Fragmentation des visages et datafication du monde : considérations issues d’une analyse qualitative–quantitative d’images d’intelligence artificielle

Introduction

Malgré un titre peut-être un peu trop pompeux, nous voulons dans cet article parler de quelque chose de très simple, voire de banal. En effet, notre texte traitera principalement d’images des banques d’images — dorénavant « IBI ». Les IBI sont des images pré-produites qui peuvent être achetées sur les sites web d’agences telles que Getty Images et Shutterstock, qui versent à leur tour une certaine somme à la personne qui a créé l’image. Les IBI sont généralement négligées par le débat public et la littérature scientifique, car elles sont considérées comme le « papier peint » de notre culture de consommation (Frosh 2013, 145). Lorsqu’elles sont prises en considération, elles sont tout simplement ridiculisées pour leur manière très stéréotypée de représenter la réalité. Il existe des collections en ligne d’IBI de femmes qui rient (on ne sait pourquoi) en mangeant une salade¹, ou de femmes qui semblent avoir (on ne sait pourquoi) des difficultés à boire une bouteille d’eau sans se renverser dessus².

Et pourtant, les IBI sont pratiquement partout : les brochures de remise des diplômes sont pleines de types qui ont réussi dans la vie, allongés sur des pelouses vertes ou lançant le chapeau de remise de diplôme en l’air ; les magazines regorgent d’hommes d’affaires, paraissant très occupés mais souriants, musclés sans doute mais portant des lunettes, etc. On peut d’ailleurs remarquer combien ces clichés ont contribué à importer dans nos cultures des aspects de la vie et des pratiques qui appartiennent plutôt à la société nord-américaine. On pourrait dire que l’influence des IBI est alors presque aussi forte sur nos vies que celle du cinéma hollywoodien. Pour cette raison, malgré leur banalité et leur caractère profondément kitsch, les IBI méritent toute notre attention — le même genre d’attention que des philosophes comme Adorno et Horkheimer ont porté au système cinématographique des studios d’Hollywood. Bien sûr, nous ne sommes pas les premiers à prendre conscience de l’importance des IBI, et nous pouvons recenser de plus en plus d’ouvrages, principalement anglophones, traitant de ce sujet par le prisme de la sociologie de la communication notamment³.

Dans notre cas, cependant, nous ne voulons pas traiter des IBI en général. Ce qui nous intéresse, ce sont plutôt les IBI représentant l’Intelligence Artificielle (IA). Plus précisément, nous nous intéressons aux IBI dans lesquelles l’IA est représentée comme un visage (ou un corps), généralement féminin ou androgyne, subissant un processus de composition et de décomposition en particules. C’est à ces images que nous faisons référence lorsque nous parlons de « fragmentation du visage ». Notre thèse est que ces images sont les symptômes d’une « datafication » du monde, ou plutôt de ses visions ou conceptions — au sens de la Weltanschauung (vision ou conception du monde) d’auteurs tels que Dilthey et Mannheim. La vision du monde « datafiée » est une alternative à la façon mécaniciste ou informationnelle de percevoir, d’agir et de désirer les choses dans le monde — des visions du monde qui ont dominé par le passé (Romele 2020).

Le texte est développé en deux sections. Dans la première section, nous discuterons des IBI de l’IA et rendrons compte de nos analyses qualitatives et quantitatives. Ce sont précisément ces analyses qui ont fait apparaître la fragmentation des visages et des corps comme l’un des thèmes récurrents des images de l’IA. Cette première section implique également une réflexion sur la représentabilité de l’IA en tant que telle. Dans la deuxième partie, nous ferons de ces images les symptômes de quelque chose d’« épochal », précisément d’une vision ou conception du monde émergente. Cette deuxième partie implique également quelques réflexions sur la méthode proposée, inspirées à la fois par l’iconologie d’Erwin Panofsky et par la critique par Georges Didi-Huberman de l’iconologie de Panofsky. Dans la conclusion, nous nous tournerons précisément vers Didi-Huberman (cette fois-ci ses considérations sur Fra Angelico), pour réfléchir à un aspect apparemment secondaire de ces images qui sont habituellement marginalisées dans nos considérations : leur couleur et, dans notre cas, la couleur bleue.

Fragmentation du visage

Des disciplines telles que la philosophie des techniques et les études des sciences et technologies s’intéressent depuis longtemps aux images de la science et de la technologie. Il y a au moins deux raisons pour lesquelles ces disciplines se sont tournées vers les images. La première est que faire évoluer les images signifie faire évoluer le rôle de la technologie dans le développement de la connaissance scientifique. En bref, parler d’images a pour effet de montrer comment la science est de plus en plus et chroniquement dépendante de l’utilisation d’instruments techniques, comme les technologies qui produisent des images d’objets et de phénomènes, sans lesquelles les objets et phénomènes seraient inaccessibles à la science. La deuxième raison coïncide avec la nécessité de surmonter certaines exagérations du logocentrisme et du textocentrisme qui ont caractérisé une grande partie des sciences humaines et sociales du vingtième siècle.

