Anthony Masure

Date

décembre 2019

Type

Contexte

Article publié dans la revue Cités, Paris, Puf, n^o 80, dossier « L’intelligence artificielle : enjeux éthiques et politiques » dirigé par Vanessa Nurock.

Résumé

Le regain d’intérêt pour l’intelligence artificielle (IA) des années 2010 engendre des programmes « auto-apprenants », ceux des techniques du deep learning, dont les logiques de fonctionnement sont structurellement inintelligibles (principe de la « boîte noire »). Ces IA investissent progressivement les capacités d’invention et d’imagination, et tendent donc à se substituer aux tâches communément attribuées aux designers. Le risque est alors que le design ne devienne qu’une puissance de production de marchandises et de motifs automatisés. Face au formatage des expériences humaines dans ce qu’elles ont de plus singulier, quelles marges de manœuvre peut-on inventer ? Des contre-pouvoirs sont-ils encore envisageables ?

Notions

• Appareil,
• Apprentissage automatique,
• Assujettissement,
• Automatisation,
• Autonomie,
• Behaviorisme,
• Boîte noire,
• Cognitivisme,
• Comportementalisme,
• Conception,
• Contre-pouvoir,
• Cybernétique,
• Découverte,
• Deep learning,
• Discrimination,
• Délégation,
• Efficacité,
• Fonctionnaire,
• Fonctionnement,
• Formatage,
• Hardware,
• IA,
• Imagination,
• Input,
• Intelligence artificielle,
• Machine learning,
• Morale,
• Opacité,
• Optimisation,
• Output,
• Post-histoire,
• Pouvoir,
• Photographie,
• Production,
• Programmation,
• Raison,
• Rationnalité,
• Rendement,
• Réseau de neurone,
• Simulation,
• Software,

Personnes citées

• Angwin Julia,
• Arendt Hannah,
• Barrat Robbie,
• Bailey Jason,
• Benjamin Walter,
• Bornstein Aaron M.,
• Boutang Yann Moulier,
• Cardon Dominique,
• Casilli Antonio A.,
• Cellard Loup,
• Chevalvert,
• Cointet Jean-Philippe,
• Cun Yann le,
• Ertzscheid Olivier,
• Fass John,
• Flusser Vilém,
• Hinton Geoff,
• Huyghe Pierre-Damien,
• Kirchner Lauren,
• Kissinger Henry A.,
• Kosinski Michal,
• Kyrou Ariel,
• Larson Jeff,
• Lassègue Jean,
• Mattu Surya,
• Mazières Antoine,
• McClymont Alistair,
• Morris William,
• Niemelä Sami,
• Nixon Richard,
• Osindero Simon,
• Pasquale Frank,
• Protais Marine,
• Pavlov Ivan,
• Rebaudengo Simone,
• Rey Alain,
• Ross Casey,
• Saulnier Boris,
• Schwab Katharine,
• Shteyngart Gary,
• Skinner Burrhus Frederic,
• Swetlitz Ike,
• Tarnoff Ben,
• Teh Yee-Whye,
• Turing Alan,
• Von Neumann John,
• Wang Yilun,
• Watson John Broadus,
• Weigel Moira,
• Wiener Norbert,

Objets mentionnés

• Adobe,
• Alibaba,
• Autodesk Dreamcatcher,
• Autodesk Netfabb,
• Automatic Computing Engine,
• Balenciaga AI,
• Face++,
• Facebook,
• Google Tensor Flow,
• IBM Watson,
• Machine Jacking,
• Made in Machina/e,
• Netflix,
• Of Machines Learning to See Lemon,
• PredPol,
• Siri,
• TheGrid.io,
• The Justice Department’s National Institute of Corrections,
• The Next Rembrandt,
• Uber,
• Wix ADI,

Date

mars 2021

Type

Contexte

Communication au colloque « Deep City: Climate Crisis, Democracy and the Digital », Lausanne, EPFL, 25 mars 2021

Résumé

Deep learning artificial intelligence (AIs) works by comparing and aligning “raw” or “labeled” data sets. This mimetic paradigm (remix of “data sets”) makes it difficult to discern “generated” copy of original. Therefore, the question of acceptance of a world shaped by AIs arises less in terms of replacement than in terms of recovery: an environment in which one could not distinguish what is produced, or not, with AIs. Another challenge, with the demand of ecological sobriety, is the increase of algorithmic rationality with generated shapes optimized to structural constraints. What about social and aesthetic dimensions of shaping? How can AIs be open to invention and curiosity?

Notions

• Académisme,
• Automatisation,
• Deep learning,
• Économie,
• Effacité,
• Forme,
• Imitation,
• IA,
• Intelligence artificielle,
• Machine learning,
• Mécanisation,
• Recouvrement,
• Remplacement,
• Rentabilité,
• Standardisation,

Personnes citées

• Allison Karmel,
• Barrat Robbie,
• Bouguereau William-Adolphe,
• Cardon Dominique,
• Chatonsky Grégory,
• Cointet Jean-Philippe,
• Flusser Vilém,
• Manzini Ezio,
• Mazières Antoine,
• Schmitt Philipp,
• Tezuka Osamu,

Objets mentionnés

• Generative Adversarial Network,
• GPT-3,

Médias

• Iframe,
• Reveal,