Anthony Masure

chercheur en design

Objet mentionné :
« Google DeepMind AlphaGo »

Conferences

Design sous artifice, présentation au séminaire ArTeC

Date

April 2023

Type

Conférence

Contexte

Présentation de l’essai Design sous artifice au séminaire ArTeC (Paris), suivie d’une discussion avec Pierre-Damien Huyghe.

Résumé

Le grand public a récemment découvert des programmes de machine learning (apprentissage automatique) comme DALL·E, Midjourney ou Disco Diffusion capables de générer des images à partir de commandes textuelles. Ces images sans auteur·trice, 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 planner sur la survie des professions d’illustrateur·trice ou de photographe.

Vers une informatique invisible : l’art et le design face aux neurosciences

Date

March 2023

Type

Conférence

Contexte

Communication dans le cadre de la journée « Arts et neurosciences : nouveaux terrains d’expérimentations » (dir. Justine Emard), Nantes, Stereolux.

Résumé

Les liens entre informatique et psychologie hantent l’informatique depuis ses débuts, qu’on pense à l’augmentation des facultés intellectuelles par la machine (Vannevar Bush) ou le développement d’un cerveau électronique capable de remplacer l’humain dans certaines tâches (Alan Turing). Alors que plusieurs approches psychologiques coexistaient aux débuts de la cybernétique – allant de la psychanalyse aux neurosciences – celles-ci vont progressivement se resserrer autour d’une visée comportementaliste (où domine la recherche de performance et d’efficience) que l’on retrouve aujourd’hui dans les interfaces dites « neuronales », c’est-à-dire qui fonctionnent en visualisant l’activité des neurones. Leur développement s’inscrit dans le paradigme de « l’informatique ubiquitaire », développé par Mark Weiser à la fin des années 1980, et qui prône la réduction des médiations entre l’humain et la machine au profit de leur intégration dans le quotidien. Si cette visée aura facilité les usages de l’informatique via le développement d’interfaces « naturelles » (tangibles, vocales, et désormais neuronales), elle engendre plusieurs problèmes tels que le formatage des expériences, la collecte de données sans consentement, ou encore le syndrôme de la réponse unique. Pour les champs de l’art et du design, ces technologies rejouent l’idée romantique du « génie », qui « créé » dans l’instant, sans barrière avec le contact avec la matière – une idée au cœur des fantasmes de l’apprentissage automatique (deep learning) et des générateurs en tout genre. Il s’agit alors de savoir ce que peuvent faire l’art et le design en contexte de technoscience afin que les programmes des interfaces neuronales, encore en émergence, ne se limitent pas à des dispositifs prescriptifs.

IA – État des lieux

Date

March 2023

Type

Conférence

Contexte

Présentation didactique à destination du conseil de direction de la HEAD – Genève.

Résumé

Le grand public a pris conscience du développement des IA via des services orientés divertissement et création tels que DALL·E (janvier 2021), MidJourney (juillet 2022) ou ChatGPT (novembre 2022). Comment comprendre cette actualité ?

Création sous artifices. Mutations du design à l’ère du machine learning

Date

September 2022

Type

Conférence

Contexte

Intervention aux journées d’étude « Enjeux éthiques et esthétiques de l’Intelligence Artificielle », Université de Strasbourg, Littératures, éthique & arts – Lethica.

Résumé

Affiche de l’évènement La prochaine École d’Automne de l’ITI Lethica se tiendra du 28 au 30 septembre 2022 autour des enjeux éthiques et esthétiques de l’Intelligence Artificielle. Abordé dans le cadre de l’École d’Automne 2021, ce sujet a été choisi pour son actualité contemporaine, mais également pour son interdisciplinarité et sa proximité avec […]

Design & machine learning

Date

November 2021

Type

Conférence

Contexte

Intervention à la « commission interparlementaire de contrôle HES-SO », en présence d’une cinquantaine de député·es de Suisse romande et de la rectrice.

