L'annotation des données dans l'art et la culture : former l'IA pour comprendre la créativité

Pourquoi enseigner l'IA à propos de l'art et de la culture ?

L'art est subjectif. La culture est contextuelle. Apprendre à un algorithme à « comprendre » l'un ou l'autre peut sembler être comme essayer d'expliquer une blague à un ordinateur : il peut comprendre les mots, mais rater la punchline.

Pourtant, les modèles d'IA actuels, en particulier ceux de la vision par ordinateur et du traitement du langage naturel, sont entraînés pour reconnaître, interpréter et même générer des œuvres d'expression créative. Pourquoi ?

Parce que il est essentiel de comprendre la culture pour développer une IA centrée sur l'humain. Il permet de :

• Préservation de la culture grâce à la numérisation et à l'interprétation
• Systèmes de recommandation pour les médias, la littérature et l'art
• Restauration d'œuvres endommagées avec des modèles appris
• Outils d'accessibilité comme des descriptions d'images pour les malvoyants
• Co-pilotes créatifs pour les artistes, les designers et les musiciens

Et derrière chaque fonctionnalité se cache un élément essentiel : les données annotées.

Qu'est-ce qui différencie l'annotation d'images d'art?

Contrairement à l'annotation de scans médicaux ou de panneaux de signalisation, les données culturelles sont empreintes d'ambiguïté, de subjectivité et de niveaux de signification. Cela signifie que les annotateurs de ce champ ont souvent besoin des éléments suivants :

• Alphabétisation culturelle: compréhension du contexte historique, des techniques artistiques, du symbolisme
• Maîtrise du multilinguisme: alors que l'art et la culture recouvrent les récits mondiaux
• Expertise dans le domaine: des historiens de l'art aux théoriciens de la musique

Les annotations peuvent décrire plus que des objets ou des styles : elles peuvent coder des thèmes, des émotions, une provenance ou des interprétations symboliques.

Cette fusion de sémiotique, esthétique et histoire fait de l'annotation culturelle l'un des domaines les plus riches (et complexes) intellectuellement de la formation à l'IA.

Principaux domaines dans lesquels l'annotation alimente l'IA culturelle

🖼️ Art visuel : de la reconnaissance des styles à l'iconographie

Les modèles d'IA formés à la peinture et à la sculpture doivent apprendre bien plus que les couleurs ou la composition. Grâce à des ensembles de données bien étiquetés, ils peuvent commencer à détecter :

• Mouvements artistiques (par exemple, baroque, impressionnisme)
• Signatures individuelles des artistes (pensez aux coups de pinceau de Van Gogh)
• Thèmes iconographiques (symboles religieux, mythologiques, politiques)
• Suivi de la provenance pour la vérification de l'authenticité

Les projets les plus importants incluent :

• Google Arts et culture: une collection numérisée massive contenant des métadonnées reliant les œuvres d'art au contexte historique
  Visitez Google Arts & Culture
• Le projet GAnalyze du MIT: explorer la façon dont les réseaux neuronaux interprètent l'esthétique

L'annotation des données inclut souvent l'étiquetage des éléments de composition (par exemple, « La Vierge à l'Enfant »), le support artistique, le style et le sentiment.

🎭 Les arts de la scène : capter le mouvement et l'émotion

La danse, le théâtre et le cinéma sont intrinsèquement temporels et émotionnels, ce qui rend l'annotation à la fois technique et interprétative.

Dans le ballet, par exemple, les annotateurs peuvent étiqueter les poses corporelles image par image à l'aide de données de capture de mouvement, enrichies d'expressions telles que « gracieux », « tension » ou « point culminant ». Dans lethéâtre, les scripts peuvent être balisés en fonction des arcs émotionnels, de la structure de la scène ou du développement des personnages.

Ces annotations prennent en charge les applications d'IA telles que :

• Analyse chorégraphique pour les archives numériques
• Avatars virtuels apprendre le mouvement expressif
• Outils de performance assistés par l'IA dans les paramètres VR/AR

Un exemple convaincant : le Projet MotionBank collabore avec des chorégraphes pour structurer les données de mouvement à des fins de réutilisation créative.

