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Rétrospective : les bonnes pratiques d’un produit data partagées auprès de la communauté de Numérique en Commun(s)

18 décembre 2023 à 17:16

Rétrospective de Mathilde Bras, avec les contributions de Cécile Le Guen, Augustin Courtier et Quentin Leroy

Les 19 et 20 octobre 2023, la communauté du numérique d’intérêt général s’est retrouvée à Bordeaux pour sa – désormais traditionnelle – grande réunion : Numérique en Commun(s). Cette année, 5 axes thématiques ont ponctué la programmation : données & territoires, écologie & soutenabilité, éthique & émancipation, communs & souveraineté, médiation & compétences numériques.

L’occasion pour Numéricité, partenaire de l’événement, de proposer plusieurs formats de partage d’expérience et de bonnes pratiques autour de défis qui nous tiennent à coeur : l’acculturation par le produit d’équipes ou d’organisations qui souhaitent se transformer, et la mobilisation du droit, en particulier du RGPD, comme un levier d’accélération des services publics numériques.

Dans cet article rétrospective, Mathilde Bras, Strategy & Innovation Manager chez Numéricité, revient sur les principaux enseignements partagés lors de l’atelier “Meilleures pratiques pour un projet data avec et pour des utilisateurs non tech”, et consolide 5 principes d’action pour des projets et produits data.

 

Entreprendre un projet data, un défi pour des profils techniques et non techniques

J’accompagne et entreprends de multiples projets autour de la donnée, depuis la conception de feuilles de route data jusqu’au développement de services d’exploitation de données métiers. Très souvent, je me retrouve dans une situation où les acteurs du projet ont besoin de parler le même langage, tout en mobilisant leurs propres expertises.

Mon rôle de coach est justement de traduire “le langage” des décideurs, faire remonter les besoins des utilisateurs auprès des équipes produit, être médiatrice des besoins opérationnels, et aussi de faciliter l’identification collective de points de passage. Cela se traduit concrètement par la définition des premières orientations du produit, l’identification des parties prenantes à associer, mais aussi la manière de mobiliser les utilisateurs, le mode de communication sur le produit, les risques potentiels, les compétences à mobiliser, etc.

Pour Numérique en Communs, j’ai donc proposé un exercice ouvert d’introspection à plusieurs porteurs d’initiatives liées à la valorisation des données publiques, qu’elles soient partagées en open data ou entre administrations :

En racontant nos expériences aux participants de l’atelier, nous avons pu partager des défis communs lorsqu’il s’agit de construire des produits qui se fondent sur l’exploitation de données. Leur similitude : à chaque étape, il est important de transformer des idées reçues en opportunités pour faire avancer son projet. Quelques exemples partagés pendant l’échange (nous avons partagé des exemples fictifs, mais inspirés de la réalité) :

  • J’ai besoin de 5 data-scientists pour réaliser le projet, rien d’autre” : en réalité, un projet data nécessite de s’intéresser à une pluralité de profils, tech et non tech. Une personne spécialisée en droit du numérique peut vous être utile, tout comme des compétences capables de traduire le besoin du métier en parcours (les UX designers)
  • Je sais déjà ce que je souhaite développer, pas besoin de s’adresser aux futurs utilisateurs” : en réalité, en vous adressant aux utilisateurs, vous allez pouvoir considérer l’usage des données comme un intrant pour sa structuration et sa mise en qualité. Dans le cas d’un produit data, il peut s’agir des producteurs de données, des réutilisateurs (techniques et métiers), et de décideurs (dans le cas d’un tableau de bord par exemple)
  • Le droit ne nous permet pas d’exploiter ces données, on ne peut les intégrer au prototype, il faut attendre la mise en production et l’homologation” : le fait de se poser des questions juridiques dès le démarrage du projet peut aussi être un levier pour transformer la gouvernance d’un projet, d’une politique publique ou d’une base de données
  • Commandons un logiciel sur étagère, ce sera plus simple dans la durée” : considérer la force de l’open-source est la clef. Il existe aujourd’hui des librairies très riches en matière d’exploitation et de transformation de données, tout comme d’applications de cartographie ou visualisation
  • Apprendre à des personnes non spécialisées en données à les réutiliser ne sert à rien” : bien au contraire, cela peut constituer un réel outil d’acculturation sur la manière dont les données sont produites, leur utilité pour prendre des décisions et se représenter le réel, et ainsi créer de l’engagement autour des politiques publiques qu’elles suivent

Photo de l'atelier organisé dans le cadre de NEC2023, à Bordeaux le 19 octobre 2023
Photo de l'atelier organisé dans le cadre de NEC2023, à Bordeaux le 19 octobre 2023

Quelques principes d’action pour développer des produits data avec et pour des utilisateurs non spécialistes de la donnée

Forts de ces témoignages et des questions posées par les participations de l’atelier NEC, nous avons consolidé quelques principes d’action pour guider des personnes travaillant actuellement ou prochainement sur des projets ou produits data, qu’elles aient des compétences “techniques” en données ou non.

