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Adobe utilise-t-il vos photos pour entraîner son IA ? Adobe pourrait analyser votre contenu à l'aide de techniques telles que l'apprentissage automatique
Selon la Fondation Krita

Le , par Bruno

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La Fondation Krita, un groupe indépendant à but non lucratif qui développe des logiciels graphiques libres pour les artistes, a récemment remarqué que, dans les paramètres de leur compte Adobe Creative Cloud, l'entreprise les avait inscrits (ainsi que tous les autres) à un programme d'« analyse de contenu » par lequel elle « peut analyser votre contenu à l'aide de techniques telles que l'apprentissage automatique (par exemple, pour la reconnaissance des formes) afin de développer et d'améliorer nos produits et services ».

De nombreux logiciels ont une option de « partage d'informations avec le développeur », qui permet d'envoyer des données télémétriques comme la fréquence d'utilisation de l'application ou de certaines fonctionnalités, les raisons d'un plantage. À titre d’illustration, certains évoquent le cas de Microsoft qui aurait suscité l'ire de nombreuses personnes lorsqu'elle a déclaré que la télémétrie était activée par défaut et qu'il était impossible de la désactiver dans Windows 10. Très souvent, les utilisateurs autorisent automatiquement Adobe à accéder à leurs données, à moins qu'ils ne choisissent de ne pas utiliser ce service.


Mais les ensembles de données sont de plus en plus grands et forment des systèmes d'IA de plus en plus puissants, y compris, récemment, ces systèmes génératifs que n'importe qui peut utiliser pour créer des images remarquables en un instant. C'est dégoûtant, mais ce qui est pire, c'est de glisser une nouvelle méthode de partage et d'y faire adhérer les utilisateurs existants. Adobe a déclaré à PetaPixel que cette analyse de contenu "n'est pas nouvelle et est en place depuis une décennie". S'ils utilisaient l'apprentissage automatique à cette fin et l'ont dit il y a une décennie, c'est assez impressionnant, tout comme le fait qu'apparemment personne ne l'ait remarqué pendant tout ce temps. Cela semble peu probable. Je soupçonne que la politique a existé sous une certaine forme, mais qu'elle a discrètement évolué.

Un examen plus approfondi de la FAQ sur l'analyse du contenu de l'entreprise montre que la règle a été mise à jour l'année dernière, en août, et qu'elle s'applique aux images, au son, aux vidéos, au texte ou aux documents stockés sur ses serveurs en cloud. L'entreprise précise qu'elle ne s'intéresse pas au contenu traité ou stocké localement sur les appareils des utilisateurs.

Citation Envoyé par Extraits de la FAQ
Adobe peut analyser votre contenu Creative Cloud ou Document Cloud afin de fournir des fonctionnalités de produit et d'améliorer et développer nos produits et services. Le contenu de Creative Cloud et Document Cloud comprend, sans s'y limiter, des fichiers image, audio, vidéo, texte ou document, ainsi que les données associées. Adobe effectue une analyse de contenu uniquement sur le contenu traité ou stocké sur les serveurs d'Adobe ; nous n'analysons pas le contenu traité ou stocké localement sur votre appareil.

Supposons que vous accédez à Creative Cloud ou Document Cloud via un compte personnel et que vous préférez qu'Adobe n'analyse pas votre contenu pour développer et améliorer nos produits et services. Dans ce cas, vous pouvez désactiver l'analyse de contenu à tout moment à partir de votre compte Adobe (voir détails et exceptions plus loin).

Quelles techniques Adobe utilise-t-il pour analyser le contenu ?

Adobe utilise principalement l'apprentissage automatique dans Creative Cloud et Document Cloud pour analyser votre contenu. L'apprentissage automatique est un sous-ensemble de l'intelligence artificielle dans lequel un système informatique utilise des algorithmes pour analyser et apprendre des données sans intervention humaine, afin de tirer des conclusions de modèles et de faire des prédictions. Le système peut continuer à apprendre et à s'améliorer au fil du temps, à mesure qu'il reçoit davantage de données.

Nous utilisons l'apprentissage automatique pour développer et améliorer nos produits et services, ce qui nous permet de proposer des solutions innovantes et de pointe. Nous utilisons également l'apprentissage automatique pour fournir des fonctionnalités de produits et personnaliser nos produits et services.

Les fonctionnalités basées sur l'apprentissage automatique peuvent vous aider à devenir plus efficace et créatif. Par exemple, nous pouvons utiliser des fonctions d'apprentissage automatique pour vous aider à organiser et à modifier vos images plus rapidement et plus précisément. Grâce à la reconnaissance des objets dans Lightroom, nous pouvons étiqueter automatiquement les photos de votre chien ou de votre chat. Dans Photoshop, l'apprentissage automatique peut être utilisé pour corriger automatiquement la perspective d'une image pour vous. Avec le mode liquide d'Acrobat, nous optimisons la lisibilité d'un PDF, par exemple en améliorant automatiquement les titres et les tableaux d'un document pour vous aider à parcourir et à lire plus facilement des documents denses.