📚 Littérature et langage : un sens au-delà des mots

Former des modèles de PNL à des textes culturels signifie aller au-delà de la structure des phrases pour saisir la métaphore, le symbolisme et le ton.

Les ensembles de données littéraires annotés alimentent :

• Classification des genres littéraires (par exemple, gothique, satire)
• Extraction du thème (par exemple, justice, trahison, identité)
• Détection de structures poétiques (par exemple, sonnets, haïkus)
• Modélisation narrative (cartographier des arcs narratifs)

Une initiative influente est la Projet d'apprentissage automatique littéraire à l'université de Stuttgart, qui utilise des corpus de romans étiquetés manuellement pour entraîner l'IA aux fonctions narratives.

Cet espace inclut également le balisage histoires orales, contes populaires, et textes anciens, en aidant à préserver le patrimoine immatériel.

🎵 Musique et son : annoter l'invisible

Alors que les images et le texte sont visuels et sémantiques, la musique exige une approche temporelle et acoustique.

L'annotation musicale inclut :

• Classification par genre
• Identification de l'instrument
• Marquage de l'humeur/des émotions (par exemple, mélancolique, énergique)
• Structure des battements et des rythmes

Des startups comme Infini et des pôles de recherche tels que Magenta (par Google) utilisez des ensembles de données musicales étiquetés pour former des modèles génératifs pour la composition ou le remixage en temps réel.

Ces annotations alimentent les moteurs de recommandation, les applications de musicothérapie et même les collaborateurs d'IA pour les compositeurs.

🏛️ Patrimoine culturel et archives numériques

Les musées, les bibliothèques et les archives numérisent leurs collections afin de les préserver et de les ouvrir. Mais les scans bruts ne suffisent pas. L'annotation ajoute le contexte nécessaire pour les rendre consultables et pertinentes.

Cela inclut :

• Marquer des objets culturels par origine, période, utilisation
• Décrire les matériaux, les techniques et l'usure
• Création de liens vers des artefacts connexes ou des histoires géographiques

Des projets tels que Europeana ou Les bénévoles numériques du Smithsonian faites appel à des milliers d'annotateurs humains pour décrire des photos, des manuscrits et des objets historiques. Ces efforts garantissent que L'IA peut contribuer à la préservation de la culture, pas la remplacer.

L'impact réel des données culturelles annotées

Les ensembles de données culturelles annotés transforment activement la façon dont les organisations préserver le patrimoine, personnaliser les expériences et stimuler la créativité. Vous trouverez ci-dessous des informations plus détaillées sur la manière dont le travail d'annotation est mis en œuvre dans divers secteurs.

🏛 Musées, galeries et institutions culturelles

L'annotation culturelle a révolutionné la façon dont les musées conservent et présentent leurs collections.

• Curation améliorée par l'IA: Les Rijksmuseum a développé des algorithmes utilisant des métadonnées annotées pour regrouper automatiquement les œuvres par style, support ou période, aidant ainsi les conservateurs à planifier des expositions.
• Visites intelligentes: Des institutions comme Le Metropolitan Museum of Art utiliser des modèles d'IA entraînés sur des œuvres d'art étiquetées pour proposer des visites dynamiques et personnalisées en fonction des intérêts des visiteurs et de leurs comportements antérieurs.
• Préservation des jumeaux numériques: Grâce à des partenariats tels que Le projet RePaire, les sculptures endommagées sont restaurées numériquement à l'aide de scans 3D annotés et d'images de référence historiques.

L'annotation aide les musées à raconter des histoires plus riches et à les protéger pour les générations futures.

🎬 Cinéma, musique et médias créatifs

Dans le domaine du divertissement, l'annotation culturelle est utilisée pour améliorer les pipelines de production et personnaliser la consommation de contenu.