Or, malgré le vif intérêt de ces disciplines pour l’imagerie, il est intéressant de noter qu’il existe également un manque. D’une part, il y a effectivement eu un intérêt pour les images produites par des scientifiques pour d’autres scientifiques, via l’utilisation, comme nous l’avons dit précédemment, d’instruments techniques. D’autre part, la production d’images scientifiques par des artistes (pensez aux impressions d’artiste), le plus souvent en collaboration avec des scientifiques, a également suscité de l’intérêt. En somme, il semble que l’attention des chercheurs se porte sur les images qui sont sous l’égide de deux régimes de vérité : celui de la référence scientifique, d’une part, et celui du goût esthétique, d’autre part. Peu importe que la référence aux choses mêmes soit acceptée de manière naïve ou qu’elle soit critiquée ; tout comme il importe peu que le goût esthétique, lorsqu’il est appliqué aux images des sciences et techniques, puisse encore être désintéressé (comme le voudrait la tradition kantienne) ou non. Le fait est que, dans les deux cas, la discussion et l’intérêt restent à l’intérieur de ces deux ordres de vérité, qu’ils soient embrassés ou niés. Mais de cette façon, entre le Scylla des images techniques de la science et le Charybde des images artistiques des sciences et techniques, ce qui ne passe pas, et qui est donc exclu, ce sont toutes les images des sciences et des techniques qui ne sont pas produites par des scientifiques et qui n’ont aucune prétention artistique particulière. Il s’agit d’images populaires et vulgaires, artisanales plutôt qu’artistiques, qui ont une histoire qui précède et dépasse celle des seules IBI, mais qui semblent avoir leur gloire aujourd’hui précisément dans la prolifération des IBI des sciences et techniques.

Dans ce contexte, les IBI qui nous intéressent sont celles de l’IA. Avant d’entrer dans le vif du sujet, nous aimerions discuter brièvement de la représentabilité de l’IA en tant que telle. Lorsque nous parlons d’IA aujourd’hui, nous faisons surtout référence aux algorithmes d’apprentissage automatique. Or, notre idée est qu’il y a trois façons de représenter l’IA d’aujourd’hui : (1) la première consiste à représenter l’IA par l’algorithme (qui à son tour est « incarné » dans un code, dans un arbre de décision, etc.). Cependant, cette représentation est insatisfaisante, parce que représenter l’algorithme ne signifie certainement pas représenter l’IA. Cela reviendrait à dire qu’il suffit de représenter les neurones pour avoir l’esprit ou la raison devant soi ; (2) la deuxième voie passe par les technologies dans lesquelles l’IA est intégrée : drones, véhicules autonomes, robots humanoïdes, etc. Mais représenter la technologie n’est évidemment pas représenter l’IA : rien ne nous dit en fait que cette technologie est réellement pilotée par l’IA et non une simple boîte vide ; (3) enfin, la troisième voie consiste à renoncer à représenter la « chose en soi » pour se consacrer plutôt aux attentes, ou aux imaginaires. C’est là que se situent la plupart des IBI et autres représentations populaires de l’IA. Cette triple distinction est bien sûr idéal-typique (au sens de Weber), car ces trois niveaux se présentent souvent confondus entre eux. Par exemple, les lignes de code sont colorées, le drone survole des prairies vertes, le robot est parfaitement lisse et blanc, et même les images les plus abstraites font vaguement référence à ce qui existe ou est en train d’être fabriqué — un écran tactile, un réseau neuronal, etc.

Or, les chercheurs ont tendance à juger (ontologiquement, éthiquement et esthétiquement) les images de l’IA (et des technologies en général) selon qu’elles représentent ou non la « chose en soi ». D’où une tendance à préférer (1) à (2) et (2) à (3). Une image est d’autant plus vraie, bonne et esthétiquement appréciable qu’elle est plus proche de la chose qu’elle est censée représenter, et donc plus fidèle à cette dernière. C’est ce que nous appelons le « biais référentialiste ». Néanmoins, le référentialisme fonctionne mal dans le cas des images de l’IA, parce qu’aucune de ces images ne peut vraiment se rapprocher de l’IA et lui être fidèle (comme rappelé plus haut). Notre idée n’est pas de condamner toutes les images de l’IA, mais plutôt de les sauver, précisément en renonçant au référentialisme. S’il existe une esthétique (qui, bien sûr, est aussi une éthique et une ontologie) des images de l’IA, son but n’est pas de représenter la technologie elle-même, à savoir l’IA. Il s’agit plutôt de « donner à penser » — comme nous le verrons plus bas.

Recherchez « Intelligence Artificielle » avec n’importe quel moteur de recherche. Sélectionnez l’option « images ». Il en résulte des cerveaux mi-chair, mi-circuits, des robots humanoïdes qui regardent et touchent des écrans interactifs, des lignes de code qui ondulent dans l’espace et plusieurs variantes de La création d’Adam de Michel-Ange à la sauce humain-robot.

