Plus personne n’est original, pas même vous.

La caméra Echo Look est un petit monolithe blanc curviligne sur pied. À l’intérieur de son boîtier lisse se trouvent un micro, un haut-parleur et une lentille en forme d’œil. Après l’avoir installé sur une étagère, elle demande de la regarder droit dans les yeux et de bien sourire ! Le voyant clignote, puis l’appareil photo clignote. Une image de soi de la tête aux pieds apparaît sur le téléphone d’une vue que nous n’avons pas l’habitude de voir à part dans de grands miroirs et, dans ce cas précis ce n’est pas une image flatteuse.

Amazon’s Echo Look, actuellement disponible sur invitation seulement mais aussi sur eBay, vous permet de prendre des selfies mains libres et d’évaluer vos choix de mode. « Maintenant Alexa vous aide à paraître sous votre meilleur jour « , promet la description du produit. Placez-vous devant l’appareil photo, prenez des photos de deux tenues différentes avec l’Echo Look, puis sélectionnez les meilleures sur l‘application Echo Look de votre téléphone. En moins d’une minute, Alexa vous dira quel ensemble de vêtements est le plus beau, traité par des algorithmes d’analyse de style et de l’aide des humains.

La fonction Style Check™ fonctionne ainsi : Tout noir convient mieux que tout gris. Les manches retroussées sont mieux que les manches boutonnées au poignet. Les jeans bleu sont les mieux. Déboutonner le col est une bonne chose. Chaque tenue de la comparaison reçoit un pourcentage sur 100 : les vêtements noirs obtiennent un score de 73 % par rapport aux vêtements gris à 27 %, par exemple. Mais les explications données pour les scores sont indéchiffrables. « La façon dont vous avez stylisé ces pièces a l’air mieux », peut dire l’application. « La taille, c’est mieux. »Mieux ? Par rapport à quoi ? Doivent-ils être plus grands ou plus petits ?



L’Echo Look ne vous dira pas pourquoi il prend ses décisions. Et pourtant, il prétend nous montrer notre style idéal, tout comme des algorithmes pour les recommandations Netflix, Spotify Discover et les flux Facebook et YouTube nous promettent une version idéale de la consommation culturelle adaptée à nos désirs personnels.

En fait, cette promesse est inhérente à la technologie elle-même : Les algorithmes, tels qu’on les définit vaguement, sont des ensembles d’équations qui fonctionnent par apprentissage machine pour personnaliser la livraison de contenu aux individus, en donnant la priorité à ce qu’ils pensent que nous voulons et en évoluant au fil du temps en fonction de ce avec quoi nous nous engageons.

Face aux déclarations opaques de l’Echo Look sur notre sens de la mode, en vrai toutes ces expériences algorithmiques sont des questions de goût : la question de ce que nous aimons et pourquoi nous l’aimons, et cela signifie que le goût est de plus en plus dicté par des robots à boîte noire comme l’appareil photo sur l’étagère.

Théories du goût

Dans son livre Taste 2017, le philosophe italien Giorgio Agamben creuse les racines du mot. Historiquement, il est défini comme une forme de connaissance par le plaisir, depuis la perception de la saveur des aliments jusqu’au jugement de la qualité d’un objet. Le goût est une capacité essentiellement humaine, au point qu’il est presque subconscient : nous savons si nous aimons quelque chose ou non avant de comprendre pourquoi.

« Le goût aime la beauté, sans pouvoir l’expliquer », écrit Agamben. Il cite Montesquieu : « Cet effet est principalement fondé sur la surprise. » Les algorithmes sont censés nous surprendre, nous montrant ce que nous n’avons pas réalisé que nous avions toujours voulu, et pourtant nous ne sommes jamais tout à fait surpris parce que nous savons qu’il faut s’y attendre.

Au XVIIIe siècle, les philosophes ont défini le goût comme une capacité morale, une capacité à reconnaître la vérité et la beauté.

« Le goût naturel n’est pas une connaissance théorique ; c’est une application rapide et exquise de règles que nous ne connaissons même pas », écrivait Montesquieu en 1759. Cette méconnaissance est importante. Nous ne calculons pas ou ne mesurons pas si quelque chose est de bon goût pour nous ; nous le ressentons simplement. Déplacer le jugement du goût en partie à des algorithmes, comme dans l’Amazon Echo Look, nous prive d’une partie de cette humanité.

