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
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
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Médias
Date
décembre 2020
Type
ConférenceContexte
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 ?
Notions
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Médias
Date
septembre 2020
Type
ConférenceContexte
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 ?
Notions
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Médias