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Les gens ont souvent une vision stéréotypée de la banlieue, un cliché largement véhiculé par MidJourney. L'IA dresse souvent un portrait sombre des ces quartiers, choses que certains ont reproché à l'outil de David Holz qui a répondu aux critiques.
MidJourney fait l'amalgame entre banlieue et quartiers malfamés
Dans l'imaginaire populaire, les banlieues sont le plus souvent associées aux quartiers malfamés, pauvres et délabrés. Une vision largement véhiculée par MidJourney qui, en réponse aux prompts évoquant une banlieue, propose le plus souvent des images sombres, altérées par des clichés tenaces.
Bien évidemment, de tels quartiers peuvent exister dans les banlieues, mais les quartiers périphériques ne se résument pas à ces aspects négatifs. Renaud Berthe, le directeur marketing de Heetch (une entreprise française de VTC), a voulu mettre fin à ces idées reçues sur MidJourney.
En collaboration avec l'agence de publicité française BETC, il lance la campagne « Greetings from la banlieue ». Pour cette opération, Heetch et BETC ont demandé aux habitants des banlieues concernées de prendre une photo de leur quartier, de les transformer en carte postale, et de les envoyer à MidJourney.
Banlieues : entraîner MidJourney sur « la réalité »
Avec la « Greetings from la banlieue » lancée au mois de novembre de l'année dernière, Renaud Berthe a réussi à récolter des milliers de cartes postales qu'il a directement envoyées à MidJourney, à San Francisco. Il espère que MidJourney utilise ces photos de banlieue pour entraîner l'IA et fournir des résultats plus réalistes, loin des clichés réducteurs.
Il semblerait que MidJourney ait répondu et donné suite à cette campagne. « C'est avec une immense fierté que nous avons été contactés par Midjourney, qui souhaite intégrer toutes nos photos de la banlieue, la vraie, dans la base de données qui entraîne leur modèle, pour une meilleure représentation de la banlieue », s'est enthousiasmé Renaud Berthe.
Avec les outils d'IA, il y a toujours possibilité de production d'informations biaisées. La supervision humaine, comme celle effectuée par Renaud Berthe, reste primordiale pour assurer la qualité des réponses fournies. Il est tout aussi important d'entraîner les modèles d'IA avec des informations correctes pour éviter les biais et les stéréotypes dans la production de contenu.
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