement des ordinateurs en réseau pour par exemple, calculer deux fois plus vite une évolution de monde virtuel (avec 2 ordinateurs) ou 20 fois ou pourquoi un million de fois, avec une utilisation couplée au réseau Internet !

Ce concept est difficilement imaginable pour notre cerveau humain, mais après tout, il n’est pas plus étonnant que les notions de courbure de l’espace-temps [17] qui nous gouverne : aussi nous avons décidé d’explorer les créations évolutionnistes du futur, ceci afin de chercher à ouvrir de nouvelles pistes pour découvrir comment produire des images du futur temporel.

4 Créations évolutionnistes

La plupart du temps, les artistes ou les scientifiques qui créent des mondes virtuels, passent une grande partie de leur temps à explorer et étudier ces mondes, avec notre propre horloge de temps, et aussi notre propre connaissance du monde.

Nous nous attachons ici à faire exactement l’inverse !

En effet, puisque nous créons des êtres virtuels, qui ont un certain degré d’intelligence (au moins de réaction comportementale) et une certaine façon de se comporter dans leur monde virtuel, il paraît intéressant de voir notre monde bien réel, depuis le monde virtuel que nous avons créé.

Nous allons reprendre ici le monde des « êtres peintures », décrit par l’auteur notamment sur le dernier Siggraph (voir figure 3). Il s’agit d’êtres dont le corps se compose de pigments virtuels et dont la principale occupation est de s’auto organiser dans un espace 3D pour générer des images.

Ils sont donc capables de se mouvoir, et de se colorer de multiples façons, en fonction de différents paramètres, selon des méthodes évolutionnistes. Dans le précédent travail, leur but primaire était surtout de « nous plaire », car l’artiste pouvait alors choisir visuellement des parties du monde des « êtres peintures » qui lui plaisent et l’inspirent.

Mais ici, nous proposons d’étudier les réactions de ces êtres face à des séries d’images que nous leur proposons : des photographies, des dessins, des peintures de grands maîtres et même de l’image temps réelle en vidéo grâce à l’utilisation de Webcam, tout simplement.

La méthode de création va se retrouver extrêmement déplacée : nous ne regardons plus seulement les « être peintures » s’auto organiser pour créer des images. Nous allons essayer de voir comment des êtres virtuels peuvent réagir à notre monde, comment ils peuvent créer, en nous regardant.

Figure 3 : Vision sur le monde des « êtres peintures ». © Alain Lioret. 2005

5 Attention, ces images nous regardent !

Le choix de « voir » le monde depuis celui des êtres virtuels que nous créons est loin d’être anodin. En effet, il va falloir dans ce cas essayer de comprendre comment ces êtres là peuvent percevoir notre monde. Et à priori, ils sont bien loin de le percevoir comme on peut le penser.

Ils n’ont par exemple aucune notion des objets de notre environnement : ils ne savent pas ce qu’est une chaise, un corps, un visage ni même une fleur.

Quand on leur présente une image ou une vidéo, ils « voient » juste une juxtaposition de pixels, un arrangement de couleurs, dont ils vont pouvoir analyser la composition.

En effet, ces êtres sont des créatures informatiques. Ils ne peuvent pas savoir à priori ce que représente une image à notre sens : par contre, ils peuvent essayer de « comprendre » une image avec les outils dont ils disposent.

C’est là que le concept devient intéressant : les seuls outils que l’on peut attribuer à ce type d’êtres sont des outils génératifs, fonctionnant sur la base de paramètres.

Il peut s’agir de logiciels de création de fractales, d’automates cellulaires, de L-systems, de langages informatiques (3D par exemple), d’outils de génération d’images par algorithmes génétiques, de réseaux de neurones, filtres d’images, etc.

Grâce à ce type d’outils, les « êtres peintures » peuvent tenter de « comprendre » les images qu’on leur propose en les analysant, et en essayant de les reproduire plus ou moins parfaitement. A ce stade, ils ne semblent finalement pas plus avancés que nous devant les grands mystères de l’univers. Mais, ils peuvent essayer d’analyser nos images en utilisant des algorithmes génétiques pour produire des générations d’images informatiques, dont l’aptitude peut être mesurée par une ressemblance avec ce qu’ils « voient ». (Voir figure 4).

Figure 4 : une image analysée avec des fractales et filtres 2D par les êtres peintures.

6 Analyse génétique d’images

Nos « êtres peintures » peuvent donc utiliser tous les logiciels qu’ils veulent pour essayer d’analyser notre monde. Dés qu’il s’agit d’outils pouvant être lancés automatiquement. Ce principe est d’ailleurs très ouvert, et on peut leur fournir une liste d’outils qu’ils peuvent utiliser.

