Ausstellung Die Welt sortieren
Zweihundert Jahre nach der Erfindung der Fotografie stellt diese Ausstellung die Zukunft des fotografischen Bildes in Frage, wenn es algorithmisch gesammelt wird. Was bleibt von diesem bis...
18 septembre 2026 - 14 mars 2027
Aménagements à l'accessibilité
Handicap moteur
© Queenie F. Charles
Zweihundert Jahre nach der Erfindung der Fotografie stellt diese Ausstellung die Zukunft des fotografischen Bildes in Frage, wenn es algorithmisch gesammelt wird. Was bleibt von seiner Fähigkeit, die Wirklichkeit und die damit verbundene Vermutung der Wahrheit zu erfassen?
"[...] die gesamte Welt der Objekte zu kartieren" war bereits 2009 das Ziel von Fei-Fei-Li, damals Professorin in Princeton, indem sie ImageNet schuf: eine Sammlung von Bildern, die nach unterschiedlichen Kriterien notiert wurden. Man findet dort sowohl Korallenriffe als auch ballistische Raketen, alles in mehr als 20.000 Kategorien. Diese Art von fotografischer Bildsammlung, besser bekannt als Dataset, dient heute den künstlichen Intelligenzen, die ihren algorithmischen Blick darauf richten und damit dieses große Projekt der Weltsortierung fortsetzen.
Doch angesichts der einfachen Geste, ein Foto zu kommentieren, stellt sich eine unendlich komplexe Frage: Wie kann man ein Etikett auswählen, ohne Verzerrungen hervorzurufen? Denn hinter dem Anspruch auf eine verzerrungsfreie Klassifikation verbirgt sich eine selten hinterfragte Hypothese: nämlich, dass es eine natürliche Interpretation der Welt gibt, einen aussichtslosen Blick, also das Dogma der Objektivität. Ein Datenset ist jedoch niemals neutral, es enthält die Spuren all derer, die daran gearbeitet haben, es zu erstellen: Sponsoren wie Google, OpenAI... kleine Hände von Subunternehmern des globalen Südens, sowie Themen, die seinen Inhalt ausmachen. Eine Sammlung von Bildern ist daher ein Verhandlungsfeld zwischen den Personen, die ihre Struktur definieren, und denen, die darin enthalten sind, oft ohne ihr Wissen.
Wie kann man in der Ära der Annotation-Ökonomie anderen Blickwinkeln auf die Fotosammlung Platz machen? Die hier präsentierte Ausstellung versucht, die Praktiken der algorithmischen Sammlung zu entmystifizieren und ihre grundlegende Fragilität aufzudecken. Es geht darum, unsere Methoden zur Archivierung, Zusammenstellung und Sammlung von Bildern wiederzubeleben und unseren Spielraum angesichts der Datenextraktivität zu testen. Die Arbeiten zeigen, wie wir Datensets nach Belieben erstellen, aufheben, umleiten und neu zusammensetzen können, was zeigt, wie flüssig und formbar diese vermeintlich starren Architekturen in unserem Maßstab bleiben.
Kommissar: Kaspar Ravel
Trier le monde exhibition
Two hundred years after the invention of photography, this exhibition questions the future of the photographic image when it is collected and collected algorithmically. What’s left of it to...
18 septembre 2026 - 14 mars 2027
Aménagements à l'accessibilité
Handicap moteur
© Queenie F. Charles
Two hundred years after the invention of photography, this exhibition questions the future of the photographic image when it is collected and collected algorithmically. What remains of its ability to account for reality, and the presumption of truth associated with it?
“[...] to map the entire world of objects,” Fei-Fei-Li, then a professor at Princeton University, set out in 2009 with the ambition to create ImageNet: a collection of images annotated according to distinct criteria. There are both coral reefs and ballistic missiles, all classified into more than 20,000 categories. This type of collection of photographic images, more commonly known as datasets, is now used by artificial intelligences who sharpen their algorithmic gaze on it, and in turn extend this major project of sorting the world.
But faced with the simple gesture of annotating a photograph, an infinitely complex question arises: how to choose a label without producing bias? Because behind the ambition of a classification without distortions, hides a hypothesis rarely questioned: that there would be a natural interpretation of the world, a look without point of view, in other words, the dogma of objectivity. Yet a dataset is never neutral; it contains the traces of all those who have worked to build it: sponsors like Google, OpenAI... small hands of subcontractors from the global south, as well as the subjects that make up its content. A collection of images is therefore a field for negotiations between the people who define its structure and those who appear in it, often without their knowledge.
