From Art to the Science of Art through Artificial Intelligence, or the Relationship between Ornament and Power
The act of ornamenting (from the Latin ornare) is, in many ways, inseparable from the exercise of power, a practice that carries with it political, ideological, cultural, and social implications. Plutarch recounts in the Life of Pericles (c. 100–120 CE) how Pericles, empowered by his role as a leading military strategist , used the spoils taken from subjugated cities to adorn the city of Athens: [Plutarch quoting Pericles] “(…) we gild and embellish our city, like a coquettish woman, decking her with precious stones, statues, and temples worth a thousand talents.” Centuries later, Augustus, as emperor of Rome, turned the richly (even ostentatiously) decorated Ara Pacis into a genuine instrument of propaganda, designed to enhance (or rather to restore) his prestige. In a similar vein, it is worth mentioning the decorum of palaces, from the Alhambra to Versailles, as a sign of majesty and power, the rise of Baroque ornament in the service of the Catholic Church and its “colonialism of faith,” and later the emergence of a modern, pared-down ornament—not entirely rejected or condemned (cf. Loos, Gropius, Le Corbusier), but rather reconfigured—all celebrated the advent of the machine age and industrial modernity, as Siegfried Kracauer so perceptively described in The Mass Ornament (1927). This raises a pressing question: what place does ornament occupy in our societies today? And what kind of relationship does it still maintain with power? The data art project Powttern (Power, Pattern) seeks to link these questions to those surrounding the current development of Artificial Intelligences (AI). What authority, what power, in the strictest sense, are we gradually (knowingly or unknowingly) ceding to these technologies and, in a broader sense, to computers, programs, and algorithms? And what if these new attributions were to extend not only to creation (to the autonomous generation of works combining forms, figures, and motifs) but also to aesthetic knowledge itself, to the very science of art?—thus endowing them with the power to ornament, that is, to decide (alone?) on new forms of “politics of ornament,” to borrow here an expression from Antoine Picon (cf. Ornament. The Politics of Architecture and Subjectivity, 2013). Powttern therefore presents itself as a provocation: it grants an original computer program, integrating neural networks (MobileNet, TensorFlow), the ability to analyze in real time a portion of the Cleveland Museum of Art’s collection (United States)—500 image-based works out of more than 64,000—in order to extract fragments deemed, by artificial vision, the most compelling, to derive from this material graphic motifs and ornamental compositions, and to articulate and justify its own choices. Suspended between fascination and disquiet, the resulting experience proves profoundly unsettling.
L’acte d’orner (du latin ornare) est, à bien des égards, indissociable de l’exercice du pouvoir (lequel rencontre des implications politiques, idéologiques, culturelles et sociales, etc.). Plutarque raconte, dans la Vie de Périclès (100/120 apr. J.-C.), comment celui-ci [Périclès], investi par son rôle de grand stratège, utilisa le butin prélevé sur les cités assujetties à l’Empire pour orner la ville d’Athènes : [Plutarque citant Périclès] « (…) nous dorons et embellissons notre ville, comme une femme coquette, la parant de pierres précieuses, de statues et de temples de mille talents ». Des siècles plus tard, Auguste, alors empereur de Rome, fit de l’Ara Pacis, richement (voire ostensiblement) décorée, un véritable instrument de propagande destiné à accroître (plutôt à redorer) son prestige. Dans le même esprit, revient-il de mentionner le decorum des palais, de l’Alhambra à Versailles, en signe de majesté/de puissance, l’essor de l’ornement baroque au service de l’Église catholique et de son « colonialisme de la foi », puis l’émergence d’un ornement moderne, épuré — non pas entièrement rejeté ou condamné (cf. Loos, Gropius, Le Corbusier), mais plutôt reconfiguré — célébrant la nouvelle ère machinique et la modernité industrielle, comme l’a décrit avec une grande acuité Siegfried Kracauer dans L’Ornement de la masse (1927). Quelle place l’ornement occupe-t-il aujourd’hui dans nos sociétés ? Quel type de relation entretiendrait-il, encore, avec le pouvoir ? Le projet de data art Powttern (Power, Pattern) entend relier ces questions à celles entourant le développement des Intelligences Artificielles (IA). Quelle autorité, quel pouvoir, au sens le plus strict, cédons-nous progressivement (consciemment ou non) à ces technologies et, plus largement, aux ordinateurs, programmes et algorithmes ? Et si leurs nouvelles attributions devaient s’étendre non seulement à la création (à la génération autonome d’œuvres mêlant formes, figures et motifs) mais aussi au savoir esthétique, à la science même de l’art ? — ceci les dotant de facto du pouvoir d’orner, soit de décider (seules ?) de nouvelles conduites « politiques de l’ornement », pour reprendre ici une expression d’Antoine Picon (cf. L’ornement architectural ; entre subjectivité et politique, 2016). Powttern se présente ainsi comme une provocation : il confère à un programme informatique original, intégrant des réseaux de neurones (MobileNet, TensorFlow), la capacité d’analyser en temps réel une partie de la collection du Cleveland Museum of Art (États-Unis) — 500 œuvres imagées sur plus de 64000 — afin d’en extraire des fragments jugés, par la vision artificielle, comme les plus significatifs, d’en tirer des motifs graphiques et des compositions de type ornemental, et d’articuler et de justifier ses propres choix. Suspendue entre fascination et inquiétude, l’expérience qui en résulte se révèle profondément déstabilisante, désarmante.
URL (v. 7.3.): davidbihanic.com/powttern
Images (FR v. 7.4, exhibition version)
Video preview (v. 7.3.)
Data sources
The Cleveland Museum of Art: 500 selected artworks (images in HD format) out of a total of 64,000 in its Collection for unrestricted commercial and noncommercial use (data and images are licensed CC0, and the license is indicated in the API).
MobileNet and TensorFlowDeep Deep Neural Networks are integrated into the Powttern program (Artificial Vision).
This data art piece was created and coded by David Bihanic (2025).
To mention: David Bihanic, “Powttern”, December 2025. Retrieved from davidbihanic.com/powttern