La plupart de ces images sont des IBI. On s’intéresse de plus en plus à la manière dont l’IA est représentée visuellement aujourd’hui, de façon le plus souvent inappropriée. Certaines initiatives et certains projets sont spécifiquement consacrés à ce sujet⁴. Il y a quelque temps, nous avons également commencé à collecter, via un profil Instagram appelé « ugly.ai », des IBI d’IA utilisées dans des contextes de communication et de marketing scientifiques : couvertures de livres, annonces de cours et de conférences, pages relatives à des projets de formation et de recherche, etc.⁵ Les cas les plus intéressants à cet égard sont sans doute ceux dans lesquels l’éthique de l’IA est discutée dans le contenu de la communication scientifique mais n’est manifestement pas prise en compte dans la communication visuelle de l’événement, produit, etc. Pour ne citer que trois cas, les images avec les liens en note de bas de page renvoient respectivement à la couverture de l’Oxford Handbook of Ethics of AI⁶, à la page (aujourd’hui désaffectée) de la plateforme européenne Futurium à partir de laquelle il était possible de télécharger les « Lignes directrices en matière d’éthique pour une IA digne de confiance »⁷ et au site du projet SHERPA⁸, qui se présente comme « un projet financé par l’UE analysant comment l’IA et l’analyse des big data ont un impact sur l’éthique et les droits de l’homme »⁹. Nous n’avons pas la place ici de décrire ces images ni d’expliquer les raisons pour lesquelles nous pensons qu’elles sont éthiquement problématiques. Nous espérons cependant que ce texte offrira des outils qui seront utiles par la suite au lecteur qui souhaite revenir sur ces images.

Il existe des milliers d’IBI d’intelligence artificielle, certainement trop. Par exemple, le moteur de recherche Shutterstock renvoie, à l’heure où nous écrivons (janvier 2023), plusieurs centaines de milliers de résultats pour la recherche « Artificial Intelligence ». Afin d’aller au-delà d’une simple analyse qualitative d’un petit nombre de ces images, nous avons décidé d’utiliser certaines méthodes automatisées dans notre recherche. Tout d’abord, nous avons utilisé le crawler Shutterscrape, permettant de télécharger des images et des vidéos de Shutterstock en masse¹⁰. Cela nous a permis d’obtenir environ 7 500 IBI d’IA que nous pensons être représentatives de l’ensemble du catalogue. Ensuite, nous avons utilisé PixPlot, un outil développé par le laboratoire d’humanités numériques de l’université Yale¹¹. PixPlot permet de visualiser de grandes collections d’images dans une scène WebGL interactive. Chaque image est traitée par un réseau de neurones convolutif entraîné sur ImageNet 2012, et projetée dans un collecteur bidimensionnel avec l’algorithme UMAP¹² (Uniform Manifold Approximation and Projection) afin que les images similaires apparaissent proches les unes des autres. Le résultat est accessible via le lien dans la note de bas de page¹³.

Les IBI d’IA ont été divisées automatiquement par l’algorithme en dix groupes, que nous avons étiquetés comme suit : (1) arrière-plan, (2) robots, (3) cerveaux, (4) visages et profils, (5) laboratoires et villes, (6) dessins au trait, (7) Illustrator, (8) personnes, (9) fragments, et (10) diagrammes. Par ailleurs, PixPlot ne propose pas d’étiquetage automatique des clusters, ni n’explique les raisons pour lesquelles les images ont été divisées selon ces clusters. Le travail d’étiquetage a été alors un travail déductif réalisé manuellement sur la base de quelques intuitions sur le fonctionnement de l’outil. Il est à noter qu’un algorithme d’IA (celui de PixPlot) a ici pour tâche de reconnaître et de catégoriser les images de l’IA. En effet, l’IA sélectionne toujours ses propres représentations visuelles : les IBI sont achetées via des moteurs de recherche disponibles sur les sites des agences de banques d’images. Les images les plus vendues sont celles qui ressortent parmi les premiers résultats, selon la logique algorithmique à laquelle le PageRank de Google nous a habitués. De cette manière, les producteurs d’IBI sont poussés à produire des images d’IA qui auront potentiellement du succès selon cette logique. On pourrait spéculer, mais sans aller plus loin ici, que la récurrence de quelques thèmes, par rapport à la grande quantité d’IBI de l’IA existantes, est également une conséquence de cette logique algorithmique. Pour compliquer encore la scène, on pourrait dire qu’un algorithme comme PixPlot trouve des similitudes entre les images en les réduisant à un vecteur de pixels, ce qui n’est alors rien d’autre que le même processus de fragmentation qui est l’autre thème, avec les IBI, de cet article.