Les fonctions d'apprentissage automatique sont également utilisées pour faire des suggestions en fonction du contexte. Par exemple, si vous travaillez sur une maquette d'interface utilisateur, Adobe XD peut vous suggérer automatiquement certains boutons. Cette suggestion adaptée au contenu peut s'avérer plus pertinente pour votre travail lorsqu'Adobe XD tire parti de votre utilisation et de votre contenu spécifique. Dans Photoshop, le remplissage en fonction du contenu analyse également votre image et prédit le contenu à insérer dans une zone sélectionnée. Et dans Acrobat, nous pouvons encore fournir des suggestions de recherche même si le terme recherché est mal orthographié.
La dernière politique d'analyse de contenu d'Adobe permet à l'entreprise de collecter ses propres ensembles de données d'entraînement d'IA sans avoir à grappiller l'Internet. Certains artistes sont frustrés par le fait que leur travail a été récupéré et utilisé pour former des modèles artistiques génératifs d'IA sans leur consentement, ce qui permet à n'importe qui utilisant des outils de conversion de texte en image comme DALL-E, Midjourney ou Stable Diffusion de créer du contenu qui imite leur style.

Ces outils peuvent créer toutes sortes d'images avec seulement quelques mots, y compris celles qui évoquent clairement les œuvres de très nombreux artistes. Les utilisateurs peuvent désigner ces artistes par des mots tels que « dans le style de » ou « par », accompagnés d'un nom spécifique. Et les utilisations actuelles de ces outils peuvent aller de l'amusement personnel à des cas plus commerciaux.

La découverte par des artistes que leur travail est utilisé pour entraîner l'IA soulève une préoccupation encore plus fondamentale : leur propre art est effectivement utilisé pour entraîner un programme informatique qui pourrait un jour s'attaquer à leur gagne-pain. Quiconque génère des images avec des systèmes tels que Stable Diffusion ou DALL-E peut ensuite les vendre, les conditions spécifiques concernant le droit d'auteur et la propriété de ces images varient. « Je ne veux pas du tout participer à la machine qui va dévaloriser ce que je fais », a déclaré Daniel Danger, un illustrateur et graveur qui a appris qu'un certain nombre de ses œuvres avaient été utilisées pour entraîner Stable Diffusion.

Certains services, dont le système DALL-E d'OpenAI, ne divulguent pas les ensembles de données sur lesquels reposent leurs systèmes d'IA. Mais avec Stability Diffusion, Stability AI est clair sur ses origines. Son jeu de données de base a été entraîné sur des paires d'images et de textes sélectionnés pour leur aspect à partir d'un cache encore plus massif d'images et de textes provenant d'Internet. L'ensemble de données complet, connu sous le nom de LAION-5B, a été créé par l'association allemande d'intelligence artificielle LAION : "large-scale artificial intelligence open network" (réseau ouvert d'intelligence artificielle à grande échelle).

Bien qu'Adobe ait créé une gamme d'applications d'IA qui aident les utilisateurs à convertir une image 2D en une image 3D ou à effectuer des recherches rapides dans des vidéos pour trouver des clips spécifiques, la société ne dispose pas encore de son propre produit de conversion texte-image. En revanche, elle vend des travaux générés par l'IA sur sa plateforme d'images.

Un porte-parole de la société a déclaré : « Nous donnons aux clients le plein contrôle de leurs préférences et paramètres de confidentialité. La politique en discussion n'est pas nouvelle et est en place depuis une décennie pour nous aider à améliorer nos produits pour les clients. Pour tous ceux qui préfèrent que leur contenu soit exclu de l'analyse, nous offrons cette option ici. »

Tara McPherson, une artiste basée à Pittsburgh dont les œuvres figurent sur des jouets, des vêtements et dans des films comme le film oscarisé "Juno", s'inquiète également de la possibilité de perdre certains travaux au profit de l'IA. Elle se sent déçue et "exploitée" du fait que son travail a été inclus dans l'ensemble de données à l'origine de Stable Diffusion sans qu'elle en soit informée, a-t-elle déclaré. « À quel point cela va-t-il être facile ? À quel point cet art va-t-il devenir élégant ? Pour l'instant, c'est parfois un peu bancal, mais ça ne fait que commencer », s’est-elle interrogée.

« En ce qui concerne l'IA générative, Adobe n'utilise aucune donnée stockée sur les comptes Creative Cloud des clients pour entraîner ses fonctions expérimentales d'IA générative. Nous sommes en train de revoir notre politique pour mieux définir les cas d'utilisation de l'IA générative. »

Cette pratique consistant à récupérer des images ou d'autres contenus sur Internet pour former des ensembles de données n'est pas nouvelle et relève traditionnellement de ce que l'on appelle le "fair use", principe juridique de la loi américaine sur le droit d'auteur qui autorise l'utilisation d'œuvres protégées par le droit d'auteur dans certaines situations. En effet, ces images, dont beaucoup peuvent être protégées par des droits d'auteur, sont utilisées d'une manière très différente, par exemple pour apprendre à un ordinateur à identifier des chats.

Mais les ensembles de données sont de plus en plus grands et forment des systèmes d'IA de plus en plus puissants, y compris, récemment, ces systèmes génératifs que n'importe qui peut utiliser pour créer des images remarquables en un instant.

Source : Fondation Krita

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