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1. Meta Office: Behind the Screens of Amazon Mechanical Turks, 2021

1. Meta Office: Behind the Screens of Amazon Mechanical Turks, 2021

Photographie prise par un intérimaire d’Amazon de son poste de travail, illustration tirée du projet de recherche Meta Office conduit par Lea Scherer, Lauritz Bohne et Edward Zammit.

© Lea Scherer, Lauritz Bohne et Edward Zammit

1Il n’est guère aujourd’hui de secteur de l’activité humaine qui ne se trouve bouleversé par ce qu’on appelle « l’intelligence artificielle ». C’est particulièrement le cas dans le domaine des images et des outils de capture visuelle, où les algorithmes de deep learning interviennent à tous les niveaux : reconnaissance de sujets pour l’amélioration de l’autofocus des appareils photographiques, adaptation de la plage dynamique, ou encore, dans nos smartphones, effet bokeh, « épaississement » des images ou fameux « mode lune » lancé par Huawei en 2019.

2Les plus spectaculaires sont certainement les algorithmes génératifs, qui permettent de produire des images à partir d’autres images ou à partir de commandes – dites prompts. Ceux-là ont commencé à déferler en 2022 sous différentes formes et s’imposent aujourd’hui avec les modèles text-to-image et text-to-video. Générer des images à partir de textes ou compléter des images existantes, les corriger, les transformer est devenu monnaie courante, au point que la circulation de deep fakes sur les réseaux sociaux a augmenté de manière vertigineuse.

3Ces évolutions posent de nombreuses questions tant au plan éthique que théorique. Les accusations de toutes les dérives constatées jusqu’aujourd’hui nourrissent une discussion indispensable sur la circulation de fake news, l’utilisation des images privées, le droit d’auteur, la surveillance automatisée des personnes, sans parler de l’impact social – du fait du recours croissant aux « travailleurs du clic » dans les pays émergents – et environnemental de ces technologies énergivores, auquel le précédent numéro de Transbordeur a fait écho. Mais c’est aussi au plan théorique que les choses semblent changer irrémédiablement. En effet, la théorie de l’image photographique, de Roland Barthes à Rosalind Krauss, s’appuyait sur un principe essentiel de l’ère analogique : la capture du réel, qu’on l’appelle « index », « empreinte », ou « ça-a-été ». Il faut penser autrement la photographie et inventer de nouveaux concepts opératoires pour appréhender une pratique qui ne cultive avec les procédés argentiques qu’une parenté lointaine. Les images algorithmiques élaborent désormais un monde probable, fruit d’une « imagination artificielle » comme aime à le définir Grégory Chatonsky (Transbordeur no 7). On pourrait les décrire dans un sens plus pragmatique comme l’application de règles statistiques compulsées par des algorithmes.

4Dans ce règne de la statistique, le photoréalisme reste une référence majeure – alors même qu’il existe toutes sortes d’outils créatifs, fondés sur des styles visuels très différents. Cette persistance du réalisme photographique comme référence des algorithmes est essentielle pour théoriser ce à quoi nous assistons aujourd’hui, mais il est encore difficile de la comprendre et de la caractériser. S’ajoute à cela une autre transformation fondamentale : les rapports du texte à l’image sont devenus structurants dans la production visuelle elle-même. Le texte n’est plus secondaire, mais premier dans la chaîne de production, ce qui conduit certains auteurs, comme Hannes Bajohr, à parler d’« ekphrasis opératoire ». Enfin, une notion émerge de ces pratiques numériques, celle d’« espace latent ». En effet, pour produire des images, les algorithmes génératifs se réfèrent non pas directement à des bases de données, mais à des systèmes de compression issus du deep learning qu’on appelle « espaces latents » et qui donnent accès à des ensembles de paramètres où la machine vient synthétiser l’image la plus proche des commandes qu’on lui fait. Ces « boîtes noires » organisent désormais l’accès à une visibilité nouvelle issue des technologies informatiques. La théorie de l’image est donc aujourd’hui mise à l’épreuve de ces nouvelles pratiques. Aussi, pour pouvoir les saisir, on ne peut s’épargner une réflexion sur le fonctionnement intime des images algorithmiques, sur leur histoire qui remonte aux années 1960 et sur les fonctionnements des modèles actuellement en circulation. C’est ce que propose notre dossier.

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Title 1. Meta Office: Behind the Screens of Amazon Mechanical Turks, 2021
Caption Photographie prise par un intérimaire d’Amazon de son poste de travail, illustration tirée du projet de recherche Meta Office conduit par Lea Scherer, Lauritz Bohne et Edward Zammit.
Credits © Lea Scherer, Lauritz Bohne et Edward Zammit
URL http://journals.openedition.org/transbordeur/docannexe/image/2187/img-1.jpg
File image/jpeg, 406k
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Bibliographical reference

  La rédaction, ÉditorialTransbordeur, 9 | 2025, 1-2.

Electronic reference

  La rédaction, ÉditorialTransbordeur [Online], 9 | 2025, Online since 26 February 2025, connection on 13 January 2026. URL: http://journals.openedition.org/transbordeur/2187; DOI: https://doi.org/10.4000/13dwm

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