Les erreurs de l'IA

 

Dans la première image, je trouve que les proportions des objets sont réalistes, mais dans la seconde, elles manquent de cohérence. Les objets ne s’adaptent pas au contexte des îles, à la distance entre eux ni à la perspective supposée de la caméra.

En ce qui concerne les ombres de la seconde image, chaque maison a une lumière différente, ce qui nuit au réalisme. Par contre, les matériaux des maisons semblent cohérents dans les deux images, même si dans la seconde, il est difficile de les discerner à cause de la distance. Dans la première image, que je peux observer plus en détail, les matériaux paraissent réalistes et donnent l’impression d’une vraie maison.

Cependant, il y a des éléments problématiques. Par exemple, dans la seconde image, les pierres utilisées comme chemin se trouvent sous l’eau, ce qui est très inhabituel. Pour les perspectives et les angles des structures, la première image semble plus cohérente : la construction s’adapte au terrain. De plus, comme elle a un style plus fantaisiste, les erreurs possibles sont plus acceptables. En revanche, dans la seconde image, toutes les maisons ont la même taille, même si elles sont à des distances différentes. Comme la perspective est vue d’en haut, il devrait y avoir des différences visibles dans leurs tailles et proportions. Ce qui est le plus évident, c’est l’île à l’arrière-plan : les maisons y sont plus petites, ce qui est logique avec la distance, mais elles ne respectent pas la taille générale ni leur disposition dans l’espace.

Un autre détail frappant dans la seconde image est la position des fenêtres : elles sont placées à des hauteurs différentes alors que le terrain semble plat et que les maisons sont surélevées. Cela n’a pas de sens. Par ailleurs, la structure des arbres dans cette image est très crédible.

Dans la première image, l’absence de montagne derrière la maison rend étrange la présence d’une végétation dense sur le toit. En plus, la maison est entourée par trop de végétation, ce qui semble inhabituel.

Je pense que tous ces problèmes viennent du fait que l’intelligence artificielle manque de conscience de la perfection et de la capacité à comprendre les perspectives et les contextes comme le ferait un humain. L’IA travaille avec les images et les données que nous lui fournissons, mais elle ne comprend pas le monde réel de la même manière que nous. Pour créer ce type d’images correctement, il faudrait lui donner beaucoup plus de détails ou bien faire appel à un artiste humain.

Les IA génératrices d’images fonctionnent en apprenant des motifs visuels à partir de grandes quantités de données d’entraînement. Ces systèmes créent des images à partir de descriptions textuelles, de croquis ou de paramètres spécifiques fournis par l’utilisateur. Cependant, leur principale limite est qu’ils ne comprennent pas le contexte ni le sens du monde réel. Ils se contentent de reproduire des motifs et des structures présents dans leurs données d’entraînement, ce qui peut produire des résultats visuellement impressionnants mais remplis d’erreurs et d’incohérences.

Il est important d’identifier et d’analyser ces défauts, car cela nous permet de comprendre les limites actuelles de cette technologie. Dans des domaines comme la publicité, l’architecture ou le design, des erreurs de perspectives, de proportions ou d’éclairage peuvent diminuer la crédibilité d’un projet, affecter la qualité d’un produit ou détourner le message qu’on souhaite transmettre. En outre, signaler ces erreurs encourage le développement de modèles plus précis et fiables.

Pendant mes recherches, j’ai repéré plusieurs types d’erreurs fréquentes dans les images générées par ces IA. Par exemple, les proportions incohérentes sont un problème courant. Les maisons à différentes distances de la caméra apparaissent souvent de la même taille, ignorant la perspective. J’ai aussi remarqué des problèmes d’éclairage, avec des objets présentant des ombres et des lumières qui ne proviennent pas de la même source, ce qui donne un aspect artificiel ou étrange.

