Joe Letteri, superviseur des effets spéciaux d'Avatar : « L’IA générative est intéressante mais... ne nous est pas utile du tout ! »

Joe Letteri a remporté 4 Oscars du cinéma et 4 BAFTAs.
LTD/A.M.P.A.S/Shutterstock/SIPA

Joe Letteri a remporté 4 Oscars du cinéma et 4 BAFTAs.
LTD/A.M.P.A.S/Shutterstock/SIPA
LA TRIBUNE DIMANCHE — Quelle innovation visuelle peut-on découvrir dans
Avatar 3 ?
JOE LETTERI — C’est dans le titre ! Nous avons dû travailler beaucoup plus qu’auparavant sur le feu, un feu de très grande taille qui se déploie dans un gigantesque vortex et se doit d’être crédible. C’est une chose d’avoir des éléments à brûler et à exploser, encore faut-il que ce soit très exactement à l’endroit où vous le voulez. Nous avons donc créé des outils pour répondre à la vision artistique de James Cameron, pour que les artistes VFX puissent « orienter » la physique du feu dans cette direction.
Quel a été le plus grand défi technique pour cette production ?
Les visages. Nous avons des personnages d’apparences et d’âges très différents. Pour le deuxième film, La Voie de l’eau, nous avions développé un système facial entièrement nouveau. Il utilise une approche de « réseau neural » pour nous permettre de comprendre l’action des muscles sous la peau, ce qui nous aide à préciser la performance capture. Pour ce nouveau film, nous avons utilisé sa version nouvelle génération, fondée sur ce que nous avions appris. Par exemple pour le personnage de Varang [interprété par Oona Chaplin], très expressif et avec une grande variété d’émotions. Nous sommes très heureux du résultat.
Quel usage faites-vous de l’IA dans la production d’un film Avatar ?
À lire également
L’IA générative est intéressante mais… ne nous est pas utile du tout ! Nous utilisons plutôt la technologie appelée « machine learning », qui permet aux ordinateurs de progresser d’eux-mêmes. Par exemple, pour le système facial que j’ai mentionné, cela nous aide à mieux comprendre la physique et à la contrôler : quand vous voyez un visage bouger, que se passe-t-il sous la peau ? Nous sommes donc à l’opposé de l’IA générative, qui « produit » quelque chose. Nous utilisons le machine learning pour comprendre la physique des choses et l’appliquer ensuite comme un « calque » dans les images que nous produisons nous-mêmes. Dans une démarche qui reste très artistique.