Apprendre des abysses - Archive ouverte HAL
Communication Dans Un Congrès Année : 2019

Apprendre des abysses

Résumé

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 » ?
Fichier non déposé

Dates et versions

hal-02965879 , version 1 (13-10-2020)

Identifiants

  • HAL Id : hal-02965879 , version 1

Citer

Anthony Masure. Apprendre des abysses. Humanités numériques, Pierre-Yves Quiviger, Sep 2019, Nice, France. ⟨hal-02965879⟩

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