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La technologie : savoir-faire ou faire-savoir ? Une approche énactive| old_uid | 18853 |
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| title | La technologie : savoir-faire ou faire-savoir ? Une approche énactive |
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| start_date | 2021/03/16 |
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| schedule | 17h-19h |
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| online | no |
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| details | PHILOSOPHIE DES TECHNIQUES Séminaire animé par Thierry MENISSIER
À distance : https://grenoble-inp.zoom.us/j/94925929952 |
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| summary | Technologie » est souvent employé comme mot, mais rarement étudié comme concept, sauf quand il se confond avec celui de technique. Pourtant, la technologie (au singulier, pour précisément la di érencier des savoir-faire ou des systèmes), dans une perspective dynamique, voire énactive (Varéla), peut renverser le rapport de subordination entre les sciences et la technologie.
Ayant étudié ce rapport sur le terrain de la praque scien que, je montrerai comment les résultats scien ques sont toujours le produit d’une interacon qui rend possible en même temps qu’elle contraint les modes d’apparaître. Les (re)présentaons possibles des résultats sont en e et co-déterminées avec les disposifs instrumentaux : on voit toujours un « faire » qui ne préexiste pas. C’est un « faire-voir » (le Logos pour Husserl et Heidegger), c’est-à-dire ce qui rend manifeste. Je proposerai d’envisager la technologie (techno-Logos) comme processus complexe et hétérogène d’émergence et d’interacon entre un système et son milieu (qui « font » système), capable d’établir des régularités et de stabiliser des faits. La technologie, dans ce/e perspecve dynamique, n’est ni une technique (savoir-faire), ni une applicaon des sciences (technology), ni un discours sur les techniques, ni une science humaine.
Après avoir rapproché (jusqu’à un certain point) la technologie du concept d’énacon issu de la neurobiologie, je lerai, pour nir, la métaphore neuronale, en évoquant le cas du deep learning. En IA connexionniste, le couplage entre la machine et le monde ne fait plus intervenir de représentaons entre les « données » d’entrée et leurs éque/es. Si la machine « voit » les formes ou les caractérisques, c’est parce que celles-ci co-émergent à la fois des « données » et du réseau de neurones dont l’architecture exerce une contrainte. |
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| oncancel | Horaires à confirmer |
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| responsibles | Perret |
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