La vision industrielle, plus qu’une technologie
De la manipulation d’images à l’intelligence artificielle (IA) générative et à la reconnaissance faciale, la vision industrielle est devenue un élément central de notre quotidien. Mais comment ces machines et leur capacité à enregistrer, analyser, traiter et représenter des informations visuelles nous affectent-elles? Pour répondre à cette question, le projet Machine Vision, financé par l’UE, a décidé de regarder au-delà de la technologie. «Si nous disposons de beaucoup d’informations sur la technologie elle-même et sur la manière dont elle peut être utilisée, nous ne disposons pas de suffisamment de recherches qui considèrent la vision industrielle comme quelque chose de culturel et d’esthétique, ou comme un moyen», explique Jill Walker Rettberg, professeure de culture numérique à l’université de Bergen et chercheuse principale du projet Machine Vision. Le projet, qui a reçu le soutien du Conseil européen de la recherche, entendait comprendre comment la vision industrielle quotidienne affecte la compréhension qu’ont les personnes ordinaires d’elles-mêmes et de leur monde. Pour ce faire, il a analysé l’art numérique, les jeux et les récits qui recourent à la vision industrielle comme thème ou comme interface. Il s’est également penché sur l’utilisation des applications de vision industrielle grand public dans les médias sociaux et la communication personnelle.
Comprendre les situations de vision industrielle
Au cœur du projet se trouve le concept de situations de vision industrielle, que Jill Walker Rettberg définit comme le moment où les technologies de vision industrielle entrent en jeu et font la différence dans le cours des événements. «Les technologies de vision industrielle doivent être comprises dans le contexte spécifique dans lequel elles sont utilisées», explique Jill Walker Rettberg. Ce concept a posé les fondements de la création d’une base de données qui comprend 500 œuvres créatives qui font appel à des technologies de vision industrielle ou qui les représentent. «Cette base de données sera utile aux chercheurs en sciences humaines et sociales qui s’intéressent à la relation entre la technologie et la culture, ainsi qu’aux concepteurs, artistes et scientifiques qui développent des technologies de vision industrielle», note Jill Walker Rettberg.
Les technologies de vision industrielle dans notre quotidien
Pour comprendre comment les technologies de vision industrielle sont utilisées dans notre quotidien, le projet a mené des recherches ethnographiques dans différents contextes, allant de lieux tels que Taipei, Hong Kong et Chicago, à des espaces numériques comme les médias sociaux et les communautés en ligne. Par exemple, des chercheurs ont retracé le rôle de l’infrastructure de surveillance de quartier à Chicago, en la reliant à l’histoire de la ville et à sa politique actuelle. Ils ont également documenté les pratiques sociales de créateurs chinois d’hypertrucages qui se rassemblent sur des plateformes de streaming vidéo spécifiques. «Grâce à l’observation des participants, à des entretiens et à la collecte de données qualitatives, cette recherche ethnographique nous a permis de trianguler nos analyses des œuvres créatives avec l’utilisation quotidienne des technologies de vision industrielle», fait remarquer Jill Walker Rettberg.
Une source de référence pour les approches culturelles de l’intelligence artificielle
Beaucoup de choses ont changé depuis le lancement du projet en 2018. «Lorsque nous avons commencé à faire des recherches sur la vision industrielle, les modèles d’IA générative n’en étaient qu’à leurs débuts, et les hypertrucages étaient nouveaux et étranges, mais pas encore faciles à créer», note Jill Walker Rettberg. Quand l’IA générative est apparue en 2023, le projet étudiait déjà la question depuis des années. «Lorsque la vision industrielle s’est généralisée, nous étions prêts et nous sommes rapidement devenus une source d’information incontournable, conseillant les décideurs politiques, enseignant aux étudiants et donnant des conférences à l’industrie et à d’autres universités», conclut Jill Walker Rettberg. Jill Walker Rettberg et son équipe poursuivent leurs recherches sur l’IA dans le cadre du projet AI STORIES, financé par l’UE, et du projet ALGOFOLK, financé par la Trond Mohn Research Foundation.
Mots‑clés
Machine Vision, technologies, IA générative, reconnaissance faciale, art numérique, médias sociaux, intelligence artificielle, AI STORIES
