La nature apprise reste une nature sélectionnée

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La nature apprise reste une nature sélectionnée
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Le nom Large Nature Model peut suggérer une connaissance ample du vivant. Une telle désignation ne dispense pourtant pas de demander ce que le modèle apprend, à partir de quelles images et selon quelles opérations. Crawford et Paglen montrent que les ensembles d’entraînement incorporent des choix de collecte, de catégorisation et d’interprétation; ils ne sont pas des accès immédiats au monde. Leur étude porte sur d’autres systèmes, notamment de classification: elle fournit ici une méthode de questionnement, pas une preuve de défaut propre au LNM.

Dans Coral, il faut distinguer puissance évocatrice et validité descriptive. Une forme synthétique convaincante ne démontre ni l’existence d’une espèce ni une relation écologique. À l’inverse, l’absence de fonction scientifique ne diminue pas automatiquement sa valeur artistique. Le problème apparaît lorsque l’autorité associée au corpus et au calcul se transfère sans explication à l’image produite.

La divergence entre les descriptions du périmètre des données invite à maintenir l’incertitude indiquée dans l’identification. Elle ne permet pas de conclure à une collecte illicite ou à une tromperie. Une lecture exigeante demanderait plutôt des informations sur les provenances, les exclusions et la distribution des images. L’œuvre ouvre ainsi une interrogation sur la visibilité : quels milieux deviennent représentables lorsqu’un modèle apprend des documents disponibles ? L’espace généré peut élargir l’imaginaire, tout en aplanissant des différences territoriales que la surface finale ne permet plus de retrouver.
Le contenu à relier (ressource physique, actant, conceptuelle)
Large Nature Model: Coral
E-mail de la personne ayant créé cette relation / annotation
Anjara Mamisoa Rafidison

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