Tous les objets culturels que nous esthétisons et consommons –  » les choix les plus quotidiens de la vie quotidienne, par exemple dans la cuisine, l’habillement ou la décoration « , écrit Pierre Bourdieu dans son livre La Distinction : Critique sociale du jugement de 1984 – est une partie importante de notre identité et reflète qui nous sommes. « Le goût classifie, et il classifie le classificateur », ajoute Bourdieu. Si notre goût est dicté par des algorithmes alimentés par des données contrôlées par des sociétés technologiques massives, alors nous devons nous contenter de nous classer comme des adeptes servile des robots.

Mais la mode est déjà arbitraire.

On pourrait dire que le « goût » est la connaissance abstraite et moralisée, tandis que le « style » en est l’expression visuelle. La mode rend le goût facilement visible comme style, en partie parce que ses distinctions entre la couleur ou la coupe dans les vêtements sont si spécifiques et pourtant si aléatoires (« règles que nous ne connaissons même pas »). Dans le passé, un consensus fantaisiste parmi les élites dictait la culture de la mode ; une cour royale ou un échelon d’éditeurs de magazines imposait un certain goût du sommet de la société, vers le bas.

Le goût est une capacité essentiellement humaine, au point qu’il est presque subconscient : nous savons si nous aimons quelque chose ou non avant de comprendre pourquoi.

Roland Barthes a remarqué cet arbitraire dans son essai Le bleu est à la mode cette année et autres articles de 1960. Barthes examine un fragment de texte d’un magazine de mode – « le bleu est à la mode cette année » – pour voir d’où vient sa thèse, à savoir qu’une couleur particulière est particulièrement belle, de bon goût, en ce moment. Sa conclusion est qu’il ne vient de nulle part : « Il ne s’agit pas d’une production rigoureuse de sens : le lien n’est ni obligatoire ni suffisamment motivé ». Le bleu n’est pas à la mode parce qu’il est particulièrement fonctionnel, pas plus qu’il n’est symboliquement lié à une réalité économique ou politique plus large ; l’énoncé n’a pas de logique sémantique.

Le style, soutient Barthes, est une équation inexplicable (un algorithme défectueux).

Cette scène du Diable s’habille de Prada.

Une autre preuve de la nature artificielle et hiérarchique du style dans le passé peut être trouvée dans cette scène du film The Devil Wears Prada de 2006, dans lequel Meryl Streep (en tant que rédactrice d’un magazine de mode, une Anna Wintour fac-similé) dit à son assistante jouée par Anne Hathaway que le chunky blue sweater qu’elle porte a été, en substance, choisi pour elle. « Ce bleu représente des millions de dollars et d’innombrables emplois, et c’est comique comme vous pensez avoir fait un choix qui vous exempte de l’industrie de la mode alors qu’en fait, vous portez un pull qui a été choisi pour vous par les gens dans cette pièce parmi une pile de choses « , dit Streep.

En d’autres termes, le bleu est à la mode cette année parce que certaines personnes l’ont décidé. Vous, le sans-goût, n’avez pas le choix en la matière.

La mode basée sur les données

Est-il possible qu’au lieu de ce langage artificiel de la mode, des algorithmes comme ceux d’Alexa pourraient créer une construction plus systémique et logique de l’esthétique de la mode construite sur des données ? Bleu est à la mode cette année parce que 83,7% des utilisateurs ont acheté (ou cliqué sur) des chemises bleues, l’algorithme Amazon Echo Look dit, donc c’est à la mode, donc les entreprises devraient fabriquer plus de chemises bleues, et vous, le client, vous les achèterez et les porterez. Pas besoin d’éditeurs humains.

Je ne sais pas si cette facticité algorithmique du goût, dérivée de la technologie, est meilleure ou pire que Meryl Streep-Anna Wintour qui décide de ce qu’on porte…

« Effondrement dominant »

Quand les modes de goûts changent, il y a une certaine peur : Suis-je in ou out ? Est-ce que je comprends le nouveau ou suis-je coincé dans l’ancien ? En 1980, le New Yorker a publié l’essai de George W.S. Trow décrivant ce sentiment sous le titre « Within the Context of No Context« . L’essai de Trow est sorti sous forme de livre en 1981 et de nouveau en 1997. Dans l’introduction annexée à l’édition de 1997, il utilise l’expression « effondrement dominant » pour décrire une situation dans laquelle un mode établi et plus ancien d’autorité culturelle, ou un régime du goût, s’estompe et est remplacé par un nouveau. Ces régimes ont deux parties : les sujets du goût et la façon dont le goût est communiqué.

