Date
October 2021
Type
ConférenceContexte
Conférence dans le cadre du cycle « Design experiences », Prague, Department of Design, FA ČVUT. Version anglaise retravaillée d’une communication donnée à l’Esad Reims en avril 2021.
Résumé
Neural artificial intelligences (AI) have been finding their place in creative industries for several years. While deep learning technologies are most often considered from the perspective of automation, we propose to consider them also from the perspective of the concept of mechanization to emphasize the possibility of working “with” machines rather than surrendering their potentialities to economic forces. How might design contribute to defusing the dominant AI culture? How can we ensure that deep learning technologies can open up to invention and curiosity? How could (or should) design curricula be reconfigured?
Notions
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Médias
Date
April 2021
Type
ConférenceContexte
Conférence à l’Esad Amiens dans le cadre du séminaire « Le champ du signe » (dir. Simon Renaud) autour des intelligences artificielles et de la création.
Résumé
En raison de leur efficacité et rentabilité, les intelligences artificielles (IA) « neuronales » trouvent leur place dans les industries créatives depuis plusieurs années. Si les technologies du deep learning sont la plupart du temps envisagées sous l’angle de l’automatisation, nous proposons de les considérer également sous l’angle du concept de mécanisation pour souligner la possibilité d’un travail « avec » les machines plutôt qu’un abandon de leurs potentialités aux forces économiques. En quoi le design pourrait-il contribuer à désamorcer la culture dominante de l’IA ? Comment faire en sorte que les technologies du deep learning puissent ouvrir à l’invention et à la curiosité ? En quoi les cursus de design pourraient-ils (ou devraient-ils) faire l’objet de reconfigurations ?
Notions
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Objets mentionnés
Médias
Date
March 2021
Type
ConférenceContexte
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
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Médias
Date
February 2021
Type
ConférenceContexte
Communication à la journée d’étude « Reticulum #3 – Faire savoir et pouvoir faire », dir. Florian Harmand & Arthur Perret, université Bordeaux Montaigne, 8 février 2021
Résumé
La recherche scientifique est habituellement comprise comme une production de nouvelles connaissances dans une ou plusieurs disciplines. Mais suffit-il de les produire pour qu’elles soient opérantes ? Autrement dit, les « savoir-faire » des chercheur·euses ont-ils du sens sans leur « faire savoir » ? Comment ménager légitimation, communication et valorisation de la recherche ? Nous proposons d’aborder ces questions sous l’angle de la notion de réseau, qui a pour intérêt de faciliter la vérification des connaissances (accès aux sources externes), leur réfutation, leur inscription dans des trajectoires individuelles et collectives, de même que leur compréhension pour divers publics. En se faisant non seulement archivistes mais aussi « relieurs » de leurs propres travaux, les chercheur·euses pourraient ainsi être à même de mieux les valoriser et de les (faire) comprendre.
Notions
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Médias
Date
January 2021
Type
BlogContexte
Anthony Masure, « Redesign du site AnthonyMasure.com », blog AnthonyMasure.com, 12 janvier 2021
Résumé
Le site Web AnthonyMasure.com a fait l’objet de plusieurs refontes depuis 2012. Cet article revient sur les différentes versions du site, les parti-pris fonctionnels et formels, et sur la dernière version en date de janvier 2021.
Notions
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Objets mentionnés
Médias