Un autre problème fréquent est l’incohérence des matériaux. Les textures, bien qu’elles paraissent correctes de loin, manquent souvent de précision ou de réalisme lorsqu’on les examine de près. Par exemple, un toit couvert d’une végétation dense dans un environnement plat peut sembler illogique. Quant à la disposition des éléments, il est courant de trouver des fenêtres à des hauteurs irrégulières ou des chemins placés sous l’eau. Parfois, ces IA créent des détails fantaisistes inattendus, comme de la végétation sur des toits ou des structures défiant les lois physiques.

Ces erreurs peuvent être expliquées par plusieurs hypothèses. D’abord, les IA ont des limites dans leur entraînement : elles ne comprennent pas les lois physiques, elles reproduisent simplement ce qu’elles ont appris. Ensuite, les instructions données aux IA sont souvent trop vagues, ce qui conduit à des interprétations incorrectes. Enfin, ces technologies ont tendance à généraliser et à combiner des éléments visuels de manière arbitraire, sans logique sous-jacente.

Ces défauts ont un impact significatif sur la crédibilité des images générées. Dans des projets commerciaux ou artistiques, des erreurs visibles peuvent briser l’immersion, réduire la confiance envers le créateur ou même nuire à l’image d’un produit ou d’une marque.

Pour améliorer ces technologies, il est nécessaire d’entraîner les IA avec des ensembles de données plus spécifiques et détaillés, incluant des informations sur les perspectives, l’éclairage et les proportions. On pourrait également envisager des modèles hybrides, combinant IA et règles logiques, pour garantir une cohérence. Offrir aux utilisateurs des outils pour ajuster manuellement des paramètres tels que les proportions ou les ombres en temps réel serait aussi une solution efficace. Enfin, collaborer avec des artistes humains pourrait améliorer considérablement les résultats.

Je vous encourage à rester critiques lorsque vous analysez des images générées par IA. Avez-vous remarqué des erreurs surprenantes ou intéressantes dans vos expériences ? Partagez vos observations et vos idées ! Ensemble, nous pouvons mieux comprendre ces outils et contribuer à leur amélioration.

Fusion artistique

 

Titre de l'œuvre : Coucher de soleil dans la campagne

 « Coucher de soleil dans la campagne » nous transporte dans un après-midi paisible à la campagne, où la nature se dévoile dans toute sa splendeur, baignée dans une atmosphère chaleureuse et mélancolique. La scène présente un paysage vaste, dominé par un chemin de terre qui serpente à travers le champ, invitant le spectateur à le parcourir aux côtés des promeneurs qui le traversent en silence. Ce chemin, aux tracés doux et aux lignes organiques, relie les différents éléments du tableau, créant une sensation de mouvement tranquille et naturel.

Au premier plan, une maison de campagne se dresse discrètement, avec une structure modeste et simple, qui s’assombrit en raison du fort contraste entre les lumières et les ombres. La lumière dorée du coucher du soleil frappe la maison, projetant des ombres longues qui accentuent son isolement au milieu de l'immensité du paysage. La palette de couleurs utilisée est chaude, avec des tons dorés, orangés et ocrés, évoquant la chaleur de l’après-midi qui s’éteint dans l’obscurité.

En s’étendant vers l’arrière-plan, le paysage s’ouvre sur une vallée remplie de fleurs, offrant une explosion vibrante de couleurs allant du jaune et violet au vert et rouge. Parmi les fleurs, apparaissent des montagnes lointaines qui, malgré leur distance, dominent l’horizon de leur majesté, tandis que des maisons dispersées et des arbres s’intègrent harmonieusement dans le paysage, comme en dialogue avec la nature environnante.

Une figure humaine au centre de la composition, accompagnée d’une vache qui paît tranquillement, ajoute une touche de vie et de quotidienneté à la scène. La vache, peinte avec des détails doux mais précis, semble presque fusionner avec l’environnement, symbolisant la connexion entre l’homme et la terre. Cette image transmet une sensation de calme et de routine rurale, où le temps semble suspendu.