In the era of the annotation economy, how can we make room for other perspectives on the photographic collection? The exhibition presented here seeks to demystify algorithmic collection practices and reveal their constitutive fragility. It is about reconnecting with our ways of archiving, assembling, and collecting images, as well as testing our margins for maneuver in the face of data extractivism. The works show how we can make, unmake, divert and recompose datasets at our discretion, revealing to what extent these supposedly rigid architectures remain, on our scale, fluid and malleable.
Police Station: Kaspar Ravel
Mostra Ordinare il mondo
Duecento anni dopo l'invenzione della fotografia, questa mostra interroga il futuro dell'immagine fotografica quando viene raccolta e raccolta algoritmicamente. Cosa resta di questa a...
18 septembre 2026 - 14 mars 2027
Aménagements à l'accessibilité
Handicap moteur
© Queenie F. Charles
Duecento anni dopo l'invenzione della fotografia, questa mostra interroga il futuro dell'immagine fotografica quando viene raccolta e raccolta algoritmicamente. Cosa resta della sua capacità di dare conto del reale, e della presunzione di verità ad essa associata?
"[...] mappare l'intero mondo degli oggetti" era, dal 2009, l'ambizione di Fei-Fei-Li, allora professoressa a Princeton, creando ImageNet: una raccolta di immagini annotate secondo criteri distinti. Vi si trovano sia barriere coralline che missili balistici, il tutto classificato in oltre 20.000 categorie. Questo tipo di collezione di immagini fotografiche, più comunemente chiamata dataset, serve oggi alle intelligenze artificiali che vi afferrano il loro sguardo algoritmico e prolungano a loro volta questo grande progetto di ordinare il mondo.
Ma il semplice gesto di annotare una fotografia solleva una domanda infinitamente complessa: come scegliere un'etichetta senza produrre distorsioni? Perché dietro l'ambizione di una classificazione senza distorsioni, si nasconde un'ipotesi raramente messa in discussione: quella che esisterebbe un'interpretazione naturale del mondo, uno sguardo senza punto di vista, cioè il dogma dell'oggettività. Un dataset non è però mai neutro, contiene le tracce di tutti coloro che hanno lavorato per costituirlo: committenti come Google, OpenAI... piccole mani di subappaltatori del Sud globale, nonché soggetti che ne compongono il contenuto. Una collezione di immagini è quindi un terreno di negoziazione tra le persone che ne definiscono la struttura e quelle che vi figurano, spesso a loro insaputa.
Nell'era dell'economia dell'annotazione, come si può dare spazio ad altri sguardi sulla collezione fotografica? L'esposizione qui presentata cerca di demistificare le pratiche di raccolta algoritmica e di rivelare la loro fragilità costitutiva. Si tratta di rivedere il nostro modo di archiviare, assemblare e collezionare immagini, nonché di mettere alla prova i nostri margini di manovra rispetto all'estremismo dei dati. Le opere mostrano come possiamo fare, disfare, deviare e ricomporre i dataset a nostro piacimento, rivelando quanto queste architetture presumibilmente rigide rimangano fluide e malleabili alla nostra scala.
Commissariato: Kaspar Ravel
Exposition Trier le monde
Deux cents ans après l'invention de la photographie, cette exposition interroge l'avenir de l'image photographique lorsqu'elle est collectée et collectionnée algorithmiquement. Que reste-t-il de sa à…
18 septembre 2026 - 14 mars 2027
Aménagements à l'accessibilité
Handicap moteur
© Queenie F. Charles
Deux cents ans après l'invention de la photographie, cette exposition interroge l'avenir de l'image photographique lorsqu'elle est collectée et collectionnée algorithmiquement. Que reste-t-il de sa capacité à rendre compte du réel, et de la présomption de vérité qui lui est associée ?
“[...] cartographier l’entièreté du monde des objets”, c’était, dès 2009, l’ambition de Fei-Fei-Li, alors professeure à Princeton, en créant ImageNet : une collection d’images annotées selon des critères distincts. On y trouve aussi bien des récifs coralliens, que des missiles balistiques, le tout rangé dans plus de 20.000 catégories. Ce type de collection d’images photographiques, plus communément appelé dataset, sert aujourd'hui aux intelligences artificielles qui y affûtent leur regard algorithmique, et prolongent à leur tour, ce grand projet de trier le monde.
