Date
September 2022
Type
ConférenceContexte
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 […]Notions
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Date
March 2022
Type
ConférenceContexte
Conférence dans le cadre du séminaire ArTeC, « Technologies critiques », dir. Emanuele Quinz, Université Paris 8.
Résumé
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Médias
Date
November 2021
Type
ConférenceContexte
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.
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Médias
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?
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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 ?
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Médias
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?
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Date
January 2020
Type
ConférenceContexte
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 ?
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Date
September 2019
Type
ConférenceContexte
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 » ?
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Date
September 2018
Type
ConférenceContexte
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 ?
Notions
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Résumé
Depuis le développement de l’informatique personnelle au tournant des années 1980, le design graphique a connu de profondes mutations au contact des technologies numériques et des pratiques afférentes. Quelles sont les grandes catégories et les enjeux de ce rapprochement ? À quels nouveaux défis pourraient être confrontés les designers graphiques ces dix prochaines années ?
Notions
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