• Analyse de scripts pour la diversité: des outils d'IA tels que Script d'inclusion utiliser des ensembles de données annotés pour évaluer la représentation du genre et de la race dans les scénarios.
• Découverte de la musique: Des plateformes comme Spotify et Apple Music tirez parti des balises d'ambiance et de genre annotées pour créer des listes de lecture plus intelligentes et des recommandations contextuelles (par exemple, « Concentrez-vous sur le violoncelle baroque »).
• Bandes sonores génératives: Des entreprises comme Aiva entraînez l'IA sur des compositions orchestrales étiquetées afin de produire des partitions originales pour des jeux, des films et des publicités.

L'IA entraînée à partir de données créatives annotées ne se contente pas de faire de la curation, elle crée.

🧠 Éducation et humanités numériques

Les données culturelles annotées sont également remodeler l'enseignement et la recherche universitaire:

• Feedback automatique sur les essais: Des outils tels que Assistant de révision Turnitin utiliser des thèmes littéraires et des styles d'écriture annotés pour fournir des commentaires en temps réel aux étudiants.
• Matériel pédagogique accessible: Les plateformes pilotées par l'IA génèrent des textes alternatifs et des descriptions d'images pour les élèves malvoyants à l'aide d'images artistiques annotées.
• Préservation de la langue: Les Institut Living Tongues exploite des dictionnaires annotés et des ensembles de données de mots parlés pour aider à faire revivre les langues menacées grâce à l'IA parole-texte.

L'annotation culturelle rend l'apprentissage plus inclusif, personnalisé et axé sur la préservation.

🧑 ‍ 🎨 Artistes et technologues créatifs

Pour les artistes, des données culturelles annotées s'ouvrent frontières exploratoires et collaboratives:

• Outils de conception assistés par l'IA: Des logiciels tels que Défilé ML, formé sur des motifs visuels et des styles artistiques étiquetés, aide les artistes à générer ou à répéter leurs œuvres de manière interactive.
• Cadres de codage créatifs: Des plateformes comme Traitement et Magenta intégrer des ensembles de données culturelles pour favoriser l'expression créative grâce au code.
• Expositions générées par l'IA: Au Galerie Serpentine et Barbacane, les artistes utilisent des ensembles de données annotés pour générer des installations immersives pilotées par l'IA mêlant des indices visuels, audio et historiques.

En apprenant aux machines à « voir » comme des artistes, l'annotation devient un support de créativité à part entière.

Défis : quand les machines rencontrent le sens

La formation de l'IA à l'art et à la culture soulève des obstacles uniques :

Subjectivité et biais

Ce qu'une culture considère comme sacré peut être interprété différemment par une autre. Il est essentiel d'annoter avec une sensibilité culturelle pour éviter de renforcer préjugés coloniaux, raciaux ou sexistes.

Les équipes d'annotation doivent être diversifiées, formées et équipées pour gérer les nuances.

Absence d'ensembles de données normalisés

Contrairement à l'imagerie médicale ou au commerce électronique, les ensembles de données culturelles sont fragmentés selon les institutions, les formats et les langues. Ce manque de schémas standard ralentit la progression.

Préoccupations d'ordre éthique

L'art généré par l'IA et formé à partir de matériel protégé par le droit d'auteur ou sacré augmente questions de propriété, d'appropriation et d'authenticité. Une machine peut-elle remixer un rituel culturel ? Devrait-il ?

Ces discussions donnent lieu à des directives comme celles du Partenariat sur l'IA et des institutions telles que Institut de recherche Getty.

Perspectives d'avenir : l'avenir de l'IA culturelle

L'avenir de l'annotation culturelle ne consiste pas seulement à cataloguer le passé, mais à co-créer avec le futur. Voici où se dirige le champ :

🌐 Ensembles de données multimodaux et multisensoriels

À mesure que les systèmes d'IA tels que GPT-4o et Gemini progresseront, l'annotation évoluera vers représentations multimodales qui combinent du texte, de l'image, de la vidéo et de l'audio dans un seul schéma de formation.

• Une peinture n'est pas qu'un fichier JPEG : ce sont les couleurs, les coups de pinceau, les commentaires de l'artiste, le contexte historique et les interprétations musicales.
• Par exemple, l'annotation d'une scène théâtrale peut inclure mises en scène (texte), effets d'éclairage (vidéo), dialogue (audio), et arc émotionnel (balises sémantiques)—tous fusionnés en un seul jeu de données.