Notre livrable pour la communauté Numérique en Communs – 5 principes d’action de projet data en commun(s) :

  • Opérer une médiation constante entre les utilisateurs et les données (et le produit) : avoir accès à une base de données n’est pas l’objectif, c’est seulement un éventuel moyen pour répondre à des besoins “métiers” ou “usagers”. Une ou un responsable de produit data a la mission de garder en tête cette perspective, pour éviter par exemple que le service développé soit uniquement compréhensible – et donc utilisable – par les personnes qui connaissent la donnée par coeur. Concrètement, cela implique de s’intéresser autant à l’utilisation – donc la valeur de la donnée – qu’à sa qualité ;
  • Travailler la gouvernance – technique et organisationnelle – tout au long du projet/produit : lors de la conception, échanger avec les personnes qui produisent, reçoivent, transmettent ou transforment la donnée, non seulement pour les inclure – et mobiliser leur expertise ! – dans les différents temps forts du projet, mais aussi pour identifier les enjeux liés à la qualité de la donnée, qui est la clef de tout projet data. Concrètement, pour le projet PILOTE, cela impliquait de se poser la question du cycle de vie des données : est-ce que je dispose de données ou le projet consiste à aller en chercher ? qui les produit ? qui est responsable des mises à jour, du stockage ? ces données doivent-elles respecter des standards de qualité ? sont-elles sensibles au sens du RGPD ?
  • S’appuyer sur les forces de l’open source – et des communs – pour construire des projets data : les standards publics sont pour cela très inspirants. Tout service public numérique doit rendre son code ouvert (”public money, public code”, vivent les communs !). Au-delà du code produit, aller chercher des briques techniques dans l’état de l’art pour développer de services est souvent gage de qualité. Celles en vogue en ce moment sur les données : VueJS (développement d’applications), Apache Superset (datavisualisation), la suite ELK (import de données, requête, analyse et visualisation), Kubernetess (infrastructure de conteneurisation), Keycloack (identité et gestion des accès). Cela implique bien sûr de réaliser de la veille régulière sur ces briques, leurs mises à jour, et de s’appuyer sur la communauté de contributeurs ! Et on ne peut s’empêcher de citer Onyxia, un environnement de travail à l’état de l’art pour la data, open source et propulsé par les équipes de l’Insee, dont les cas d’usage ne font que se multiplier (voir nos travaux sur le projet DATAFID)
  • Considérer le droit comme une opportunité d’innovation et d’accélération : aujourd’hui de nombreux standards doivent s’appliquer aux services numériques développés par des acteurs publics et des questions de droit (qui vont au-delà des sujets techniques) peuvent se poser tout au long du projet, et même si cela demande du travail, c’est une opportunité ! Lors d’un projet data, on peut se rendre compte que certains textes doivent être harmonisés, ou proposer une nouvelle mouture d’une disposition juridique. Et surtout, on peut aussi imaginer des facilités de prototypage même si notre produit n’a pas été homologué : un exemple concret tout récent, la génération de données “fictives”, qui respecte le schéma des données “réelles”, afin de tester une première version d’application, avant la mise en production (en savoir plus avec le projet CM2D ici)
  • Dépasser les frontières de la documentation (technique) pour en faire une plateforme pour la communauté : si vous avez déjà travaillé dans des équipes produits, vous avez déjà dû entendre râler autour de vous lorsqu’il s’est agi de documenter une application ou un service. En réalité, documenter un produit peut en faciliter son adoption, inspirer des utilisateurs sur des usages possibles et permettre le déploiement à grande échelle. Concrètement, comme nous l’a raconté Quentin pour ChartsGouv, cela implique – bien sûr – de publier le code, les informations d’installation (comme un mode d’emploi) et d’aller plus loin en répertoriant des cas d’usages et en réunissant régulièrement la communauté. Dans le cas de l’Open Data University, c’est plus que de la documentation, c’est un plaidoyer sur la vertu pédagogique de l’open data enseigné au sein de multiples formations : qui engagent les étudiantes et étudiants à s’intéresser non seulement aux données publiques, mais aussi au secteur public en général !

Ces principes ne sont pas exhaustifs, nous espérons qu’ils pourront guider le plus grand nombre ! N’hésitez pas à nous faire part de vos retours d’expérience par mail : communication@numericite.eu !

