https://www.ouvroir.fr/radar/index.php?id=216 Index terms fr 0 https://www.ouvroir.fr/radar/index.php?id=212 Ces dernières années, les recherches sur l’intelligence artificielle ont fait des avancées spectaculaires dans le domaine de la vision. Des réseaux profonds de neurones semblent désormais capables de voir à notre place et de prendre des décisions sur le produit de leurs observations. Or les résistances que nous opposent depuis des siècles, à nous humains, les images et leur interprétation, ne semblent pas tomber pour autant. Apprendre à voir et à dessiner à une machine nous impose de redéfinir ce que le « voir », comme processus nécessairement imprégné par un savoir, peut bien vouloir dire. Irréductible à un champ du savoir spécifique, le problème de la vision des machines est fondamentalement un problème de culture visuelle. À l’image du cerveau, les réseaux de neurones sont souvent mobilisés comme des boîtes noires sur lesquelles nous projetons toutes sortes d’inquiétudes ou d’espérances et qui semblent résister à la moindre tentative de description. Pour tenter de comprendre ce que « voir » peut bien vouloir dire pour une machine, ce texte interroge la manière dont les réseaux profonds de neurones apprennent à lier ensemble le langage, le monde et la pensée, en examinant les détails à partir desquels la vision machinique semble s’établir. jeu., 19 mai 2022 09:42:14 +0200 mar., 18 avril 2023 10:35:11 +0200 https://www.ouvroir.fr/radar/index.php?id=212