Datacraft : Création de datasets personnalisés pour les artistes et designers

Datacraft vise à développer des approches alternatives du machine learning dans les domaines de l’art et du design. Face aux limites des modèles génératifs dominants, souvent fondés sur des jeux de données standardisés, le projet encourage la conception de datasets personnalisés comme démarche de création.

En mettant l’accent sur la relation entre données et entraînement, Datacraft examine comment la curation des données influencent les résultats des modèles. Il propose ainsi aux artistes et designers un outil pédagogique leur permettant d’expérimenter de manière plus autonome et critique.

Le projet prend la forme d’une plateforme en ligne conçue comme un livre de recettes de machine learning créatif. Celle-ci rassemble un état de l’art des pratiques existantes et une collection de références historiques liées à la création de bases de données dans les champs de l’art, du design, du cinéma et de la science. Elle réunit également cinq recettes originales proposées par des artistes et designers, de niveaux de difficulté variés. À travers une approche mêlant entretiens et partage de pratiques, Datacraft vise à accompagner les créateur·rices dans l’appropriation des pratiques de création en lien avec les intelligences artificielles à petite échelle et à ouvrir de nouvelles formes d’expression dans ce champ.