If (world2vec) Then vec2politics: On Machine Learning and the Performativity of Recursive Power

Extrait: « Un choc épistémique frappe les sciences sociales lorsqu’elles appréhendent les questions socio-techniques : le déploiement massif des technologies algorithmiques, de l’apprentissage automatique et de l’informatique ambiante, a contribué à la fois à l’intensification de la production de données et à l’« ambiguïté » de ses résultats. L’ère de l’intelligence artificielle (IA) est, en fait, celle de l’adaptation des machines. La multiplication des architectures et des dispositifs « intelligents » impliqués dans toutes les pratiques sociales, voulons-nous affirmer, réactive le besoin d’une théorie sociologique de la cybernétique. Alors que ces pratiques semblent osciller de plus en plus entre contrôle et communication, nous assistons à l’émergence d’une nouvelle théorie sociopolitique de l’IA issue de l’écosystème d’innovation même qui produit ces machines. (…) En nous appuyant sur les études critiques de l’IA et la théorie cybernétique, nous voulons comprendre cette nouvelle vision sociopolitique et comment les boucles de rétroaction des systèmes d’IA équivalent à une dynamique auto-aggravante ». (Traduction libre)

Comment citer cette publication

Chartier-Edwards, N., Grenier, É., & Roberge, J. (2024). If (world2vec) Then vec2politics : On Machine Learning and the Performativity of Recursive Power. In Algorithms, Artificial Intelligence and Beyond. Routledge.


Chercheur·ses

Nicolas Chartier-Edwards

Nicolas Chartier-Edwards

Étudiant·e

Étudiant au doctorat, Institut national de la recherche scientifique (INRS)
nicolas.chartier-edwards@inrs.ca


Etienne Grenier

Étudiant·e

Étudiant au doctorat, Institut national de la recherche scientifique (INRS)
etienne.grenier@inrs.ca

Jonathan Roberge

Jonathan Roberge

Co-titulaire

Professeur titulaire, Institut national de la recherche scientifique (INRS)
jonathan.roberge@inrs.ca