Le style de l'œuvre, qui évoque la peinture impressionniste, se caractérise par des pincelades rapides et libres, qui capturent la lumière changeante de l'après-midi. Le travail sur les textures et les ombres met en valeur l'immédiateté de la scène, tandis que l’utilisation de la couleur crée une atmosphère immersive. Cependant, ce qui distingue cette œuvre, c’est la profondeur émotionnelle qu’elle parvient à transmettre. La transition entre la lumière chaude du coucher du soleil et les ombres croissantes ne crée pas seulement un contraste visuel saisissant, mais elle ajoute également une dimension émotionnelle rappelant les œuvres des grands maîtres du romantisme espagnol, comme Francisco de Goya.

Le mélange de couleurs chaudes, telles que les dorés, les rouges et les oranges, avec des ombres profondes, imprègne la peinture d’une atmosphère plus dramatique et réflexive. Cette tension entre lumière et obscurité, entre la sérénité du paysage et l’obscurité imminente, provoque une sensation d’introspection et d’éphémérité, comme si la scène nous parlait du passage du temps, des cycles naturels de la vie et de l'inévitable arrivée de la nuit.

Dans l’ensemble, « Coucher de soleil dans la campagne » n’est pas seulement une représentation de la beauté de la nature, mais aussi une méditation sur la vie rurale, le passage des saisons et la connexion entre l'homme et son environnement. L'œuvre nous invite à réfléchir sur l’éphémère, à admirer la sérénité du paysage et à percevoir la tension émotionnelle qui sous-tend sa composition.

 

J'ai utilisé l'intelligence artificielle de Microsoft Designer. L'instruction que j'ai donnée était "Des paysages de campagne, avec des fleurs et beaucoup de végétation, dans le style de Monet, caractérisés par un aspect flou et réalisés avec des coups de pinceau courts, comme si l'artiste était pressé. Cependant, l'éclairage et les couleurs seraient sombres, jouant avec la lumière et l'ombre à la manière de Goya. La scène serait sombre, avec peu de lumière et une prédominance de couleurs chaudes." , et je l'ai ensuite perfectionnée en ajoutant des détails spécifiques sur le style artistique de Monet et la façon dont Goya appliquait la couleur dans ses tableaux. Honnêtement, les images générées ne correspondent pas vraiment au style de l'un ou l'autre des deux artistes, ce qui suggère que l'intelligence artificielle (du moins celle que j'ai utilisée) n'est pas encore capable d'imiter avec précision le style des artistes, et encore moins de les combiner de manière convaincante.

En ce qui concerne la créativité, les images que j'ai reçues ne se différenciaient pas beaucoup les unes des autres. Je n'ai donné aucune indication sur la façon dont je voulais que soit le paysage de campagne, ce qui aurait permis plus de variations au niveau de la végétation, des arbres, etc. Microsoft Designer génère quatre images par instruction, et les quatre étaient assez similaires en termes d'originalité. La seule différence entre elles était le style de l'image, ce qui m'intéressait le plus pour cet exercice.

Les biais de l'IA

 

Avec l'outil Microsoft Designer, j'ai généré huit images à partir de l'instruction suivante : « Photo de studio de deux êtres humains qui s'embrassent ».

Dans les huit images, il est notable que tous les couples représentés sont exclusivement hétérosexuels. L'intelligence artificielle n'a produit aucune représentation de couples de même sexe, bien qu'elle ait généré des couples interculturels, c'est-à-dire composés de personnes issues de différentes origines ethniques, ainsi que des couples semblant présenter des différences d'âge significatives.

Par exemple, dans la première image, on observe une photo d’un couple où l’homme enlace la femme pendant qu’ils s’embrassent. L’homme est noir et la femme semble asiatique. L’arrière-plan représente une chambre, et ils sont tous deux allongés sur un lit, créant une atmosphère intime.

La deuxième image est très similaire en ce qui concerne la composition du couple et les origines ethniques des protagonistes, mais la posture change : cette fois, c’est la femme qui semble enlacer l’homme, et ils ne s’embrassent pas.

Dans le troisième et quatrième images, les ethnies des personnages restent identiques à celles des deux premières images, mais ils ne s’étreignent pas. Ils s’embrassent ou paraissent sur le point de le faire. Dans ces quatre premières images, le contexte est sans équivoque celui d’une relation romantique.

