Anthony Masure

Date

January 2021

Type

Contexte

Contribution à l’ouvrage Colloque Vues & Données – De la prise de vue à l’épreuve de la donnée comme histoire matérielle de l’image, dir. Fabien Vallos, Arles, ENSP, Dijon, Les presses du réel.

Résumé

La collecte des « données » numériques à grande échelle, sur lesquelles les citoyens n’ont que peu de « prise », prolonge la vieille utopie de mesurer chaque entité matérielle du monde. L’invisibilisation (la soustraction à la vue) des opérations de calcul et de traduction propre aux technologies numériques masque les idéologies (politiques, etc.) qui les sous-tendent : comment faire pour que le code informatique n’ait pas pour seule visée le management des êtres humains ? Pour proposer des réorientations soutenables permettant de desserrer l’emprise des données numériques, il est nécessaire d’aller à rebours des discours inscrivant l’informatique dans une évolution voire dans une révolution. Une étude resituant la notion de donnée depuis l’apparition des « appareils » photographiques fait ainsi apparaître des disjonctions entre ce qu’on pensait être nouveau et ce qui était déjà là parmi nous, en latence.

Notions

• Appareil,
• Black Box,
• Capta,
• Captation,
• Cinéma,
• Code,
• Contre-don,
• Computation,
• Cybernétique,
• Data,
• Déprise,
• Dispositif,
• Don,
• Donnée,
• Fonctionnaire,
• Latence,
• Image,
• Information,
• Input,
• Intention,
• Interface,
• Invention,
• Management,
• Ménagement,
• Opacité,
• Output,
• Peinture,
• Photographie,
• Prise,
• Reproduction,
• Surprise,
• Tradition,
• Visée,
• Visibilité,
• Vue,

Personnes citées

• Agamben Giorgio,
• Benjamin Walter,
• Bratton Benjamin H.,
• Citton Yves,
• Derrida Jacques,
• Deuff le Olivier,
• Foucault Michel,
• Flusser Vilém,
• Hollerith Hermann,
• Huyghe Pierre-Damien,
• Kittler Friedrich,
• Moholy-Nagy László,
• Morozov Evgeny,
• Rey Alain,
• Rigot Élise,
• Otlet Paul,

Objets mentionnés

• IBM,

Date

December 2020

Type

Contexte

Propos récoltés par Loven Bensimon pour Conforme Magazine et rédigés par Anthony Masure le 1^er avril 2020 à Paris.

Résumé

Notions

• Apprentissage automatique,
• Artificiel,
• Augmentation,
• Automatisation,
• Bifurcation,
• Boîte noire,
• Cyborg,
• Deep learning,
• Délégation,
• Design de la responsabilité,
• Efficacité,
• Fonctionnaire,
• Génétique,
• IA,
• Imitation,
• Intelligence artificielle,
• Machine learning,
• Naturel,
• Programmation,
• Réparation,
• Réseau de neurone,
• Transhumanisme,

Personnes citées

• Bush Vannevar,
• Flusser Vilém,
• Haraway Donna,
• Jonas Hans,
• Nietzsche Friedrich,
• Turing Alan,
• Virilio Paul,

Objets mentionnés

• Adobe,
• Avion,
• Centrale nucléaire,
• Viande de synthèse,

Médias

• Images,

Date

December 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,