Mais devant le geste simple d’annoter une photographie, se pose une question infiniment complexe : comment choisir une étiquette sans produire de biais ? Car derrière l’ambition d’une classification sans distorsions, se cache une hypothèse rarement interrogée : celle qu’il existerait une interprétation naturelle du monde, un regard sans point de vue, autrement dit, le dogme de l’objectivité. Un dataset n’est pourtant jamais neutre, il contient les traces de toutes celles et ceux qui ont travaillé à le constituer : commanditaires comme Google, OpenAI... petites mains de sous-traitants du Sud global, ainsi que sujets qui en composent le contenu. Une collection d’images est donc un terrain de négociations entre les personnes qui en définissent la structure et celles qui y figurent, souvent à leur insu.
À l’ère de l’économie de l’annotation, comment faire place à d’autres regards sur la collection photographique ? L’exposition présentée ici cherche à démystifier les pratiques de collecte algorithmique et à révéler leur fragilité constitutive. Il y est question de renouer avec nos manières d’archiver, d’assembler et de collectionner des images, ainsi que d’éprouver nos marges de manœuvre face à l’extractivisme des données. Les œuvres montrent comment nous pouvons faire, défaire, détourner et recomposer les datasets à notre gré, révélant à quel point ces architectures supposément rigides restent, à notre échelle, fluides et malléables.
Commissariat : Kaspar Ravel
Exposición Ordenar el mundo
Doscientos años después de la invención de la fotografía, esta exposición interroga el futuro de la imagen fotográfica cuando se recoge y recopila algorítmicamente. Qué queda de esto a...
18 septembre 2026 - 14 mars 2027
Aménagements à l'accessibilité
Handicap moteur
© Queenie F. Charles
Doscientos años después de la invención de la fotografía, esta exposición interroga el futuro de la imagen fotográfica cuando se recoge y recopila algorítmicamente. ¿Qué queda de su capacidad para dar cuenta de lo real, y de la presunción de verdad que le está asociada?
"[...] cartografiar la totalidad del mundo de los objetos" era, desde 2009, la ambición de Fei-Fei-Li, entonces profesora en Princeton, al crear ImageNet: una colección de imágenes anotadas según criterios distintos. Se encuentran tanto arrecifes de coral como misiles balísticos, todo en más de 20.000 categorías. Este tipo de colección de imágenes fotográficas, más comúnmente llamada dataset, sirve hoy a las inteligencias artificiales que agudizan su mirada algorítmica y prolongan a su vez ese gran proyecto de ordenar el mundo.
Pero ante el simple gesto de anotar una fotografía, surge una pregunta infinitamente compleja: ¿cómo elegir una etiqueta sin producir sesgo? Porque detrás de la ambición de una clasificación sin distorsiones, se esconde una hipótesis rara vez cuestionada: la de que existiría una interpretación natural del mundo, una mirada sin punto de vista, es decir, el dogma de la objetividad. Sin embargo, un dataset nunca es neutro, contiene las huellas de todas aquellas y aquellos que han trabajado para constituirlo: patrocinadores como Google, OpenAI... pequeñas manos de subcontratistas del Sur global, así como temas que componen su contenido. Una colección de imágenes es, por lo tanto, un terreno de negociación entre las personas que definen su estructura y aquellas que aparecen en ella, a menudo sin que ellos lo sepan.
En la era de la economía de las anotaciones, ¿cómo se puede dar cabida a otras miradas sobre la colección fotográfica? La exposición presentada aquí busca desmitificar las prácticas de recolección algorítmica y revelar su fragilidad constitutiva. Se habla de volver a examinar nuestras formas de archivar, ensamblar y coleccionar imágenes, así como de poner a prueba nuestro margen de maniobra frente al extractivismo de los datos. Las obras muestran cómo podemos hacer, deshacer, desviar y recomponer los datasets a nuestro gusto, revelando hasta qué punto estas arquitecturas supuestamente rígidas siguen siendo, a nuestra escala, fluidas y maleable.
Comisaría: Kaspar Ravel
