Anthony Masure

chercheur en design

Notion :
« Deep learning »

Publications

Transhumanisme et traces d’humanité

Date

décembre 2020

Type

Publication

Contexte

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

Résumé

Conforme Magazine: Le transhumanisme est-il notre futur ou est-il déjà d&8217;actualité? Anthony Masure: Le transhumanisme, qui ne se développe vraiment qu’à partir des années 1980, est un mouvement de pensée complexe et aux ramifications multiples. Il y a un écart entre la réparation et l’augmentation, à savoir le développement de facultés qui dépassent les contraintes biologiques. Mais cette distinction peut […]

Pour un design alternatif de l’IA ?

Date

avril 2020

Type

Publication

Contexte

Interview des designers Douglas Edric Stanley et de Jürg Lehni par Anthony Masure, contribution au dossier « Cultivons nos intelligences artificielles », Multitudes, no 78. Ce texte a été republié dans la revue Issue-Journal de la HEAD – Genève.

Résumé

Mené entre septembre 2019 et janvier 2020 par les designers Jürg Lehni et Douglas Edric Stanley au sein du Master Media Design de la Haute École d’Art & Design de Genève (HEAD – Genève), le workshop « Thinking Machines » prend comme point de départ l’automatisation des métiers de la création et le fantasme de machines « pensantes ». Ce projet examine, avec un brin d’ironie, un avenir où les designers seraient en mesure de cultiver les IA et de s’extraire des fantasmes technologiques. En quoi le design pourrait-il contribuer à une critique de la culture dominante de l’IA ? Comment inventer, par les pratiques de design, des alternatives soutenables ?

Résister aux boîtes noires. Design et intelligence artificielle

Date

décembre 2019

Type

Publication

Contexte

Article publié dans la revue Cités, Paris, Puf, no 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

Personnes citées

Objets mentionnés

Conférences

Design and Machine Learning: Automation Takes Command?

Date

octobre 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

avril 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 ?

Automation Takes Command. How to Shape Deep Learning AIs?

Date

mars 2021

Type

Conférence

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?

Face à l’automatisation du design — comment bifurquer ?

Date

décembre 2020

Type

Conférence

Contexte

Communication au colloque « Les entretiens du nouveau monde industriel », dir. Anne Alombert (UCL), Victor Chaix (IRI), Maël Montévil (IRI), Paris, Institut de recherche et d’innovation (IRI), 23 décembre 2020

Résumé

S’il est communément admis que le design apparaît historiquement avec l’émergence des révolutions industrielles, il est moins fréquent que ce dernier soit associé à une tension dans l’industrie. Or une lecture des textes et querelles liés à son émergence situent son intérêt non pas comme un gain de productivité, mais comme une bifurcation face à la perte de qualité entraînée par l’automatisation du dispositif industriel. À l’époque des « intelligences artificielles » du deep learning – instrumentalisées dans une optique de rentabilité –, les enjeux d’une désautomatisation des modes de vie se reposent de façon aiguë. Quelle puissance de résistance et d’invention le design peut-il encore receler ? En quoi les choix – ou non choix (biais) – de conception déterminent-ils une voie dont il est difficile de bifurquer ?

Promesses, limites, bifurcations : du « design pour la vie » aux angles morts du numérique

Date

septembre 2020

Type

Conférence

Contexte

Communication au colloque « Angles morts du numérique. Limites de la programmation », dir. Yves Citton, Francis Jutand, Marie Lechner, Anthony Masure, Vanessa Nurock, Olivier Lecointe, Cerisy-la-Salle.

Résumé

Quels sont les angles morts du numérique que le design permet d’éclairer ? À quels problèmes les technologies numériques sont-elles aveugles ? En quoi les choix – ou non choix (biais) – de conception déterminent-ils une voie dont il est difficile de bifurquer ?