Aujourd’hui, nous assistons à l’effondrement du régime dominant que Trow a observé à l’origine, la télévision de masse-média, qui avait remplacé les romans moralisateurs du milieu du siècle dernier. Maintenant, nous avons les likes Instagram, les Twitter hashtags, et l’affichage de la publicité de diffusion des valeurs de goût par les pubs ciblées Google. Au lieu de la culture maximaliste, inspirée par les célébrités de la télévision des années 70, trash et violentes,  nous avons maintenant l’esthétique aplatie, participative et salutaire des toasts à l’avocat, du bois recyclé, des cours de yoga aérien et des cactus dans des pots en céramique.

Le fait que nous soyons au milieu de ce changement de goût pourrait aider à expliquer notre humeur plus large d’instabilité et de paranoïa. Nous n’arrivons pas à trouver ce qui pourrait être durable pour nous identifier, pour orienter nos goûts. L’algorithme suggère que nous lui fassions confiance, mais nous ne le voulons pas entièrement. Nous aspirons à une forme de signification plus « authentique » et durable.

La mort de Svpply

En 2009, un designer nommé Ben Pieratt, qui vit maintenant au Massachusetts, a lancé Svpply. Il s’agissait d’une sorte de réseau social en ligne basé sur le shopping, où les membres invités seulement pouvaient conserver des sélections de produits provenant d’ailleurs sur Internet et où les utilisateurs pouvaient suivre leurs fabricants de produits préférés.

Éventuellement, n’importe quel utilisateur pourrait devenir conservateur. Le site ne présentait que des vêtements, des sacs et des accessoires cool, tous choisis par des humains, car les aliments algorithmiques n’étaient pas encore largement déployés à l’époque. Sur Svpply, vous pouvez trouver le mélange de belles choses d’une certaine classe de early-adopter-bro : baskets minimalistes, T-shirts fantaisie, appareils photo Leica, et pantalons sweatshirt drop-crotch.

En 2012, eBay a acquis l’entreprise et l’a rapidement fermée. En 2014, Pieratt a lancé un Kickstarter pour Very Goods, un remplacement de Svpply qui est toujours actif.

Aujourd’hui, il considère Svpply comme une caution contre les limites du choix humain sur Internet. Nous parlons aujourd’hui de la façon dont le goût n’évolue pas vraiment. Plus une plate-forme est grande, plus il est difficile de conserver un sens particulier du style. En ouvrant la plate-forme, Pieratt a essayé de « convertir une communauté à propulsion humaine en machine », explique-t-il. « Quand on a perdu l’exclusivité, les gens ne s’en souciaient plus vraiment. » Le sens inné de l’unicité de Svpply n’a pas survécu : « Si tout le monde montait Vogue, ce ne serait pas Vogue ».

Une autre question : A quel point une machine peut-elle être bonne en fin de compte ?

Humain- v. curation de la machine

Il semble que nous passions d’une époque de conservation humaine (un Svpply précoce) à une époque où les algorithmes sont à l’origine d’une part de plus en plus importante de ce que nous consommons (le flux Facebook). Cela a un impact non seulement sur les artefacts que nous expérimentons, mais aussi sur la façon dont nous les vivons. Pensez à la différence entre un ami qui recommande une marque de vêtements et quelque chose qui apparaît dans des bannières publicitaires ciblées, vous pourchassant sur Internet. Il est plus probable que votre ami comprend ce que vous voulez et ce dont vous avez besoin, et vous êtes plus susceptible de faire confiance à la recommandation, même si elle vous semble difficile.

C’est peut-être un vêtement particulièrement informe ou farfelue. Si vous connaissez la source de la suggestion, vous pouvez lui donner une chance et voir si elle correspond à vos goûts. En revanche, nous savons que la machine ne se soucie pas de nous, ni n’a un goût cultivé qui lui est propre ; elle veut seulement que nous nous engagions avec quelque chose qu’elle calcule que nous pourrions aimer. C’est ennuyeux. « Je me demande si, au cœur de la mode, la raison pour laquelle nous la trouvons fascinante, c’est que nous savons qu’il y a un humain à la fin de la mode « , dit Pieratt. « Nous apprenons à connaître les gens. Si vous enlevez cette couche d’humanité de dessous, est-ce que l’âme de l’intérêt s’en va avec elle ? »

Pieratt fait une distinction supplémentaire entre le style et le goût.

Le style est un code esthétique superficiel relativement simple à reproduire, alors que le goût est une sorte d’intelligence esthétique plus large, capable de connecter et d’intégrer des expériences disparates.

