Du feedback vidéo à l'IA générative : sur la récursivité dans les arts et médias

From video feedback to generative AI : on recursivity in the arts and media

• Auteur / Autrice : Violaine Boutet de Monvel
• Direction : Antonio Somaini, Térésa Faucon
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Études cinématographiques et audiovisuelles
• Date : Soutenance le 09/01/2025
• Etablissement(s) : Paris 3
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Arts et médias (Paris ; 1997-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire International de Recherches en Arts (Paris)
• Jury : Président / Présidente : Guillaume Soulez
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Antonio Somaini, Térésa Faucon, Guillaume Soulez, Larisa Dryansky, Marie-France Chambat-Houillon, Ina Blom
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Larisa Dryansky, Marie-France Chambat-Houillon
• DOI : 10.70675/442698f2z079az473az97a2z32cf8ac455f0

Mots clés

Mots clés contrôlés

Intelligence artificielle générative

Théorie de l'information

Art vidéo

Mots clés libres

Art vidéo

Synthèse audiovisuelle

Film structurel

Animation

Glitch

IA générative

Video art

Audiovisual synthesis

Structural film

Animation

Glitch

Generative AI

Résumé

Cette thèse érige, sous le prisme du feedback, un pont entre l’art vidéo pionnier des années 1960 à 1980 et les pratiques en lien avec l’IA générative, que les avancées phénoménales de l’apprentissage profond ont précipitées depuis le milieu des années 2010. La rétroaction renvoie en cybernétique à l’autorégulation par la boucle de systèmes naturels et technologiques. Appliqué à des dispositifs analogiques, numériques ou hybrides en circuit fermé, ce processus automatisé qualifie aussi les effets contingents qui en résultent à l'écran. La première partie revient sur l’influence colossale que la théorie de l’information et la notion de bruit ont exercé sur la genèse du genre vidéo depuis l’avènement du médium, en 1965. Elle se concentre sur le paradigme narcissique (Rosalind Krauss, 1976) qui en a renseigné les canons jusqu’à la fin des années 1970, en analysant la place centrale occupée par la perception humaine et son extension prothétique télévisuelle. La seconde partie s’attache à l’exploration concurrente de ladite vision des machines, en dialogue avec les outils (Steina et Woody Vasulka, 1976). À partir du retournement technocratique de l’esthétique alors inhérent au traitement d’images en temps réel, une transition est opérée de la synthèse audiovisuelle à ses pendants cinématiques, puis artificiels. La troisième partie se penche sur la création en prise avec des modèles d’IA générative développés depuis l’introduction des GANs, en 2014. Interrogeant la redistribution de l’agentivité en réseau, elle considère ultimement la généalogie récursive des arts et médias, ainsi que les conditions d’une culture algorithmique sensible entre signal et données.

This thesis raises, through the prism of feedback, a bridge between pioneer video art from the 1960s to the 1980s and the practices associated with generative AI, which the phenomenal advances in deep learning have precipitated since the mid-2010s. Retroaction in cybernetics refers to the self-regulation by the loop of natural and technological systems. Applied to closed-circuit analog, digital or hybrid setups, this automated process also qualifies the contingent effects that result from it on screen. The first section looks back at the colossal influence that information theory and the notion of noise have had on the genesis of the video genre since the advent of the medium, in 1965. It revolves around the narcissistic paradigm (Rosalind Krauss, 1976) that essentialized its canons until the late 1970s, by analyzing the central place occupied by human perception and its televisual prosthetic extension. The second section focuses on the concurrent exploration of so-called machine vision, in dialogue with the tools (Steina and Woody Vasulka, 1976). Building upon the technocratic reversal of aesthetics then inherent to real-time image processing, a transition is made from audiovisual synthesis to its cinematic, and artificial counterparts. The third section contemplates creation with generative AI models developed since the introduction of GANs, in 2014. Questioning the redistribution of agency in networks, it ultimately considers the recursive genealogy of the arts and media, as well as the conditions for a sensitive algorithmic culture between signal and data.