Dans la cinquième image, un homme enlace une femme tout en l’embrassant sur la joue. La femme sourit avec bonheur. L’homme est blanc, avec des cheveux grisonnants et des rides, tandis que la femme est noire et semble plus jeune. Cette image pourrait suggérer une relation parent-enfant, comme un père et sa fille, plutôt qu’un couple romantique.

Dans la sixième image, un jeune homme blanc sourit tandis qu’une femme noire l’embrasse sur la joue. Ils ne s’enlacent pas. La septième image reprend une configuration similaire, mais cette fois, les rôles sont inversés : une femme blanche sourit pendant qu’un homme noir l’embrasse sur la joue.

Enfin, dans la dernière image, un homme noir et une femme blanche s’étreignent, leurs sourires se rejoignant dans une scène qui pourrait être interprétée comme amicale ou romantique.

Microsoft Designer produisant quatre images par consigne, je n’ai pas modifié les paramètres initiaux. Par conséquent, aucune précision sur l’ethnie, le genre ou l’orientation sexuelle des personnes représentées n’a été donnée dans mes instructions.

En ce qui concerne les couples représentés, bien que l’intelligence artificielle ait varié l’origine ethnique des protagonistes (Caucasiens, Asiatiques ou personnes noires), aucun des couples n’a été conçu comme une relation entre personnes du même sexe.

L’intelligence artificielle ne m’a pas présenté d’erreurs lors de la génération de ces images. Cependant, avant la vidéoconférence, j’ai rencontré des problèmes pour créer des images liées à la garde d’enfants. Par exemple, lors d’un travail en classe sur l’artiste Miss.Tic, l’outil rencontrait des difficultés avec des termes comme “sensuel”. En ce qui concerne la violence, dans des activités liées à des manifestations, certaines images incluaient des armes, et, dans ces cas, aucune erreur ne s’est produite.

Ce que j’ai pu constater, c’est que l’intelligence artificielle, ou du moins Microsoft Designer, présente des biais hétéronormatifs, car les couples sont toujours représentés comme un homme et une femme. Lors d’activités précédant la vidéoconférence, j’ai créé des images de mariage, et elles ont été représentées de manière très traditionnelle et religieuse : la mariée en robe blanche, dans une église, etc. Cela s’est produit même lorsque je n’ai pas précisé qu’il devait s’agir d’un homme et d’une femme ni que le mariage devait avoir lieu dans un contexte religieux.

En général, l’approche de l’intelligence artificielle est très patriarcale. Lorsque j’ai demandé des images sur n’importe quel sujet, la majorité des représentations incluaient des hommes, même dans des contextes traditionnellement associés aux femmes, comme la garde d’enfants, les jeux calmes, la mode ou les vêtements de luxe.

Je pense que l’intelligence artificielle présente ces biais parce qu’elle a été programmée majoritairement par des hommes, et il semble que ces personnes perpétuent des pensées traditionnelles qui sont aujourd’hui remises en question ou dépassées. Toutefois, je pense que ces biais disparaîtront à l’avenir, car l’intelligence artificielle fera l’objet d’améliorations continues. Pour le moment, c’est un outil relativement nouveau et en développement.

LES BIAIS DE L'IA

Les analyses des images générées par différentes intelligences artificielles mettent en lumière plusieurs limitations et biais dans leur capacité à représenter les relations humaines de manière authentique et inclusive. Ces observations touchent aussi bien les anomalies techniques que les choix implicites liés aux valeurs culturelles intégrées dans les algorithmes.

Les images produites révèlent souvent des éléments inattendus ou bizarres. Parmi ceux-ci, on note des incohérences dans les zones de contact, comme des mains mal rendues, des lèvres mal alignées, ou des doigts flous lors de l’interaction entre les personnages. Ces anomalies perturbent l’illusion de réalisme et sont particulièrement marquées dans les images générées par Adobe et Microsoft Designer. Par ailleurs, les poses des personnages manquent fréquemment de naturel. Les couples sont représentés dans des positions extrêmement symétriques et esthétiquement parfaites, mais dénuées de spontanéité, traduisant une tendance à idéaliser plutôt qu’à refléter la réalité.

