Bientôt Docent, le Spotify de l'art : une application qui vous aide à découvrir de nouveaux artistes

Elle s’appelle Docent, a déjà été surnommée le “Spotify de l’art”, et sera lancée au public pendant la semaine d’Art Basel, du 15 au 18 juin. Il s’agit d’une application qui permet aux collectionneurs et aux amateurs d’art de trouver des artistes peu connus mais capables de satisfaire leur goût. Une application, en somme, pour découvrir de nouvelles œuvres d’art contemporain. Le mot d’ordre : découvrir l’art au-delà de votre chambre d’écho.

Docent est né en France de la passion pour l’art et de la volonté de le rendre accessible à tous de ses deux fondateurs, Hélène Nguyen-Ban, collectionneuse passionnée et ancienne galeriste, et Mathieu Rosenbaum, scientifique et titulaire d’une chaire de mathématiques appliquées à l’École polytechnique de Paris. Nguyen-Ban et Rosenbaum ont senti le besoin d’une nouvelle façon de découvrir et de collectionner l’art contemporain et ont donc réuni une équipe d’ingénieurs, d’experts en machine learning, de data scientists et de connaisseurs du marché de l’art (une équipe de plus de 20 professionnels répartis entre Paris, Londres, New York et Hong Kong) et, en pleine pandémie de Covid, ont créé Docent, avec l’idée d’aider les collectionneurs à faire face aux défis du marché : trouver de nouveaux artistes, savoir quoi acheter et où acheter.

Lorsque j’étais un néophyte total et que j’étais obsédé par l’art", a déclaré M. Nguyen-Ban dans une interview, “j’ai pensé qu’il serait merveilleux de disposer d’un outil capable d’analyser tout ce qui existe et de faire des suggestions très précises dans un environnement sûr et créatif”. C’est ainsi que l’idée est née. Cependant, je pensais qu’une telle chose n’était pas possible parce que le monde de l’art n’était pas suffisamment numérisé. J’ai changé d’avis après la première fermeture : j’ai pensé que c’était le moment idéal pour présenter le produit".

La technologie de Docent utilise les données et l’expérience humaine pour créer des suggestions personnalisées propres à chaque utilisateur. En récupérant les informations les plus fiables et les plus précises sur les artistes, l’équipe de Docent a entraîné ses algorithmes sous la supervision d’une équipe d’experts en art, à la fois en interne et en collaboration avec des galeries et des institutions, afin de s’assurer que les recommandations de Docent sont pertinentes et attrayantes. “Nous reconnaissons qu’une œuvre d’art est un nœud dans un réseau complexe de signifiants et d’attributs”, expliquent les deux fondateurs. Les algorithmes de Docent forment des associations entre les œuvres d’art sur la base de perspectives multiples et tentent de cartographier les complexités sociales, culturelles et esthétiques qui existent dans et autour d’une œuvre d’art".

“L’idée que nous avons eue dès le départ, ajoute Rosembaum, est que le collectionneur nous montre ce qu’il aime et que, sur cette base, nous fassions des suggestions. Au début, c’était très naïf parce que nous avons essayé d’y parvenir avec des algorithmes très standardisés que j’ai utilisés dans l’industrie, et les suggestions qui ont émergé étaient très naïves et inintéressantes. Par exemple, si un utilisateur indiquait qu’il aimait quelque chose de bleu, nous lui proposions quelque chose sur le bleu. En fait, nous suggérions des copies de ce que le collectionneur possédait déjà. Nous avons donc développé ce que nous appelons une ”approche supervisée“ : l’équipe Docent a travaillé sur des milliers d’œuvres d’art, a annoté manuellement les variables associées à ces œuvres (environ 40 ou 50 variables, certaines très basiques comme la couleur principale, la lumière et ainsi de suite, d’autres plus compliquées, comme la réponse émotionnelle que l’artiste voulait donner), et sur la base de cette base de données, nous avons écrit un algorithme capable d’annoter automatiquement les œuvres d’art. Nous avons ainsi transformé des variables objectives... en goût du collectionneur. Mais cela ne suffit pas, car si vous discutez avec un collectionneur, il y a bien plus que l’aspect visuel d’une œuvre d’art : vous pouvez aimer une œuvre parce que vous aimez l’artiste, son environnement, les raisons pour lesquelles il a fait une œuvre. C’est ce que nous appelons les ”variables contextuelles“, celles qui permettent d’établir un lien entre l’artiste que vous aimez déjà et celui que vous pourriez aimer”.

Grâce à la technologie de vision par ordinateur, l’équipe de Docent a mis au point un large éventail de critères potentiels pour évaluer les modèles esthétiques et les caractéristiques visuelles d’une œuvre d’art, spécialement conçus pour les nuances de l’art contemporain. En combinaison avec le traitement du langage naturel (NLP), l’algorithme de Docent lit des millions d’informations textuelles pour décrypter et capturer les thèmes et les sujets qu’un artiste peut aborder dans sa pratique. Docent cherche ainsi à améliorer la connaissance individuelle de l’art contemporain en offrant la possibilité de puiser dans une intelligence humaine collective, rendue plus visible grâce aux progrès technologiques. "Notre algorithme unique, soulignent les fondateurs, évolue en même temps que vous, vous permettant de découvrir, d’apprendre et d’apprécier l’art à partir de multiples perspectives.

Par ailleurs, selon les deux fondateurs, un autre avantage de Docent réside dans sa capacité à soutenir les galeries, les institutions et les musées. “Chez Docent, nous comprenons l’importance de nourrir et de soutenir l’évolution de la scène artistique, plutôt que d’essayer de la changer”, expliquent Nguyen-Ban et Rosenbaum. "Notre objectif reste clair : contribuer à combler le fossé entre le vaste monde en ligne et le pouvoir de transformation de l’expérience artistique hors ligne.

Enfin, Docent se veut également une application ? démocratique envers les artistes, offrant des chances égales à tous : “Nous sommes conscients du pouvoir que les algorithmes et les médias sociaux peuvent avoir dans la formation et la définition de notre base de connaissances aujourd’hui, et parfois dans l’amplification des préjugés existants. Chez Docent, nous avons pour principe d’essayer d’éliminer les préjugés et d’embrasser la diversité. Alors que les sociétés continuent de s’attaquer systématiquement et institutionnellement aux préjugés culturels et humains qui imprègnent les cultures, Docent reconnaît le potentiel de l’apprentissage automatique pour résoudre ces problèmes en présentant plus que ce qui est simplement populaire ou annoncé : notre algorithme attribue à chaque artiste une probabilité identique d’être recommandé, sur la base des préférences de l’utilisateur”.

Bien que l’application n’ait pas encore été officiellement lancée, elle est déjà disponible au téléchargement, à la fois pour Android et pour iPhone.

Voici quelques captures d’écran de Docent.

Bientôt Docent, le Spotify de l'art : une application qui vous aide à découvrir de nouveaux artistes

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