 

Les algorithmes peuvent se rapprocher du premier – en nous disant que nous devrions porter une chemise bleue – mais ne peuvent pas se rapprocher du second parce que la machine ne peut pas me dire pourquoi elle pense que nous devrions porter une chemise bleue ou ce que la chemise bleue pourrait signifier pour nous. Lorsqu’une machine a pris le relais de l’exploration du goût, la possibilité de ressentir soudainement quelque chose d’un objet surprenant est réduite à ce que la machine décide d’exposer. « Je ne pense pas que le goût de la machine existe encore », dit Pieratt.

Optimisation du goût

La menace de banalité (ou le manque de surprise) implicite dans la curation par la machine rappelle le vocabulaire/ tags trendy, apparemment aléatoires, destinés à améliorer le référencement sur les messages Craigslist.

Imaginez la moyenne optimisée de toutes ces idées.

Le mélange linguistique forme un goût vernaculaire construit non pas sur une identité de marque individuelle ou un conservateur humain mais sur une masse libre d’associations destinées à attirer le spectateur par tous les moyens nécessaires.

Si vous aimez ceci, vous aimerez probablement cela. « Même chose mais différente ». On passe devant tant de modules de contenu, chacun unique et pourtant non original.

Contenu généré par la machine

Les algorithmes promettent : si vous aimez ceci, vous en obtiendrez plus dans ce style, pour toujours. Cette expérience vient des annonces Google pour le sac que vous venez d’acheter dans le monde physique. Regardez l’enquête de l’artiste Jenny Odell sur les offres de « montres gratuites » sur Instagram par exemple. Les montres apparaissent, au minimum, élégantes, avec de petites variations sur des cadrans minimalistes et un bracelet de métal. Mais elles ne sont pas le résultat d’un sens du goût éclairé, selon la définition de Pieratt. Les marques qui les vendent sont de minces fictions rabâchées dans un petit espace carré et les produits réels sont le résultat de la fabrication d’Alibaba et du drop-shipping d’Amazon, dans lequel un produit se déplacent directement du fabricant au consommateur n’ayant jamais pénétré dans un magasin. Les montres fantômes sont un langage de mode vide, des objets sans contenu.

Parmi les autres façons dont nos expériences sont déformées par les plateformes algorithmiques, Spotify peut-être de la musique originale à de « faux » artistes pour satisfaire les désirs latents de son public, comme Noisey l’a remarqué ; des restaurants de livraison qui ne sont que virtuels, évoquant une marque numérique à partir d’une cuisine de groupe dans l’ombre et servant de la nourriture via Uber Eats ; les vidéos YouTube des enfants surréalistes, qui existent parce qu’ils sont récompensés par l’algorithme de flux et gagnent ainsi le profit publicitaire de leurs créateurs ; et le vernaculaire visuel globalisé de la décoration d’intérieur d’Airbnb, qui se rapproche d’un certain style émergeant de la plateforme elle-même. Après avoir analysé les données d’une plate-forme ou d’une autre, ce sont des choses que la machine pense que vous voulez, et elle peut les servir immédiatement et à l’infini.

Nous nous trouvons dans une vallée culturelle étrange, incapable de faire la différence entre les choses créées par les humains et celles générées par une équation entraînée par l’homme.

En d’autres termes, quel est le produit du goût authentique et ce qui ne l’est pas. (Ce manque de discernement contribue également aux problèmes de fausses nouvelles, que les flux algorithmiques promeuvent comme n’importe quel autre contenu, même s’il est inexact).

Les faux artistes de Spotify ne sont pas des faux, en soi ; c’est une sorte de « muzak » créé par une société de production suédoise qui a les mêmes investisseurs que Spotify. Que la simple possibilité d’une musique non authentique qui nous est fournie par une plateforme algorithmique sans nous connaître intimement a créé une frénésie médiatique qui parle de notre peur fondamentale – une anxiété peut-être irrationnelle ou au moins absurde du 21e siècle – d’une culture algorithmique.

Le style à l’ère de la reproduction numérique

En 1935, Walter Benjamin observe que l’œuvre d’art du XXe siècle subit un changement avec l’avènement de la photographie et du cinéma. La reproductibilité retrouvée de l’œuvre d’art individuelle à travers ces technologies a privé l’art de son « aura » : « l’ici et maintenant de l’original » ou « l’idée abstraite de son authenticité », comme l’écrit Benjamin.

