Peut-on évaluer la créativité grâce aux algorithmes ?

Mitali Barnejee, Professeur de Stratégie - 10 avril 2017
Peut-on évaluer la créativité grâce aux algorithmes ? Mitali Barnejee HEC Paris ©Fotolia-chetverikov

Les idées créatives, que ce soit dans le domaine de l’art, de la musique ou des sciences, marquent profondément la société. Nous comprenons pourtant encore assez mal ce qu’est la créativité et comment l’évaluer. Pour avancer sur ce terrain, Mitali Banerjee a mis en place un modèle de calcul informatique inspiré des approches de Big Data pour estimer la valeur créative des œuvres d’art.

Mitali Barnejee - HEC Paris

Mitali Banerjee a rejoint HEC Paris en 2016 en tant que professeur de stratégie et politique commerciale. Après des études en économie et en mathématiques à l’Université de (...)

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La créativité est une facette fondamentale de la culture humaine. Pourtant, elle reste difficile à définir, et encore plus à mesurer. « Ce terme recouvre, par essence, la capacité à imaginer de nouvelles façons de voir et de faire les choses », explique Mitali Banerjee, chercheuse et professeur à HEC. La créativité est bien entendu ce qui définit le travail des artistes d’avant-garde et des scientifiques visionnaires, mais elle alimente également, sous ses diverses formes, les activités des entreprises dans de multiples secteurs, comme la technologie ou les divertissements et loisirs. « Dans certains cas, comme pour l’iPhone, la créativité peut consister à associer des technologies existantes dans un nouveau concept ; dans d’autres, il peut s’agir d’imaginer de tout nouveaux processus organisationnels », explique Mitali Banerjee. Outre les difficultés à mesurer la créativité, nous savons peu de choses sur la manière dont sa valeur se définit dans notre société. Par exemple, la créativité est-elle un toujours gage de succès ? « Certaines productions, pourtant très créatives, ne suscitent pas l’adhésion en raison des préjugés qui existent à leur égard ou de la structure du marché », constate Mitali Banerjee.

Mesurer la créativité et le succès créatif à grande échelle

La créativité étant un aboutissement clé, indicateur de performance, dans de nombreux domaines, comment évaluer la valeur créative d’une production individuelle ? Jusqu’alors, les mesures de la créativité émanaient bien souvent d’évaluations d’experts. Or, selon Mitali Banerjee, celles-ci ont tendance à offrir une image parcellaire de la relation entre valeur créative et succès. « Demander à des experts d’évaluer la créativité de ne serait-ce que 100 artistes met grandement à contribution leurs ressources cognitives. Solliciter de multiples experts pourrait être une solution, si ce n’est que chacun introduit son propre sens subjectif de l’esthétique, ce qui parasite un peu plus les mesures ». L’adoption d’une approche de type Big Data ne se justifie pas seulement par la nécessité de dépasser les préjugés basiques et les limites des experts : « les recherches menées jusqu’ici suggèrent que les œuvres créatives sont vouées à la célébrité, voire à la consécration. Mais du fait de données limitées, ces études se sont focalisées sur un petit groupe de talents créatifs qui étaient déjà largement reconnus, développe Mitali Banerjee. Avec un modèle de mesure informatique, nous pouvons chercher à voir si ces résultats se confirment sur un panel plus large. Il ressort des études en psychologie et en sociologie que, même si nous aimons le principe de la créativité, nous avons dans la pratique des préjugés à son égard. Nous avons plus tendance à résister aux idées et technologies nouvelles qu’à leur dérouler le tapis rouge ». Le professeur Banerjee a choisi de s’associer à des experts informatiques pour mesurer la créativité de peintures à grande échelle et ainsi mieux comprendre comment la créativité est appréhendée et perçue dans notre société.

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Il y a une forte corrélation entre les évaluations des experts et celles des machines, venant valider la mesure informatique

Un modèle de calcul informatique adapté aux œuvres d’art

Cette nouvelle mesure de la créativité repose sur les dernières avancées en informatique et statistique, permettant d’exploiter les Big Data. Ce modèle de calcul a été appliqué aux caractéristiques visuelles de plus de 4 000 œuvres de 27 artistes du début du 20e siècle. Parmi eux, citons Natalia Goncharova, Pablo Picasso, Paul Klee et Robert Delaunay, associés à divers mouvements d’art abstrait dont le cubisme, le futurisme, l’orphisme, l’expressionisme allemand et le rayonnisme. La chercheuse a choisi cette période car elle représente une révolution conceptuelle dans l’histoire de l’art moderne. « Jusque dans les années 1900, l’art figuratif dominait largement l’univers des beaux-arts dans le monde occidental, commente-elle. Nous assistons, vers cette époque, à l’émergence de nouvelles formes d’expression artistique, regroupées grossièrement sous le qualificatif d’art abstrait, représentant une rupture nette et radicale par rapport au modèle figuratif ». Mitali Banerjee a travaillé à partir de plusieurs algorithmes avec différents experts informatiques pour extraire les caractéristiques (certaines identifiables par l’homme, comme la « rudesse », et d’autres perceptibles uniquement par l’ordinateur, sans interprétation humaine de cet ordre), qui ensuite ont produit des représentations numériques, appelées vecteurs de caractéristiques (ces approches intègrent des méthodes d’apprentissage non supervisé, comme l’algorithme des k-moyennes et les réseaux neuraux artificiels, utilisés pour extraire les vecteurs de caractéristiques représentant une peinture. D’autres méthodes, comme celle des k plus proches voisins, sont utilisées pour classifier le style et le genre des peintures). En parallèle, Mitali Banerjee a demandé à des historiens de l’art d’évaluer la créativité des artistes sur plusieurs dimensions : l’originalité, la diversité stylistique, l’abstraction, le caractère unique et l’innovation. Elle a ensuite combiné ces résultats en une valeur unique (score factoriel) pour chaque artiste, et comparé les mesures données par l’homme et par la machine.

