Formater le visible. Dans la fabrique des datasets photographiques (2005‑2021)
Les datasets photographiques, au cœur des algorithmes d’intelligence artificielle appliquée aux images, illustrent la place centrale qu’occupe la photographie dans ces dispositifs de machine learning. Mais que révèlent ces vastes ensembles d’images, et à travers quelles opérations ? Entre 2005 et 20...
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| Publicado no: | URI:https://journals.openedition.org/transbordeur, |
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| Autor principal: | |
| Formato: | Article ou chapitre numérique |
| Idioma: | Français |
| Publicado em: |
Transbordeur
2025
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| Assuntos: | |
| Acesso em linha: | Accès Université d'Orléans et IFPM Accès Université d'Orléans et IFPM |
| Resumo: | Les datasets photographiques, au cœur des algorithmes d’intelligence artificielle appliquée aux images, illustrent la place centrale qu’occupe la photographie dans ces dispositifs de machine learning. Mais que révèlent ces vastes ensembles d’images, et à travers quelles opérations ? Entre 2005 et 2021, les régimes visuels observés dans vingt-cinq datasets évoluent : des ensembles restreints d’images normées et descriptives laissent place à des collectes massives sur Internet, automatisées et sans curation. Les pratiques et protocoles de sélection, d’annotation et les traitements visuels opérés sur les photographies entendent neutraliser les biais et échantillonner un visible fragmenté et décontextualisé. Ainsi, ces datasets, plus qu’un reflet, traduisent une reconstruction du réel au service de problématiques algorithmiques de plus en plus complexes. La photographie devient une matière première exploitée, façonnée au sein d’une extraction industrielle. |
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