Session 2 – Analyse, synthèse, imagination : questions épistémologiques

16 décembre

14H-16H30

Une perspective philosophique et épistémologique : qu’est-ce que la synthèse dans le champ biologique par exemple dans le contexte de la photosynthèse ? Inversement et dans une perspective kantienne, la synthèse n’a-t-elle pas toujours été « artificielle » ? Comment la perspective contributive et la question des catégories peut-elle encore être une voie de dialogue avec les IA ? Quelle analyse historique sur cette évolution et quel nouveau regard sur l’informatique théorique dès lors que les approches symboliques et statistiques se combinent ? Comment les produits de synthèse peuvent-ils être recontextualisés à leurs sources, à leurs méthodes d’analyse, et à la contribution humaine comme le propose Jaron Lanier ? Peut-on designer des outils de synthèse pas seulement pour des individus mais surtout pour des groupes ? Quelle écologie des milieux synthétiques ?

Intervenants

Maël Montévil, ENS-CNRS — Synthèse et biologie

Michäel Crevoisier, Un. de Franche-Comté — La synthèse créatrice de l’imagination : Kant, Simondon, Stiegler

• Nous prêtons généralement à l’imagination le rôle spécifique de l’opération de création, c’est-à-dire de production de nouveauté. Dans quelle mesure cette opération procède-t-elle de conditions techniques, et y’a-t-il un sens à considérer qu’il soit possible de la déléguer à une machine, notamment, aujourd’hui, à une « IA générative d’images » ? En remontant à la distinction kantienne entre imagination reproductrice et imagination créatrice, nous proposons d’interroger l’importance des conditions techniques dans l’opération créatrice de l’imagination. Nous suivrons les relectures de Kant par Simondon, Derrida et Stiegler qui déconstruisent cette distinction kantienne et ouvrent ainsi la possibilité d’une prise en considération de l’évolution technologique dans l’élaboration du problème de la synthèse du nouveau.

Pierre Saint-Germier, IRCAM — Comprendre la synthèse musicale à l’âge des modèles génératifs profonds

• L’utilisation de modèles neuronaux profonds, à la différence des modèles génératifs symboliques ou statistiques, soulèvent des questions particulières de compréhension, d’interprétation, et d’explication. Pour des raisons intrinsèques liée à l’architecture des modèles profonds, il est extrêmement difficile de comprendre comment ils font ce qu’ils font, de donner un sens précis à leurs paramètres, et à expliquer pourquoi ils génèrent telles séquences plutôt que telle autre. Le but de la présentation sera de clarifier la nature de ces problèmes et les enjeux spécifiques qu’ils soulèvent pour la synthèse de musique à proprement parler.

Mathieu Triclot, UTBM — Les nouveaux milieux des savoirs

Marie-Claude Bossière, pédopsychiatre — Synthèse et analyse en psychiatrie