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A l’heure du machine learning les algorithmes sont de plus en plus observes et analyses en termes comportementaux. Plus encore, l’apprentissage algorithmique est generalement presente comme l’automatisation du caractere predictif de nos comportements. En se confrontant a ce probleme, cette proposition met en lumiere son arriere-fond cybernetique tout en proposant une alternative a la fois epistemologique et sociale qui passe par une reactivation de la philosophie de Gilbert Simondon. Il s’agira plus particulierement de penser l’apprentissage algorithmique a l’aune de sa theorie du cycle de l’image, et ce afin d’elaborer un cadre conceptuel a partir duquel il est possible de problematiser celui-ci comme une activite sociale au sein de laquelle comportements machiniques et organiques, automatiques et inventifs ne se distribuent pas selon un partage ontologique preetabli, mais s’informent activement. Ce cadre nous permettra, en outre, de jeter les bases de nouvelles perspectives sociologiques sur l’apprentissage algorithmique. |
