đŸ€– Des poĂšmes prĂ©dits par l'ordinateur et des oiseaux en direct

Allison Parrish utilise les modÚles apprenant et les études du langage pour générer des poÚmes avec l'aide d'un ordinateur. Depuis un an, des amoureux des oiseaux les regardent devant leurs écrans.

đŸ€– Rencontre avec Allison Parrish

Essayez d’imaginer le dictionnaire non comme une compilation exhaustive des mots d’une mĂȘme langue mais comme une simple sĂ©lection des mots « dĂ©jĂ  vus Â» dans la nature. Ou alors, c’est de saison, comme des piquets qui bordent les routes, lorsqu’il a neigĂ© : ce sont les seuls visibles, mais ils permettent d’apprĂ©hender l’environnement dissimulĂ©. Le travail d’Allison Parrish consiste alors Ă  faire Ă©merger de nouveaux mots, Ă  tracer de nouveaux chemins.

PoĂšte et informaticienne, Allison utilise des techniques de machine learning pour produire de nouveaux mots. Par mail, elle explique que « les mots “artificiels” sont un exemple intĂ©ressant de symbolisme sonore : ces mots n’ont pas de dĂ©finition dans le dictionnaire, donc nous n’avons pas d’autres choix que de les inteprĂ©ter seulement Ă  partir de la maniĂšre dont il rĂ©sonne et la maniĂšre dont ils sont Ă©crits Â».

Allison a dĂ©veloppĂ© un modĂšle apprenant autour de la phonĂ©tique et de l’orthographe, « qui permet de prononcer des mots en fonction de leur orthographe, et d’écrire des mots en fonction de leur prononciation Â». Ce modĂšle, poursuit-elle, conceptualise les mots comme des coordonnĂ©es dans l’espace et peut donc gĂ©nĂ©rer des mots Ă  partir de coordonnĂ©es au hasard.

Pour son projet Compass, publiĂ© notamment dans la revue BOMB, la poĂštesse a donc cherchĂ© les coordonnĂ©es intermĂ©diaires entre diffĂ©rents mots : « On considĂšre que certains mots s’opposent deux-Ă -deux, et que d’autres dĂ©signent des catĂ©gories bien diffĂ©rentes ; ce modĂšle montre que ces mots ne sont en fait que des Ăźles dans une mer d’orthographes et symbolismes sonores, oĂč il n’y a pas de frontiĂšres fixes et oĂč un mot dĂ©teint sur un autre. Â»

RĂ©cemment, sur Mastodon, oĂč elle partage rĂ©guliĂšrement son travail, Allison a publiĂ© vingt-six poĂšmes prĂ©dits par l’ordinateur, comme autant de lettres dans l’alphabet. « J’ai utilisĂ© pour ce travail le modĂšle DistilGPT2, qui fonctionne un peu comme le correcteur automatique des smartphones et prĂ©dit les mots qui ont le plus de chance d’arriver ensuite, Ă  partir des cinq mots prĂ©cĂ©dents Â», explique-t-elle.

« Pour former une phrase, les stratĂ©gies les plus utilisĂ©es sont souvent de prendre le premier mot qui vient, ou un mot au hasard parmi ceux ayant la plus haute probabilitĂ© d’ĂȘtre le suivant. J’ai de mon cĂŽtĂ© Ă©crit un bout de code qui augmentait lĂ©gĂšrement la probabilitĂ© des mots contenant une certaine lettre
”

Le rĂ©sultat, dĂ©clinĂ© sur tout l’alphabet propose une variation autour d’une mĂȘme phrase, commençant par « The alphabet
 Â» et s’adaptant Ă  chaque lettre, grĂące Ă  des assonances et des allitĂ©rations gĂ©nĂ©rĂ©es par l’ordinateur, de maniĂšre subtile.

B / The alphabet is based on the number of bytes obtained by combining binary numbers between symbols.

C / The alphabet is such that creating consecutive convertions can constitute each comment in an instruction class.




L / The alphabet is usually simply followed by all letters which relate directly to Aristotle himself.




W / The alphabet is always written in this way when writing.

Allison Parrish, poems about the alphabet, déc. 2020

Ces textes sont gĂ©nĂ©rĂ©s par des modĂšles apprenants qui ont souvent besoin d’ĂȘtre nourris : ils ne prĂ©disent une option qu’en fonction de tout ce qu’ils ont dĂ©jĂ  ingurgitĂ©. Cela pose la question des corpus utilisĂ©s, et ce qu’on en fait, et Allison est revenue sur ce sujet il y a quelques mois, dans un long thread publiĂ© sur Twitter.

Les avancĂ©es autour des modĂšles de langages ressemblent Ă  un vain concours, m’explique Allison par mail, oĂč leurs crĂ©ateur·ices vantent la taille de leurs corpus ou les capacitĂ©s supposĂ©es du modĂšle. Elle nuance cependant : « Quelque soit la quantitĂ© de donnĂ©es Ă  partir de laquelle un modĂšle de langage est entraĂźnĂ©, cela ne nous informe seulement de ce que le langage a Ă©tĂ© dans le passĂ© et des utilisations de ce langage par les gens en particulier et les contextes linguistiques prĂ©sents dans le corpus. Â»

« Les modĂšles de langage peuvent permettre de produire du langage poĂ©tique, mais seulement quand ils sont domptĂ©s par un·e poĂšte·sse, dans le moment, pour une raison poĂ©tique particuliĂšre et dans le but de mettre une proposition particuliĂšre, pour un groupe de lecteur·ices particulier. Â» C’est la raison pour laquelle Allison prĂ©fĂšre Ă©viter d’utiliser de tels modĂšles, fonctionnant Ă  partir de corpus inconnus.