IA génératives : mort de l’art ou renouveau de la culture ?

L’émergence d’IA génératives capables de créer un texte, une image ou un son à partir d’une simple requête a bousculé le monde de la culture. Elle a suscité beaucoup de réactions, dont la majorité est empreinte de fantasmes, de colère ou de confusion, certains déclarant même imminente la mort de l’art. À rebours de ce récit alarmiste, il est possible de défendre l’idée que les IA génératives participeraient à un véritable renouveau de la culture populaire, à condition de lutter contre leur appropriation par les industries culturelles ou l’industrie de la tech.

L’inquiétude des artistes face à l’IA 

Vent de panique international dans le monde de la culture : de nombreux artistes et organisations prennent publiquement position contre les intelligences artificielles dites « génératives » (abrégé GenIA), des nouvelles technologies qui permettent de composer textes, images ou audio grâce à une simple requête formulée en langage naturel [1].

Certains craignent d’être mis de côté par les industries culturelles et de perdre leur emploi, remplacés par des machines. C’est notamment l’un des objets d’une grève exceptionnelle qui a bloqué pendant plusieurs mois l’industrie du cinéma américain. Deux importants syndicats, la SAG-AFTRA (guilde des acteurs) et la WGA (guilde des scénaristes) se sont battus pour obtenir des studios une plus grande sécurité de l’emploi face à la menace grandissante de l’IA qui pourrait, dans un futur très proche, écrire ou mettre en scène des acteurs fictifs pour un prix dérisoire. Les grévistes ont reçu le soutien de nombreuses superstars hollywoodiennes, dont Meryl Streep et Leonardo DiCaprio [2].

D’autres s’indignent de ce que l’activiste et écrivaine Naomi Klein qualifie du « vol le plus important de l’histoire de l’humanité » [3] : l’utilisation par les entreprises d’IA de milliards d’œuvres, sans rétribution ni consentement de leurs auteurs. Les bots de ces entreprises arpentent Internet pour amasser images et textes, les utilisent comme matière brute afin d’entraîner leurs applications de GenIA [4], qui requièrent d’immenses quantités d’exemples pour apprendre à créer à leur tour. Les artistes Kelly McKernan, Sarah Andersen et Kayla Ortiz ont par ailleurs lancé une action légale contre Stability IA, Midjourney et DeviantArt pour violation du droit d’auteur.

Enfin, pour les plus pessimistes, la fin de l’art est proche, provoquée par le « grand remplacement » des artistes par les robots [5], la confiscation de la création par les machines. « Art is dead, dude. It’s over. A.I. won. Humans lost. » [L’art est mort, mec. C’est fini. L’IA a gagné. Les humains ont perdu 6], déclarait en 2022 au New York Times l’artiste Jason Allen, l’un des premiers à avoir remporté un prix d’art avec une image générée par IA.

Il est clair que les GenIA sont de nouvelles forces productives et que leur émergence pourrait transformer radicalement la production d’œuvres d’art.

Il est clair que les GenIA sont de nouvelles forces productives et que leur émergence pourrait transformer radicalement la production d’œuvres d’art, conduisant ainsi à modifier durablement les industries culturelles, le rôle social de l’artiste et les rapports de force dans la chaîne de production artistique. Toutefois, le monde de la culture et ses industries ne sont pas étrangers aux bouleversements liés à l’introduction de nouvelles technologies. Un cas présentant des similitudes avec l’émergence des GenIA est l’introduction d’outils numériques dans la production musicale à partir des années 1980. Ce qu’il s’est alors joué entre les artistes, le public, l’industrie musicale et l’industrie de la tech nous offre un cas d’étude pour analyser les transformations du présent.

En effet, avant les années 1980, produire un disque était cher et nécessitait des investissements conséquents. L’introduction, entre les années 1980 et 2010, d’outils numériques de conception musicale, ont entraîné une baisse drastique du prix de réalisation des albums. Cette tendance connut son point d’orgue avec l’arrivée de logiciels appelés « Digital Audio Workstations »(DAW) qui incluent le studio d’enregistrement dans son entièreté, instruments de musique compris. Un grand nombre de musiciens, amateurs et professionnels, ont alors pu produire des enregistrements de qualité depuis chez eux. Cette démocratisation de l’accès aux outils de production a entraîné une véritable révolution Do it yourself (DIY) dans le monde de la musique [7]. Elle a déstabilisé l’industrie musicale pendant des décennies : les studios d’enregistrement ont perdu leur place privilégiée dans le processus de production des disques, entraînant une crise dans le secteur suivie d’une dégradation des conditions de travail pour les ingénieurs du son, moins payés et contraints de faire plus d’heures pour des studios fragilisés [8]. Si l’industrie s’est restructurée autour du marketing et de la publicité, la création musicale s’est en revanche durablement décentralisée.

