March 26th at 2:48pm
Projected Ownership
1 / Titre de votre projet
Projected Ownership
2 / Description en une phrase
Ce projet interroge les biais des intelligences artificielles en générant un profil hypothétique à partir de l’image d’un objet donné par un visiteur. Il met en lumière la manière dont les modèles d'IA interprètent et associent objets et identités, révélant ainsi leurs limites et leurs influences culturelles implicites.
3 / Références
Pockets Full of Memories, George Legrady, 2003, Installation interactive.
Contre-Atlas de l'Intelligence Artificielle, Kate Crawford, 2021.
4 / Définition et pertinence du projet
Ce projet explore la manière dont l’IA catégorise et attribue du sens aux objets à travers ses bases de données d’entraînement. En reliant un objet à un profil hypothétique de propriétaire, l’IA reproduit, consciemment ou non, des structures préexistantes, mettant ainsi en évidence la façon dont nos technologies héritent de biais culturels et sociaux.
Ce projet vise à questionner notre propre perception associations implicites que nous faisons quotidiennement. Il ne s’agit pas seulement de démontrer que l’IA peut être biaisée, mais d’examiner les dynamiques de projection qui façonnent nos propres interprétations et celles des machines.
Dans un contexte où l’IA influence de plus en plus notre perception du réel, ces questionnements sont essentiels, notamment dans le cadre d’une biennale célébrant la création. Ce projet invite les visiteurs à interagir avec un processus qui, tout en produisant une réponse supposée objective, dévoile en réalité un assemblage de références culturelles, d’approximations.
5 / Scénario d’usage
- Le visiteur place un objet sous une caméra.
- Un script de détection identifie l’objet et capture une image.
- L’IA analyse l’objet en se basant sur des bases de données d’images et de descriptions.
- Un profil hypothétique du propriétaire est généré sous forme de texte ou d’image.
- Le visiteur découvre cette interprétation et est invité à réfléchir aux logiques sous-jacentes de cette classification.
6 / Moyens techniques
- Script processing qui détecte un objet et le prend en photo.
- Script python qui exécute l'IA avec la photo incluse dans le prompt.
- Script processing qui reçoit l'output généré par l'IA, et la propose au visiteur.
7 / Fonctionnement local ou en ligne ?
Une version grand public permettrait une analyse plus ancrée dans des bases de données courantes mais impliquant une dépendance aux infrastructures et un coût écologique (et économique) important. Une utilisation de modèles exécutés en local (via Ollama) permettaient un contrôle accru sur l’algorithme et ses biais mais nécessitant un matériel plus performant.
8 / Matériel nécessaire
Caméra pour capturer l’image de l’objet. Ordinateur capable d’exécuter des modèles d’IA. Environnement de développement : Python, Processing, Ollama.
to do: travail d'interface pour la semaine prochaine à quoi devrait ressembler l'interface finale? Ensuite : savoir de ce dont j'ai besoin Listes des modèles, identifier les besoins, le workflow, la vision, le LLM qui décrit la personnalité de la personne + LLM qui écrit un prompt Liste de ce qui manquerait techniquement. OpenCV...
à faire: éprouver StableDiffusion, quel model (+ ou - rapide), prompt, mo réflechir à la résolution des images, en focntion de l'écran (1920x1080) Scan en cours, analyse en court, inserez votre objet Privilégier les résolutions plutôt faibles
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