En voici un petit exemple :

- Ultra Fractal

- XenoDream

- Mcell

- Visions of Chaos

- Filtres Gimp

- Apophysis [6]

- PovRay

- Kandid (voir figure 5)

- MEL sous Maya

- Mathematica [5]

Comme on peut le voir, cette petite liste exemple est très ouverte, et non exhaustive bien entendu. En fait, dés qu’un logiciel capable de produire de l’image dispose d’un langage intégré, qui permet de décrire un processus de création d’image, il peut être utilisé dans le schéma global d’analyse d’image des êtres virtuels.

Une des seules façons pour ces êtres d’essayer de « comprendre » notre monde est de comparer leurs créations à nos images, pixels par pixels (ils n’ont pas à priori de sens d’organisation en lignes, cercles, etc., mais ils peuvent « apprendre » cela si on les éduque dans ce sens).

A noter que cette méthode s’inspire du travail de Jeffrey Ventrella qui a utilisé ce genre de technique pour créer des autoportraits dans l’espace fractal de Mandelbrot.

L’aptitude des êtres virtuels à comprendre notre monde peut donc simplement se mesurer en additionnant les erreurs sur chaque pixel d’une image qu’on leur présente.

Fitness = S_1,n e(xy)

Où e(xy) représente la différence de couleur du pixel de coordonnées xy entre l’image réelle et l’image générée par les « êtres peintures ».

Figure 5 : utilisation de l’outil Kandid pour analyser les images humaines par les êtres virtuels.

7 Images, films et œuvres temps réel

Le schéma général de création de ces êtres est simple : on leur présente une ou plusieurs images de notre monde (photographie, vidéo, peinture, etc.). Ils vont ensuite essayer de produire des populations d’images génératives sensées ressembler au modèle proposé : en cela, ils sont comparables à nos artistes qui vont essayer de reproduire un paysage ou une nature morte sur une toile : mais leurs outils sont très différents.

Avec des algorithmes génétiques qui mesurent les différences d’image, ils essayent de reproduire au mieux leur modèle.

A ce stade, il est important de distinguer deux types d’outils très différents. Les outils qui génèrent une image figée dans le temps (comme un raytracing en langage PovRay) et les outils qui génèrent une image évolutive selon des règles (L-systems ou surtout automates cellulaires).

La première catégorie d’outils est souvent utile à mettre en œuvre pour arriver à produire des images plus réalistes, mais ne permet guère de jouer avec les horloges internes des créatures.

La seconde catégorie par contre est bien plus intéressante, puisqu’en fournissant des règles de construction des images, qui sont intimement liées au processus de génération dans le temps, elle permet de faire évoluer les images selon leur « âge », de leur naissance à leur futur.

C’est ici que l’on peut envisager d’étudier « notre futur », vu par les êtres d’un monde virtuel.

Prenons un exemple simple, (tiré de Mcell, logiciel d’automates cellulaires [8]). Supposons qu’un « être peinture » produise l’image 6. Cette image est la résultante d’un processus d’automate cellulaire visualisée à un instant t, à partir de règles complexes. Ces règles peuvent donc permettre de générer le futur de cette image, simplement en continuant la génération de l’automate cellulaire.

Figure 6 : une création à l’instant t par un automate cellulaire

Ce processus de création très général va nous permettre de créer des images fixes bien entendu, mais aussi des œuvres en temps réel, en perpétuelle évolution génétique, et même des films tout simplement étonnants, car générer par des êtres virtuels ayant leur propre conception du monde.

Nous avons ainsi réalisé le film « Galateia 2005 » avec cette méthodologie, en présentant à un groupe d’ « êtres peintures » des séries d’images fixes, qui ont servi ici de storyboard pour la création du film. La réalisation des images est ici très complexe, et comprend plusieurs couches d’images, réalisés avec des outils très divers (population des outils logiciels tirés au hasard). Les mouvements eux-mêmes de pixels d’une image clef à l’autre ont été analysés selon le même processus par les êtres virtuels qui ont traduit et analysé des mouvements de pixels produits par une capture vidéo parallèle. De plus, chaque fois qu’un automate cellulaire a été mis en œuvre dans la conception d’une image clef, les images précédentes et suivantes (passées et futures) ont été calculées. Galateia intègre donc des images du futur.

Ce film expérimental est un bon exemple de création évolutionniste.

8 Premières expériences de créations d’images du futur

On comprendra bien que les techniques de recherches évolutionnistes de création d’images sont intéressantes à plus d’un titre. Cependant, notre attention est retenue nettement ici par la possibilité d’explorer le futur, notre futur même, et ce pour la première fois dans l’histoire de l’art.