Le fantasme de la fin de l’art

Pour en revenir aux GenIA, penser qu’elles provoqueraient la fin de l’art est un fantasme. L’art est une forme d’expression entre des êtres doués de conscience. Les systèmes de GenIA n’ont pas de libre arbitre, contrairement à ce que le mot « intelligence » dans leur nom suggère. Ils ne sont qu’une série de nouveaux outils, à disposition de l’artiste pour exprimer ses intentions.

Le photographe Boris Eldagsen, qui a fait scandale en remportant cette année le prestigieux prix Sony World Photography Awards avec une image générée par IA, décrit ainsi son travail : «[c’est] une interaction complexe […] qui puise dans la richesse de [mes] connaissances en photographie […] [Travailler avec l’IA] ça n’est pas juste appuyer sur un bouton – et c’est fini. Il s’agit d’explorer la complexité du processus, en commençant par affiner des prompts, puis en développant un workflow complexe, et mélangeant des plateformes et des techniques variées. Plus vous créez un tel workflow et définissez des paramètres, plus votre apport créatif devient déterminant » [9]. Un journaliste du magazine WIRED, quant à lui, explique qu’il n’est « pas rare pour une image marquante de nécessiter 50 étapes » [10].

La photographie primée de Boris Eldagsen, conçue avec l’aide d’une IA.

Pas la fin de l’art donc, mais peut-être une nouvelle révolution Do it yourself (DIY) qui affecterait cette fois-ci tous les champs de la création culturelle. Le fondateur de l’entreprise qui distribue le DAW FruityLoops explique le succès de ce logiciel par le fait qu’un utilisateur peut être « opérationnel en quelques secondes » et qu’il est « presque impossible de créer quelque chose qui ne sonne pas » [11]. Les GenIA sont également des outils d’une incroyable accessibilité. Elles permettent à n’importe qui de créer des œuvres d’art, sans avoir à posséder toute une infrastructure de production, sans avoir les compétences techniques pour l’opérer, sans même avoir de compétences artistiques. De plus, il suffit pour les utiliser de posséder un simple téléphone ou ordinateur [12].

C’est précisément dans les champs artistiques qui requièrent des infrastructures de production très lourdes et des budgets conséquents, comme le cinéma et le jeu vidéo, que le changement pourrait être le plus profond. Des startups imaginent déjà comment les GenIA pourraient radicalement démocratiser la production de films en automatisant certaines opérations très coûteuses, et en permettant de tester rapidement différents choix artistiques [13]. En réduisant drastiquement le coût d’entrée dans l’industrie du cinéma, les GenIA pourraient permettre l’émergence de nombreux studios indépendants. À terme, elles pourraient même permettre à des amateurs de produire des films entiers, avec acteurs, décors, mouvements de caméras et effets spéciaux, seuls et depuis leur chambre.

Le potentiel radical des GenIA

Les GenIA, tout comme les DAW, permettent en réalité la numérisation d’une partie des compétences du monde de la culture, sous la forme de machines immatérielles qui peuvent produire plus rapidement, en quantité infinie et pour un coût bien moindre [14]. C’est une nouvelle occurrence de l’automatisation de la production industrielle, un phénomène ancien et intrinsèque au capitalisme qui a déjà touché de nombreux autres secteurs de l’économie. Marx, dans son Fragment sur les machines, décrivait en 1857 comment la quête incessante de productivité menait logiquement à la conception de machines qui intègrent le savoir-faire des travailleurs afin de déplacer ces derniers en périphérie du processus de production, remplaçant ainsi le travail par le capital.

À l’aune de la révolution du numérique, cette théorie a connu un regain d’intérêt grâce à des intellectuels comme Mark Fisher, Jeremy Rifkin, ou encore Paul Mason. Ces derniers postulent généralement que le chômage systémique et la surabondance des biens pourraient créer les conditions d’une émancipation du capitalisme, à condition de découpler le salaire du travail et de transformer les rapports de propriété [15]. En appliquant cette théorie au domaine de la culture, on peut envisager que les GenIA soient en réalité porteuses d’un potentiel radical : celui d’extraire la production culturelle des relations d’échange capitalistes. La posture à adopter face à ces nouvelles technologies serait alors de prendre une part active dans leur développement, afin de s’assurer qu’elles deviennent un bien commun, et profitent ainsi à l’ensemble de la société et non aux seules industries.

