Apprendre des abysses

Anthony Masure (1, 2)

1 HEAD – Genève - HEAD – Genève (Haute école d’art et de design)
2 HES-SO - Haute Ecole 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 » ?

Mots clés: Intelligence artificielle; Deep learning; art; Design; Design critique; Sociologie

Domaines: Informatique [cs]; Sciences de l'Homme et Société

Anthony Masure. Apprendre des abysses : les humanités numériques face aux machines du deep learning. Humanités numériques, Pierre-Yves Quiviger, Sep 2019, Nice, France. ⟨hal-02965879⟩