Anthony Masure

chercheur en design

Objet mentionné :
« DoNotPay »

Conférences

Design & machine learning

Date

novembre 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.

Thinking Machines

Date

janvier 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 ?

Le design contre, tout contre les machines

Date

octobre 2019

Type

Conférence

Contexte

Conférence au colloque international « L’art tout contre la machine », Paris, Collège des Bernardins

Résumé

L’histoire du design est traversée de tensions entre l’économie de marché et la recherche de dimensions échappant à la rentabilité et à l’utilité. Deux voies possibles s’ouvrent au designer : ignorer les mutations techniques et se laisser conduire par elles, ou y prendre part et avérer ces « poussées techniques » (Pierre-Damien Huyghe) dans des directions qui lui sembleront soutenables. Comment penser un rapport à la machine qui ne soit pas seulement de l’ordre du « par » ou du « contre », mais qui invite à « avec » ?

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

Date

septembre 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

septembre 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 ?