La photographie, comme l’a observé Benjamin, pourrait reproduire une œuvre d’art singulière. L’apprentissage machine algorithmique, cependant, peut imiter un mode stylistique entier, en générant de nouveaux exemples à volonté ou en superposant un objet préexistant avec un nouveau style sans rapport avec ses origines. En 2015, les chercheurs ont publié un article dans lequel ils ont transformé une photographie de Tübingen, en Allemagne, en une peinture de Van Gogh, puis ont superposé le style de Munch et Kandinsky à leur tour. Le système « parvient à séparer le contenu de l’image du style », écrivent les chercheurs (une déconnexion qui contribue à notre anxiété). Et c’est pourquoi on aime l‘application Prisma : elle nous permet de faire la même chose, et notre goût du beau nous revient humainement après avoir joué avec les filtres célébres.

Vous voulez un autre Picasso, Gucci, Gehry, Glossier, Beyoncé ? Il suffit d’appuyer sur le bouton.
Ce n’est donc pas seulement une œuvre individuelle qui peut être reproduite, mais plutôt toute l’esthétique d’un artiste. Le manque d’aura qui en résulte dévalorise le style unique, ou change notre expérience de celui-ci, tout comme la photographie a défié la peinture. « L’œuvre d’art reproduite est de plus en plus la reproduction d’une œuvre d’art conçue pour être reproductible « , écrit Benjamin. Une autre crise culturelle se profile à l’horizon, car nous nous rendons compte que les styles « nouveaux » ou populaires seront de plus en plus optimisés pour leur reproductibilité algorithmique (en d’autres termes, conçus pour diffuser le meme-like sur les plates-formes numériques) au lieu de leur originalité.

Tu veux un autre Picasso, Gucci, Gehry, Glossier, Beyoncé ? Il suffit d’appuyer sur le bouton. Ce sera assez prooche. Il y a déjà un influenceur Instagram avec plus de 700 000 adeptes, Miquela, qui semble être un mannequin de 19 ans qui s’habille de Chanel, Proenza Schouler et Supreme. Son vibe est Kylie Jenner, avec son visage de poupée et son style streetwear. Sauf que Miquela est en fait un personnage virtuel que ses concepteurs ont rendu par ordinateur, comme si elle était produite par une IA alimentée par Kardashian. Contrairement à Jenner, Miquela est un style qui peut être reproduit à bon marché et à l’infini.

100% repeated this outfit. This Proenza drip needs several moments.

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Un principe de la culture algorithmique

Chaque plate-forme, sollicitée par un algorithme qui donne la priorité à certains contenus par rapport à d’autres contenus en fonction de l’engagement prévu, développe un style générique optimisé pour la structure spécifique de la plate-forme. Ce style générique évolue au fil du temps en fonction des mises à jour de la plate-forme et des incitations de l’algorithme pour les utilisateurs.

Lorsque nous rencontrons le style générique dans le monde, nous ressentons un frisson de peur : nous sommes entrés dans le royaume du presque-humain, du presque-authentique. Avons-nous pris une décision indépendante ou les machines nous connaissent-elles mieux que nous ne le savons nous-mêmes ? (Cette anxiété pourrait n’être qu’une itération du débat entre le libre arbitre et le destin.

 

Piraterie

 

Notre comportement sur Internet, avant les algorithmes relevait bien plus de la recherche et l’investigation qu’aujourd’hui où on ne cherche plus : on nous dit « vous pourriez aimer ceci, celà ». A l’époque, l’assemblage s’agrégait en quelque chose qu’on aurait  pu appeler le goût personnel.

Maintenant YouTube nous dit quelles vidéos regarder, Netflix nous sert d’émissions de télévision, Amazon nous suggère des vêtements à porter et Spotify nous offre de la musique à écouter. Si le contenu n’existe pas pour répondre à nos désirs, les entreprises travaillent à les cultiver. Le problème, c’est que nous ne nous identifions pas autant à ces choix que par ce qu’on a déjà piraté, découvert ou déterré. Quand on regarde nos playlists de lecture Spotify Discover, combien d’autres personnes ont obtenu exactement les mêmes musiques ou alors quels artistes ont payé pour m’être suggérés. Avant, il fallait du temps pour télécharger les musiques qu’on avait aimé. Tout cela signifiait quelque chose.

