Anthony Masure

Le grand public a récemment découvert des programmes de machine learning (d’« apprentissage machinique », le courant actuellement dominant de l’intelligence artificielle) comme DALL·E, Midjourney ou Disco Diffusion, capables de générer des images à partir de commandes textuelles (prompts). Ces images sans auteur·trices, d’une qualité impressionnante, suscitent l’émerveillement tout autant que des débats au sein de la communauté créative internationale, qui s’effraie de la menace que ces processus font planer sur la survie des professions du design.

Or cette polarisation sur le remplacement de l’humain par la machine, selon nous, nuit à la fois à la compréhension du fonctionnement de ces technologies, à l’analyse de leurs biais et limites, ainsi qu’au développement de leurs potentialités. Celles-ci ont en effet pour vertu, derrière les slogans faciles, de soulever des notions aussi diverses que la responsabilité des designers, la nature de l’original, ou encore la stabilité des catégories esthétiques. Il ne s’agit donc pas de glorifier le machine learning ou de le diaboliser, mais de saisir les nuances et les complexités des questions théoriques, politiques et pratiques qu’il implique dans le champ du design. Comment l’automatisation propre aux technologies pourrait-elle être réorientée à une échelle plus réduite, de manière maîtrisée et « sur mesure » ? Comment faire en sorte que le machine learning puisse favoriser l’invention et la curiosité ? En quoi le design pourrait-il contribuer à désamorcer la culture dominante de l’IA ?

Développés dans l’ouvrage de synthèse Artificial Design: Creation Versus Machine Learning (HEAD – Publishing, mars 2023), les trois messages clés de cette réflexion sont les suivants :

– L’étude du fonctionnement du deep learning, apparu au tournant des années 2010 et à la base des applications contemporaines de l’IA, montre comment ce dernier opère un changement de paradigme où la machine en vient à écrire le programme informatique à partir de données fournies. Il en résulte une architecture technique échappant à l’entendement humain et qui bouscule les habituelles catégories éthiques ou morales. Cette façon de faire participe d’une visée capitaliste qui privilégie la productivité et écarte l’idée d’un dysfonctionnement du psychisme humain – deux impasses pour parvenir à une création ouverte.

– Loin d’être un outil neutre voire magique, l’intelligence artificielle est en fait un système politique porteur de nombreux risques et biais, notamment celui consistant à dominer et marginaliser davantage des populations déjà vulnérables. Une autre impasse réside dans l’uniformisation des productions esthétiques – ces programmes se basant sur l’analyse statistique de données prélevées en ligne, et ce souvent sans autorisation préalable.

– Ces limites ne doivent pas faire écran à l’exploration des nouvelles formes de création ouvertes par ces technologies. Il s’agit, entre autres, de reconnaître une diversité d’intelligences – y compris celles qui ne sont pas purement humaines ou machiniques, mais quelque part entre les deux. Explorer ces espaces intermédiaires, « latents », invite ainsi à considérer l’idée d’une « intelligence de l’artificiel » faisant place à l’altérité et aux aspérités des machines.