On peut envisager que les GenIA soient en réalité porteuses d’un potentiel radical : celui d’extraire la production culturelle des relations d’échange capitalistes.

C’est d’ailleurs le projet de fondations telles qu’EleutherAI ou Mozilla.ai qui développent des GenIA libres, c’est-à-dire qui puissent être inspectées, utilisées, modifiées et redistribuées gratuitement et par n’importe qui. Mozilla, la fondation derrière Firefox, a ainsi annoncé sur son blog la création de Mozilla.ai en début 2023 en déclarant : « Nous croyons que [les gens qui désirent faire les choses autrement], s’ils travaillent collectivement, peuvent créer un écosystème d’IA indépendant,décentralisé et fiable – véritable contrepoids au statu quo [des géants de la tech] » [16].

Cependant, ce potentiel révolutionnaire doit être considéré avec prudence : toutes les GenIA disponibles, y compris certaines présentées comme « libres », restent sous le contrôle d’entreprises telles que Facebook, Microsoft ou Google [17]. Le danger d’un récit qui présente les GenIA comme « outils révolutionnaires capables de démocratiser la création » est qu’il renforce l’image de « disrupteurs bienveillants » dont se parent les géants de la tech. Ces derniers ont une longue histoire d’appropriation des utopies imaginées par les pionniers de la contre-culture du numérique. Paul Mason, cité plus haut, était par exemple invité aux bureaux de Google à Londres en 2015 pour une présentation publique de son livre PostCapitalism, ensuite diffusée sur la chaîne YouTube « Talks at Google ».

Les déclarations de mission de ces entreprises sont, en outre, révélatrices d’une stratégie de communication consistant à faire croire au grand public qu’elles sont une force émancipatrice pour l’humanité. Ainsi, Meta (maison mère de Facebook) déclare sur son site web que sa mission est de « donner à chacun et chacune la possibilité de construire une communauté et de rapprocher le monde ». De son côté, au cours des années 2000, Google clamait son slogan « Don’t be evil », tout en développant une gigantesque entreprise d’extraction de données privées. Une analyse poussée des GenIA ne peut faire l’économie d’une distinction entre ce qui relève d’un véritable projet révolutionnaire et d’une stratégie publicitaire.

Une lutte de pouvoir, qui s’empare des GenIA ?

S‘il est vrai que les technologies ont le pouvoir de transformer la société, la société imprime réciproquement ses relations de domination et ses valeurs sur les technologies. Le débat sur l’impact des GenIA fait souvent l’impasse sur cette réciproque, en n’étudiant ni les acteurs qui dominent le présent ni les rapports de force économiques, sociaux et politiques qui le traversent. Pour saisir dans leur entièreté les enjeux liés aux GenIA, il faut donc interroger les positions des industries culturelles, de l’industrie de la tech et des artistes vis-à-vis de ces nouvelles technologies.

Le business model des géants de la tech consiste à capter l’attention du public afin de la vendre sous forme d’emplacements publicitaires ultra-ciblés [18]. Dans ces conditions, même si les GenIA provoquaient une explosion de productions indépendantes, sous le régime des géants de la tech ces productions seraient oblitérées par celles d’industries culturelles qui bénéficient d’importants budgets leur permettant d’acheter l’attention du public. C’est ce que le précédent de l’industrie musicale semble indiquer.

S‘il est vrai que les technologies ont le pouvoir de transformer la société, la société imprime réciproquement ses relations de domination et ses valeurs sur les technologies.

En démocratisant la production d’œuvres, les GenIA nous feront probablement entrer dans une nouvelle ère de créativité. Si dans le même temps, la société pouvait se libérer des réseaux sociaux publicitaires et de leur logique de compétition pour la visibilité [19], un nouveau rôle pourrait émerger pour les artistes. Puisque le nombre d’œuvres de qualité équivalente créées grâce aux GenIA serait infini, aucun créateur ne pourrait se démarquer. Il ne s’agirait donc plus de créer, pour être célèbre, vu, lu ou entendu par le plus grand nombre. Il s’agirait avant tout de créer pour sa communauté ou pour son plaisir personnel. Ce pourrait être le début d’une réappropriation de la culture comme instrument de structuration du collectif au lieu d’être, comme elle l’est souvent aujourd’hui, le résultat d’une compétition féroce dans un marché mondial de l’attention qui vante le génie et le mérite individuel.

