Date
octobre 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?
Notions
Personnes citées
Objets mentionnés
Médias
Date
avril 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 ?
Notions
Personnes citées
Objets mentionnés
Médias
Date
mars 2021
Type
ConférenceContexte
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?
Notions
Personnes citées
Objets mentionnés
Médias
Date
avril 2023
Type
BlogContexte
Anthony Masure, Florie Souday, « IA et pédagogie : un état de l’art », blog AnthonyMasure.com, 24 avril 2023 [pour la première version]
Résumé
Cet état de l’art propose d’examiner une sélection de ressources traitant des enjeux pédagogiques des « intelligences [dites] artificielles » contemporaines. Apparues pour le grand public avec le lancement de services orientés divertissement et création tels que DALL·E (janvier 2021), Midjourney (juillet 2022) ou ChatGPT (novembre 2022), les technologies du machine learning (apprentissage automatique) permettent d’automatiser la production d’objets numériques tels que du texte, des images, mais aussi du son, de la vidéo ou de la 3D — ce qui oblige à repenser les compétences à enseigner et les façons de les évaluer. Cette initiative vise ainsi à poser, de façon éclairée, les termes d’un débat de fond quant à la place des IA en milieu scolaire afin de préfigurer des formats de cours, exercices et projets de recherche contributifs.
Notions
Personnes citées
Objets mentionnés
Médias