1. Introduction

Ce document présente un projet de doctorat en cours qui étudie l'intégration des Réseaux Antagonistes Génératifs (GANs) dans les flux de travail co-créatifs pour le design de mode. Le postulat central est que les GANs, plutôt que de remplacer la créativité humaine, peuvent agir comme des partenaires collaboratifs qui enrichissent le processus de conception. Le projet se situe à l'intersection de l'Interaction Humain-Machine (IHM), de l'apprentissage automatique génératif et des études en design. Il cherche à répondre à la question : « Comment les GANs peuvent-ils être appliqués en co-création, et ce faisant, comment peuvent-ils contribuer aux processus de design de mode ? » En s'appuyant sur le cadre de la co-création à initiative mixte, la recherche vise à traduire les propriétés algorithmiques des GANs en interfaces intuitives et interactives qui favorisent un partenariat synergique entre le designer et l'IA.

2. Contexte et travaux connexes

Le projet s'appuie sur plusieurs domaines clés de la recherche existante.

2.1. Les GANs dans les domaines créatifs

Les GANs ont démontré une capacité remarquable à générer des artefacts nouveaux et de haute fidélité dans des domaines comme l'art, les visages et la mode. Des modèles comme StyleGAN et CycleGAN ont été déterminants. Par exemple, le cadre de CycleGAN pour la traduction d'image à image non appariée, détaillé dans son article fondateur par Zhu et al. (2017), fournit une base technique pour les applications de transfert de style très pertinentes pour la mode.

2.2. Le défi de la boîte noire et l'incertitude

Un obstacle majeur à l'adoption des GANs dans le design professionnel est leur manque inhérent d'interprétabilité. L'espace latent complexe et enchevêtré rend difficile pour les designers de comprendre ou de contrôler le processus de génération de manière prévisible. Des chercheurs comme Benjamin et al. proposent de traiter l'incertitude de l'apprentissage automatique comme un matériau de conception, suggérant que « l'imprévisibilité » des réseaux de neurones peut être une source d'inspiration créative plutôt qu'un défaut à éliminer.

2.3. Co-création à initiative mixte

Ce paradigme de l'IHM se concentre sur les systèmes où le contrôle est partagé dynamiquement entre des agents humains et informatiques, chacun apportant ses forces uniques. L'objectif n'est pas l'automatisation complète mais l'augmentation, où l'IA gère la reconnaissance de motifs et la génération à grande échelle, tandis que l'humain fournit l'intention de haut niveau, le jugement esthétique et la compréhension contextuelle.

3. Cadre et méthodologie du projet

3.1. Questions de recherche fondamentales

  • Comment les propriétés techniques des GANs (par exemple, la structure de l'espace latent, l'effondrement des modes) se manifestent-elles dans un cadre co-créatif interactif ?
  • Quels paradigmes d'interaction (par exemple, l'esquisse, les curseurs sémantiques, l'édition par l'exemple) comblent le plus efficacement l'écart entre l'intention du designer et la génération par GAN ?
  • Comment la co-création avec un GAN impacte-t-elle le processus de design de mode, la créativité du designer et les résultats finaux ?

3.2. Pipeline co-créatif proposé

Le système envisagé suit une boucle itérative : 1) Le designer fournit une entrée initiale (esquisse, planche d'inspiration, consigne textuelle). 2) Le GAN génère un ensemble de propositions de design. 3) Le designer sélectionne, critique et affine les propositions, utilisant potentiellement des outils interactifs pour manipuler l'espace latent. 4) La sortie affinée alimente le cycle de génération suivant ou est finalisée.

4. Fondements et détails techniques

4.1. Architecture des GANs et espace latent

Le projet s'appuie probablement sur une architecture GAN conditionnelle ou basée sur le style (par exemple, StyleGAN2) entraînée sur un large jeu de données d'images de mode. Le composant clé est l'espace latent Z, une variété de dimension inférieure où chaque point z correspond à une image générée. La navigation dans cet espace est centrale pour le contrôle.

4.2. Formulation mathématique

L'objectif fondamental du GAN est un jeu minimax entre un générateur G et un discriminateur D :

$\min_G \max_D V(D, G) = \mathbb{E}_{x \sim p_{data}(x)}[\log D(x)] + \mathbb{E}_{z \sim p_z(z)}[\log(1 - D(G(z)))]$

Pour les applications co-créatives, l'accent se déplace vers l'apprentissage d'une fonction de mappage f des entrées utilisateur (par exemple, esquisses, attributs) vers des régions de l'espace latent : z' = f(Iuser), permettant une génération guidée.

5. Cadre d'analyse et exemple de cas

Scénario : Concevoir une collection de « Tenue de soirée durable ».

  1. Entrée : Le designer télécharge une planche d'inspiration avec des images de textures organiques, de silhouettes drapées et une palette de couleurs terreuses. Il saisit également une consigne textuelle : « élégant, patron zéro déchet, biophilique ».
  2. Traitement IA : Un GAN multimodal (par exemple, combinant CLIP pour le texte et un StyleGAN pour les images) encode ces entrées en un vecteur latent combiné, générant 20 variations de design initiales.
  3. Affinage humain : Le designer sélectionne 3 variantes prometteuses. À l'aide d'une interface avec des curseurs pour des attributs comme « structuré vs fluide » ou « niveau d'ornementation », il ajuste les directions latentes correspondant à ces caractéristiques, créant de nouveaux hybrides.
  4. Sortie et itération : Les sélections finales sont des rendus haute résolution de nouveaux designs de vêtements qui mêlent l'intention esthétique initiale à des éléments formels inattendus générés par l'IA, accélérant ainsi la phase d'idéation.