« Tous les textes prennent source dans le travail, ajoute-t-elle par ailleurs, que ce soit celui de composer un texte, de le retranscrire, de le taper, etc. En gĂ©nĂ©ral, je prĂ©fĂšre travailler avec des bases de donnĂ©es pour lesquelles le travail a Ă©tĂ© compensĂ© d’une maniĂšre ou d’une autre ou rĂ©alisĂ© de maniĂšre bĂ©nĂ©vole, ou encore avec des textes qui sont des communs, que ce soit des textes dans le domaine public venus du Projet Gutenberg ou des textes en licence ouverte comme ceux venant de Wikipedia. Â»

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Anna Ridler, dont nous vous avions parlĂ© il y a quelques semaines - et dont quelques oeuvres sont exposĂ©es Ă  l’Avant Galerie Vossen jusqu’en mars - n’a pas pris ce risque : elle a photographiĂ© elle-mĂȘme 10 000 tulipes qui ont nourri ses algorithmes et produits diffĂ©rentes oeuvres. La constitution de la base de donnĂ©es photographique a durĂ© trois mois.

Le travail d’Allison montre que les mots sont une matiĂšre vivante et flexible et qu’on peut y appliquer des concepts poĂ©tiques variĂ©s, et encore plus avec l’aide d’un ordinateur. Elle avait par exemple utilisĂ© l’algorithme de compression utilisĂ© pour les images jpg pour compresser les premiers versets de la Bible


La premiĂšre fois que j’ai vu Allison Parrish, c’était Ă  l’occasion de la premiĂšre Tech Zine Fair, Ă  New York. Elle dĂ©clamait la Bible, compressĂ©e comme un jpg. J’ai Ă©tĂ© fascinĂ© par sa dĂ©termination Ă  lire : au bout du troisiĂšme passage de l’ordinateur sur la GenĂšse, on ne voyait qu’une suite de h, l et m. Et pourtant, Allison Parrish a tout lu sans hĂ©siter, aussi clairement que possible. Et la poĂ©sie Ă©tait lĂ .

PĂ©pites

Chaque semaine, je vous propose des pépites, souvenirs de temps passé sur internet ou documents originaux.

Nous vous parlions il y a deux semaines des travaux de recherche d’Adam Searle et Jonathon Turnbull, concernant les diffusions en direct d’interactions avec des animaux qui se sont mutlipliĂ©es Ă  l’occasion des pĂ©riodes de confinement. Un des exemples qu’ils ont donnĂ© ouvre des fenĂȘtres sur le monde entier.

Le « Self-isolating Bird Club Â» rassemble des amoureux des oiseaux dans un groupe sur Facebook et Ă  l’occasion d’un rendez-vous hebdomadaire sur Youtube. Il a Ă©tĂ© crĂ©Ă© par un prĂ©sentateur et une prĂ©sentatrice de la BBC plutĂŽt habituĂ©s aux contrĂ©es sauvages, obligĂ©s de rester chez eux.

Sur le groupe Facebook, qui compte 54 000 membre environ, ceux-ci sont invitĂ©s Ă  partager des photos et vidĂ©os d’animaux sauvages – et d’animaux sauvages seulement : les photos d’animaux de compagnie ou de la ferme ne sont pas acceptĂ©es. Tous se rĂ©unissent une fois par semaine sur Youtube, autour de webcams disposĂ©es dans les jardins, Ă  cĂŽtĂ© de mangeoires opportunĂ©ment placĂ©es.

Chaque session dĂ©marre par un commentaire d’une camĂ©ra en direct, comme la « Live Royal Albatross Cam Â», installĂ©e en Nouvelle-ZĂ©lande, filmant un nid d’albatros. Des passages enregistrĂ©s, montrant les meilleurs moments du stream, sont Ă©galement diffusĂ©s. On peut aussi voir le nid d’un pyrargue filmĂ© depuis l’Australie.

Je ne peux m’empĂȘcher de faire le parallĂšle avec Loft Story, qui proposait un flux en direct sur internet, et des quotidiennes chaque soir avec les meilleurs moments
 Car sur certaines vidĂ©os, on nous montre ce qu’on a pu rater, comme une attaque de faucon ou on nous annonce ce qu’on pourra voir en fĂ©vrier : « Les Ɠufs commencent Ă  Ă©clore en fĂ©vrier, et les parents cessent alors de couver pour nourrir les nouveaux-nĂ©s. Â»

Au-delĂ  de ces webcams « passives Â» se dĂ©veloppent aussi des « piĂšges vidĂ©os Â» qui enregistrent les passages d’animaux dans leur champ. Une plateforme propose aux internautes d’identifier les raisons de l’activation de la camĂ©ra, que ce soit le passage d’animaux sauvages ou le rĂ©glage de la camĂ©ra par un technicien
 Un travail qui, en l’occurrence, n’est pas rendu invisible, mais intĂ©grĂ© dans les options de la plateforme.

À voir

« Quelle Ă©tait votre premiĂšre performance en ligne ? Â» Alors que l’annĂ©e 2020, et ses confinements ont consacrĂ© de nombreuses « premiĂšres Â» en ligne, trois artistes numĂ©riques, Annie Abrahams, Helen Varley Jamieson et Suzon Fuks, ont interrogĂ© leurs pairs sur leurs dĂ©buts en ligne.

On remonte ainsi jusqu’en 1992 ; une trentaine d’artistes montrent leurs premiĂšres Ɠuvres diffusĂ©es sur internet ou ailleurs. Histoire de remettre les choses en place.

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