Nous ne pouvons et ne voulons pas décrire ici tous les clusters. Nous voulons plutôt nous concentrer sur le numéro (9), les fragmentations. Ces fragmentations (« dispersions » serait un autre terme pour nommer ce cluster) ne concernent pas exclusivement les visages, mais aussi les corps, l’environnement, etc. Nous avons sélectionné, en note de bas de page, quelques images qui nous semblent représentatives du cluster (9)¹⁴. Sans les décrire en détail, on peut dire qu’il s’agit d’images ambiguës, dans le sens où elles suggèrent deux choses en même temps. D’une part, elles suggèrent l’idée d’une machine qui devient finalement quasi-consciente et quasi-humaine. Une série de particules, de pixels ou de voxels sont composés en un visage d’apparence humaine, généralement androgyne ou féminin. Le regard est presque toujours ailleurs, généralement vers la droite, suggérant un temps à venir — il est intéressant de remarquer que, lorsque le regard engage le spectateur, comme c’est le cas avec l’une des images dont le lien est dans la note, le ton devient menaçant. En regardant le spectateur, la machine le confronte directement. D’autre part, les mêmes images (certaines plus clairement que d’autres) suggèrent une fragmentation de l’être humain, de son visage et de son corps, qui deviennent, pour ainsi dire, des machines quasi-numériques. Les couleurs sont aseptisées, entre le blanc et le bleu, comme c’est le cas de la plupart des IBI d’IA et d’autres technologies émergentes, telles que le cloud computing ou l’informatique quantique. Ces images suggèrent le passage de l’humain à la machine et inversement. Il s’agit d’une imagerie courante en matière d’IA aujourd’hui : pensez à l’utilisation, souvent entre guillemets, de termes habituellement réservés aux humains et aux êtres vivants tels que « autonome », « créatif », « intelligent » et « moral ». Fossa (2021) a parlé d’« extension sémantique » précisément pour indiquer l’habitude d’utiliser des mots du domaine de la vie pour décrire des êtres artificiels en utilisant des guillemets et autres. Dans notre cas, on pourrait parler d’« extension visuelle ». Une telle fragmentation des visages et des corps, qui est aussi une datafication et une binarisation de ceux-ci, soulève bien sûr de nombreuses questions éthiques, sociales et politiques. On pense à cet égard, pour ne citer qu’un exemple, à la résurgence d’approches pseudo-scientifiques qui ressemblent beaucoup à la phrénologie lombrosienne¹⁵. Toutefois, ce n’est pas ce dont nous voulons parler ici.

Notre thèse est qu’en montrant le passage de la machine à l’humain (et vice versa) à travers des processus de (dé)fragmentation, ces images suggèrent que les fragments, particules, pixels ou voxels constituent l’ontologie commune de l’humain et de la machine — et finalement du monde, ce qui justifie d’ailleurs que le cluster (9) ne concerne pas seulement les visages et les corps. Dans leur extrême simplicité, leur popularité et leur vulgarité, ces IBI sont alors porteuses d’une véritable vision ou conception du monde, ce que l’on appelle précisément une vision du monde « datafiée ».

La datafication du monde

Avant de parler de datafication du monde, un détour méthodologique s’impose. La thèse de la vision du monde « datafiée » s’inspire ici des travaux de Panofsky dans le domaine de l’iconologie ainsi que de ses thèses sur l’habitus ou « habitude mentale » du XIIe–XIIIe siècle. Célèbre est l’exemple, dans l’introduction de ses Essais d’iconologie (1967a), d’un monsieur levant son chapeau pour saluer un ami. Panofsky utilise cet exemple pour identifier trois niveaux d’observation et d’interprétation d’une œuvre d’art : (1) un niveau perceptif, dans lequel on identifie dans ce geste une simple série de couleurs, de lignes et de formes ; (2) un niveau dans lequel on reconnaît dans ce geste une salutation. Déjà dans (1) il y a une forme de signification, dans le sens qu’au moment où nous reconnaissons dans ces couleurs, lignes et formes un objet (le chapeau) et un geste (lever le chapeau), nous avons dépassé les limites de la perception formelle et sommes entrés dans la signification. Mais dans le cas de (2), nous entrons dans un niveau de signification supérieur, que nous pouvons appeler secondaire ou conventionnel, voire social. En effet, pour comprendre la signification de ce geste, il faut connaître non seulement le monde pratique des objets et des événements, mais aussi le monde « plus que pratique » des coutumes et des traditions culturelles typiques d’une certaine civilisation ; (3) un niveau « intrinsèque » ou « de contenu » qui nous fait passer de l’iconographie à l’iconologie : à ce niveau, les éléments les plus spécifiques (comment ce monsieur a-t-il soulevé son chapeau exactement ?) et les plus généraux seront mis en avant. Au niveau (3) s’achève l’histoire de l’art, qui consiste à voir dans une seule œuvre d’art le style et l’habitus d’une époque, les principes sous-jacents qui déterminent son existence.

L’iconologie de Panofsky dépasse les limites de l’histoire de l’art pour s’appliquer à toutes les expressions culturelles d’une époque. Par exemple, dans Architecture gothique et pensée scolastique (Panofsky 1967b), il avance l’hypothèse qu’entre le XIIe et le XIIIe siècle, on peut observer un lien particulier entre l’art gothique et la philosophie scolastique. Ce lien est à la fois plus concret qu’un simple parallélisme, mais aussi plus général qu’une influence directe des scolastiques sur les peintres, sculpteurs et architectes. La relation entre les deux n’est pas une relation de cause à effet (selon laquelle, par exemple, les architectes étaient des lecteurs assidus de traités scolastiques), mais une relation de diffusion. C’est précisément cette diffusion que Panofsky appelle habitus ou habitude mentale. L’habitus mental que partagent les architectes gothiques et les philosophes scolastiques, ainsi que leurs œuvres, a pour base une confiance renouvelée dans la raison et dans sa capacité à prouver tout ce qui peut être déduit des principes autres que ceux de la foi. En particulier, Panofsky identifie trois éléments ou principes de similarité entre l’architecture gothique et les textes scolastiques : (1) la totalité ou la numérotation suffisante, (2) l’arrangement selon un système homologue de parties et de parties de parties, et (3) le caractère distinctif et le pouvoir de déduction.

