2024-02-14 19:35:05
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Regardez une émission de rénovation domiciliaire assez longtemps et vous aurez peut-être l’impression que les rénovations se mélangent, les couleurs des murs, les luminaires, les textures et les finitions commençant tous à se ressembler.
Le terme pour cela est fixation de conception, et ce n’est pas propre à la rénovation des maisons. Face à une tâche, les designers, illustrateurs et autres créateurs s’appuient souvent sur des modèles familiers. Même si cela peut raccourcir et simplifier le processus de conception, cela peut conduire à des solutions répétitives ou pas tout à fait adaptées.
Dans un nouveau papier, des chercheurs du MIT, de Harvard et du Toyota Research Institute ont découvert que l’IA générative peut aider les concepteurs à trouver de nouvelles idées en créant rapidement des images basées sur des invites textuelles. Plus précisément, les concepteurs ayant accès à un outil d’IA générative développé par les chercheurs, appelé DesignAID, ont trouvé l’outil plus utile qu’une recherche d’images traditionnelle.
“Pour chacune d’un certain nombre de descriptions verbales diverses, DesignAID peut générer presque instantanément une image – et elle est souvent bien mieux développée et raffinée que ce qu’un artiste ou un designer pourrait faire avec un rapide croquis”, a déclaré le co-auteur de l’article Thomas W. Malone. , professeur de technologie de l’information au MIT Sloan et directeur du MIT Center for Collective Intelligence.
Les concepteurs trouvent de la valeur dans les images générées par l’IA
Les premières étapes de la conception sont le meilleur moment pour proposer des idées diverses, parfois non conventionnelles. Mais cela peut être difficile. Il faut généralement une grande équipe pour générer de nombreuses idées, et il faut du temps pour en créer des représentations visuelles, telles que des croquis. Le processus est également coûteux : dans l’industrie automobile, la conception d’une nouvelle voiture peut coûter 1 milliard de dollars et la refonte d’une voiture existante 3 milliards de dollars. Compte tenu de ces facteurs, même les designers les plus chevronnés pourraient opter pour ce qui leur est familier.
Les éléments qui rendent l’IA indésirable pour certains cas d’utilisation sont positifs dans un processus de création combiné homme-machine.
Thomas W.Malone
Professeur Sloan du MIT
Pour l’étude, les chercheurs ont demandé à 87 designers participatifs d’utiliser l’outil DesignAID pour créer un mood board ou un ensemble d’images permettant de capturer la direction artistique d’un projet. DesignAID produit des images basées sur une description écrite du problème de conception, ainsi que des variantes générées automatiquement de cette description. Pour générer diverses variations de la description, l’outil utilise une technique appelée intégration sémantique, qui combine la signification contextuelle d’un mot et les similitudes statistiques entre les mots pour proposer des variations supplémentaires.
Les participants ont trouvé la génération automatique d’images à partir de mots « plus inspirante, agréable et utile » que la simple recherche d’images sur un site Web tel que Pinterest. Cependant, les concepteurs ont déclaré qu’ils trouvaient l’outil plus utile pour la génération d’images que pour générer des idées diverses.
Malone et ses co-auteurs, qui ont reçu le Prix du meilleur article lors de la conférence ACM Collective Intelligence Conference de cette année, a souligné que ce type d’outil pourrait accélérer le processus de conception. Bien sûr, toutes les images ne correspondaient pas parfaitement. Certaines étaient stupides, irrationnelles ou physiquement impossibles. Ce serait un problème plus grave si le modèle était utilisé pour produire des résultats par lui-même plutôt que sous la supervision humaine.
“Les éléments qui rendent l’IA indésirable pour certains cas d’utilisation sont positifs dans un processus de création combiné homme-machine”, a déclaré Malone. « Lorsque vous commencez à vous éloigner du sens originel des mots, c’est ce qui commence à déclencher les idées les plus créatives. Ensuite, dans le pire des cas, les concepteurs peuvent simplement jeter les dizaines de mauvaises idées et ne conserver que les bonnes.
Différents modes de génération de contenu pour différents objectifs de conception
Malone et ses co-auteurs ont créé deux modes pour DesignAID. Le mode de saisie directe à faible diversité générait des images basées sur des phrases d’entrée, permettant une itération rapide pour affiner les idées. Le mode Nouvelle idée à grande diversité a généré des idées « liées mais sémantiquement différentes », puis a créé des images pour les nouvelles phrases. Cela a permis aux concepteurs d’explorer le paysage du design. “Les nouvelles idées et leurs images associées sont destinées à susciter la créativité nécessaire pour sortir de toute fixation sur le design”, écrivent les chercheurs.
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Deux tableaux d’humeur créés à l’aide du système d’IA générative DesignAID pour l’idéation créative (à gauche) et un système de recherche Pinterest (à droite) en réponse à l’invite « chaise pour enfants ». Crédit : Avec l’aimable autorisation des chercheurs
Les deux modes avaient des objectifs distincts. Lorsque les concepteurs avaient une vision claire en tête, ils préféraient la saisie directe. Lorsque les designers n’avaient pas une vision claire, ou s’ils étaient moins expérimentés, ils préféraient la Nouvelle Idée, trouvant ce mode plus inspirant.
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Découvrir que les participants à l’étude avaient des préférences différentes en matière d’utilisation de DesignAID n’a pas été une surprise, a déclaré Malone. Après tout, certains designers ont besoin d’aide pour trouver des idées, tandis que d’autres ont besoin d’affiner les idées qu’ils ont déjà.
Les résultats pourraient conforter l’idée selon laquelle l’IA complète les travailleurs du savoir mais ne les remplace pas. « Si vous essayez de construire un ordinateur pour obtenir la meilleure représentation visuelle d’une seule phrase, c’est difficile à faire automatiquement. Vous avez besoin d’êtres humains pour juger de ce qui est bon », a déclaré Malone. « L’humain peut aider à diriger l’ordinateur de diverses manières, et l’ordinateur peut diriger l’humain de diverses manières. C’est une synergie utile.
Le document de recherche a été co-écrit par Malone ; Alice Caï de l’Université Harvard ; Steven Rick et Jennifer Heyman de la Centre d’intelligence collective du MIT; et Yanxia Zhang, Alexandre Filipowicz, Matthieu Honget Matt Klenk de la Institut de recherche Toyota.
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