Anthony Masure

chercheur en design

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“if { 'attention-machine'; > 2019pd => var data = require('attention.py'); } else { fade; }”.md

Date

janvier 2017

Type

Publication

Contexte

Fiction rédigée avec Yves Citton pour l’ouvrage Haunted by Algorithms, dirigé par Jeff Guess et Gwenola Wagon. Ce texte est rédigé en syntaxe Markdown, à la façon d’un texte informatique « brut » proposé au lecteur.

Résumé

AVANT C’était devenu le règne des boules de neige. Ils disaient: «attracteurs». Quelqu’un lançait un truc. Avec un peu d’ingéniosité et beaucoup de chance, ça faisait du «buzz». Insect media [goto == Jussi Parikka]: la dynamique de l’essaim et de l’essaimage. Ça agglomérait, ça coagulait, ça agrégeait, on y […]

Formation & déformation

Date

novembre 2018

Type

Conférence

Contexte

Participation à la Table ronde « Transmission/Transformation », Forum Design de Paris

Résumé

Au regard des mutations sociales, écologiques, politiques, économiques, l’enjeu de la transmission devient crucial. Quel est le rôle dévolu à l’enseignement supérieur du design dans ce contexte ? Comment identifier les autres instances de transmission, tout au long de la vie ?

Notions

Personnes citées

Objets mentionnés

Médias

Assistants connectés : des ordres dans la voix

Date

janvier 2020

Type

Conférence

Contexte

Invitation dans l’émission de radio Magnétique, Lausanne, Radio Télévision Suisse (RTS)

Résumé

« Dis Siri ! OK Google… Alexa, s’il te plaît… » La rumeur s’amplifie: nous utilisons toujours davantage les assistants vocaux, qu’ils « habitent » une enceinte connectée, un smartphone ou un ordinateur. Ces interactions nous amènent à revoir notre conception de la voix ; la nôtre quand les machines semblent la comprendre et la leur quand elles nous répondent.

Autres activités

Date

Type

Contexte

Résumé

[…]

Design sous artifice : la création au risque du machine learning

Date

mars 2023

Type

Contexte

Cet essai a été réalisé dans le cadre du projet de recherche « Design et machine learning : l’automatisation au pouvoir ? », financé par la HES-SO et conduit par Anthony Masure de 2022 à 2023 à la HEAD – Genève avec Alexia Mathieu, Douglas Edric Stanley, Élise Gay et Kévin Donnot. Site Web du projet : www.design-machine-learning.ch.

Résumé

Au début des années 2020, portés par les progrès des « intelligences artificielles », des programmes comme GPT-3, DALL·E, Midjourney ou Disco Diffusion permettent de générer des images à partir d’instructions textuelles. Bien que ces productions ne font souvent qu’imiter des données existantes et manquent de diversité, les débats médiatiques ont tendance à se polariser sur le remplacement des humains par la machine. Ce faisant, ils font écran à la question essentielle : quel est le spectre des implications actuelles et potentielles du machine learning pour les pratiques de design ?

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