Mon expérience avec les intelligences artificielles : de l'utilisation intuitive à la maîtrise du langage
Préjugés.
Avant de suivre ce cours, je connaissais déjà certaines intelligences artificielles et les utilisais occasionnellement pour diverses tâches. Comme beaucoup d'utilisateurs, je les percevais comme des outils relativement simples d'accès, fonctionnant sur le principe de la conversation naturelle. Cependant, l'expérience approfondie que m'a offerte ce cours m'a permis de prendre conscience d'une réalité bien plus complexe : chaque IA possède son propre langage, ses codes, et nécessite un véritable apprentissage pour en exploiter pleinement le potentiel.
Cette prise de conscience s'est manifestée particulièrement lors de mes premières tentatives avec Midjourney. Contrairement aux IA conversationnelles comme ChatGPT, Gemini, Grok ou Claude, qui reposent sur un système de chat facilitant la transmission des demandes de l'humain à la machine, Midjourney m'a confronté à une logique différente. L'interface de type "chat" de ces assistants crée une illusion de simplicité : on a l'impression de pouvoir s'exprimer naturellement, comme lors d'une conversation avec un autre être humain. Pourtant, dès que l'on commence véritablement à créer et à affiner ses demandes, on réalise rapidement les limites de cette approche intuitive.
Réalité.
L'une des premières barrières que j'ai rencontrées concerne la langue elle-même. Bien que je sois francophone, j'ai rapidement compris que le français n'était pas suffisant, ou plutôt qu'il manquait de précision, comparé à l'anglais dans le contexte de la communication avec les IA. Ce n'est pas simplement une question de traduction : la tournure des phrases, le vocabulaire technique, et surtout la structure des demandes doivent suivre un schéma différent de celui du langage humain naturel. En anglais, la communauté d'utilisateurs a développé un véritable lexique, des termes spécifiques et des formulations optimisées qui permettent d'obtenir des résultats bien plus précis. Cette "grammaire de l'IA" demande un apprentissage à part entière.
Ces obstacles théoriques sont devenus très concrets lors de mes propres expérimentations.
Ma première tentative significative avec Midjourney consistait à reproduire une photo que j'avais prise dans la rue lors d'une manifestation, en lui demandant de l'interpréter dans le style pictural de Jacob Jordaens. J'ai formulé ma demande en français. Le résultat fut décevant : l'IA a générée un simple portrait d'homme avec un style de peinture à l'huile, sans aucune prise en compte de la photo que je lui avais fournie.
Intrigué par cet échec, j'ai alors reformulé le même prompt en anglais, sans même y apporter de modifications structurelles majeures. Cette fois, l'image générée correspondait bien mieux à ce que j'attendais : l'IA avait pris appui sur ma photographie initiale. Cette expérience m'a révélé que la langue n'était pas qu'un simple véhicule de communication, mais qu'elle influençait directement la capacité de l'IA à interpréter mes intentions.
Ma deuxième expérience fut encore plus révélatrice de la complexité du "prompt engineering". J'ai voulu reproduire "La Sainte Famille" de Jacob Jordaens en utilisant plusieurs IA génératrices d'images. Persuadé qu'une description détaillée garantirait un meilleur résultat, j'ai rédigé un prompt composé de longues phrases très descriptives, Mentionnant chaque élément du tableau, les couleurs, la composition, l'atmosphère. Les résultats furent catastrophiques – aucune des images générées ne ressemblait, même de loin, à l'œuvre originale.
Face à cet échec, j'ai eu l'idée de solliciter d'autres IA conversationnelles pour m'aider à optimiser mon prompt. Le résultat de cette collaboration entre intelligences artificielles fut intéressant : mon texte descriptif détaillé a été divisé par quatre en termes de longueur, traduit en anglais, et surtout transformé en une succession de mots-clés plutôt qu'en phrases complètes. Cette structure, qui semblait contre-intuitive du point de vue de la communication humaine, s'est révélée bien plus efficace. Les mots-clés, ordonnés selon une logique de priorité et séparés par des virgules, permettaient à l'IA de hiérarchiser les éléments importants et de mieux structurer sa génération.
Finalité.
Après de nombreux tests et ajustements, je commence enfin à maîtriser quelques notions supplémentaires sur le fonctionnement des intelligences artificielles.
J'ai réalisé mon travail final en utilisant plusieurs IA. Mon objectif était d'explorer l'esthétique du glitch — cet aspect coloré et déconstruit provenant de bugs informatiques — à partir d'une œuvre donnée.
J'ai d'abord sélectionné "La Sainte Famille" de Jacob Jordaens (mentionnée précédemment) au Musée des Beaux-Arts de Bruxelles. J'ai ensuite travaillé l'image du tableau avec l'IA Patternetienne, qui m'a permis d'obtenir une esthétique de glitch satisfaisante en plusieurs étapes. Enfin, j'ai utilisé Midjourney pour créer une vidéo avec des mouvements fluides, accentuant davantage l'aspect déconstruit de l'œuvre.
Prompt Midjourney :
Animate this image with an extremely slow melting effect, as if the image is gently dissolving and flowing downward over time.
Very long, gradual transformation, continuous slow motion from start to end.
Liquid-like movement similar to warm wax or diluted paint, smooth and controlled.
No sudden changes, no chaos, no distortion.
Soft edges stretching slowly, image flowing almost imperceptibly.
Dreamlike, poetic, hypnotic atmosphere.
Minimal camera movement, almost static.
Warm light, muted colors, cinematic softness.
Designed for a long animation duration, slow pacing, extended visual continuity.
--motion low
--video
--quality 2
Cette expérience m'a appris à me remettre en question constamment : mes prompts, mes formulations, ma manière même de conceptualiser mes demandes. J'ai compris qu'utiliser une IA n'est pas simplement donner un ordre et attendre un résultat, mais engager un véritable dialogue intéractif où chaque échec est une opportunité d'apprentissage.