Naviguer la représentation universelle

L’algorithme de représentation à information minimale (MIRA, pour Minimum Information Representation Algorithm) est un principe que nous avons formulé pour notre propre travail, et la procédure qui en découle.

Le principe. Toute représentation visuelle d’un concept universel, qu’il s’agisse de la planète, de l’humanité, du climat ou du vivant, perd de l’information et introduit des biais. Il en va de même de tout apprentissage, tel que le décrivait le physicien Murray Gell-Mann dans Le quark et le jaguar (1994). Tout ce qui apprend du monde, la bactérie qui devient résistante à un antibiotique comme l’enfant qui apprend à parler ou la science elle-même, remarque certains motifs dans ce qui lui parvient, les condense en un bref résumé dont il se sert pour agir, et tient le reste pour du bruit. Ce résumé est sa façon de comprendre le monde, et les motifs qui ressortent dépendent de qui regarde. Une image de la planète est un tel résumé : la question n’est jamais de savoir si quelque chose a été laissé de côté, mais quoi, et par qui. Plus le sujet est vaste, plus il faut en retrancher, et plus il devient difficile d’y faire place à toutes les perspectives, à tous les lieux et à tous les groupes qu’il concerne. Aucune image de la Terre entière n’est complète, et aucune n’est vue de nulle part.

La procédure. Puisque la perte est inévitable, qu’elle soit au moins lisible. Le fait de choisir ne rend pas toutes les représentations également biaisées ni également défendables : ce qui les distingue, c’est que le lecteur puisse voir ce qui a été choisi. Chacune de nos représentations planétaires doit donc à son lecteur un minimum d’information sur elle-même :

1. Ce qu’elle montre : le phénomène, la période, les données et leurs sources.
2. Ce qu’elle laisse de côté : ce qui a été simplifié, agrégé, ou n’a jamais été mesuré.
3. Comment elle a été faite : les choix d’échelle, de projection, de classification, de couleur et de mise en valeur.
4. Le monde de qui : un « nous » global cache-t-il des causes inégales et des fardeaux inégaux?
5. Où regarder ailleurs : une autre échelle, un autre centre, une autre manière de voir la même chose.

Nous ne sommes pas toujours à la hauteur de cette exigence; c’est pourtant celle que nous nous imposons, et nous invitons nos lecteurs à nous y tenir. Pourquoi nous continuons malgré tout à dessiner la planète, et comment nous réfléchissons aux questions que soulèvent les images planétaires : c’est l’objet de l’essai On Seeing the Planet (en anglais)EN (en anglais).

Repenser la Terre

Nous reconnaissons les biais eurocentriques des conventions cartographiques dominantes, telles que les projections centrées sur le méridien de Greenwich et l’orientation systématique du Nord vers le haut. Ces normes influencent subtilement la perception des rapports de pouvoir à l’échelle mondiale et déforment les relations géographiques. Notre travail explore des représentations alternatives, notamment des cartes orientées vers le Sud et le recentrage de régions historiquement marginalisées comme la Nouvelle-Zélande. En remettant en question les présupposés cartographiques, nous cherchons à favoriser une compréhension plus inclusive et plus nuancée de la géographie mondiale, en invitant le public à reconsidérer ses perceptions des relations spatiales et des dynamiques géopolitiques de la Terre.

Notre usage de l’IA

La majeure partie des textes de ce site est rédigée avec l’aide de grands modèles de langage, tout comme une bonne part du code qui anime les visualisations interactives et du travail de remise en forme des jeux de données dont elles se nourrissent.

Ce que ces outils ne fournissent pas, c’est la matière. Chaque chiffre, chaque courbe et chaque date renvoie à une source nommée — la littérature évaluée par les pairs lorsqu’elle existe, des jeux de données institutionnels publiés sinon. Là où une source se tait, nous le disons plutôt que de combler le vide. Rien n’est estimé ni inventé pour donner à une visualisation un air d’achèvement, rien n’est publié sans qu’une personne l’ait vérifié, et aucune affirmation de ce site ne provient d’une machine.

Cela dit, nous ne sommes pas à l’aise avec cette situation. L’énergie et l’eau que consomme l’industrie des centres de données sont une affaire planétaire : nous cartographions cette infrastructure dans Risques existentiels (en anglais)EN, la suivons du filon de quartz au câble sous-marin dans Infrastructures de l’intelligence machine (en anglais)EN, et suivons les dangers propres au domaine dans l’Observatoire des risques de l’IA (en anglais)EN. Ces modèles ont été entraînés sur des œuvres dont les auteurs n’ont été ni consultés ni crédités. Nous offrons nos propres images à des fins éducatives et demandons deux choses en retour — l’attribution, et aucune retouche sans consentement (en anglais)EN — soit exactement les conditions que ce type d’entraînement écarte. La question n’a rien d’abstrait pour nous. Et plusieurs voix influentes du domaine défendent sur l’avenir de l’humanité des vues dont nous prenons nos distances.

Nous avons décidé de les adopter malgré tout. Ils permettent à une très petite organisation de travailler à une échelle, et avec une inventivité, qu’elle n’aurait jamais cru pouvoir atteindre seule — et les refuser ne réduirait aucun de ces torts, seulement le nombre de tentatives de rendre la science planétaire intelligible. Ce jugement est provisoire. S’il change, nous le dirons ici. Quiconque ne veut rien avoir à faire avec ces outils a tout notre respect.

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