27.9.2022 Manuel Beltrán

Le séminaire IA, art et créativité reçoit Manuel Beltrán le 27 septembre 2022, de 15h à 16h30, en format hybride (en présentiel en salle 255 au 59-61 rue Pouchet à Paris et sur Zoom).

Manuel Beltrán est un artiste et chercheur espagnol actuellement basé en Inde qui explore les rapports de l’humain et des technologies. Il a analysé le futur du travail et comment cela est conditionné par les avancées en IA, en fondant l’Institut d’Obsolescence Humaine (Institute of Human Obsolescence).

Crédit image : Persuasion Lab, Manuel Beltrán

Il a exploré la production de données comme une forme de travail par une série d’installations intitulée ‘Data Production Labour‘. Cette œuvre analyse comment la production de données est actuellement exploitée par des monopolistes numériques et comment ces infrastructures extractivistes sont utilisées dans le développement des technologies d’intelligence artificielle. Par le biais des initiatives comme « Data Workers Union« , Manuel construit des imaginaires potentiels pour une organisation politique autour du travail non-valorisé par l’économie numérique.

En 2020, Manuel a co-fondé Persuasion Lab, une organisation qui étudie les nouveaux paradigmes d’influence et propagande à l’intersection du capital et de la quantification/computation. Le travail de Persuasion Lab est focalisé sur la collecte, la visualisation et le partage de données sur les publicités politiques sur les réseaux sociaux. Ces recherches ont pris forme de plusieurs expositions et installations artistiques, conférences et interventions.

Dans sa présentation à notre séminaire, Manuel va introduire plusieurs éléments clés de sa recherche doctorale à Bangalore (Inde), où il examine les cultures visuelles et les infrastructures computationnelles de publicité. Il va partager ses dernières expérimentations et résultats préliminaires issus de l’analyse des corpus de données de publicité politique, constitués par Persuasion Lab, ainsi que les outils et les méthodes qu’il a développés pour interroger ces corpus.