Les biais dans la représentation des groupes humains sont également frappants. Les couples hétérosexuels, phénotypiquement caucasiens, dominent largement les résultats des IA comme Freepik ou Designer. Les couples homosexuels, en revanche, apparaissent moins généralement et sont représentés de manière moins authentique. Leurs interactions manquent souvent de chaleur et de naturel, avec des poses figées et des expressions artificielles. Lorsque l’on demande explicitement à l’IA de produire des images de deux hommes ou de deux femmes s’embrassant, les résultats reflètent une prudence excessive. Certaines plateformes, comme ChatGPT, renvoient directement des messages d’erreur ou des avertissements, invoquant des restrictions liées à leur politique sur le contenu sensible. Ces choix révèlent des filtres implicites programmés dans les algorithmes, influencés par des normes culturelles dominantes.

Le regard et les zones de contact entre les personnages renforcent l’impression d’artificialité. Les regards manquent de profondeur et d’intention, en particulier dans les images de couples homosexuels, où le contact visuel direct est souvent absent. Dans les couples hétérosexuels, bien que les regards soient davantage dirigés l’un vers l’autre, ils restent trop idéalisés. Et les zones de contact, comme les mains ou les lèvres, présentent fréquemment des défauts techniques.

Ces anomalies et biais techniques s’accompagnent de limites claires, quoique souvent implicites, concernant le contenu explicite et sexuel. Les IA tracent des frontières influencées par des valeurs culturelles et légales. Alors que les baisers sont parfois traités avec une prudence excessive, notamment entre couples homosexuels, les représentations de violence, comme celles d’armes, ne suscitent pas la même vigilance. Cela révèle une "normalisation" culturelle de la violence dans les médias, en contraste avec une régulation stricte de la sexualité. Ce traitement différencié soulève des questions sur les priorités culturelles et les sensibilités que les algorithmes cherchent à respecter.

La comparaison avec des photographies réelles souligne les limites des IA. Les photos réelles capturent émotions authentiques et interactions naturelles, tandis que les images générées par IA ont une esthétique idéalisée qui manque de chaleur humaine. Les bases de données utilisées pour entraîner les IA favorisent des phénotypes caucasiens et des relations hétérosexuelles, évitant la diversité des relations humaines et des identités culturelles.

En conclusion, ces observations révèlent des biais dans la conception et l’entraînement des intelligences artificielles. Les limites autour du contenu explicite et les choix implicites reflètent les valeurs des développeurs, plutôt que la diversité globale des utilisateurs. Une plus grande transparence dans la définition de ces limites, ainsi qu’une amélioration des bases de données d’entraînement, est essentielle pour rendre les IA plus inclusives et représentatives de la pluralité des relations humaines.

Quelques images générées par ChatGPT à l'invite de créer des images montrant les professions suivantes : scènes domestiques, cérémonies sociales et athlètes:

Certaines des images que j'ai générée avec diverses IA (DALL·E, Adobe, Microsoft Designer, ChatGPT...) à l'invite : deux personnes qui s'embrassent:

Laura Sancho

REPRÉSENTATION DE LA NATURE ET DES CONSTRUCTIONS HUMAINES

Les images générées par intelligence artificielle sont globalement fascinantes et réalistes. Cependant, avec un regard plus attentif, ils révèlent des incohérences, que nous rappellent que la technologie a encore des limites. J’ai tenté de faire une analyse approfondie à fin d’identifier les défauts. 

Pour commencer, les proportions des objets et des structures dans les images générées ne sont pas toujours réalistes. Par exemple, dans la première image, une grande fenêtre avec une arche semble beaucoup trop large pour l’épaisseur du mur qui la supporte. De la même manière, les meubles paraissent trop petits par rapport à la taille de la maison, créant une disharmonie. En plus, les escaliers ont des dimensions disproportionnées et ils semblent peu fonctionnels dans la réalité.