La complémentarité des évaluations humaines et machines

Mitali Banerjee a constaté une forte corrélation entre les évaluations des experts et celles des machines, venant valider la mesure informatique. Cette corrélation était particulièrement flagrante concernant les évaluations informatiques des œuvres les plus créatives d’un artiste (selon la machine). Cela suggère que les experts humains se sont focalisés sur les travaux les plus créatifs, alors que le professeur Banerjee leur avait demandé d’évaluer la créativité moyenne de chaque artiste entre 1910 et 1925. Au vu de cette forte concordance entre les deux types de mesures, elle envisage d’appliquer cette approche aux arts visuels à plus grande échelle, notamment pour comprendre comment créativité et notoriété évoluent ensemble. Il peut paraître étonnant d’avoir une mesure produite par une machine d’une dimension aussi indescriptible que la créativité, mais le professeur Banerjee y voit-là un outil complémentaire des compétences humaines. « Les êtres humains savent reconnaître et évaluer des produits complexes. Nous sommes capables d’apprendre à partir d’un nombre relativement restreint d’exemples alors que la machine a besoin d’un apport de données plus important ; les machines, par contre, peuvent révéler ce que l’homme peut avoir occulté en raison de préjugés propres à sa nature. Elles peuvent dévoiler de nouvelles manières de voir les choses. Pour que ces outils nous ouvrent des horizons utiles, il est important d’adopter une approche interdisciplinaire, qui intègre les théories et les outils de l’histoire de l’art, de la science informatique, de la psychologie et de la sociologie ».
« Étant donné la valeur que notre société accorde déjà à la créativité et l’impact évident de ces idées sur l’économie et la culture, mieux en comprendre les mécanismes peut influencer la manière dont nos institutions l’encouragent, la reconnaissent et la soutiennent », conclut Mitali Banerjee à propos des retombées possibles de ses recherches.


D’après un entretien avec Mitali Banerjee et ses travaux de recherche, notamment son article « Understanding and valuing creativity using expert and computational measures of visual artists' output » (à sortir).

Applications Pratiques
Applications Pratiques

Ces travaux ont des applications immédiates : ils aident à comprendre comment se définit la valeur des productions et de leurs initiateurs sur le marché de l’art qui pèse plusieurs milliards de dollars. Cette approche peut également servir à mesurer la créativité d’autres objets complexes, comme les impressions en 3D, les jeux vidéo et d’autres produits de consommation. Rappelons par ailleurs qu’un marché de l’art est un marché d’idées. Comprendre selon quels mécanismes il valorise ou ignore telle ou telle forme de créativité peut aider à imaginer comment d’autres marchés comparables (comme le marché du travail pour la recherche scientifique) peuvent être ajustés pour mieux reconnaître les talents créatifs. Enfin, l’artiste est en quelque sorte l’incarnation même de l’entrepreneur : il doit évoluer dans un contexte de grande incertitude tout en s’efforçant de proposer quelque chose de nouveau. Comprendre pourquoi certains voient plus facilement leurs créations couronnées de succès que d’autres peut nous éclairer sur la manière dont les créateurs d’entreprises doivent choisir, mettre en œuvre et gérer leurs objectifs.

Méthodologie
Méthodologie

Pour évaluer de manière automatisée la créativité, Mitali Banerjee a utilisé différents algorithmes d’analyse visuelle par ordinateur.  L’objectif était d’extraire les caractéristiques de 4 175 images de 55 artistes pour créer ainsi un vecteur de caractéristiques (représentation numérique d’un tableau de peinture) à partir duquel elle pouvait obtenir un score de créativité informatique dont elle a relevé les valeurs moyennes, modales, médianes, de variance et extrêmes. Pour l’évaluation humaine, elle a demandé à quatre historiens de l’art d’évaluer les artistes sur six dimensions, à l’aide d’une échelle à cinq niveaux. Elle a ensuite rapproché ces notations au sein d’un score factoriel, puis a comparé les deux types d’évaluations.