Comme le remarque David Holz, le créateur de l’application de génération d’images Midjourney, cette vision est déjà partiellement en train de se réaliser. D’après lui, « une immense portion de l’usage [de Midjourney] consiste essentiellement en de l’art-thérapie » [20]. De nombreux utilisateurs se servent de la plateforme à des fins de divertissement comme on peindrait en amateur pendant son temps libre. D’autres s’en servent pour créer des images à usage personnel permettant de matérialiser une pensée profonde, un rêve ou un questionnement, et fonctionnant ainsi comme une forme de soin. Un journaliste rapporte, par exemple, avoir vu des images générées pour représenter le « paradis des animaux », en réponse à la mort d’un animal domestique [21].

Les industries culturelles, quant à elles, s’accrochent à leurs parts de marché, souvent soutenus par les artistes eux-mêmes. L’arrivée des GenIA a ainsi démarré un nouveau mouvement pour la défense des « droits d’auteurs » [22], un outil légal dont le nom suggère qu’il a été inventé dans un esprit de protection des créateurs, attirant donc une sympathie immédiate pour ce qui apparaît comme un instrument au service de la culture. La réalité est en fait à nuancer, les droits d’auteur ont permis, dès le XVIIIe siècle, à de riches éditeurs de l’industrie du livre de criminaliser l’impression de copies moins chères par des maisons d’édition plus petites [23]. Ils sont aussi régulièrement utilisés pour attaquer des organisations qui œuvrent pour la préservation et la dissémination de la culture, comme aux États-Unis, où l’industrie du livre attaque des bibliothèques en justice pour tenter de les empêcher de prêter des copies de livres numériques [24] ; ou encore par l’industrie du disque, pour stopper l’effort de l’ONG The Internet Archive d’archiver des disques 78 tours du début du XXe siècle qui sont autrement voués à disparaître [25].

Produire de l’art est aujourd’hui encore un privilège. Les artistes professionnels sont en écrasante majorité issus des classes supérieures qui seules possèdent un capital culturel, social et économique suffisant pour soutenir la précarité choisie de la vie d’artiste [26]. Les GenIA ont la capacité de décentraliser les outils de production artistique, permettant à chacun de raconter son histoire et de construire une grammaire artistique originale, moins dépendante des usages et des cahiers des charges des industries. Elles portent en elles la possibilité de faire passer notre société d’un modèle de culture commodifiée et verticale, dans lequel artistes et industries culturelles produisent des récits que le public consomme passivement, à un modèle horizontal, plus égalitaire, et dans lequel la frontière entre artiste et public serait devenue plus poreuse.

Le penseur et activiste Noam Chomsky affirmait dans un entretien en 2003 : « un marteau peut être utilisé [pour torturer quelqu’un] mais le [même] marteau peut être aussi utilisé pour construire des maisons » [27]. À contre-courant des oracles catastrophistes sur l’émergence des GenIA – « explosion de fake news », « chômage des artistes », « piratage des œuvres »– il n’est pas inutile de défendre une position moins tranchée, à condition de mener de nouveaux combats et d’en réinvestir d’anciens, pour l’implémentation de GenIA libres et gérées comme des communs, pour la liberté de la culture et pour la liberté des moyens de communication qui permettent de la partager.

Références

[1] Exemples de ces outils : Midjourney ou ChatGPT.

[2] Gbadamassi, Falila. “Meryl Streep, George Clooney et Leonardo DiCaprio : Les superstars ne sont pas sur les piquets de grève à Holliwood” Franceinfo, 4 août 2023, www.francetvinfo.fr/culture/cinema/meryl-streep-george-clooney-et-leonardo-dicaprio-les-superstars-ne-sont-pas-sur-les-piquets-de-greve-a-hollywood-mais-mettent-la-main-a-la-poche_5982314.html.

Avec Agences, Franceinfo Culture. “Hollywood : manifestation de stars qui soutiennent la grève des acteurs sur Times Square à New York.” Franceinfo, 26 juillet 2023, www.francetvinfo.fr/culture/cinema/hollywood-manifestation-de-stars-qui-soutiennent-la-greve-des-acteurs-sur-times-square-a-new-york_5972342.html.

[3] Klein, Naomi. “AI Machines Aren’t ‘Hallucinating’. But Their Makers Are.” The Guardian, 21 Aug. 2023, www.theguardian.com/commentisfree/2023/may/08/ai-machines-hallucinating-naomi-klein.

[4] Ces applications sont constituées de plusieurs parties qui jouent des rôles différents : le code informatique, les données, les modèles … Tout au long de cet article nous utiliserons néanmoins le terme « GenIA » pour qualifier l‘ensemble de ces parties.

[5] Guerrin, Michel. “« Avec l’intelligence artificielle, la peur du grand remplacement agite la musique et les arts visuels ».” Le Monde, 21 avril 2023, www.lemonde.fr/idees/article/2023/04/21/avec-l-intelligence-artificielle-la-peur-du-grand-remplacement-agite-la-musique-et-les-arts-visuels_6170394_3232.html.