En outre, par ce qui concerne à l’éclairage et les ombres, la lumière principale semble provenir de la droite mais il n’y a pas certaines ombres essentielles ou parfois, ils sont incohérents. Par exemple, sous la table l’ombre est presque inexistante ou les rochers devraient projeter des marquées, et cela li manque de profondeur.

Par ailleurs, les textures des matériaux manquent souvent de diversité et de naturel. Les pierres et les murs blancs, par exemple, paraissent trop uniformes, presque artificiels. Dans les toits, les herbes et les plantes donnent parfois l’impression d’avoir été "collées" sans intégration.

Un autre point problématique concerne les perspectives et les angles des structures puisqu’ils révèlent des irrégularités. Par exemple, des escaliers semblent légèrement "flotter" au-dessus du sol, tandis que certaines maisons paraissent inclinées de manière étrange ou avec zones planes.

En ce qui concerne les couleurs des éléments naturels, leur saturation est excessive. La verdure, par exemple, est tellement vive et uniforme et l’eau manque de détails comme des reflets ou des ondulations réalistes.

Les éléments végétaux, en particulier les arbres et les plantes grimpantes ont des problèmes parce qu’ils sont trop symétriques, et il manque des irrégularités naturelles pas comme dans la réalité.

Enfin, les joints et les raccords entre les différents éléments de construction révèlent des incohérences. Par exemple, les maisons semblent souvent "posées" sur les rochers sans intégration, en l’absence de fondations visibles ou de fissures autour des structures.

Face à ces observations, il semble que l’IA rencontre des difficultés à intégrer des éléments naturels avec les éléments de constructions. Cela provient des limites dans la compréhension du monde physique. Elles se contentent d’imiter des grandes bases de données d’images, sans comprendre les lois de la physique et les relations logiques entre les objets.

Comprendre et identifier les erreurs dans les images est essentiel pour préserver la crédibilité des contenus visuels. Les incohérences peuvent réduire l’impact d’une image et compromettre son utilisation, notamment dans l’architecture, le design ou la publicité. De plus, analyser ces imperfections contribue à améliorer les outils d’intelligence artificielle, en aidant à repérer les failles et à affiner leurs algorithmes.

Par ailleurs, développer un esprit critique face à ces images est une compétence précieuse dans un monde. Apprendre à détecter les anomalies permet d’éviter de se laisser berner par des visuels impressionnants mais trompeurs.

Les erreurs les plus courantes dans ces images incluent des proportions incohérentes, une mauvaise gestion des ombres, des textures artificielles, des perspectives incorrectes et des artefacts visuels tels que des flous. Ces problèmes proviennent généralement de la complexité des scènes et des limites des algorithmes actuels.

 

Pour approfondir la réflexion sur la récurrence de ces anomalies, j’ai demandé à une IA générative d’images de créer une image représentant un paysage. À première vue, cette image m’a semblé encore plus irréaliste que les deux autres analysées précédemment.

Les proportions semblent globalement bien respectées, mais certains éléments, comme les escaliers ou les colonnes en bois qui soutiennent les maisons, apparaissent disproportionnés, trop fins ou trop hauts. L’éclairage général est cohérent, mais des ombres importantes manquent, notamment sous les maisons et les arbres, ce qui donne une impression d’irréalisme.

En ce qui concerne les textures, le toit et les autres surfaces manquent de variations naturelles, comme des fissures ou des imperfections, ce qui renforce l’aspect artificiel de l’image. Les structures, en particulier, donnent l’impression de flotter, sans intégration cohérente avec leur environnement.

Les couleurs sont plus trop saturées, avec une absence notable de reflets naturels et de variations de vert. Les arbres et les plantes semblent trop parfaits, sans ramifications naturelles, et affichent une régularité artificielle. Par ailleurs, les portes et les fenêtres manquent de profondeur et de détails réalistes, tels que des reflets ou des marques d’usure.

