En JANVIER ! 

         David Amar 

         Jazz vocal

                                       mer. 15 janv.

David Amar (voix, pédales d’effet) accompagné de Claude Tedesco (piano, claviers, voix )

David Amar a l’âme chercheuse et le goût de l’expérimentation. Vocaliste multi-piste, homme-contrebasse, saxophoniste électrique, il est une figure incontournable d’un jazz décomplexé toujours en mouvement. Grâce à sa tessiture élargie, il se fait ici caméléon vocal et son arsenal de pédales d’effets lui permet d’oser de troublants dédoublements de personnalité. Il embrasse à bouche-que-veux-tu sa langue natale, le français, qui toise lejazz sans complexe.

« Après six ans passés à explorer la composition spontanée, j'avais soif de raconter des histoires de vie, de mettre en mots l’intime, les peurs, l’enfance, sans renier mon instinctd’improvisateur. Chaque chanson reflète une partie des moments les plus bouleversants de mon existence ».

La complicité avec le pianiste Claude Tedesco est évidente. Celui-ci escorte avec élégance son compagnon de route, attentif à explorer intensément les émotions distillées par chaque chanson.

RESPECT CGU

EN ATTENDANT INFO : 

L'IA comme miroir grossissant de nos faiblesses d'apprentissage

Plutôt que d'être la cause de nos maux cognitifs, l'IA en est-elle le révélateur ?

Un rapport utilitariste au savoir

Autre indice de notre malaise cognitif que l'IA révèle crûment : notre rapport de plus en plus utilitariste au savoir. À l'heure où toute information est accessible en quelques clics, la connaissance tend à devenir un bien de consommation comme un autre, que l'on acquiert et que l'on jette au gré de ses besoins immédiats. Apprendre pour passer un examen, décrocher un diplôme, impressionner en société... Mais rarement pour le plaisir gratuit de savoir et de comprendre. Avec l'IA, c'est une logique de flux tendu qui s'impose, où le savoir n'est plus capitalisation patiente mais satisfaction immédiate d'un besoin éphémère.

Là encore, gardons-nous d'accabler l'IA pour des travers qui nous appartiennent en propre. Cette instrumentalisation du savoir, cette soumission de l'apprentissage à des mobiles extrinsèques, n'a pas attendu les algorithmes pour se faire jour. Mais en exacerbant cette tendance, l'IA nous oblige à nous y confronter sans faux-fuyant. Elle met en lumière crue notre difficulté à nouer un rapport gratuit et désintéressé au savoir, et nous invite ce faisant à repenser le sens même que nous donnons à l'acte d'apprendre.

Qu'est-ce que connaître, quand la connaissance se réduit à un ensemble de données immédiatement mobilisables ? Qu'est-ce que savoir, quand le critère ultime est celui de la performance et de la rentabilité ?