[6] Roose, Kevin. “AI-Generated Art Won a Prize. Artists Aren’t Happy.” The New York Times, 2 Sept. 2022, www.nytimes.com/2022/09/02/technology/ai-artificial-intelligence-artists.html.

[7] Prior, Nick. “New Amateurs Revisited.” Routledge Handbook of Cultural Sociology, 2018, https://doi.org/10.4324/9781315267784-37.

[8] Leyshon, Andrew. “The Software Slump?: Digital Music, the Democratisation of Technology, and the Decline of the Recording Studio Sector Within the Musical Economy.” Environment and Planning A, vol. 41, no. 6, SAGE Publishing, June 2009, pp. 1309–31. https://doi.org/10.1068/a40352.

[9] Boris, and Boris. “Sony World Photography Awards 2023 | Boris Eldagsen.” Boris Eldagsen, Apr. 2023, www.eldagsen.com/sony-world-photography-awards-2023.

[10] Kelly, Kevin. “What AI-Generated Art Really Means for Human Creativity.” WIRED, 17 Nov. 2022, www.wired.com/story/picture-limitless-creativity-ai-image-generators.

[11] Weiss, Dan. “The Unlikely Rise of FL Studio, the Internet’s Favorite Production Software.” VICE, 12 Oct. 2016, www.vice.com/en/article/3de5a9/fl-studio-soulja-boy-porter-robinson-madeon-feature.

[12] Pour l’instant, pour générer des œuvres entièrement localement (sans utiliser de serveur) il faut aussi un GPU.

[13] Beckett, Lois. “‘Those Who Hate AI Are Insecure’: Inside Hollywood’s Battle Over Artificial Intelligence.” The Guardian, 26 May 2023, www.theguardian.com/us-news/2023/may/26/hollywood-writers-strike-artificial-intelligence.

[14] D’après cette étude, il semblerait même que les émissions de CO2 d’une GenIA soient de 130 à 1500 fois plus faibles que celles d’un humain pour l’écriture d’un texte, et de 310 à 2900 fois plus faible pour la création d’une image. Tomlinson, Bill. “The Carbon Emissions of Writing and Illustrating Are Lower for AI than for Humans.” arXiv.org, March 8, 2023. https://arxiv.org/abs/2303.06219.

[15] Cette ligne de pensée avait d’ailleurs inspiré la campagne présidentielle de Benoît Hamon (PS) en 2017, qui avait proposé de répondre aux enjeux de l’automatisation avec des mesures comme la « taxe sur les robots ».

[16] Surman, Mark. “Introducing Mozilla.Ai: Investing in Trustworthy AI.” The Mozilla Blog, August 1, 2023. https://blog.mozilla.org/en/mozilla/introducing-mozilla-ai-investing-in-trustworthy-ai/.

[17] Widder, David Gray, Sarah Myers West, and Meredith Whittaker. “Open (For Business): Big Tech, Concentrated Power, and the Political Economy of Open AI.” Social Science Research Network, January 1, 2023. https://doi.org/10.2139/ssrn.4543807.

[18] En réalité, le business model des géants de la tech dépasse bien largement la seule publicité, comme expliqué par Shoshana Zuboff dans son incontournable livre sur le capitalisme de surveillance. Zuboff, Shoshana. “The Age of Surveillance Capitalism.” Routledge eBooks, 2023, pp. 203–13. https://doi.org/10.4324/9781003320609-27.

[19] Suite à de nombreux scandales, notamment des cas d’ingérence lors d’élections démocratiques (comme dans l’affaire Cambridge Analytica), les États commencent enfin à réguler à grande échelle ces acteurs [19]. En tant qu’utilisateurs, il est possible de recourir à des alternatives solides, qui existent déjà, pour déserter les réseaux sociaux publicitaires. On pourrait citer par exemple Mastodon (https://joinmastodon.org/fr), un réseau social non publicitaire, ouvert et décentralisé. Quant à tous ces outils gratuits de Google et Microsoft qui extraient nos données, il existe de nombreuses alternatives libres (https://degooglisons-internet.org/fr/).

[20] Kelly, Kevin. “What AI-Generated Art Really Means for Human Creativity.” WIRED, 17 Nov. 2022, www.wired.com/story/picture-limitless-creativity-ai-image-generators.

[21] Ibid.

[22] Frenkel, Sheera, and Stuart A. Thompson. “Data Revolts Break Out Against A.I.” The New York Times, 15 July 2023, www.nytimes.com/2023/07/15/technology/artificial-intelligence-models-chat-data.html.

