Ce projet inaugure une série en cours qui cherche à perturber les « anticipations » micro-temporelles propres aux modèles d’IA à diffusion afin de dé-sédimenter, au niveau macro-temporel de l’expérience humaine, nos habitudes de reconnaissance figurative. Nous mettons cette hypothèse à l’épreuve par une intervention directe dans la chaîne de traitement algorithmique d’un modèle de diffusion open-source (Stable Diffusion), reconfiguré de manière granulaire à l’aide d’une interface graphique avancée (ComfyUI). À travers une série d’œuvres, nous développons une méthode de production circulaire qui vise à déjouer l’ethos de l’alignement qui, sous couvert de réduire la friction, naturalise la subordination de notre vie noétique aux corrélations normatives encodées dans ces modèles et, de surcroît, à ce que Roland Meyer appelle le « réalisme de plateforme » : une esthétique standardisée, mue par les régularités statistiques apprises et structurellement orientée vers une base d’utilisateurs majoritairement blanche, masculine, occidentale et conservatrice.

À partir de stéréotypes typiques du réalisme de plateforme, nous les introduisons comme images de référence destinées à être dissoutes, réinjectons leurs sorties transformées dans le système comme nouvelles entrées, mettons en retrait tout investissement référentiel dans les prompts, et interrompons, à un stade précoce, les procédures qui guident les heuristiques prédictives du modèle. Il en résulte des images de plus en plus "naissantes", indéterminées et défamiliarisantes, dans lesquelles la stabilisation de la figure devient physiologiquement difficile.

Ce faisant, nous cherchons à mettre au premier plan le doute pré-réflexif qui se trouve au cœur du medium qui boucle les opérations probabilistes des modèles avec nos propres automatismes protentionnels, contribuant ainsi à ouvrir un espace de faire-critique avec les IAs, propice à la suspension de nos attentes normatives.