[C] Élise Gay et Kévin Donnot, vous êtes graphistes, diplômés de l’École européenne supérieure d’art de Bretagne. Vous êtes associés au sein d’un atelier de design graphique spécialisé dans les projets éditoriaux, imprimés et/ou numériques depuis 2011 et vous travaillez essentiellement dans le milieu culturel. Votre pratique de la programmation vous permet, au besoin, d’intégrer des processus algorithmiques à la conception graphique. C’est par exemple le cas en 2020 où vous réalisez le projet d’édition Neurones, les intelligences simulées; pouvez-vous rappeler rapidement le contexte du projet ?

[E+K] Il s’agit du quatrième catalogue d’un cycle annuel nommé «Mutations/Créations» au Centre Pompidou (Paris), consacré aux formes que prennent l’art et le design lorsqu’ils interrogent le numérique, qui a commencé en 2017 avec la première exposition qui s’appelait «Imprimer le monde». Les éditions HYX nous ont approché pour la conception de ce premier catalogue. Le sujet permettait de produire un objet imprimé interrogeant des médiums, des techniques et des enjeux liés aux cultures numériques. Pour nous c’était vraiment un contexte unique parce que ce sont des questions que l’on se pose tous les jours. Ce premier catalogue utilise un caractère génératif qui fait écho à l’impression 3D. Tout le livre est construit sur la logique de déplacement d’un outil. C’est presque un métacatalogue, c’est un catalogue qui parle de lui-même et de son propre contenu, un livre qui expose sa fabrication.

[C] Et pour les «Intelligences simulées» ? Comment vous êtes-vous approprié le réseau de neurones d’Alex Graves (Long Short-term Memory Recurrent Neural Network) et pouvez-vous nous expliquer comment il fonctionne ?

[E+K] La confusion entre ce qui serait produit par une machine et ce qui serait fait par un humain nous intéressait. C’est la raison pour laquelle nous avons travaillé avec ce réseau de neurones dont l’objectif premier n’est 118 pas de simuler l’écriture manuscrite mais d’intégrer les événements et les données passées pour la génération de données suivantes. Alex Graves 120 a alimenté son réseau de neurones avec un jeu de données qui était l’enregistrement séquentiel (avec un stylo particulier) de l’écriture de 221 personnes. Lorsque l’on écrit la lettre T avant le R, nous n’allons pas tracer le même R que lorsque nous écrivons la lettre I avant lui. Les formes précédentes conditionnent les formes suivantes. C’est ce qu’apprend à reproduire ce réseau. Avec l’aide de cet outil, nous allions pouvoir simuler une forme de langage synthétique qui traduit l’idée d’altérité artificielle, d’une autre intelligence — quoi de plus humain que l’écriture manuscrite? Nous avons utilisé cette écriture manuscrite synthétique sur tous les titrages. Si l’on regarde de près, nous pouvons voir que le tracé est issu d’un mouvement continu dans le sens où ce n’est pas un caractère typographique : les lettres sont reliées entre elles librement, elles ont toutes un tracé différent. Ce ne sont pas des caractères que l’on va juxtaposer sur une ligne de base, ni une simulation d’écriture manuscrite qui permute aléatoirement dix occurences du A avec des liaisons standards

[C] Comment s’est déroulée la phase de production technique de ce travail ? Avec quels impératifs matériels ou logiciels pour l’apprentissage machine ?

[E+K] Nous avons été tout de suite confrontés aux limites de nos machines : l’entraînement du réseau aurait demandé un an de calcul. Il se trouve que le père de Kévin fait de l’illustration 3D et il possède donc des machines de rendu performantes. Il nous a permis de lancer l’entraînement du réseau sur ses ordinateurs pendant une semaine. Une fois le réseau de neurones entraîné, nous avons pu synthétiser des écritures manuscrites, mais tout l’appareillage technique restait assez lourd. Le fichier produit par le programme n’était pas un fichier d’image vectorielle. C’était une série de coordonnées au format texte brut. Il a donc fallu écrire un parseur (1) SVG (2) afin de générer un document vectoriel pour que nous puissions les regarder à une échelle convenable.

[C] Comment fonctionnent les annotations qui traversent le livre et encerclent des termes dans le texte? Est-ce réalisé avec les mêmes techniques?

[E+K] Les titrages en écriture simulée étaient la première intervention, mais ce qui nous intéressait aussi c’était l’annotation. On a vraiment pensé à quelqu’un qui annoterait le livre, qui écrirait le titre, et qui interviendrait aussi sur le texte des pages. On a procédé double-page par double-page, on a donné le contenu textuel à des systèmes d’analyse syntaxique, d’analyse du langage naturel. Il s’agit de séries d’algorithmes qui permettent de produire différentes lectures automatisées du texte pour identifier des champs lexicaux récurrents, analyser la longueur des phrases, etc. De nombreux paramètres peuvent être modifiés afin d’obtenir un grand nombre de résultats différents. Ce que l’on souhaitait, c’était obtenir la récurrence des mots, des champs lexicaux, et des liaisons entre ces mots-là, par double-page. Lorsque le lecteur parcourt le livre, il peut voir un résumé de chaque page ou de chaque essai. On voit globalement, par la récurrence des termes quels sont les sujets principaux de chaque double-page, de chaque essai, de chaque notice.