Belanger, Ashley. “Sarah Silverman Sues OpenAI, Meta for Being ‘Industrial-strength Plagiarists.’” Ars Technica, 10 July 2023, arstechnica.com/information-technology/2023/07/book-authors-sue-openai-and-meta-over-text-used-to-train-ai

[23] Rose, Mark. “The Author as Proprietor: Donaldson V. Becket and the Genealogy of Modern Authorship.” Representations, vol. 23, University of California Press, Jan. 1988, pp. 51–85. https://doi.org/10.2307/2928566.

Waldron, Jeremy. “From authors to copiers: individual rights and social values in intellectual property.” Chi.-Kent L. Rev. 68 (1992): 841.

[24] Masnick, Mike. “Book Publishers Won’t Stop Until Libraries Are Dead.” Techdirt, 22 Mar. 2023, www.techdirt.com/2023/03/22/book-publishers-wont-stop-until-libraries-are-dead.

[25] Masnick, Mike. “RIAA Piles on in the Effort to Kill the World’s Greatest Library: Sues Internet Archive for Making It Possible to Hear Old 78s.” Techdirt, 14 Aug. 2023, www.techdirt.com/2023/08/14/riaa-piles-on-in-the-effort-to-kill-the-worlds-greatest-library-sues-internet-archive-for-making-it-possible-to-hear-old-78s.

[26] Piquemal, Sébastien. “L’art nous empêche de construire un monde meilleur.” Mediapart, 7 Dec. 2022, https://blogs.mediapart.fr/sebastien-piquemal/blog/051222/l-art-nous-empeche-de-construire-un-monde-meilleur.

[27] The Dominion and the Intellectuals, Noam Chomsky Interviewed by Antosofia. https://chomsky.info/2003____.

The Rise of Robot Retail

Par : Doc Searls
1 mars 2022 à 16:34

end of personal dealings
From Here Comes the Full Amazonification of Whole Foods, by Cecelia Kang (@CeceliaKang) in The New York Times:

…In less than a minute, I scanned both hands on a kiosk and linked them to my Amazon account. Then I hovered my right palm over the turnstile reader to enter the nation’s most technologically sophisticated grocery store…

Amazon designed my local grocer to be almost completely run by tracking and robotic tools for the first time.

The technology, known as Just Walk Out, consists of hundreds of cameras with a god’s-eye view of customers. Sensors are placed under each apple, carton of oatmeal and boule of multigrain bread. Behind the scenes, deep-learning software analyzes the shopping activity to detect patterns and increase the accuracy of its charges.

The technology is comparable to what’s in driverless cars. It identifies when we lift a product from a shelf, freezer or produce bin; automatically itemizes the goods; and charges us when we leave the store. Anyone with an Amazon account, not just Prime members, can shop this way and skip a cash register since the bill shows up in our Amazon account.

And this is just Amazon. Soon it will be every major vendor of everything, most likely with Amazon as the alpha sphincter among all the chokepoints controlled by robotic intermediaries between first sources and final customers—with all of them customizing your choices, your prices, and whatever else it takes to engineer demand in the marketplace—algorithmically, robotically, and most of all, personally.

Some of us will like it, because it’ll be smooth, easy and relatively cheap. It will also subordinate us utterly to machines. Or perhaps udderly, because we will be calves raised to suckle on the teats of retail’s robot cows.

This system can’t be fixed from within. Nor can it be fixed by regulation, though some of that might help. It can only be obsolesced by customers who bring more to the market’s table than cash, credit, appetites and acquiescence to systematic training.

What more?

Start with information. What do we actually want (including, crucially, to not be bothered by hype or manipulated by surveillance systems)?

Add intelligence. What do we know about products, markets, needs, and how things actually work than roboticized systems can begin to guess at?

Then add values, such as freedom, choice, agency, care for others, and the ability to collectivize in constructive and helpful ways on our own.

Then add tech. But this has to be our tech: customertech that we bring to market as independent, sovereign and capable human beings. Not just as “users” of others’ systems, or consumers (which Jerry Michalski calls “gullets with wallets and eyeballs”) of whatever producers want to feed us.

Time for solutions. Here is a list of fourteen market problems that can only be solved from the customers’ side.

And yes, we do need help from the sellers’ side. But not with promises to make their systems more “customer centric.” (We’ve been flagging that as a fail since 2008.) We need CRM that welcomes VRM. B2C that welcomes Me2B.

And money. Our startups and nonprofits have done an amazing job of keeping the VRM and Me2B embers burning. But they could do a lot more with some gas on those things.

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