Algorithmes queers: Perturber les technologies, imaginer nos futurs. This item is unavailable.Algorithmes queers: Perturber les technologies, imaginer nos futurs

A la croisée de la théorie queer et de la conception algorithmique se niche le potentiel d'une intelligence artificielle fluide, non-linéaire et nourrie des potentialités de l'erreur. Afin de démontrer les capacités présentes et potentielles de ces "? algorithmes queers ? ", Guillaume Chevillon convoque une multiplicité de sources allant des sciences sociales à l'économie, en passant par les études queer et l'art contemporain. Dans ce texte radicalement prospectif, l'auteur explore comment les algorithmes et les outils d'analyse de données peuvent esquisser des chemins alternatifs pour les technologies à venir en prenant en compte la diversité des expériences cognitives et physiques propres aux êtres humains. Au coeur de cet essai figure l'importance cruciale de l'acceptation de l'erreur comme moteur potentiel des outils de prédiction. Alors que les algorithmes fondés sur des principes déterministes, normatifs ou binaires ne sont pas suffisamment robustes pour atteindre leurs objectifs de modélisation et de prédiction, cet économiste spécialiste de l'IA préconise une approche systémique, nourrie des théories queers, pour repenser les algorithmes et interagir avec eux. Algorithmes queers en appelle à un effort collaboratif pour développer nos capacités d'action et repenser notre rapport à la technologie, afin de permettre à cette dernière de mieux refléter la complexité des identités humaines, mais aussi d'éviter les dérives et les prises de pouvoir par quelques un·es, et enfin dessiner nos propres chemins.

Guillaume Chevillon est chercheur en économie et science des données, professeur à l'ESSEC, titulaire de la Chaire sur la Culture, les arts et technologies créatives et directeur de l'Institut Metalab pour l'IA, les données et la société. Spécialiste de l'économétrie et des méthodes de prévision, il travaille sur les phénomènes dynamiques en économie et les interactions entre apprentissage automatique et comportements humains. Il collabore régulièrement avec des artistes et développe une approche transdisciplinaire pour penser les enjeux technologiques contemporains.