L’IA au risque de la sémiotique

Dans cet article, il s’agit de montrer que la génération et la visualisation d’artefacts numériques inédits ou non, qui a notamment recours à des algorithmes deep learning, réclame une pluralité d’espaces : au moins l’espace latent, l’espace d’implémentation et l’espace de visualisation. Nous cherchons à montrer comment, sur le fond plus général des traductions du langage de l’humain dans le langage de la machine (dans un sens large) des passages s’opèrent entre les espaces qui peuvent à la fois être « agis » et « agissants », jusqu’à l’écran et à l’« image-surface ». L’objectif principal étant de mettre au jour l’implication d’espaces différents dans un parcours de génération, une des hypothèses clefs à vérifier est celle d’un fond tensionnel continu, avec des forces, en relation avec un ensemble de virtualités au sens deleuzien du terme. L’« espace des virtualités » sert alors de liant entre les autres espaces auxquels il est transversal, le continu cohabitant avec le discontinu et l’indétermination avec le discret au niveau même du code. Ils garantissant les évolutions de formes au niveau de la visualisation sur l’écran. Sur cas bases, on pourra s’interroger sur la créativité de la machine.