Zizi (Queering the Dataset)

Item

Title: Zizi (Queering the Dataset)
Genre du récit: Arts numériques
médias reliées au récit artistique: Zizi - Queering the Dataset (extrait); Capture d'écran Zizi (Queering the Dataset) 1; Capture d'écran Zizi (Queering the Dataset) 2; Capture d'écran Zizi (Queering the Dataset) 3
Date de création: 2019-2020
url: https://www.jakeelwes.com
Synopsis du récit artistique: Zizi: Queering the Dataset (2019) de Jake Elwes est une installation vidéo multicanale (135 minutes) composée exclusivement de visages générés par intelligence artificielle, inexistants dans le monde réel. L’œuvre s’attaque au récit dominant de la neutralité algorithmique en en révélant les conditions de production : les systèmes de reconnaissance faciale, présentés comme objectifs dans les discours techno-industriels, reposent en réalité sur des jeux de données qui reconduisent des normes de genre, de race et d’identité, rendant illisibles ou invisibles les corps queer, trans et non binaires.

Plutôt que de simplement dénoncer ces biais, Elwes opère une intervention directe sur le système. Il réentraîne un réseau génératif (StyleGAN), initialement formé sur le dataset FFHQ (composé de dizaines de milliers de visages « normés ») en y injectant des images issues de cultures drag et gender fluid. Ce geste de « contamination » du dataset déplace les régimes de représentation du modèle : les visages générés deviennent instables, hybrides, traversés de transformations et de glitchs, révélant à la fois les limites de l’apprentissage machinique et les zones d’indétermination qu’il contient.
À travers cette esthétique de la mutation, Zizi produit un contre-récit aux imaginaires solutionnistes de l’IA, sans pour autant basculer dans une vision strictement dystopique. L’œuvre propose une lecture située et politique de l’intelligence artificielle : un espace conflictuel où les normes peuvent être perturbées, reconfigurées et réappropriées. En mobilisant le drag comme opérateur critique (pratique fondée sur la performativité et la déconstruction des identités de genre) Elwes met en évidence les relations dynamiques entre données, corps et représentations.

Présentée sous forme d’installation immersive (3 à 10 canaux selon les contextes), l’œuvre constitue le point de départ du Zizi Project (2019–en cours), également décliné en une série de tirages photographiques.
Artistes principaux, cies: Jake Elwes
Crédits complets: Artiste, code, production : Jake Elwes
Directeur de la photographie : Toby Elwes
Directeur de recherche : Prof. Drew Hemment (Edinburgh Futures Institute)
Consultant performance / recherche : Dr Joe Parslow (Central School of Speech and Drama)
Développement web (zizi.ai) : Alexander Hill
Directrice drag : Me The Drag Queen
Lieux de tournage du dataset : Royal Vauxhall Tavern & The Apple Tree (Londres)
Intégrer un template Outils: StyleGAN
Intégrer un template Éléments narratifs: Zizi: Queering the Dataset (principes narratifs)
Intégrer un template Éléments esthétiques: Zizi: Queering the Dataset (principes esthétique)
Intégrer un template Analyse critique - Annotation: Le dataset comme récit : qui décide de ce qu'une machine « voit » ?; La drag comme épistémologie : ce que le drag enseigne à l'IA, et ce que l'IA enseigne à la drag; L'invisibilisation comme violence structurelle : le récit de l'objectivité algorithmique et ses angles morts; La résistance par contamination : « dirtying the dataset »; Consentement et propriété des données : un modèle éthique contre le récit extractiviste de l'IA
Contenus scientifiques: Kings, Queens, Monsters, and Things: Digital Drag Performance and Queer Moves in Artificial Intelligence (AI); Cruising Utopia: The Then and There of Queer Futurity; Gender Trouble: Feminism and the Subversion of Identity; Excavating AI: The Politics of Training Sets for Machine Learning; Gender Shades: Intersectional Accuracy Disparities in Commercial Gender Classification
Contenus culturels (presses, diffusion, magazines, blogs, making of, etc.): A.I. & Art: Jake Elwes discusses deep-fake drag in the Zizi Project; Queering AI Systems... the making of The Zizi Show : Jake Elwes discusses Deepfake Drag; Come to the deepfake cabaret, where AI drag performers come to play
listez les concepts et mots-clés: Intelligence artificielle; Apprentissage machine; Entraînement; Biais algorithmique; Image de synthèse; Création assistée par IA; Mutation; Queer; IA générative
Autres fiches liées à celle ci qui vont apparaître dans le bas de la fiche sur edisem comme contenus recommandés: Chom5ky vs Chomsky : des biais algorithmiques en question; Digitalis; Have I Been Trained?; Can Computers Create Art?
Domaines du récit: Art et Culture

Media: Zizi_cover_item_Récit; Capture d'écran Zizi (Queering the Dataset) 1; Capture d'écran Zizi (Queering the Dataset) 2; Capture d'écran Zizi (Queering the Dataset) 3

Linked resources

Filter by resource type and property:

Items with "Le contenu à relier (ressource physique, actant, conceptuelle): Zizi (Queering the Dataset)"
Title	Class
Consentement et propriété des données : un modèle éthique contre le récit extractiviste de l'IA	Annotation
L'invisibilisation comme violence structurelle : le récit de l'objectivité algorithmique et ses angles morts	Annotation
Le dataset comme récit : qui décide de ce qu'une machine « voit » ?	Annotation

Items with "Autres fiches liées à celle ci qui vont apparaître dans le bas de la fiche sur edisem comme contenus recommandés: Zizi (Queering the Dataset)"
Title	Class
Have I Been Trained?	Event
PSEUDOMNESIA: The Electrician	Event

Annotations

There are no annotations for this resource.