Ainsi, l’utilisation d’une WebCam temps réel peut permettre aux « êtres peintures » de capter notre monde en direct, de l’analyser à leur façon, avec leurs outils et d’en déduire leurs règles évolutives. Ces règles permettent de générer des images proches de ce qu’on peut leur montrer, et d’en déduire leur passé et surtout leur futur !

Et il s’agit bien de notre futur, vu par des artistes virtuels, mais de notre futur quand même.

9 A propos des êtres peintures

Les « êtres peintures » eux-mêmes peuvent être créés de multiples façons. Nous avons principalement utilisé le simulateur de Vie Artificielle Framsticks [9] pour générer les êtres peintures, mais nous avons également fait des tests avec d'autres environnements, notamment Breve.

Comme nous l'avons expliqué dans de précédents travaux [11,12,13], nos êtres peintures ont un seul objectif dans la Vie : s'auto-organiser pour produire des images. Auparavant, les images produites étaient choisies par l'utilisateur. Avec ce nouveau travail, les images réalisées essayent de ressembler aux modèles qu'on leur propose.

Les analogies visuelles peuvent se faire à différents niveaux, en couleur ou avec une simplification noir et blanc. On peut même utiliser certains filtres (par exemple de détection de contours) pour faciliter le travail de "mimétisme" [10].

Chaque être peinture faisant partie de la population des êtres créateurs va ainsi nous analyser à sa façon, avec la génération de populations de solutions, qui vont faire intervenir divers outils 2D ou 3D, gratuits ou commerciaux, selon ceux qui sont disponibles. C'est donc une génétique simulée à double niveau qui est mise en oeuvre, avec des populations évolutives de créatures peintres qui génèrent des solutions de combinaisons de processus de création d'images.

10 Applications et Perspectives

Les techniques mises en oeuvre ici peuvent être comparées à du reverse engineering. Outre la création artistique vue sous l'oeil d'autres mondes (mais aussi avec leurs systèmes de pensées, leurs moyens et outils), on peut s'en servir pour de nombreuses applications graphiques. En effet, comme on l'a expliqué, la méthode fonctionne avec une grande variété d'outils (ceux possédant un langage, des méthodes de scripting ou équivalent) et permet à des artistes ou techniciens de l'image de rechercher à générer des images selon une certaine configuration, avec des outils à priori pas destinés à cela.

Les centres d'intérêts sont assez importants, car ils doivent permettre la création de nouveaux modes de rendu d'images (2D et 3D), et entraîner l'apparition de bibliothèques de filtres 2D, shaders 3D, matières procédurales, etc.

La mise en place de ce type de technique sous forme de plug-ins dans des grands logiciels doit permettre aux créateurs de faire émerger de nouvelles méthodes de créations, et de mettre en place des processus créatifs extrêmement riches mais complexes, si complexes qu'il aurait été impossible de les mettre en oeuvre manuellement ni même d'y penser...

Références

1. Latham, William. The Conquest of Form: Computer Art by William Latham. Arnolfini Gallery, Bristol, December 3rd 1988 - January 15th 1989

2. Sims, Karl. Evolving Virtual Creatures. Computer Graphics (Siggraph '94 Proceedings), July 1994, pp.15-22

3. Rooke, Steven. An Introduction to Creative Evolutionary Systems. In Creative Evolutionary Systems, p339-365. Editions Morgan Kauffman. 2001

4. Ventrella, Jeffrey. Self portraits in fractal space. 2005

5. Wolfram, Stephen. A New Kind of Science. Editions Wolfram Media. 2002

6. Draves, Scott.(Apophysis) Site : http://draves.org/art.html

7. Driessens, Erwin et Verstappen, Maria. Site : http://www.xs4all.nl/~notnot/

8. Wojtowicz, Mirek. (MCELL). Site : http://www.mirwoj.opus.chelm.pl/ca/

9. Komosinski, M. The World of Framsticks: Simulation, Evolution, Interaction. In: Proceedings of 2nd International Conference on Virtual Worlds (VW2000), Paris, France, July 2000. Springer-Verlag (LNAI 1834), 214-224.

10.Hertzman, Aaron. Painterly Rendering for Video and Interaction. NPAR. 2000

11.Lioret, Alain. Emergence de Nouvelles Esthétiques du Mouvement. Editions L’Harmattan. 2004.

12.Lioret Alain, Emergence of L-cellular morphogenesis. Generative Art 2004.

13.Lioret, Alain. Beings Paintings. Art Gallery. Siggraph 2005

14.Capra, Fritjof. La Toile de la Vie. : Une nouvelle interprétation scientifique des systèmes vivants. Editions du Rocher. 2003.

15.Flake, G.W. The Computational Beauty of Nature. MIT Press. 1998.

16.Whitelaw Mitchel. MetaCreation. Art and Artificial Life . MIT Press. 2004

17.Greene Brian. The elegant universe. Ed. Robert Laffont. 1999.