Conférence « Algorithmes queers : perturber les technologies, imaginer nos futurs. » de Guillaume Chevillon

© Hantédemos, Theremespare, Film, 2024, production Le Fresnoy – Studio national.

Conférence « Algorithmes queers : perturber les technologies, imaginer nos futurs. » de Guillaume Chevillon

Sciences & numérique

Informations à vérifier auprès de l'organisateur : Métropole Européenne de Lille ↗

mercredi 04 novembre 2026 à 16:00 Ajouter à Google Agenda ↗
Le Fresnoy, Studio National des Arts Contemporains 22 rue du Fresnoy 59200 Tourcoing Itinéraire ↗ 76 sorties autour de Tourcoing →
Tout public

Horaires

  • mer 04 novembre 2026 · 16:00 – 18:00

À propos

Les algorithmes anticipent nos goûts, nos décisions et nos avenirs, et ce faisant les influencent. Optimisés pour la performance immédiate, ils tendent à enfermer nos sociétés dans des futurs que nous ne choisissons pas : recommandations qui homogénéisent les imaginaires, prédictions qui se réalisent d’elles-mêmes, catégories qui figent les identités. Et si la pensée queer offrait une alternative ?
Dans Algorithmes queers (Éditions B42, 2026), Guillaume Chevillon montre que les caractéristiques longtemps cultivées par les expériences minoritaires – tolérance à l’erreur, droit à l’oubli, goût du hasard, refus des catégories figées, opacité revendiquée – constituent paradoxalement ce qui rend les systèmes algorithmiques plus robustes, plus durables et plus respectueux de la diversité des expériences humaines. L’erreur n’y est plus un défaut à éliminer mais un moteur possible de la prédiction.
Car nul besoin de concevoir ou de posséder les algorithmes pour agir sur eux. Refuser de coopérer ou de réagir à leurs stimuli, jouer avec la mémoire et privilégier l’oubli pour rompre avec le déterminisme de la recommandation, cultiver le hasard et l’expérimentation, construire des communautés et des coalitions qui renforcent notre capacité d’action, tester les limites des systèmes pour sortir des catégories qu’ils nous prescrivent : autant de pratiques, issues des expériences minoritaires, qui permettent à chacun·e de tenir tête aux algorithmes.

Conditions

En accès libre.

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