Récemment, Instagram a déclenché une controverse en instaurant une étiquette pour identifier clairement les images générées par l’IA. Cette décision a provoqué une vive réaction chez de nombreux photographes, en particulier ceux qui utilisent l’IA pour la retouche.
« Ce n’est pas la même chose, » protestent-ils. « La retouche n’est pas de la génération, et nos images ne devraient pas être classées comme telles. » Ce débat soulève une question fondamentale : qu’est-ce qui constitue une image « réelle » ou « authentique » ? (Ndlr : les commentaires sont à votre disposition)
Cette controverse n’est que le dernier chapitre d’une longue histoire de l’évolution de la représentation de la réalité. Pendant des siècles, la peinture était considérée comme la représentation la plus fidèle de la réalité, que ce soit pour les portraits ou les paysages. Puis vint la photographie, qui bouleversa cette perception en offrant une capture plus directe du monde visible. Aujourd’hui, c’est au tour de l’IA générative de remettre en question notre compréhension de ce qui est « réel » dans une image.
La photographie a longtemps été perçue comme l’outil ultime pour capturer la réalité. La camera obscura, sous ses formes analogique et numérique, semblait reproduire fidèlement le fonctionnement de nos yeux, capturant les rayons lumineux se réfléchissant sur les éléments. Cependant, comme notre vision, elle n’est pas entièrement exacte. La réalité est une expérience multisensorielle, avec du son, une structure, des dimensions, du mouvement et des odeurs. Une photographie, en revanche, ne capture qu’une partie de tout cela : elle est statique, recadrée, plate et bidimensionnelle. Elle est prise d’un angle spécifique, avec une longueur focale particulière et une plage dynamique limitée. La sensibilité du film, les biais du photographe et même le support sur lequel elle est affichée influencent davantage l’image finale.
L’IA ggénérative, quant à elle, fonctionne différemment. Elle génère des images par apprentissage profond, imitant la façon dont nos cerveaux reconnaissent les modèles. Ces systèmes d’IA sont entraînés sur de vastes ensembles de données d’images réelles, apprenant à comprendre les structures, textures et styles qui définissent divers objets et scènes. À partir de ces modèles appris, l’IA peut créer des images entièrement nouvelles qui ressemblent de manière convaincante aux caractéristiques de l’ensemble de données original.
On pourrait dire que l’appareil photo imite nos yeux, tandis que l’IA imite notre cerveau. L’appareil photo imite la façon dont nous recevons le monde, l’IA imite la façon dont nous le percevons et l’interprétons. En effet, une photographie générée par l’IA n’est pas moins « réelle » qu’une prise avec un appareil photo basé sur la lumière – elle représente simplement une réalité différente, une réalité interprétée et recréée plutôt que capturée directement.
Cette capacité à générer des images convaincantes soulève des questions fascinantes sur l’authenticité et la relation à la réalité. Actuellement, nous considérons une image générée par l’IA comme « fausse » principalement parce qu’elle représente un événement qui ne s’est jamais produit. Mais que se passerait-il si elle représentait quelque chose qui s’est réellement produit, généré en utilisant le témoignage de ceux présents à ce moment-là ? Et si l’image générée était la somme de milliers de témoignages humains d’angles différents et de moments différents, chacun avec ses propres perspectives et biais ? Cette photographie serait-elle plus « réelle » que celle prise par un photographe solitaire, d’un seul point de vue, à un moment unique ?
Compte tenu de toutes les altérations apportées à la réalité – que ce soit via un appareil photo traditionnel ou une IA – peut-être devrions-nous reconsidérer ce que signifie être « réel » dans le contexte de l’image. Au lieu d’une simple distinction entre « réel » et « généré par l’IA », nous devrions envisager une classification plus nuancée qui prend en compte la méthode de création, le degré de manipulation ou d’édition, et l’intention derrière l’image.
Nous vivons une époque où la photographie traditionnelle – et les photographes avec elle – doit être redéfinie. Son rôle, sa définition, son but doivent tous être revisités à la lumière de ce nouveau venu perturbateur qu’est l’IA. Si la photographie traditionnelle doit rester l’instrument de la réalité, alors elle ne peut plus tolérer l’éditing – surtout lorsqu’elle est alimentée par l’IA – comme une partie acceptée et naturelle de son processus. Elle doit soit embrasser la capture brute comme seule forme « vraie » de photographie, soit accepter que toute image éditée, qu’elle soit retouchée par des méthodes traditionnelles ou par IA, est une forme d’altération de la réalité.
En fin de compte, l’arrivée de l’IA dans le domaine de l’image nous offre une opportunité unique de réfléchir plus profondément à notre relation avec les images et à notre compréhension de la réalité visuelle. Plutôt que de voir l’IA comme une menace pour la photographie traditionnelle, nous devrions la considérer comme un catalyseur pour une conversation plus riche et plus nuancée sur la nature de l’image, de la réalité, et de notre rôle dans leur création et leur interprétation.
Première publication en anglais dans Kaptur
Paul Melcher a occupé des postes clés dans des entreprises telles que Stipple, Digital Railroad, PictureGroup, Hachette Filipacchi, Corbis et Gamma. Il a vendu son agence photo, ImageDirect, à Getty Images. Fort de plus de 30 ans d'expérience, il est spécialisé dans l'exploitation de contenu visuel, les innovations technologiques et l'entrepreneuriat au sein d'entreprises visuelles de renommée internationale.
Il a été désigné par American Photo comme l'un des "100 individus les plus influents de la photographie américaine" et a reçu un prix de la Digital Media Licensing Association.
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