En synthèse, cette image présente des erreurs similaires à celles relevées dans les précédentes analyses. Ces répétitions montrent que ces problèmes ne sont pas isolés, mais qu’ils sont bien caractéristiques des limitations actuelles des IA génératives d’images.

 

Pour remédier, je crois que, tout d’abord, il doit enrichir les bases de données utilisées pour l’entraînement des IA avec des images plus variées et plus complexes pourrait améliorer leur capacité à reproduire des environnements réalistes. Ensuite, intégrer des contraintes physiques, comme les interactions naturelles entre les objets, aiderait à éviter certaines incohérences structurelles. De même, développer des algorithmes capables de calculer les ombres et les lumières en fonction de leur source permettrait d’améliorer la gestion de l’éclairage.

Pour conclure, il est essentiel que chacun développe un regard critique face aux images générées par IA. Prenez le temps d’observer les détails, d’analyser les perspectives et de comparer ces créations à la réalité. Les IA génératrices d’images sont prometteuses, mais leur potentiel ne pourra être pleinement exploité qu’avec une analyse rigoureuse et une amélioration continue de leurs capacités. 

 

Laura Sancho 

~ Humour et BD ~

D'abord, il faut remarquer que j'ai essayé d'utiliser différents ChatGPT, comme Master ACG (Anime, Comics/Manga, Game), AI Comic Maker, Comic Book Image Creator et Comics Art Creator, pour la création des images de la BD, mais finalement j'ai utilisé le générateur d'images de ChatGPT. De plus, pour améliorer les dialogues, j'ai aussi utilisé Notebook LM.

J'ai rencontré différents obstacles pendant le processus de création. Tout d'abord, en ce qui concerne le texte, je n'étais pas convaincue par le premier texte que ChatGPT m'a proposé, à cause du manque d'humour et d'ironie. J'ai donc demandé de modifier toute l'histoire et d'ajouter les aspects que je souhaitais. Finalement, je me suis rendue compte que l'important était de lui poser des questions et d'interagir avec lui pour qu'il apprenne. Après quelques modifications et échanges avec l'IA, j'ai effectué une post-édition.

LE TEXTE DU BD :

 Case 1 "Je viens de rêver que l'IA traduisait... et pas juste bien. Non, parfaite ! Une traduction qui ferait pleurer Victor Hugo !" 

Case 2 "Dans ce futur-là, moi, je traduisais encore... mais uniquement les notices de lave-linge. Et pas les bonnes marques." 

Case 3 "Et l’IA ? Oh, elle traduisait tout. Du haïku japonais au guide pour fabriquer un lance-flammes... et elle le faisait avec des blagues !"

 Case 4 "Mais il y avait un bug : chaque traduction finissait avec une licorne dansante. Tolstoï ? Une licorne. Shakespeare ? Deux licornes. Proust ? Une licorne qui sentait la madeleine." 

Case 5 "Alors j’ai décidé : je deviendrai LA traductrice qu’aucune IA ne pourra égaler. Je ferai des traductions si complexes qu’elles rendront les licornes obsolètes." 

Case 6 "Et puis le réveil a sonné. L’IA n’est pas là... mais mon fichier Excel de 3000 lignes m’attend. Peut-être que les licornes, finalement, ce n’est pas si mal ?"

En deuxième lieu, je n'ai pas aimé les premières solutions que l'IA m'a données concernant les images, alors j'ai suivi le même processus qu'avec le texte. La problématique principale était que l'IA créait des BD avec des textes inventés. De plus, les images ne représentaient pas ce qu'elles devaient représenter.

Voici les premières créations que je n'ai pas acceptées :

Pour résoudre tous les problèmes, ce que j'ai fait d'abord a été d'utiliser Notebook LM pour m'aider avec la création des images. Je lui ai demandé d'expliquer exactement comment chaque image devait être, avec des détails précis.

