Ce n’est pas forcément le secteur auquel on pense en premier quand on parle de data mais c’est pourtant un des secteurs où la data gagne de plus en plus de terrain. 

L’art dans la data

Commençons par l’importance de l’art dans la data. On pense ici à la data-visualisation : comment représenter la data de la bonne manière. En effet pour rendre la data accessible au plus grand nombre, y ajouter une part d’art va permettre de rendre la visualisation plus agréable et ne pas rester une discipline d’initié. 

La data visualisation permet de transformer des données complexes en idées simples. On appelle Data Art la pratique qui consiste à utiliser des données pour transmettre des émotions au public. On va donc croiser l’imagination de l’artiste et la vérité objective amenée par les données. En entreprise, le data art permet d’amener du storytelling à la data visualisation en lui ajoutant une dimension esthétique 

Un bon Data Analyst ou Data Scientist faisant de la visualisation a tout intérêt à avoir un bagage artistique de base : choix des couleurs adaptées, mise en page et filtrage des données. On pense aussi à toutes les représentations de réseaux qui ont une infinité de manière d’être représentées mais dont très peu sont facilement compréhensibles. 

La data dans l’art

La place de l’art dans la data est de plus en plus prégnante et ce dans toutes les catégories d’arts : Musique, Dessin, Vidéo, … 

La génération d’images

Dall-E 2 sorti au premier semestre 2022 permet de générer une image à partir d’une description et permet de démocratiser cette méthode. Des concurrents comme Midjourney ou Stable Diffusion ont d’ailleurs très vite émergé. Ces intelligences artificielles sont tellement puissantes qu’un artiste américain a gagné un concours grâce à Midjourney. 

La question que l’on peut se poser en voyant celle-ci est d’ordre philosophique : le créateur d’une telle œuvre est-il l’homme ou la machine ? En effet, c’est bien l’homme qui donne les bonnes instructions qui ont permis cette création mais c’est la machine qui crée cette oeuvre grâce à toute la connaissance qu’elle a accumulé en croisant des tonnes de données lors de son apprentissage. 

Dans le 7ème art

Nous l’avions présenté dans un article précédent, Netflix utilise la data pour orienter ses créations et comprenant les appétences de ses utilisateurs. Trouver et comprendre ce que le public va aimer visuellement, c’est l’un des métiers de Netflix, qu’il maîtrise à la perfection. Netflix utilise la data pour faire des séries qui plaisent et cela lui permet d’avoir beaucoup plus de séries qui ne s’arrêtent pas : 80 % des séries ont une deuxième saison là où aux Etats-Unis la moyenne est de 25%. 

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Dans la musique 

Certains contenus peuvent désormais totalement être créés par intelligence artificielle comme nous vous l’avions présénté dans cet article sur la data et la musique. La data permet de créer des assistants à la création de musique, en créant par exemple la suite d’un accord qui va être musicalement cohérente. 

Un autre exemple est le Data Driven DJ. Ce DJ crée des morceaux de musique à partir de diverses sources de données. Par exemple, la position des étoiles, la pollution de l'air en Chine ou les inégalités de revenus entre les passagers du métro à New-York sont des sources de données qu’il a pu utiliser par le passé. Dans le lien plus haut dans ce paragraphe, il a utilisé comme source de données les flux migratoires des réfugiés dans le monde. 

Dans la bande dessinée

Le site Datacomics.net présente des bandes dessinées utilisant les données comme base de leurs narrations. Ce site a été créé de l’union de plusieurs chercheurs. Et ce qu’ils cherchent à faire c’est du Data Storytelling : utiliser la data pour raconter une histoir cohérente, dans un format BD. 

Conclusion 

La data et l’art ont une intrication plus forte qu’on le pense. L’art ajoute une dimension esthétique à la data, tandis que la data ajoute une part d‘objectivité et de factuel à l’art. 

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