Praxis critique de l'IA.3 ECTS, Semestre S1, MRC-PORR-S1 Equipe enseignante: Olivain PORRY Ce module propose une exploration critique et située de l’intelligence artificielle à travers les méthodologies de recherche par la pratique en art et design. Plutôt que de célébrer l’IA comme outil ou solution, il s’agit d’en interroger les formes, les récits, les structures de pouvoir et les imaginaires associés. À partir d’expérimentations concrètes, les étudiant·es sont amené·es à manipuler et détourner différents types de modèles d’IA (réseaux feed-forward, GAN, apprentissage récursif, réseaux adversariaux), à s’initier au prompt engineering et à explorer les implications politiques, écologiques et sociales de ces technologies. L’IA est abordée comme un terrain de friction, de spéculation, de critique et d’invention. Les séances alternent entre apports théoriques, discussions, expérimentations pratiques et interventions externes. L’accent est mis sur la construction de méthodes de travail sensibles et éthiques, capables de rendre compte des relations de dépendance, d’opacité ou d’extraction que les systèmes d’IA mettent en jeu. Le module se conclut par une production individuelle ou collective (objet, performance, texte, dispositif, etc.) accompagnée d’un retour réflexif sur le processus engagé. L’objectif est de développer une capacité à faire recherche par et avec la forme, tout en construisant des gestes critiques, poétiques et résistants face aux injonctions techno-solutionnistes. SAVOIR-FAIRE ET CONNAISSANCES ACQUIS: Compréhension critique des enjeux sociotechniques liés à l’IA (biais, opacité, infrastructures, pouvoir, écologie). Capacité à intégrer ou détourner des modèles d’IA dans une démarche artistique ou de design située. Maîtrise de méthodes de recherche par la pratique incluant documentation, réflexivité et expérimentation. Initiation aux principes techniques de différents modèles d’IA (réseaux feed-forward, GAN, apprentissage récursif, adversarial NN). L’évaluation porte sur l’ensemble du processus engagé durant le semestre, incluant l’assiduité, la participation active aux séances, la qualité des expérimentations, ainsi que la capacité à articuler une réflexion critique. Un travail final (forme libre : objet, performance, texte, installation, documentation, etc.) accompagné d’une note d’intention ou d’un court rapport réflexif est présenté en fin de semestre, lors d’un oral collectif. L’évaluation valorise autant la démarche que la forme produite. Bibliographie: BIBLIOGRAPHIE INDICATIVE Sofian AUDRY, Art in the Age of Machine Learning, Cambridge (MA), MIT Press, « Leonardo Book Series », 2021. Samuel BIANCHINI, Gaël LEJEUNE, Dominique LONGIN, Emmanuel ADAM, IA & Création artistique, Bulletin de l’Association Française pour l’Intelligence Artificielle, n°125, Association Française pour l’Intelligence Artificielle, 2024. James BRIDLE, Toutes les intelligences du monde. Animaux, plantes, machines, trad. de l’anglais par Cyril Le Roy, Paris, Éditions du Seuil, « La Couleur des idées », 2023. Kate CRAWFORD, Atlas of AI. Power, Politics, and the Planetary Costs of Artificial Intelligence, New Haven, Yale University Press, 2021. Matthew FULLER, Andrew GOFFEY, Evil Media, Cambridge (MA), MIT Press, 2012. Collectif, Utilisation de l’intelligence artificielle en art et en design, Azimuts, n°58, Saint-Étienne, Cité du design – École supérieure d’art et design de Saint-Étienne, novembre 2024. Séances de cours:
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