La méthode panofskienne a été fortement critiquée par Didi-Huberman en ce qui concerne l’art et, plus généralement, les images. La thèse de Didi-Huberman est que l’histoire de l’art dont nous venons et dans laquelle nous sommes aujourd’hui est encore essentiellement d’inspiration kantienne, et plus précisément néo-kantienne, au point que l’on peut parler d’un « art dans les limites de la simple raison cognitive ». La responsabilité de cette situation serait attribuée précisément à Panofsky, et plus précisément à Panofsky qui a quitté l’Allemagne pour se rendre aux États-Unis. Didi-Huberman prend en considération les deux versions de l’article dans lesquelles est présenté l’exemple — pris à Mannheim — du gentleman soulevant son chapeau : la version de 1932 en allemand, et la version de 1939 en anglais¹⁶. Déjà dans la version de 1932, Didi-Huberman relève un certain nombre de termes, tels que « région suprême » et « sens de l’essence », censés indiquer le but ultime de l’histoire de l’art — termes également influencés par Mannheim et ses considérations sur les visions du monde. Néanmoins, la réalisation de ce projet de synthèse est tout autre en 1932, car elle est encore, par rapport à la version « domestiquée » de 1939, « inquiète, traversée par quelque chose qui n’était pas du tout une pédagogie, mais bien une force questionnante, … ; et très authentiquement philosophique » (Didi-Huberman 1990a). De l’Allemagne aux États-Unis, ce qui meurt, c’est l’antithèse au profit de la synthèse optimiste, positive et même positiviste.

En bref, Panofsky est l’héritier, dans le domaine de l’histoire de l’art, du transcendantalisme kantien et plus précisément de son historicisation/culturalisation (en Allemagne, pensons à Cassirer) et de sa socialisation (en France, pensons à Durkheim) au début du XXe siècle. La thèse de Didi-Huberman est que cette historicisation, cette culturalisation et cette socialisation du transcendantalisme de Kant n’ont pas suffi, chez Panofsky comme chez Cassirer, Durkheim, Mauss et même Bourdieu, à surmonter la tentation synthétique qui est au cœur de la pensée de Kant. D’une part, Didi-Huberman reconnaît la différence de l’historicisme de Panofsky par rapport à l’apriorisme kantien, ainsi que par rapport à une certaine interprétation psychologisante de Kant. D’autre part, il pense qu’en fin de compte, Panofsky a simplement remplacé un universalisme (transcendantal ou psychologisant) par un autre, de nature historique.

Si la critique de Didi-Huberman est valable, alors toute tentative de déduire de quelques images, telles que celles considérées dans la section précédente, une vision ou une image complète du monde serait un acte de synthèse non moins répréhensible que celui de Panofsky — avec la circonstance aggravante d’être certainement plus grossier que les analyses fines de Panofsky. Une réponse à ce véritable problème méthodologique vient toutefois de Didi-Huberman lui-même. Dans la dernière section du livre qui nous intéresse ici, il avance sa proposition, qui consiste grosso modo à reconnaître le travail du négatif dans l’image, c’est-à-dire à privilégier le symptôme (ou le lapsus) sur le signe et le discours positif qu’une œuvre d’art met en avant. Au lieu de la synthèse, il faut voir ce qui fait que la synthèse est toujours incomplète, pour ne pas dire impossible : « notre hypothèse est au fond très banale et très simple : dans un tableau de peinture figurative, “ça représente” et “ça se voit” — mais quelque chose, quand même, s’y montre également, s’y regarde, nous y regarde » (Didi-Huberman 1990a). Il parle également de « trace » et de « reste », faisant vaguement référence, dans une note de bas de page, au paradigme indiciaire de Carlo Ginzburg, avec lequel il dit toutefois ne pas être entièrement d’accord (Didi-Huberman 1990a). Enfin, il reconnaît le génie de Panofsky qui, au niveau de l’iconologie, aurait ouvert la voie au symptôme pour la refermer aussitôt après, faisant du symptôme non pas quelque chose d’irréductible mais le réduisant au document d’une vision ou d’une conception du monde (Didi-Huberman 1990a).