Pour être juste, cette consommation de contenu était également extrêmement contraire à l’éthique. Et ce n’est pas comme si on n’aime pas les séries de Netflix ou les playlists de Spotify. Comme les cigarettes ou les McDonald’s, ils ont été conçus pour qu’on les aime, alors bien sûr qu’on les aime. C’est juste qu’on n’aime pas toujours qu’on les aime bien et que cela relève d’un choix imposé : par habitude et par répétition on finit par les aimer sans le réaliser.

Hipster Plateformes & Plate-forme d’Hipsters

Pourtant, il existe de plus en plus d’alternatives à ces plates-formes classiques. On assiste à une profusion de petites plateformes avec des images de marque différentes, l’équivalent de Reformation au lieu d’un J.Crew ou d’un Glossier au lieu de Clinique. Si Gap est une plateforme grand public pour les bases de la mode, Everlane, avec sa fabrication transparente et sa marque minimaliste, et maintenant Entireworld de Scott Sternberg, qui prétend offrir un système vestimentaire utopique, sont ses équivalents hipster, bien que non moins génériques.

FilmStruck, par exemple, diffuse « des films classiques acclamés par la critique, des pépites difficiles à trouver et des films cultes favoris » comme ceux de la collection Criterion, tandis que MUBI sélectionne « des films cultes, classiques, indépendants et primés du monde entier ». Les films en noir et blanc et rares sur leurs sites Web les différencient de Netflix ou du câble – vous vous sentirez peut-être plus en sécurité pour identifier vos goûts sur ces plateformes (« Je ne regarde pas la télévision ; je ne regarde que FilmStruck », dit un des grands de la plate-forme). Au lieu de Spotify, il y a The Overflow, avec de la musique chrétienne vérifiée, ou Primephonic, avec des enregistrements classiques en haute définition. Quincy Jones a lancé le « Netflix du jazz ».

Il existe également des plates-formes numériques pour les produits non numériques. La start-up Feather vous loue pour 109 $ par mois un ensemble de tables d’appoint et de cadres de lit de la « chambre à coucher branchée », dans une sorte de kit de goût préemballé dans un style minimal, une esthétique finement reproduite sans aucune aura. De même, des entreprises de mode comme Gustin et Taylor Stitch financent leurs nouveaux produits en comptant les pré-commandes avant de fabriquer quoi que ce soit. Ces marques se distinguent des marques traditionnelles en ce sens qu’elles sont guidées de bas en haut par les actions des utilisateurs plutôt que par les diktats des directeurs de création des auteurs. Et, comme les montres génériques, elles sont extrêmement ennuyeuses, libérant vague après vague de tissus artisanaux transformés en matériel rustique, vaguement originaux.

Ce que ces entreprises suggèrent, c’est que vous pouvez bénéficier des avantages d’une plate-forme numérique et d’un flux algorithmique tout en vous sentant satisfait de vous-même, prétentieux et exclusif, sachant que votre contenu a été soigneusement conservé par des humains. Ou encore, vous pourriez embaucher votre propre artisan. Comme l’a rapporté The Verge, une musicienne nommée Deb Oh freelances en tant que conservatrice Spotify par le biais de son service Debop, crée des playlists personnalisées pour 125 $. Elle fait des extrait de la « symphonie des algorithmes », comme elle le dit magnifiquement, et revient avec quelque chose de plus gérable, de plus humain.

Les services d’Oh présentent la conservation originale comme un bien de luxe. Cela coûte de l’argent de se débarrasser des rails de consommation que les entreprises de technologie et leurs annonceurs ont disposés de façon si pratique pour nous. A l’avenir, le goût se construira autant sur les allégeances aux plates-formes que sur les créateurs individuels ou les marques. Êtes-vous plutôt une personne Amazon, Apple, WeWork, Airbnb, ou Facebook ? À moins de sortir de la plateforme, il n’y a pas d’autres choix. Pas seulement pour votre technologie, mais aussi pour votre culture : mode, mobilier, musique, art, cinéma, médias.

Le style du Non-Style

La plate-forme est quelque chose que l’industrie de la mode connaît déjà, bien sûr : Chaque grande marque est sa propre plate-forme, s’étendant dans une profusion de lignes saisonnières et d’accessoires destinés à répondre à tous vos besoins au sein d’un seul système de goût. LOT2046 est une petite plateforme algorithmique indépendante pour la mode. Sa thèse est simple : Vos désirs vestimentaires peuvent être réduits à une série de signifiants que le service automatise et qui s’adapte à vous. Les expéditions de vêtements et d’accessoires entièrement noirs arrivent tous les mois ; les seules personnalisations sont quelques choix stylistiques – chaussettes courtes ou longues, col bateau ou col en V – et que les articles portent votre nom, comme un sac de sport noir.

