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Deux cents ans aprĂšs l'invention de la photographie, cette exposition interroge l'avenir de l'image photographique lorsqu'elle est collectĂ©e et collectionnĂ©e algorithmiquement. Que reste-t-il de sa à ⊠Deux cents ans aprĂšs l'invention de la photographie, cette exposition interroge l'avenir de l'image photographique lorsqu'elle est collectĂ©e et collectionnĂ©e algorithmiquement. Que reste-t-il de sa capacitĂ© Ă rendre compte du rĂ©el, et de la prĂ©somption de vĂ©ritĂ© qui lui est associĂ©e ? â\[...\] cartographier lâentiĂšretĂ© du monde des objetsâ, câĂ©tait, dĂšs 2009, lâambition de Fei-Fei-Li, alors professeure Ă Princeton, en crĂ©ant ImageNet : une collection dâimages annotĂ©es selon des critĂšres distincts. On y trouve aussi bien des rĂ©cifs coralliens, que des missiles balistiques, le tout rangĂ© dans plus de 20.000 catĂ©gories. Ce type de collection dâimages photographiques, plus communĂ©ment appelĂ© dataset, sert aujourd'hui aux intelligences artificielles qui y affĂ»tent leur regard algorithmique, et prolongent Ă leur tour, ce grand projet de trier le monde. Mais devant le geste simple dâannoter une photographie, se pose une question infiniment complexe : comment choisir une Ă©tiquette sans produire de biais ? Car derriĂšre lâambition dâune classification sans distorsions, se cache une hypothĂšse rarement interrogĂ©e : celle quâil existerait une interprĂ©tation naturelle du monde, un regard sans point de vue, autrement dit, le dogme de lâobjectivitĂ©. Un dataset nâest pourtant jamais neutre, il contient les traces de toutes celles et ceux qui ont travaillĂ© Ă le constituer : commanditaires comme Google, OpenAI... petites mains de sous-traitants du Sud global, ainsi que sujets qui en composent le contenu. Une collection dâimages est donc un terrain de nĂ©gociations entre les personnes qui en dĂ©finissent la structure et celles qui y figurent, souvent Ă leur insu. Ă lâĂšre de lâĂ©conomie de lâannotation, comment faire place Ă dâautres regards sur la collection photographique ? Lâexposition prĂ©sentĂ©e ici cherche Ă dĂ©mystiïŹer les pratiques de collecte algorithmique et Ă rĂ©vĂ©ler leur fragilitĂ© constitutive. Il y est question de renouer avec nos maniĂšres dâarchiver, dâassembler et de collectionner des images, ainsi que dâĂ©prouver nos marges de manĆuvre face Ă lâextractivisme des donnĂ©es. Les Ćuvres montrent comment nous pouvons faire, dĂ©faire, dĂ©tourner et recomposer les datasets Ă notre grĂ©, rĂ©vĂ©lant Ă quel point ces architectures supposĂ©ment rigides restent, Ă notre Ă©chelle, fluides et mallĂ©ables. Commissariat : Kaspar Ravel






