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Le Big Data, ennemi ou allié de la création cinématographique ?
Che Hsien SU
Réalisateur
PERFORMING
THINKING
L’utilisation de Big Data dans les stratégies de marketing des films a conduit à privilégier le profit sur la singularité artistique et esthétique, façonnant le présent et l’avenir de l’industrie cinématographique.

Conséquence du développement commercial important du marché local du film, les dispositifs de salles de projection se sont multipliés ces dernières années en Chine. À l’origine, l’utilisation du Big Data permettait de saisir et surveiller les habitudes de consommation et les préférences des spectateurs. Elle avait ainsi une application directe dans la publicité autour des films. Associée au marketing, elle aidait à examiner le type de contenu plébiscité par les spectateurs afin d’améliorer la stratégie de communication envers les clients. Ainsi, la promotion qui suivait la production du film était plus pertinente.

Cependant, en raison des coûts de production énormes, les investisseurs souhaitèrent de plus en plus améliorer le retour sur investissement des films qu’ils produisaient. L’histoire développée dans le film, son scénario et les choix du réalisateur se mirent donc progressivement à être dominés par des mots-clés tirés du Big Data. Avec pour idée sous-jacente que s’appuyer sur des mots clés populaires satisferait un plus grand public et assurerait de meilleures performances au box-office.

De nombreuses questions émergent à ce propos : le Big Data permet-il aux producteurs de prendre de meilleures décisions pour l’orientation d’un film ou constitue-t-il une entrave à leur créativité ? Les algorithmes dérivés de ce Big Data, plus particulièrement ceux issus de l’Intelligence Artificielle, sont-ils des alliés de l’industrie cinématographique ou une technologie qui porte préjudice à son épanouissement ? Travaillant dans l’industrie cinématographique en Chine, connaissant bien son marketing, j’ai une expérience pratique du sujet qui m’autorise le point de vue
qui suit.

Des films de plus en plus similaires

L’environnement des créateurs de films se présente comme un univers complexe. Les réalisateurs doivent faire face aux difficultés inhérentes à leur art. Un film permet, en deux heures environ, de déployer un monde pour les spectateurs, quel que soit son degré d’imaginaire ou de réalisme. Les algorithmes du Big Data devenant incontournables, les créateurs sont contraints de s’y intéresser. Or, par essence, chaque film est une expression artistique humaine, et, en ce sens, toute intervention du Big Data, aussi infime soit-elle, fait acte de corruption. Ainsi, si les données mises en œuvre appartenaient à l’origine aux outils post-marketing, elles président désormais à la conception du film dès ses premières étapes. Il en résulte des films performants au box-office, mais de plus en plus similaires, car développés à partir des mêmes mots-clés. Pour les réalisateurs de films, c’est un lourd revers.

Le film See You Tomorrow (2016) du célèbre réalisateur hongkongais Wang Jiawei (Wong Kar-wai) a été financé par Alibaba Pictures et créé selon ce concept de mots-clés. Pour cette production, Alibaba ne s’est pas contenté d’utiliser le Big Data pour la commercialisation mais également pour la création du scénario et du film à partir des habitudes de visionnage du public. Tout ce processus peut paraître scientifique mais, au final, le film se résume à un amalgame grossier de symboles populaires pendant les années 1980 et 1990. On peut le décrire comme une longue accumulation de clips créés sur mesure pour plaire.

Pourtant, les réalisations plus anciennes de Wang Jiawei (Wong Kar-wai), Happy Together (1998) et In The Mood For Love (2001) ne sont pas simplement devenues aujourd’hui des classiques du cinéma chinois mais également des œuvres majeures du patrimoine cinématographique mondial. La question se pose de savoir ce qui serait advenu si la production de Happy Together  et In The Mood For Love avait suivi les diktats actuels du Big Data. Le cinéma chinois aurait peut être connu deux succès commerciaux mais deux chefs d’œuvre du cinéma aurait été définitivement perdus.

Une perte de sens et la fin de l’imprévu

L’utilisation du Big Data n’aurait jamais pu non plus aboutir à la réalisation de Chungking Express (1994). Pourtant, tournée avec spontanéité en quelques semaines à l’aide d’un simple appareil photo, présentée comme un documentaire, cette œuvre géniale ouvre les portes d’un monde magique à ses spectateurs. En poussant ce raisonnement, on pourrait même dire que si les moyens du Big Data étaient systématiquement utilisés lors de la création des films, nous n’aurions alors plus de réalisateurs tels Hou Xiaoxian, Michelangelo Antonioni et Pedro Almodovar, dont les réalisations débordent de singularité. Par son discours commercial, le Big Data transforme l’art cinématographique du réalisateur en une simple activité mercantile.

Dans un autre domaine de la création, l’analyse de peintures avec le Big Data s’est aussi imposée. Les œuvres de Rembrandt notamment ont été passées au crible d’une Intelligence Artificielle qui est ensuite parvenue à fabriquer des œuvres dans le style du peintre pour le projet The Next Rembrandt (2016). Dans une démarche similaire, un nouveau film pourrait-il être créé sur la base de l’analyse du travail d’un réalisateur comme Cai Mingliang ? Son style caractérisé par les longues prises de vue et son désengagement émotionnel peuvent-ils se résumer à de simples chiffres ? Cela ne constitue pas un film !

Un film est une œuvre impliquant de nombreuses décisions de la part du réalisateur, du scénariste, du directeur de la photographie. De plus, si de nombreux films sont réalisés avec une grande rigueur, beaucoup de réalisateurs apprécient également une dose d’improvisation en y intégrant des effets aléatoires ou naturels. À l’opposé, l’Intelligence Artificielle et les algorithmes aboutissent à des produits toujours similaires.

C’est bien la raison pour laquelle Facebook et les technologies propres à Internet utilisent le Big Data qui leur permet d’analyser les masses en temps réel. Max Horkheimer, membre de l’école de Francfort, a mentionné que la culture populaire, plus tard appelée industrie culturelle, ne se présente pas comme une culture populaire des masses mais constitue en réalité une forme de domination de ces masses par des chefs d’entreprises. En outre, cette culture populaire célèbre l’homogénéité, et non la spécificité. Elle n’appartient donc pas vraiment aux masses, mais seulement à une communauté superficielle.

Ainsi, l’utilisation du Big Data n’est plus seulement destinée à contrôler les revenus du box-office mais elle envahit l’ensemble du processus de création. Pourtant, les artistes ne doivent pas compter sur des analyses informatiques pour réussir dans leur domaine. L’art nécessite une part d’imprévu et les artistes doivent rester des pionniers. Depuis la naissance du cinéma, le domaine échappe à tout contrôle et nombreux sont ceux qui, depuis plus de 100 ans, ont consacré tous leurs efforts à percer son mystère. Depuis les premiers films muets jusqu’aux réalisations de l’Âge d’or, les œuvres cinématographiques susceptibles de toucher le public sont avant tout celles qui explorent l’inconnu.

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Big data and
singularities
JUNE 2020
PERFORMING
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L'auteur

Diplômé de l’École des Arts Media Appliqués, de l’Université Nationale des Arts de Taiwan. Son premier film “Hip Hop Storm” a été récompensé comme meilleur documentaire lors du Taipei Golden Horse Award en 2010, ce qui fait de lui le plus jeune lauréat de ce prix. En 2019, il a travaillé sur “Summer”, un long métrage de coproduction entre Taiwan et la Chine continentale et a réalisé pour la première fois un court métrage, “Nine Shots”.

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