Cette évolution débloque créativité intersensorielle en matière d'IA—imaginez une IA générant de la musique à partir d'une sculpture annotée, ou des poèmes basés sur des mouvements de danse.

🧬 Annotations dynamiques et évolutives

La culture n'est pas statique. À mesure que les valeurs sociales évoluent, les interprétations des artefacts culturels évoluent également.

• Annotations dynamiques permettre le réétiquetage et la mise à jour contextuelle des métadonnées (par exemple, réinterpréter la photographie de l'époque coloniale sous l'angle de la décolonisation).
• Annotations contrôlées par version, similaire aux commits GitHub, pourrait bientôt devenir la norme pour les ensembles de données d'IA culturelle, garantissant la traçabilité et la transparence intellectuelle.

Cela permet à l'annotation de devenir métadonnées vivantes, sensible aux changements de temps, de lieu et d'interprétation.

🤝 Écosystèmes d'annotation inclusifs et décentralisés

Au fur et à mesure que l'on prend conscience des risques de biais et d'effacement liés à l'IA, l'avenir impliquera probablement :

• Projets d'annotation menés par la communauté: Des plateformes comme Zooniverse et Masakhane permettent un étiquetage participatif et local des données qui reflète les connaissances régionales et autochtones.
• Modèles de gestion culturelle: Au lieu d'ensembles de données centralisés, nous pouvons voir modèles d'apprentissage fédérés où les communautés conservent la propriété de leurs données culturelles labellisées et autorisent l'accès par le biais d'autorisations symboliques ou de fiducies de données.

Ce passage de annotation en tant qu'externalisation pour annotation en tant que propriétaire est essentiel à l'éthique et à la représentativité de l'IA.

🧠 L'IA en tant que critique culturelle, pas seulement en tant que miroir

À mesure que l'IA commence à « comprendre » l'expression créative, elle pourrait évoluer vers critique ou co-créateur—en proposant des réflexions, et pas seulement des répliques.

• Les modèles d'IA pourraient analyser motifs esthétiques changeants au fil des siècles et suggérez ce qui va émerger ensuite.
• Ils peuvent aider les éducateurs à concevoir des programmes scolaires adaptés à des périodes et à des styles différents, sur la base de relations intertextuelles annotées.
• Ou ils peuvent agir comme documents numériques, guidant les spectateurs à travers des expositions nuancées et personnalisées.

Cela nécessitera non seulement des données, mais des données profondément contextuelles et richement annotées—où les étiquettes ne sont pas simplement factuelles, mais interprétatives.

🌱 Une IA durable au service de la culture

Enfin, à mesure que l'IA culturelle se développera, son empreinte carbone et éthique augmentera également. Le domaine explore déjà :

• Modèles plus petits et spécifiques à un domaine optimisé sur des annotations riches, réduisant ainsi le recours à des modèles généraux massifs
• Pratiques d'entraînement écologiques pour les institutions patrimoniales aux ressources limitées
• Initiatives fondées sur l'annotation où l'annotation de données culturelles favorise également l'emploi et le renforcement des compétences dans les communautés sous-représentées

Qu'il s'agisse d'ensembles de données ouverts qui démocratisent la maîtrise de l'IA ou d'une modélisation respectueuse de l'environnement, la durabilité sera un pilier clé de l'avenir de l'IA culturelle.

🚀 Vous voulez vous impliquer ?

Que vous fassiez partie d'un musée, d'une organisation culturelle à but non lucratif, d'une start-up spécialisée dans l'IA ou d'une équipe de recherche universitaire, les données annotées constituent votre passerelle vers un apprentissage automatique significatif dans le domaine de la création.

Si vous avez besoin de l'aide d'un expert pour créer des ensembles de données de haute qualité et sensibles à la culture, Laboratoire de données propose des services d'annotation personnalisés pour le contenu artistique, historique et multimédia. Du balisage iconographique à la transcription multilingue, nous aidons l'IA à voir l'âme de la créativité.

Ensemble, façonnons la façon dont les machines perçoivent la culture.