Si nos décisions sur ce que nous consommons ne semblent plus communiquer beaucoup sur nous-mêmes, pourquoi ne pas simplement choisir de ne pas les prendre ?
LOT est pro-algorithme. « Toute technologie devrait savoir ce dont vous avez besoin et en savoir plus que vous ne le savez », dit son fondateur Vadik Marmeladov, un designer russe qui préfère rester dans les coulisses. « Les plateformes vous diront ce que vous voulez avant de le vouloir. » Il estime que les machines ne devraient pas seulement suggérer des choses, mais prendre des décisions pour nous, depuis la planification d’un voyage de fin de semaine jusqu’à une commande de café le matin. En d’autres termes, ils devraient supplanter entièrement notre goût.

Se fier à LOT est une sorte de liberté pour arrêter de penser à la mode, libérant l’esprit pour des choses plus élevées, suggère Marmeladov. Sa promesse est qu’en rétrécissant radicalement les variables, peut-être qu’un algorithme peut réellement vous aider à atteindre l’individualité, non seulement par l’habillement mais aussi par l’existentialisme induit. Si nos décisions sur ce que nous consommons ne semblent plus communiquer beaucoup sur nous-mêmes, pourquoi ne pas simplement choisir de ne pas les prendre ?

Un engagement pour la conscience de soi

Dis-le moi : J’aime ce que j’aime, indépendamment de son potentiel à recevoir des likes, de devenir viral, ou d’être trouvé acceptable par un algorithme.

Dis-le moi : Je ne nie pas non plus que je suis impliqué, inexorablement, dans le style générique de mon temps.

Algo-Clash

La promesse des algorithmes est qu’ils vous montreront vous-même, affinant une image de vos goûts qui devrait être identique à ce que vous auriez choisi vous-même. La réalité actuelle est que ces derniers vous alimentent en silo dans des plateformes homogénéisantes, en calculant l’identité moyenne la mieux adaptée. Que ces identités moyennes soient de plus en plus minuscules ne signifie pas qu’elles sont uniques.

Un meilleur mode de résistance pourrait être d’utiliser l’homogénéisation de l’aversion des algorithmes contre eux, en adaptant leurs données pour la perturbation productive. Nous pouvons profiter de l’affrontement entre de multiples idéaux algorithmiques, ou entre la vision du monde et la réalité d’un algorithme, créant ainsi une esthétique basée sur les coups d’oeil. Ce qui serait une erreur pourrait être de l’art.

Comme la culture a changé pour s’adapter à toutes les autres innovations technologiques, nos idées sur les algorithmes vont changer. « Finalement, nous pourrions choisir de modifier notre définition de l’art afin de tenir compte de la créativité de l’intelligence artificielle « , dit Marian Mazzone, professeur d’histoire de l’art au Collège de Charleston qui a travaillé sur un projet dans lequel l’AI a créé des styles originaux de peinture (ils ressemblent pour la plupart à des mash-ups d’impressionnisme, de fauvisme et de cubisme).

Oscar Sharp est le réalisateur de Sunspring, un court métrage de science-fiction avec un scénario généré par un algorithme d’apprentissage machine formé sur des épisodes de The X-Files, Star Trek et Futurama. Le résultat est quelque chose de pointu, la plupart du temps non narratif – cela n’a pas beaucoup de sens, mais c’est fascinant et unique. Le film n’essaie pas de tromper le spectateur en lui faisant croire qu’il s’agit d’un film 100 % humain. Les acteurs s’efforcent plutôt de s’adapter à l’esthétique de la machine et de découvrir quelque chose de nouveau dans le processus.

« C’est comme si vous travailliez sur une grande émission de télévision avec un showrunner très puissant qui a écrit l’épisode, et le showrunner s’est évanoui, et vous ne pouviez pas faire l’épisode « , dit Sharp. « Vous devez faire tout ce qui est en votre pouvoir pour faire l’épisode tel qu’il a été écrit. » Le défi était génératif :  » La créativité augmentée est beaucoup plus intéressante que le remplacement de la créativité « , dit-il.