Notre simple proposition méthodologique consiste à se situer à mi-chemin entre Panofsky et Didi-Huberman, ce qui consisterait à utiliser les concepts de symptôme, de trace et de reste pour proposer une épistémologie encore positive, mais fragile, une synthèse ni absolue ni impossible, mais toujours ouverte. Il s’agirait d’une épistémologie de la trace et de l’indice, à l’instar du paradigme indiciaire qui, selon Ginzburg, est au cœur des sciences humaines et sociales, et que les sciences dures semblent aujourd’hui de plus en plus enclines à suivre. Cela signifie que, dans la mesure où nous utilisons quelques images pour montrer toute une vision ou une conception du monde, nous ne voulons pas fermer la porte à d’autres images et productions culturelles, tout comme nous ne voulons pas fermer la porte à d’éventuelles corrections et rectifications, voire à des mouvements qui concernent la vision même du monde que nous dessinons et redessinons continuellement. Soit dit en passant, nous pensons que la proposition de Didi-Huberman est moins éloignée de celle de Panofsky et de tous ceux qui ont travaillé sur l’historicisation et la socialisation du transcendantalisme kantien que Didi-Huberman ne veut bien l’admettre. La différence entre les deux perspectives réside, si tant est qu’il y en ait une, dans l’accent : un accent mis sur l’impossibilité de la synthèse dans le cas de Didi-Huberman (qui, cependant, ne cesse de synthétiser, par exemple en faisant du lapsus et du symptôme la première unité d’une méthode, comme Freud l’avait déjà fait) et sur la possibilité de la synthèse malgré tout dans le cas de Panofsky et, avec lui, de Cassirer, Durkheim, Bourdieu, etc. (qui, après tout, ne cessent de poser des limites temporelles et spatiales à toute synthèse, laquelle est toujours relative à une culture, une époque, une classe sociale, etc.).

Afin d’expliquer ce qu’est pour nous une vision du monde « datafiée », nous nous référons ici au livre de l’architecte Mario Carpo (2017) sur le « deuxième tournant numérique ». Son approche est fascinante précisément parce qu’elle rappelle dans une certaine mesure celle de Panofsky : la confirmation de sa thèse provient d’une comparaison entre différents domaines culturels, tels que le design industriel, l’architecture et la philosophie¹⁷. Selon Carpo, l’essence du deuxième tournant numérique peut être résumée par la devise « Search, Don’t Sort ». « Cherchez, ne triez pas. Utilisez la recherche Google pour trouver le message exact » (en gras dans l’original) était le slogan sous le logo de Gmail lorsque le service a été lancé en 2004. En fait, Gmail a été le premier service de courrier électronique à rendre le texte intégral de tous les messages électroniques, qu’ils soient envoyés ou reçus, consultables par mots et par chiffres. Selon Carpo, cela suggère que la recherche automatisée de texte intégral par mots ou par chiffres sur un corpus entier de sources, laissé brut et non trié, est un outil de recherche plus puissant que le processus manuel traditionnel consistant à trier d’abord les éléments par sujet, puis à les rechercher dans leurs dossiers respectifs. En d’autres termes, face à l’opulence des données à notre disposition, la meilleure solution est de déléguer à une machine, un algorithme, la tâche de trouver pour nous un chemin personnalisé, partiel et éphémère d’ordre et de sens. Les structures arborescentes sont faites pour les esprits et les souvenirs humains. Mais les ordinateurs fonctionnent différemment.

Cette nouvelle perspective, selon Carpo, est devenue visible dans le design et l’architecture contemporains. Pour lui, la courbe spline (l’une des innovations des premiers systèmes de CFAO) est en quelque sorte le meilleur exemple de la « logique des petites données » (une logique que l’on pourrait qualifier d’informationnelle et linéaire) du premier style numérique des années 1990. Carpo n’omet pas de noter l’influence de Deleuze et de sa notion de « pli » dans le développement de ce style curviligne. Le pli de Deleuze est en fait une courbe mathématique qu’il compare aux fonctions continues et à l’invention du calcul différentiel par Leibniz. De même, les modeleurs de spline sont des outils capables de traduire n’importe quel groupe aléatoire de points en lignes parfaitement lisses et courbes. Ainsi, une spline est la ligne la plus lisse reliant un certain nombre de points fixes. Les modeleurs de spline ont été importés, par le biais des travaux de Pierre Bézier et de Paul de Casteljau pour Renault et Citroën, dans l’architecture de Frank Gehry et de son cabinet d’architecture de Los Angeles. Des œuvres telles que le Peix de Barcelone et le musée Guggenheim de Bilbao sont des icônes du premier style architectural à commande numérique. Ces dernières années, l’architecture de Zaha Hadid a porté ce style curviligne, logarithmique et informationnel à sa plus haute expression. Elle a contribué à l’établissement d’un style spécifique appelé « paramétrisme », qui s’appuie sur des programmes, des algorithmes et des ordinateurs pour manipuler des équations mathématiques à des fins de conception. Selon Carpo, ce type d’« architecture et de conception axée sur les petites données » est désormais dépassé par l’utilisation des big data et des algorithmes d’intelligence artificielle pour montrer la discrétisation désordonnée de la nature telle qu’elle est, à l’état brut, sans la médiation ou le raccourci d’une notation mathématique élégante et rationalisée. Les nuages de points désordonnés et les unités volumétriques de conception et de calcul qui résultent de ces processus sont aujourd’hui de plus en plus souvent montrés dans leur état apparemment disjoint et fragmenté ; et le style qui résulte de ce mode de composition est souvent appelé voxelisation, ou voxelation (Carpo 2017, ch. 2.7).

