Faire gagner du temps à un compositeur en lui évitant d'avoir à réunir un orchestre à chaque fois qu'il souhaite tester une idée . Pour se rapprocher davantage d'une créativité « autonome » , les chercheurs testent désormais une technique en vogue : les réseaux génératifs antagonistes ( GAN ) . Celle-ci fait interagir deux algorithmes de deep learning , l'un « critiquant » l'autre pour le pousser à modifier ce qu'il produit , sans intervention humaine ( lire l'encadré ci-dessous ) . Avec parfois pour résultat des oeuvres au style original , comme ces nus qu'un lycéen américain , Robbie Barrat , a obtenus et publiés sur Internet en mars . À la grande surprise de l'adolescent lui-même , aucun n'avait de visage ! Les algorithmes auraient-ils trouvé leur style ? Ce serait leur prêter une intention dont un programme informatique est loin d'être capable . « On peut entraîner un modèle sur des données qu'il a lui-même générées , pour lui fournir une “expérience” , un “vécu” , qui lui permettra de développer de nouvelles approches musicales par exemple , souligne Florian Colombo . En revanche , il n'y a aucune garantie que le résultat soit intéressant . » Une seule certitude pour l'heure : en matière de faux en art et de manipulation de textes ou d'images , l'IA n'a pas fini d'intriguer sinon d'inquiéter . Ce n'est pas un pseudonyme . L'artiste est une intelligence artificielle ( IA ) mise au point par un collectif français appelé Obvious , désireux de prouver que la créativité n'est pas réservée aux humains . Le projet exploite la méthode des « réseaux génératifs antagonistes » ( GAN ) inventée en 2014 par un doctorant de l'université de Montréal ( Canada ) , Ian Goodfellow - aujourd'hui chercheur chez Google - , à l'issue d'une discussion dans un bar . Cette architecture met en concurrence deux algorithmes . Le premier , appelé le « générateur » , produit un premier jet aléatoire , sans entraînement préalable . Le second , le « discriminateur »