Résumé

L’intelligence artificielle, ou plutôt le machine learning, est de plus intégré et masqué dans des programmes et objets du quotidien.

Design and Machine Learning: Automation Takes Command?

Date

October 2021

Type

Conférence

Contexte

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?

Automatisation ou mécanisation ? Le design à l’ère des intelligences simulées

Date

April 2021

Type

Conférence

Contexte

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 ?

Against black boxes. Design and artificial intelligence

Date

February 2020

Type

Conférence

Contexte

Basel, Critical Media Lab

Résumé

Although the concept of “artificial intelligence” (AI) is an old one, its presence is constantly growing, whether in medias, pop culture, or everyday objects. In the 2010’s, the power of “self-learning” systems, those of deep learning, is related to unintelligible architectures (black boxes). These AIs progressively could replace tasks commonly assigned to designers. In this process, there is a risk that design becomes nothing more than an automated way of doing things and services, and that of formatting human experiences. How are these issues addressed by designers? What can design do “with” artificial intelligence?

Thinking Machines

Date

January 2020

Type

Conférence

Contexte

Conférence avec Alexia Mathieu, responsable du Master Media Design de la HEAD – Genève. Séance inaugurale du cycle « Machine Vision : surveillance, simulation, spéculation », Paris, Le BAL

Résumé

Bien que le concept d’« intelligence artificielle » (IA) soit déjà ancien, sa présence ne cesse de s’intensifier, que ce soit dans la presse, la pop culture, ou les objets du quotidien. Des approches critiques se développent, par exemple face aux dérives sécuritaires de ces technologies, ou face à la précarisation des « tâcherons du clic » invisibilisés par ces promesses d’innovation. Comment ces enjeux sociaux sont-ils abordés par les métiers dits de la « création », eux-mêmes en proie à des risques et opportunité d’automatisation ? Qu’est-ce que le design peut faire « avec » les intelligences artificielles ? Comment aborder ces questionnements dans des situations pédagogiques ?

Apprendre des abysses : les humanités numériques face aux machines du deep learning

Date

September 2019

Type

Conférence

Contexte

Communication dans le cadre du colloque « Humanités numériques et computationnelles », université Côte d’Azur, Académie d’Excellence « Homme, Idées et Milieux », Nice, Centre Universitaire Méditerranéen

Résumé

Prenant de l’ampleur au tournant des années 2010, les modalités d’intelligences artificielles dites d’« apprentissage profond » (deep learning) reposent sur une architecture technique structurellement opaque : le programme informatique n’est plus modélisé en amont mais résulte, par rétroaction, du couplage entre des entrées (inputs) et des sorties (outputs) « étiquetées ». En automatisant de plus en plus de tâches – y compris dans les champs de l’art et du design –, ces boîtes noires (black boxes) échappant à l’entendement humain bousculent les actuelles catégories éthiques ou morales. Mais si l’on considère que les machines, par effet de miroir, révèlent la part « inhumaine » de l’humanité, la partition humain/machine a-t-elle encore un sens ? S’inscrivant dans le dépassement de cette opposition, le travail critique des technologies du deep learning par l’art et le design montre comment des capacités considérées comme « humaines » peuvent en fait relever d’un caractère machinique. Dès lors, cela ne conduirait-il pas à remettre en cause l’expression même d’« humanités numériques » ?

Résister aux boîtes noires. Design et intelligences artificielles

Date

September 2018

Type

Conférence

Contexte

Conférence donnée au colloque colloque MCRIDD, Tunis, Institut Supérieur des Arts Multimédia de la Manouba (Isamm)

Résumé

Le regain d’intérêt pour l’intelligence artificielle (IA) des années 2010 engendre des programmes auto-apprenants (deep learning) et potentiellement incontrôlables (black boxes). Ces IA « créatives » investissent progressivement les capacités d’invention et d’imagination, et tendent donc à se substituer aux tâches communément attribuées aux designers. Sous couvert de rentabilité, le risque est alors que le design ne devienne qu’une puissance de production de marchandises et de motifs (patterns) 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 ?