Parmi les différents exemples proposés par Carpo figurent les modèles de chaises, de Philippe Morel d’EZCT Architecture & Design, créés à l’aide d’algorithmes génétiques. Initialement présentées lors de l’exposition ArchiLab 2013 à Orléans, elles ont été parmi les premières manifestations de cette nouvelle approche, qui inclut désormais le travail d’architectes, designers et artistes tels qu’Alisa Andrasek et Jose Sanchez, Marcos Cruz et Marjan Colletti, Andrew Kudless, David Ruy et Karel Klein, Jenny Sabin et Daniel Widrig.

On pourrait alors proposer une analogie avec les trois éléments ou principes proposés par Panofsky en affirmant que la vision du monde « datafiée » repose également sur trois principes : (1) un principe d’émergence, selon lequel le sens est toujours le résultat d’un ordre partiel émergent plutôt que d’une structure dans laquelle les exceptions sont exclues par principe ; (2) un principe d’instabilité, selon lequel les agrégations et les séparations entre parties sont toujours incertaines : de nouvelles données peuvent entrer dans le calcul algorithmique, et les algorithmes eux-mêmes sont modifiés et changent avec le temps ; (3) un principe de déduction sans connaissance des causes et des règles (c’est-à-dire sans force déductive). On pense à la manière dont les algorithmes d’apprentissage automatique, comme c’est le cas pour PixPlot, sont capables de réduire une quantité énorme de dimensions — les humains n’ayant plus qu’à effectuer une seule tâche, souvent vaine, celle de reconstituer rétrospectivement le parcours effectué par l’algorithme. D’un point de vue visuel, dans la vision du monde basée sur les données, les lignes (il est bon de rappeler que le rhizome de Deleuze n’était constitué que de lignes sans points) sont de moins en moins importantes, et de plus en plus importants sont les points, les données, les pixels, les voxels.

Conclusion : nel blu dipinto di blu

Dans la conclusion, nous aimerions revenir sur la question spécifique des IBI de l’IA. Il est courant de penser que les meilleures images d’IA sont celles qui sont les « plus précises ». Notre hypothèse est plutôt qu’aujourd’hui, en ce qui concerne l’IA, nous avons grandement besoin d’images « pensives ». Ce terme est tiré de Jacques Rancière (2008), selon lequel une image est pensive dans la mesure où elle est capable de rassembler différents régimes d’expression sans jamais les synthétiser. En d’autres termes, une image est pensive dans la mesure où elle forme des métaphores toujours ouvertes et jamais épuisées selon différents plans spatiaux et temporels. Dans le langage de Didi-Huberman, on pourrait dire que les IBI de l’IA ne donnent pas à penser parce que leur sens est épuisé dans le signe et qu’il ne reste aucune marge pour le reste, la trace ou le symptôme. L’ostension est, pour ainsi dire, absolue et rien ne semble être refusé au spectateur — mais, de cette façon, rien n’est donné à penser au spectateur.

Cela apparaît clairement, par exemple, dans la prédilection pour la couleur bleue. Au début de Devant l’image, Didi-Huberman commente longuement l’Annonciation de Fra Angelico peinte en 1440 dans la cellule 3 du couvent de San Marco à Florence. Selon lui, une lecture panofskyenne de cette œuvre ne peut que décevoir : l’histoire (le sens) racontée est pauvre et maigre. Fra Angelico se pose, en effet, à l’antithèse de la peinture italienne du XVe siècle qui tirait de la varietà (détails apocryphes, fantaisies illusionnistes, espaces complexes, accessoires quotidiens, etc.) une de ses qualités saillantes. C’est pourquoi les historiens de l’art font souvent de Fra Angelico un peintre sommaire, naïf et « béat » — dans un sens négatif — ou un mystique regardant l’invisible et l’ineffable. La thèse de Didi-Huberman est qu’il existe une alternative qui « se fonde sur l’hypothèse générale que les images ne doivent pas leur efficacité à la seule transmission du savoir — visible, lisible ou invisible — mais qu’au contraire leur efficacité joue constamment dans l’entrelacs, voire l’imbroglio de savoirs transmis et disloqués, des non-savoirs produits et transformés » (Didi-Huberman 1990a). Il insiste avant tout sur le blanc présent dans la fresque et qui se répand dans la cellule dans laquelle la fresque a été peinte. Ce blanc n’est pas rien, un manque, mais c’est quelque chose : « il n’est pas visible au sens d’un objet exhibé ou détouré ; mais il n’est pas invisible non plus, puisqu’il impressionne notre œil, et fait bien plus que cela. Il est matière. Il est un flot de particules lumineuses dans un cas, un poudroiement de particules calcaires dans l’autre. Il est une composante essentielle et massive dans la présentation picturale de l’œuvre. Nous disons qu’il est visuel » (Didi-Huberman 1990a).

