{"id":343,"date":"2020-02-07T10:34:53","date_gmt":"2020-02-07T09:34:53","guid":{"rendered":"http:\/\/artinthedigitalage.net\/blog\/?p=343"},"modified":"2021-03-15T22:43:32","modified_gmt":"2021-03-15T21:43:32","slug":"human-learning","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/artinthedigitalage.net\/blog\/2020\/02\/07\/human-learning\/","title":{"rendered":"Human Learning"},"content":{"rendered":"\r\n\r\n<strong><em>Ce que les machines nous apprennent.<\/em><\/strong>\r\n\r\n\r\n\r\n\r\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"660\" height=\"371\" class=\"wp-image-344\" src=\"http:\/\/artinthedigitalage.net\/blog\/wp-content\/uploads\/2020\/02\/20_02_07.jpg\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/artinthedigitalage.net\/blog\/wp-content\/uploads\/2020\/02\/20_02_07.jpg 660w, https:\/\/artinthedigitalage.net\/blog\/wp-content\/uploads\/2020\/02\/20_02_07-300x169.jpg 300w\" sizes=\"auto, (max-width: 660px) 100vw, 660px\" \/><figcaption>Samuel St-Aubin, <em>Prosperit\u00e9<\/em>, 2017.<\/figcaption><\/figure>\r\n\r\n\r\n\r\n\r\nNous avons tout appris aux machines dont on dit aujourd\u2019hui qu\u2019elles apprennent, profond\u00e9ment ! Aussi ne serait-il pas temps de consid\u00e9rer enfin ce que nous pourrions en apprendre \u00e0 notre tour. Quand il y a de plus en plus d\u2019artistes qui exploitent les potentiels cr\u00e9atifs des technologies dont ils consid\u00e8rent aussi les imaginaires et esth\u00e9tiques qu\u2019elles inspirent ou produisent. Human Learning \u2013 Ce que les machines nous apprennent est une exposition qui documente le monde au travers des technologies qui le fa\u00e7onnent. Les \u0153uvres r\u00e9unies offrent une grande diversit\u00e9 d\u2019\u00e9critures : des dispositifs interactifs induisant que l\u2019on en appr\u00e9hende les jouabilit\u00e9s, des installations g\u00e9n\u00e9ratives dont les processus sont totalement autonomes ou encore des cr\u00e9ations traitant du sujet digital au travers de formes qui le sont tout autant.\r\n\r\n\r\n\r\n\r\n\r\nC\u2019est pendant les ann\u00e9es cinquante que la notion d\u2019intelligence artificielle \u00e9merge. Elle v\u00e9hicule un imaginaire dont les auteurs de science-fiction vont se saisir aussit\u00f4t en octroyant \u00e0 la machine une capacit\u00e9 \u00e0 \u201cpenser\u201d. Dans les ann\u00e9es quatre-vingt, l\u2019id\u00e9e que les machines puissent apprendre elles-m\u00eames, par d\u00e9duction, fait son apparition. On \u00e9voque alors le Machine Learning. Enfin, depuis les ann\u00e9es deux mille, on parle de Deep Learning pour qualifier l\u2019apprentissage profond eu \u00e9gard aux grandes quantit\u00e9s de donn\u00e9es que les ordinateurs peuvent traiter.\r\n\r\n\r\n\r\n\r\n\r\nNous avons tout appris aux machines et continuons \u00e0 les alimenter afin qu\u2019elles poursuivent dans ce \u201cd\u00e9sir\u201d d\u2019autonomie que l\u2019on veut bien leur octroyer. Aussi ne serait-il pas temps de consid\u00e9rer ce que l\u2019on peut, \u00e0 notre tour, apprendre \u00e0 leur contact, en observant leurs sp\u00e9cificit\u00e9s ou qualit\u00e9s ? Or, s\u2019il est une communaut\u00e9 qui observe le monde pour nous en donner des interpr\u00e9tations quant \u00e0 ses transformations, c\u2019est bien celle des artistes.\r\n\r\n\r\n\r\n\r\n\r\nDepuis toujours, en effet, les artistes se saisissent des outils et mat\u00e9riaux de leur temps. Ainsi de plus en plus d\u2019entre eux se tournent vers le potentiel cr\u00e9atif des technologies du num\u00e9rique qui sont aussi celles des chercheurs dans leurs laboratoires. Se faisant, ils acceptent ce que les machines leur proposent en int\u00e9grant une part d\u2019al\u00e9atoire dans leurs cr\u00e9ations. Parfois, ils se mettent en retrait de leurs \u0153uvres qui s\u2019ex\u00e9cutent pour mieux en observer les modes d\u2019action. Il arrive aussi que les machines ou robots soient les sujets de photographies ou films que d\u2019autres artistes nous livrent afin de nous entra\u00eener \u00e0 de nouvelles formes d\u2019empathie. Il n\u2019est pas une application ou un service qui ne fasse \u0153uvre d\u00e8s le moment de son \u00e9mergence. Des filtres d\u2019effets des logiciels grand public aux r\u00e9seaux de neurones artificiels que les artistes partagent avec des chercheurs. Ces technologies, ils se les approprient autant qu\u2019ils apprennent en les c\u00f4toyant.\r\n\r\nNous avons une certaine proximit\u00e9 avec les \u0153uvres qui \u00e9mergent de l\u2019usage et\/ou de l\u2019observation des technologies qui fa\u00e7onnent nos relations au monde comme aux autres et \u00e0 soi-m\u00eame. Reconna\u00eetre les technologies de notre quotidien dans un contexte artistique nous les fait envisager autrement. Sachant que c\u2019est au contact des autres que l\u2019on se construit, il grand temps de consid\u00e9rer cet autre \u201cmachinique\u201d que nous c\u00f4toyons de plus en plus sans trop le conna\u00eetre. Consacrer une exposition aux machines et id\u00e9es ou esth\u00e9tiques qui en \u00e9mergent revient \u00e0 en accepter les enseignements.\r\n\r\n\r\n\r\n\r\n<pre class=\"wp-block-preformatted\">R\u00e9dig\u00e9 par Dominique Moulon en collaboration avec Catherine B\u00e9dard et Alain Thibault pour le <a href=\"https:\/\/canada-culture.org\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\" aria-label=\"Centre Culturel Canadien (s\u2019ouvre dans un nouvel onglet)\">Centre Culturel Canadien<\/a> \u00e0 l\u2019occasion de l\u2019exposition \"Human Learning \u2013 Ce que les machines nous apprennent\" regroupant les \u0153uvres de Matthew Biederman, Emilie Brout &amp; Maxime Marion, Gr\u00e9gory Chatonsky, Douglas Coupland, Chun Hua Catherine Dong, Emilie Gervais, Sabrina Ratt\u00e9, David Rokeby, Justine Emard, Olivier Ratsi, Louis-Philippe Rondeau, Samuel St-Aubin, Skawennati, Xavier Snelgrove &amp; Mattie Tesfaldet.<\/pre>\r\n\r\n\r\n\r\n\r\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Ce que les machines nous apprennent. 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