Le service de vêtements automatisé Stitch Fix, sorte de version de LOT, utilise l’aide algorithmique pour optimiser leurs nouveaux designs originaux afin d’augmenter les ventes et de combler les lacunes du marché, ce qu’ils appellent « Hybrid Design » : les clients aiment les rideaux et les plaid, alors pourquoi pas les rideaux plaid ? Mais nous pourrions plutôt aller dans la direction opposée, faire des vêtements dont personne ne veut – pour l’instant. Les vêtements Algo-clash ressembleraient davantage aux textiles étranges de l’artiste Philip David Stearns, des tissus uniques générés à partir de logiciels qui ont mal tourné intentionnellement, le motif discordant des pixels dans un style baroque.

Mais la mode a toujours une longueur d’avance. Les jeans à triple ceinture récemment lancés par ASOS ressemblent déjà à un algorithme glitched conçu par ASOS.

L’humanité innée de l’algorithme

Ce n’est pas seulement que les artistes peuvent collaborer avec des algorithmes ; il y a toujours une personne au bout de la machine – comme l’homme derrière le rideau – qui règle ce qu’elle fait. La majorité d’entre eux sont actuellement des ingénieurs de la Silicon Valley. Et nous, les consommateurs humains, nous sommes toujours de l’autre côté de l’algorithme, avec notre liberté de décider ce que nous consommons ou pas. Nos décisions façonnent ce qui est populaire dans le présent et ce qui est préservé dans le futur. « N’oublions pas que le public a un rôle majeur à jouer pour déterminer ce qui comptera et ce qui ne comptera pas, ce qui est aimé et ce qui ne l’est pas « , dit M. Mazzone. À long terme, c’est un peu réconfortant.

Le goût c’est fini ! Si vous le voulez

Laissons le cyclopic Amazon Echo Look sur une étagère dans le salon, où il nous regarde à chaque fois qu’on passe devant, sans s’arrêter pour qu’il évalue notre tenue. Il aspire à attribuer des pourcentages inexplicables, et pourtant on reste plus à l’aise pour juger par soi-même. Il prend de belles photos, mais comme un miroir, il me montre surtout ce qu’on sait déjà. Et l’appareil essaie de faire correspondre à une moyenne universalisée, pas à notre style individuel, quel qu’il soit. Il ne nous connaît pas du tout – il ne peut pas dire dans quel genre de vêtements on est à l’aise ni comment les vêtements qu’on porte fonctionneront comme des symboles à l’extérieur, de ce qu’on est à l’intérieur, dans les contextes de classe ou de sexe. C’est le genre d’intelligence sociale, esthétique, le sens du goût, que nos algorithmes manquent, du moins pour l’instant.

Amazon dit que le Echo Look est pour obtenir votre meilleur style, mais ses arrière-pensées ne sont pas difficiles à repérer. Quand on demande à la machine des détails de la chemise à carreaux, une publicité peut apparaître sur le flux de l’application  montrant quelques autres chemises à carreaux de couleur similaire et qu’on pourrait acheter sur Amazon. En fait, Amazon utilise déjà les données qu’elle recueille pour fabriquer ses propres lignes de vêtements, et les résultats sont à peu près ce que l’on attend d’un robot : des imitations de tout ce qui est actuellement populaire, de l’Ella Moon « d’inspiration mondiale » à la cool. La formation sur la valeur de millions d’utilisateurs de données et d’images de l’Echo Look montrant ce que nous portons réellement pourrait rendre les marques maison un peu moins inquiétantes.

C’est à nous de décider si oui ou non nous nous soucions des nuances de distinction entre le choix humain et le choix de la machine, ou même si nous nous soucions de la mode. Peut-être que le goût est la dernière chose qui nous sépare de la singularité ; c’est peut-être la première chose dont nous devrions nous débarrasser. « Je ne pense pas que le consommateur s’en soucie, tant qu’il utilse », a déclaré un cadre de Stitch Fix au sujet de ses vêtements conçus de façon algorithmique.

Mais si nous voulons éviter de déplacer ou de réaffecter nos désirs et notre créativité aux machines, nous pouvons décider de devenir un peu plus analogiques. On peut imaginer un avenir dans lequel nos vêtements, la musique, le cinéma, l’art, les livres viennent avec des stickers comme les produits biologiques de la ferme : Algorithme libre.

Echo, Echo, Echo, Echo, Echo

« Echo » est un bon nom pour le dispositif d’Amazon parce qu’il crée une boucle de rétroaction algorithmique dans laquelle rien d’original n’émerge.

Alexa, de quoi j’ai l’air ?

Tu as l’air dérivé, Kyle.

 

Kyle Chayka sur https://www.racked.com/.

The message of many things in America is “Like this or die.”
— George W.S. Trow, Within the Context of No Context, 1980

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