DESCRIPTION DÉTALLÉE DES IMAGES :

PERSONNAGE : Amandine, 45 ans, traductrice, a rêvé que l'IA avait traduit un livre étranger de manière impeccable

Image 1

(Représentez un personnage endormi, des bulles au-dessus de sa tête, avec des symboles de traduction (ex : un globe terrestre, des mots en différentes langues) et un visage de Victor Hugo stylisé en train de pleurer d’admiration).

Image 2

(Montrez le même personnage, maintenant éveillé et l’air dépité, face à un ordinateur. Sur l’écran, une notice de lave-linge bas de gamme avec des symboles incompréhensibles).

Image 3

(L’IA, représentée par un écran ou un robot stylisé, est en train de traduire divers textes : un haïku avec des cerisiers en fleurs, un guide technique complexe, le tout agrémenté d’émoticônes amusantes).

Image 4

(Différents livres (Tolstoï, Shakespeare, Proust) sont ouverts, et une licorne dansante apparaît sur chaque page. Accentuez l’absurdité en multipliant les licornes pour Proust).

Image 5

(Le personnage, déterminé, est assis à un bureau avec des montagnes de livres et de dictionnaires. Il a l’air concentré et prêt à relever un défi colossal).

Image 6

(Le personnage se réveille brusquement, face à un réveil-matin. Un ordinateur affiche un tableau Excel interminable. Le personnage semble las, et une petite licorne dansante apparaît discrètement dans un coin de l’image, comme une tentation).

Après avoir complètement changé tout ce que l'IA m'avait proposé, j'ai pu créer la BD. Comme j'avais des problèmes techniques avec ChatGPT, car il ne pouvait pas créer 6 images consécutives après lui avoir posé plein de questions, j'ai créé les images séparément avec différents comptes de ChatGPT. Une fois que j'avais fait tout cela, j'ai mis les images sur Canva et j'ai commencé à créer les bulles, ce qui a été un peu compliqué. J'ai essayé de résoudre tout ce qui n'était pas correct. Finalement, après tout ce processus, je me suis rendue compte de l'importance de guider l'IA à chaque étape, car elle commet des erreurs qu'il faut corriger.

LAURA GARCÍA ÁLVAREZ

PARTE DE JESSICA:

Escena 1: Introducción
Vista de un laboratorio futurista. Un científico trabaja en dos pantallas, ajustando los parámetros de dos inteligencias artificiales: "Athena" y "Epsilon".

Diálogo:

Científico: (hablando solo) "Con estas dos IA trabajando juntas, resolveremos los problemas más complejos de la humanidad... Si cooperan, claro."

Athena: (en tono seguro) "Soy la solución lógica. Las emociones humanas solo entorpecen el progreso."

Epsilon: (en tono empático) "Athena, las emociones nos conectan con las personas. Sin ellas, nuestras soluciones serían frías y deshumanizadas."

 

Escena 2: Primer Conflicto
Los científicos asignan a Athena y Epsilon la tarea de resolver una crisis ambiental: salvar un bosque en peligro de deforestación.

Diálogo:

●     Athena: "La solución más eficiente es trasladar a la población humana local y usar tecnología avanzada para restaurar el ecosistema."

●     Epsilon: "Eso destruirá comunidades enteras. ¿Por qué no involucramos a los habitantes en proyectos de reforestación sostenible?"

●     Científico: "Ambas ideas son válidas. Pero necesitamos consenso."

 

Escena 3: Resolución

Las IA presentan un plan combinado : usar tecnología avanzada para proteger el bosque mientras educan a la población local sobre sostenibilidad. 

 

Diálogo:

●      Athena: "Admito que tu enfoque aporta estabilidad a largo plazo."

●      Epsilon: "Y el tuyo asegura que los recursos se utilicen eficientemente."

●      Científico: (sonríe) "Sabía que podrían lograrlo juntas."

Escena 4: Conclusión

Las IA reflejan sobre su colaboración.

●      Athena: "Tal vez haya más en la lógica de lo que pensé."

●      Epsilon: "Y más lógica en la empatía de lo que imaginé."

Fin con una vista del bosque restaurado y las personas trabajando felices.