1️⃣ La protection des œuvres et les droits d’auteur

• Certaines bases de données d’IA excluent les œuvres protégées.
  👉 Par exemple, les modèles comme DALL·E ou certains GANs commerciaux filtrent les images protégées par le droit d’auteur.
• Les musées et institutions protègent leurs collections.
  👉 Des musées comme le Louvre ou le MoMA interdisent que leurs œuvres soient utilisées pour l’entraînement d’IA sans autorisation.
• Les IA ne peuvent pas copier une œuvre spécifique protégée.
  👉 Même si l’IA a été entraînée sur des milliers d’images d’un artiste, elle ne « mémorise » pas un tableau précis, mais plutôt un style général.

📌 Conséquence :
Nous obtiendrons une image ressemblante dans l’esprit, mais jamais une copie fidèle du tableau.

2️⃣ Le fonctionnement des modèles génératifs

• L’IA ne stocke pas d’images, elle crée de nouvelles compositions.
  👉 Un GAN ou un modèle comme Stable Diffusion n’a pas une « base de données » d’images enregistrées. Il génère à chaque fois une image inédite à partir d’un style.
• L’IA « hallucine » plus qu’elle ne copie.
  👉 Même avec un prompt précis, elle va recombiner des formes et des couleurs pour produire une œuvre unique, et non une copie exacte.

📌 Conséquence :
Les images pourront être inspirées par un artiste, mais elles auront toujours des variations, parfois surprenantes ou imprévisibles.

3️⃣ L’interprétation du prompt par l’IA

• Le langage naturel est ambigu.
  👉 Même si on écrit un prompt ultra-détaillé ("Peinture à l'huile dans le style de Rembrandt, portrait d’un homme barbu avec une lumière dramatique, palette terreuse, détails réalistes, clair-obscur")…
  👉 … L’IA interprète toujours avec une marge d’incertitude.
• Les modèles ne comprennent pas réellement l’art.
  👉 Ils associent des pixels et des motifs, mais ne « savent pas » pourquoi un tableau fonctionne.
• Les SEED et la randomisation jouent un rôle.
  👉 Même en utilisant le même prompt, l’image générée peut varier légèrement à chaque essai.

📌 Conséquence :
Nous devrons ajuster et expérimenter avec les prompts, mais nous n’obtiendrons jamais une copie exacte.

4️⃣ L’absence d’informations précises sur certains artistes

• Si l’IA n’a pas été entraînée sur un artiste, elle aura du mal à en imiter le style.
  👉 Par exemple, un artiste moins connu ou récent peut ne pas être bien représenté dans les bases de données IA.
• Certains styles sont plus difficiles à reproduire.
  👉 Une IA aura plus de facilité avec un style bien défini (comme l’impressionnisme) qu’avec un style très personnel et texturé (comme Francis Bacon).

📌 Conséquence :
Les résultats seront plus convaincants pour des artistes très célèbres que pour des styles plus confidentiels ou récents.