Date
avril 2020
Type
PublicationContexte
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 ?
Notions
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Médias
Date
septembre 2023
Type
ConférenceContexte
Communication avec Florie Souday (ENS Paris-Saclay) au colloque international « AI and Education for Democracy », UNESCO EVA Chair, Université Côte d’Azur, Nice.
Résumé
Available from 2021 for as many people as possible, machine learning has created several issues for schools (ie. teaching objectives, exams, etc.). At the same time, these generative technologies are questioning the foundations of democracy, challenging notions of veracity, privacy, ownership and shared values. With its twofold American and Chinese hegemony, AI has become an insidious cultural model for the rest of the world. It doesn’t lend itself well to the development of democracy – if we define this concept as a dynamic principle that “thwarts the normal distribution of power” (Jacques Rancière). What reconfigurations are needed to ensure that AI is not a threat but an opportunity for democracy? How can we redefine education to achieve this objective?
Notions
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Médias
Date
juillet 2023
Type
ConférenceContexte
Communication à la journée d’étude « Intelligence artificielle et intelligence collective. Transformations dans les pratiques du travail et du savoir, par la production et l’usage des textes et des images », Nîmes, Carré d’art.
Résumé
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 de générer, à partir de requêtes textuelles (prompts), des objets numériques tels que des textes, images, sons, vidéos, 3D, etc. Au-delà des implications économiques, juridiques, politiques et pédagogiques de ces technologies, un point d’analyse encore peu traité réside dans leur caractère collectif. En effet, les grands jeux de données comme GPT-4 se basent sur un collecte massive du Web, faisant fi des droits d’auteurs et créant une sorte de mémoire (ou de moyenne) collective de ces traces en ligne – voire même un « general intellect ». Selon ce concept développé par Karl Marx, le développement des forces productives sous le capitalisme conduit à la création d’une forme de savoir commun, qui devient une source de richesse collective au-delà du travail individuel. Cette communication visera ainsi, depuis l’analyse de pratiques en art et design, à préciser ce que pourrait être un tel « cerveau social » à l’ère du machine learning.
Notions
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Médias
Date
juin 2023
Type
ConférenceContexte
Présentation de l’essai Design sous artifice aux Webmardi, Lausanne.
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 (prompts). 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.
Notions
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Médias
Date
mai 2023
Type
ConférenceContexte
Présentation de l’essai Design sous artifice à la journée d’étude « IA, imaginaires et arts contemporains », ANR CulturIA, Paris, ENS Ulm.
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 (prompts). 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.
Notions
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Médias
Date
avril 2023
Type
ConférenceContexte
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.
Notions
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Médias
Date
mars 2023
Type
ConférenceContexte
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 ?
Notions
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Médias
Date
septembre 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
mars 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
novembre 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.
Notions
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Médias
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
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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
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Médias