e-Drama en 5 actes
Acte I – T’as la réf?
Une fois l’IA installée localement, une nouvelle phase a débuté : celle du Large Vision Model (LVM). Pour qu’une IA appréhende une époque, un style, une manière de regarder, il faut lui construire un référentiel.
Le mien est clair : travailler sur des maisons de couture « oubliées » mais qui ont pourtant marqué leur temps –de la fin du XIXe siècle au premier tiers du XXe–
Acte II – Self Obsessed
J’ai commencé par une obsession : la maison des Sœurs Callot (1895–1953).
Quatre soeurs, « les quatre filles du docteur March » de la Couture dans un atelier où règne élégance précieuse et inventive.
Elles ont précédé Chanel, formées Madeleine Vionnet et l’une d’elles (Marthe Bertrand) est l’arrière-arrière-grand-mère d’Isabelle Huppert…

Pendant plusieurs jours, j’ai donc constitué un corpus d’images qui deviendra le référentiel. Plongée dans mes livres d’histoires de la mode et magazines d’époque… Consultation d’archives numériques, de bases spécialisées, des sites de musées, de studios photos…
Acte III – Dataset go !
Chaque image doit être scrupuleusement décrite, datée, numérotée. Cadrage, angle, texture, style doivent être vérifiés voire corrigés.
Pour terminer chaque image doit être attachée à un fichier-étiquette que l’on doit créer.
Avec ces caractéristiques l’IA « comprend » ce qu’elle doit retenir.
Et parce que le choix des images oriente. C’est ici que se glisse un biais assumé : Si je ne retient que certains volumes, certains détails, ce sera un dataset des Sœurs Callot, vu à travers mon regard. Dans ma démarche je me dois de rester exhaustif.
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