6. Résultats attendus et approche expérimentale

6.1. Description de l'interface prototype

Un prototype interactif proposé comprendrait : une toile pour l'entrée/l'édition initiale ; une galerie des variations générées par l'IA ; un panneau avec des contrôles interprétables pour la manipulation de l'espace latent (par exemple, des curseurs d'attributs découverts) ; et un suivi de l'historique pour visualiser le parcours co-créatif.

6.2. Métriques d'évaluation

Le succès serait mesuré par des méthodes mixtes :

  • Quantitatif : Temps de réalisation de la tâche, nombre d'itérations pour obtenir un design satisfaisant, diversité des sorties générées.
  • Qualitatif : Entretiens avec les designers évaluant le soutien perçu à la créativité, le sentiment d'agence et l'utilité des suggestions de l'IA, analysés par analyse thématique.

7. Applications futures et orientations

Les implications vont au-delà de l'IHM académique. Des GANs co-créatifs réussis pourraient révolutionner la mode en :

  • Démocratisant le Design : Abaissant les barrières à l'entrée pour les designers indépendants.
  • Pratique Durable : Permettant un prototypage virtuel rapide, réduisant les déchets d'échantillons physiques.
  • Mode Personnalisée : Alimentant des plateformes de personnalisation à la demande assistées par IA.
  • Expansion Transdisciplinaire : Le cadre est applicable au design de produits, à l'architecture et à l'art numérique.
La recherche future doit s'attaquer au désenchevêtrement de l'espace latent pour un meilleur contrôle, à l'interaction multimodale (voix, geste) et à des études longitudinales sur la façon dont ces outils transforment la pratique professionnelle.

8. Perspective de l'analyste : Idée centrale et critique

Idée centrale : Ce projet ne consiste pas à construire un meilleur générateur d'images ; c'est une sonde stratégique dans la négociation de l'agence à l'ère de l'IA créative. Le véritable produit est une nouvelle grammaire d'interaction pour le partenariat humain-IA.

Logique du raisonnement : L'argumentation progresse de manière solide, de l'identification d'un problème (la nature de boîte noire des GANs) à la proposition d'un paradigme de solution (co-création à initiative mixte) et d'un cas test spécifique (la mode). Elle identifie correctement que la valeur ne réside pas uniquement dans la sortie de l'IA, mais dans le processus qu'elle permet.

Points forts et faiblesses : Points forts : L'accent mis sur un domaine concret et commercialement pertinent (la mode) est judicieux. Il ancre des questions théoriques d'IHM dans la pratique réelle. Tirer parti de la mentalité « l'incertitude comme une caractéristique » est un recadrage sophistiqué d'une faiblesse typique du ML. Faiblesses critiques : La proposition est manifestement légère sur le comment parvenir à un contrôle interprétable. Se contenter de citer « l'initiative mixte » ne suffit pas. Le domaine est jonché de tentatives ratées d'outils « d'IA créative » que les designers ont abandonnés parce que l'interaction ressemblait à du tâtonnement. Sans une percée dans la navigation sémantique de l'espace latent — peut-être grâce à une utilisation innovante de techniques comme GANSpace (Härkönen et al., 2020) ou des objectifs de désenchevêtrement explicites — ce projet risque d'être un autre prototype qui ne passe pas à l'échelle pour un usage professionnel. De plus, le plan d'évaluation semble académique ; il devrait inclure des métriques issues de l'industrie de la mode elle-même, comme l'alignement avec les prévisions de tendances ou la faisabilité de production.

Perspectives actionnables : Pour que ce projet ait un impact, l'équipe doit :
1. Prioriser le Contrôle sur la Nouveauté : S'associer dès le premier jour avec des designers de mode en activité pour construire itérativement des interfaces qui correspondent à leurs modèles mentaux, et non à ceux des chercheurs en ML. L'outil doit ressembler à un instrument de précision, pas à une machine à sous.
2. Établir des Références par rapport à l'État de l'Art : Comparer rigoureusement leur pipeline co-créatif non seulement à une base de référence, mais aussi à des outils commerciaux comme Adobe Firefly ou des plateformes émergentes comme Cala. Quelle valeur unique leur approche académique offre-t-elle ?
3. Planifier pour l'Écosystème : Penser au-delà du prototype. Comment cet outil s'intégrerait-il dans les suites logicielles de design existantes (par exemple, CLO3D, Browzwear) ? La voie vers l'adoption passe par une intégration transparente, pas par des applications autonomes.

9. Références

  1. Goodfellow, I., et al. (2014). Generative Adversarial Nets. Advances in Neural Information Processing Systems 27.
  2. Zhu, J.-Y., et al. (2017). Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks. IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV).
  3. Karras, T., et al. (2020). Analyzing and Improving the Image Quality of StyleGAN. Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR).
  4. Benjamin, G., et al. (2021). Uncertainty as a Design Material. ACM CHI Conference on Human Factors in Computing Systems (CHI '21) Workshop.
  5. Härkönen, E., et al. (2020). GANSpace: Discovering Interpretable GAN Controls. Advances in Neural Information Processing Systems 33.
  6. Shneiderman, B. (2022). Human-Centered AI. Oxford University Press.
  7. Grabe, I., & Zhu, J. (2023). Towards Co-Creative Generative Adversarial Networks for Fashion Designers. CHI '22 Workshop on Generative AI and HCI. (Le PDF analysé).