Ouvrir la boîte noire de l'IA

Workshop de conception d'objets de médiation physiques pour comprendre le fonctionnement et les impacts de l'intelligence artificielle générative, avec Marie Founeau, Stéphanie Cardoso et Hubert Guillaud, pour les étudiant·es du DN MADe 3 mention Objet (lien externe) et du Master 1 Design Interaction, Innovation, Service (lien externe).

À propos

L'intelligence artificielle générative se glisse dans nos vies sous une forme séduisante, presque magique, et volontiers anthropomorphisée. Derrière cette apparence se tiennent des systèmes techniques complexes et des effets concrets : infrastructures matérielles, impacts écologiques et conséquences sociales largement invisibilisées.

Ce workshop, organisé pour les élèves du DN MADe Innovation sociale (lien externe) du lycée François Magendie et du Master Design Interaction, Innovation, Service (lien externe) de l'Université Bordeaux Montaigne, proposait d'ouvrir cette boîte noire. Il s'agissait de concevoir des objets de médiation physique rendant perceptibles, manipulables et discutables certains mécanismes, usages ou impacts de l'intelligence artificielle générative. Les objets devaient être ouverts, sobres, peu coûteux, reproductibles chez soi ou dans un fablab, et accompagnés d'une documentation en licence libre sur Les Bases du numérique d'intérêt général (lien externe).

J'ai encadré ce workshop avec Marie Founeau, Stéphanie Cardoso et Hubert Guillaud de Café IA (lien externe), avec le soutien de Gaëlle Sarot et Emilie Baroz, ainsi que la participation de Florian Harmand et David Pucheu lors de la journée d'étude.

Démarche

2. Positionnement et recherche

Veille, positionnement, puis recherches par le dessin et la maquette.

3. Sélection et prototypage

Sélection d'une proposition, premiers tests, fabrication d'une première version, correctifs et production de l'objet finalisé.

Résultats

Cand'IA Machine

Une machine à bonbons pour fabriquer des phrases comme une IA générative. Des billes colorées matérialisent la probabilité associée à chaque mot, et l'effet de la température sur cette génération.

Documentation : les Bases du numérique d'intérêt général (lien externe)

Étudiant·es : Céleste Miara, Maricruz Cerdas Jimenez, Luísa de Castro Freitas, Emilie Le Gourrière et Amélie Dallest.

Licence : Creative Commons BY-SA.

Du bruit à l'image

Un jeu cubique pour comprendre le fonctionnement des modèles de diffusion dans la génération d'images. Le joueur incarne une IA générative : nettoyer une image bruitée, puis composer une image à partir d'un bruit complet, guidé par un mot de conditionnement.

Documentation : les Bases du numérique d'intérêt général (lien externe)

Étudiant·es : Lisa Paris, Lisa Cogan, Abdoul Madjid Seibou, Lucas Pillard et Elsa Perez.

Licence : Creative Commons BY-SA.

Boîte noire

Des boîtes gigognes qui expliquent et aident à mieux contrôler le traitement de nos données par l'IA : ce que nous partageons, ce qu'elle analyse et ce qu'elle infère, souvent sans consentement. Un cartel en éventail complète le dispositif avec une activité, des conseils pratiques et des ressources.

Documentation : les Bases du numérique d'intérêt général (lien externe)

Étudiant·es : Eléonore Cau, Jeanne Robin, Mohamed Aziz Barkia, Aubin Mespoulet et Léo Bouldoires.

Licence : Creative Commons BY-NC-SA.

Jumeaux numériques

Un jeu de construction pour comprendre la transformation des données personnelles en jumeau numérique. Les joueur·ses associent des inférences à des profils d'individus, puis découvrent les données extraites à des fins marketing.

Documentation : les Bases du numérique d'intérêt général (lien externe)

Étudiant·es : Jade Guilberteau, Amy Baudon et Mélissa Behanzin.

Licence : Creative Commons BY-SA.

Deep Battle

Un kit de sensibilisation aux deepfakes pour les comprendre en les reproduisant. Comparaison d'une image réelle et d'une image générée, analyse de fragments de prompts, reformulation d'un prompt et test du résultat.

Documentation : les Bases du numérique d'intérêt général (lien externe)

Étudiant·es : Zélie Barré, Marie Leonardon, Enola Vincent et Mélany Dumartin.

Licence : Creative Commons BY-SA.

Eliz'IA

Un jeu de cartes pour déconstruire le vocabulaire de l'IA, souvent anthropomorphisé. Imprimable chez soi et animé auprès d'un petit groupe.

Documentation : les Bases du numérique d'intérêt général (lien externe)

Étudiant·es : Carla Sloïm-Dafonte, Camille Depont, Fanny Teillet et Emma Dossier.

Licence : Creative Commons BY-SA.

Mentions

Informations

Période : 18 au 27 mars 2026

Documentation : les Bases du numérique d'intérêt général (lien externe)