Date
décembre 2019
Type
PublicationContexte
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
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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Objets mentionnés
Date
mars 2022
Type
ConférenceContexte
Conférence dans le cadre du séminaire ArTeC, « Technologies critiques », dir. Emanuele Quinz, Université Paris 8.
Résumé
[…]Notions
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Objets mentionnés
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
Personnes citées
Objets mentionnés
Médias