Didi-Huberman n’hésite pas à qualifier ce blanc de « symptôme », c’est-à-dire « le nœud de rencontre tout à coup manifesté d’une arborescence d’associations ou de conflits de sens » (Didi-Huberman 1990a). En somme, le blanc, loin d’être un manque, est quelque chose qui, dans l’œuvre de Fra Angelico, même s’il n’est pas du côté du signe, dit et donne à penser. En particulier, ce que le blanc dans Fra Angelico dit, c’est le sens même de l’Annonciation, qu’Albert le Grand et ses disciples considéraient non seulement comme un événement unique, mais aussi comme une « floraison absolument extravagante de sens inclus ou associés, de rapprochements virtuels, de mémoires, de prophéties touchant à tout, depuis la création d’Adam jusqu’à la fin des temps, de la simple forme de la lettre M (l’initiale de Marie) jusqu’à la prodigieuse construction des hiérarchies angéliques » (Didi-Huberman 1990a). Le blanc de Fra Angelico est un moyen de figurer le mystère de l’Incarnation, précisément parce que ce blanc, comme l’Incarnation, se trouve toujours ailleurs que dans la présence du signe.

Comme nous le disions, l’utilisation massive de la couleur bleue dans les IBI de l’IA signale un problème éthique et politique : celui du manque de pensivité de ces images, ou encore l’incapacité de la couleur bleue à ouvrir des voies de signification multiples comme le fait la couleur blanche chez Fra Angelico. Au contraire, l’utilisation de la couleur bleue finit par fermer, restreindre et même « anesthésier » — de manière similaire à ce que les sociologues des sciences et techniques appellent lock-in, mais qui ici n’est plus compris en termes techniques, économiques ou matériels, mais en termes d’images et de formes symboliques qui, incarnées dans des expressions culturelles, ont des effets concrets à la fois sur les attentes de sens et sur les processus d’innovation.

Michel Pastoureau (2000) propose une histoire de la couleur bleue dont il distingue plusieurs phases : une première phase, jusqu’au XIIe siècle, où la couleur est presque totalement absente ; une explosion du bleu entre le XIIe et le XIIIe siècle (on pense aux vitraux de nombreuses cathédrales gothiques) ; une phase morale et noble du bleu (où il devient la couleur de la robe de Marie et des rois de France) ; et enfin, une popularisation du bleu, qui commence avec le Jeune Werther et Madame Bovary et se termine avec l’industrie du blue-jean Levi’s et la société IBM, que l’on appelle d’ailleurs le Big Blue. Aujourd’hui encore, le bleu est la couleur statistiquement préférée dans le monde. Selon Pastoureau, le succès du bleu n’est pas l’expression d’une impulsion, comme ce pourrait être le cas pour le rouge. On a plutôt l’impression que le bleu est aimé parce qu’il est paisible, apaisant et anesthésiant. Ce n’est pas une coïncidence si le bleu est la couleur utilisée par les institutions supranationales telles que l’ONU, l’UNESCO et la Communauté européenne, ainsi que par Facebook et Meta, bien sûr. En Italie, la police est bleue, c’est pourquoi les policiers sont dédaigneusement appelés les Schtroumpfs.

À notre avis, l’utilisation du bleu dans les IBI d’IA a précisément, sinon une fonction, du moins un effet anesthésiant. Au lieu d’ouvrir un débat public sur l’IA et même à des formes de « mésentente » (Rancière 1995), elles finissent par fermer, calmer et résigner. L’utilisation du bleu dans les IBI d’IA est, en somme, diamétralement opposée à l’utilisation du blanc par Fra Angelico.

En passant de la figure des images (les fragmentations du visage) à un élément du fond (le bleu), nous faisons un geste similaire à celui de Didi-Huberman (1990b) qui, dans son analyse de la fresque Noli me tangere de Fra Angelico (toujours à San Marco), regarde quelques taches rouges dans le jardin peint. Ces taches rouges ne sont pas, selon Didi-Huberman, de simples fleurs, car elles sont dessinées de la même manière que Fra Angelico dessine les stigmates sur les pieds et les mains du Christ. Les taches rouges sont une extension des stigmates du Christ. Le Christ est donc représenté dans l’acte emblématique de semer ses stigmates dans le jardin du monde terrestre, juste avant d’aller rejoindre la main droite de son père au Ciel. Pour Didi-Huberman, c’est précisément dans le fond et non pas dans la figure que se trouve le véritable message de la fresque de Fra Angelico, qui n’est autre que le mystère de l’Incarnation — ce qui justifie également le blanc utilisé par le peintre que nous avons considéré plus haut. En ce qui nous concerne, cependant, nous ne voulons pas absolutiser le fond au détriment de la figure. Nous soutenons plutôt que le fond confère une nouvelle force à la figure — il s’agit là encore d’une sorte d’équilibre entre Panofsky et Didi-Huberman. Il arrive donc que ces IBI qui représentent l’IA et sa relation avec nous et le monde en termes de fragmentation finissent par sembler évidentes, dans le sens où ce qu’elles véhiculent, une vision ou conception du monde axée sur les données, prend un caractère inéluctable.

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