Visions de l’IA dans la création scénique contemporaine : l’idée de l’autonomie et de l’anthropomorphisme
Bibliographic record
Abstract
Les conséquences d’un progrès technologique ultra-rapide ne préoccupent pas seulement les chercheurs, théoriciens et constructeurs, mais également les artistes. Ces derniers s’intéressent de plus en plus aux idéologies et aux mythologies que le développement technologique et la montée en puissance de l’intelligence artificielle font émerger. Le théâtre s’est prononcé déjà plusieurs fois à ce propos, d’abord par rapport à la technique, notamment à travers les réalisations et la pensée des avant-gardes des années 1920, puis à la technologie, en intégrant ses propres moyens d’expression. Le spectacle contemporain nous confronte à une multitude de dispositifs technologiques permettant aux metteurs en scène de se positionner sur la question de l’intelligence artificielle en créant à la fois des messages d’alerte et des spéculations sur un futur possible. Quelles sont les frontières entre l’humain et l’intelligence artificielle ? Comment se réapproprier le présent pour devenir les acteurs du monde à venir ? Quel message nous transmet la scène contemporaine à ce sujet ? Nous abordons ces questions à travers des spectacles tels que Artefact de Joris Mathieu, Pygmalion et Frankenstein d’Improbotics, La Vallée de l’étrange de Stefan Kaegi et Contes et Légendes de Joël Pommerat.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.029 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 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 itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".