Politique et éthique des grandes entreprises : l’univers dystopique des blade runner 2019 et 2049
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Bibliographic record
Abstract
Nombre de grands classiques de la science-fiction présentent un futur où les dirigeants des grandes entreprises règnent sur les sociétés humaines. Entre la BNL du film Wall-E et les multinationales qui contrôlent les Nations Unies dans la Trilogie martienne de Kim Stanley Robinson, la représentation d’entreprises menaçantes pour l’humanité prend de multiples formes. Si les œuvres de science-fiction parlent bien davantage de l’époque qui les a vu naître que d’un futur encore à advenir, que nous racontent ces œuvres sur nos sociétés ? Sur nos craintes et nos dilemmes éthiques ? Pour Lysa Rivera (2012), et il s’agit de l’orientation qui guide notre analyse, la science-fiction pose d’abord et avant tout la question centrale suivante : « qu’avons-nous fait en tant que société pour aller jusque-là ? ». Cette approche suppose d’observer la science-fiction comme une possibilité d’anticipation fondée sur des données actuelles et d’en faire une projection orientée par les facteurs sociétaux choisis au départ par les créateurs. À cet égard, une œuvre nous semble riche en réflexion éthique et politique, soit les deux volets de la saga des Blade runner 2019 (adapté au cinéma en 1982) et Blade runner 2049 (adapté au cinéma en 2017). Ce qui nous intéresse dans cette œuvre est l’aspect assumé du pouvoir fortement concentré entre les mains des entreprises technologiques alors que l’objectif de littéralement créer une nouvelle race à partir d’androïdes « plus humains que les humains » est affirmé par la voix de Niander Wallace, dans l’épisode de 2049, qui croit que toutes les sociétés se sont développées en s’appuyant sur une « main-d’œuvre jetable ». Nous proposons, à partir d’une approche comparative développée en 2016 et inspirée de Jean-Pierre Béland et Georges Legault (2012), d’observer l’évolution de la représentation du pouvoir des entreprises technologiques entre les deux volets de la saga Blade runner . Une analyse de contenu simple nous permettra d’étudier ces représentations, de les comparer entre elles (2019 et 2049) en ayant en tête les époques et contextes sociopolitiques qui les ont vu émerger.
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Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it