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

Masure, Anthony (HEAD - Genève, Haute école d'art et de design, HES-SO // Haute école spécialisée de Suisse occidentale)

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 » ?


Keywords:
Conference Type:
abstract
Faculty:
Design et Arts visuels
School:
HEAD - Genève
Institute:
HEAD Institut de recherche en art et en design - IRAD
Publisher:
Nice, France, 4-6 sept. 2019
Date:
2019-09
Nice, France
4-6 sept. 2019
Pagination:
1 p.
Published in:
Colloque « Humanités numériques et computationnelles », université Côte d’Azur, Académie d’Excellence « Homme, Idées et Milieux »
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 Record created 2020-12-08, last modified 2020-12-15


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