Le Futures Scenario Generator : exploration de certaines des possibilités des médias de synthèse

L’anticipation prend du temps. Anticiper de multiples futurs pour n’importe quel sujet est une tâche compliquée. Les études prospectives conçoivent et améliorent des méthodes comme la construction de scénarios depuis les années 1950 pour cette pratique. Third Wave a mis en place des « sprints de prospective » pour passer de la collecte de signaux à l’élaboration de scénarios en une semaine seulement. Mais parfois, vous souhaitez élargir rapidement votre horizon (futur), comme dans une conversation, un atelier ou un projet d’écriture. C’est dans ce contexte qu’a été développé le Générateur de Scénarios Futurs : Futures Scenario Generator. (repéré par Sentiers)

(Comment utiliser le Générateur

Nous sommes en 2030 et la ville de Montréal se réveille enfin après un long sommeil. Structurellement, tout a changé. Coincée entre la crise du réchauffement climatique et le manque d’investissements privés, la ville fait preuve d’audace. Elle installe des panneaux solaires sur tous les bâtiments, même les plus hauts. La majeure partie de cette énergie est ensuite stockée dans d’énormes batteries – situées à l’intérieur de presque tous les bâtiments – qui peuvent être utilisées pour alimenter les transports, les usines et même les immeubles résidentiels. La ville de demain alimentée par l’IA économise l’eau, utilise une énergie 100% gratuite et crée d’énormes réseaux de véhicules connectés. Dans les villes, la valeur excessive des propriétés peut devenir un piège. Le domaine public était dominé par les voitures, mais dans ce Montréal du futur, ce sont les gens qui conduisent à nouveau. Les rues sont transformées : elles sont plus calmes et plus faciles à traverser, et parsemées de bancs, de parcs de poche et même de plages. Montréal devient la capitale mondiale des vélos et des scooters électriques, la ville où tout le monde peut facilement accéder à un système d’IA (alimenté par une reconnaissance vocale avancée).

Le générateur est facile à utiliser. Vous entrez un sujet d’intérêt comme « mobilité » ou « yaourt » et appuyez sur le bouton « Générer ». Au bout de 30 secondes, vous obtenez trois descriptions de scénarios d’environ un paragraphe chacun. Il créera également une URL unique pour vos scénarios afin que vous puissiez les partager et y revenir plus tard.

Vous pouvez ensuite « partager » votre scénario préféré pour susciter des conversations ou pour vous inspirer. Le Générateur créera une image d’aperçu de la description du scénario et copiera l’URL dans le presse-papiers de votre appareil.

Comment fonctionne le générateur (mais il ne fonctionne pas…)

Pour rédiger le texte des descriptions de scénario, le générateur utilise un modèle linguistique de génération de texte basé sur l’IA. Il travaille avec des données prégénérées (la plupart des paramètres d’apprentissage automatique lors de son lancement au milieu de l’année 2020), ce qui signifie que nous n’avons pas à lui fournir de données d’entraînement. On lui a fourni une énorme quantité de textes (en langue anglaise). Cela permet de générer rapidement des descriptions de scénarios sur place, mais le rend aussi un peu imprévisible, ce que nous considérons comme une fonctionnalité et non comme un bug. Le générateur est également autorégressif, ce qui signifie qu’il interprète la tâche à nouveau chaque fois que quelqu’un appuie sur le bouton « Générer ». Vous n’obtiendrez jamais deux fois les mêmes scénarios.

L’effet résultat vs. processus

Au cours de nos recherches et de nos expériences sur les médias synthétiques, nous avons été confrontés, encore et encore, à ce que nous appelons l’effet « résultat contre processus ». Les technologies actuelles de médias génératifs produisent des résultats finaux tels qu’une vidéo ou un texte qui n’impressionnent pas nécessairement les gens, car ils sont censés ne pas paraître différents des médias habituels. Le contraste réside dans le processus.

A défaut, il y a d’excellent case studies et des explications :

 

Voir Futures Scenario Generator.

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