Pablo Jensen

Deep earnings

Le néolibéralisme au cœur des réseaux de neurones

Interventions

C&F éditions
Avril 2021

Pablo Jensen est physicien, spécialiste des systèmes complexes. Directeur de recherche au CNRS, il exerce au laboratoire de physique de l’École normale supérieure de Lyon. Son style limpide lui permet de transmettre les travaux scientifiques auprès du grand public tout en préservant la précision, faisant de ses ouvrages de vulgarisation scientifique des références en la matière. Sa connaissance des sciences de la nature lui permet d’aborder avec un éclairage singulier la complexité du monde social, et de souligner l’impossiblité de mettre les sociétés humaines en équation■

Table des matières

Introduction

Les enfants du Perceptron

Du Perceptron au néolibéralisme

Des marchés rêvés aux marchés réels

La politique de la complexité

Dompter le monde palpitant

Quels réseaux pour le xxie siècle ?

Remerciements

Catalogue de C&F éditions

Licence Édition Équitable

Colophon

Introduction

Depuis quelques années, les réseaux de neurones et les applications de deep learning qu’ils rendent possible sont devenus nos béquilles, nos ombres, nos espions. Au cœur de l’intelligence artificielle, ils reconnaissent notre voix, nos amis dans les albums photos, détectent le piratage de notre carte bleue et conduiront bientôt nos voitures. Comment fonctionnent ces algorithmes magiques ? Comment a-t-on pu créer de l’intelligence à partir de transistors, au fonctionnement aussi stupide que des interrupteurs ?

Pour comprendre la logique de ces réseaux, je me suis plongé dans l’article fondateur du domaine, publié voici soixante ans par le psychologue Frank Rosenblatt. Il y décrit le Perceptron, le premier réseau de neurones capable d’apprendre. Et là, stupeur : Rosenblatt cite, comme source majeure d’inspiration, un économiste, et pas n’importe lequel : Friedrich Hayek, qui obtiendra le prix de la Banque de Suède, dit prix Nobel d’économie, en 1974. De ce dernier, je connaissais ses prises de position extrémistes, pourfendant toute perturbation de l’économie de marché, au point de justifier le coup d’État de Pinochet dans un journal chilien : « Personnellement, je préfère un dictateur libéral à un gouvernement démocratique qui manque de libéralisme ».

Que viennent faire les réseaux de neurones dans cette galère ? Quel peut bien être le lien entre l’idéologie néolibérale et quelques neurones connectés imitant le cerveau ? Intrigué, j’ai creusé la littérature et interrogé des collègues, pour comprendre la percée actuelle de ces algorithmes et leur logique profonde. Ce petit livre raconte ces recherches et leurs conclusions.

Les enfants du Perceptron

Frank Rosenblatt avec un Perceptron Mark I en 1960 (Photo D.R.)

Commençons par le commencement, l’article fondateur de la théorie des réseaux de neurones, publié en 1958 par Frank Rosenblatt, un psychologue travaillant pour la Marine des États-Unis.

Quand Rosenblatt écrit cet article, il règne, au sein d’une certaine élite, une confiance illimitée dans les capacités de la science, qui avait permis de créer la bombe atomique, un engin aux pouvoirs de destruction inouïs. Un article du mathématicien Warren Weaver, paru en 1948, résume bien cet état d’esprit. Il explique qu’au xviiie siècle, la science classique était venue à bout de problèmes relativement simples, comportant peu d’objets, à l’image de la trajectoire d’une planète dans le système solaire. Puis la science statistique du xixe avait démêlé les problèmes de complexité « désorganisée », comportant de nombreux objets indépendants les uns des autres. L’exemple canonique est le calcul des propriétés des gaz en fonction des trajectoires aléatoires de milliards de milliards de petites boules atomiques. Pour Weaver, la science du xxe siècle résoudrait les problèmes de « complexité organisée », qui exigent l’analyse d’un « grand nombre de facteurs reliés entre eux dans un ensemble organique ». Et Weaver de prendre des exemples concernant des domaines a priori bien éloignés des mathématiques ou de la physique : « Pourquoi certaines primevères ne s’ouvrent que le soir ? De quoi dépend le prix du blé ? Comment contrôler l’économie pour empêcher les grandes fluctuations, allant de la prospérité à la dépression ? ». Avec l’enthousiasme caractéristique de l’époque, il affirme qu’on va avancer dans la résolution de ces problèmes, qui relèvent des sciences « biologiques, médicales, psychologiques, économiques et politiques […] grâce à deux développements issus de l’horreur de la guerre ». Le premier est l’ordinateur, « comparable au cerveau humain », qui a permis les calculs complexes indispensables à la mise au point de la bombe atomique. Le deuxième est le travail en équipes interdisciplinaires, comprenant mathématiciens, physiciens et ingénieurs, mais également des physiologistes, biochimistes et psychologues. Pendant la guerre, ces équipes ont appliqué les méthodes mathématiques aux problèmes militaires et Weaver estime que cette approche permettra d’appliquer « comme jamais auparavant, les méthodes expérimentales quantitatives et les méthodes analytiques mathématiques des sciences physiques [aux] sciences biologiques, médicales et même sociales ».

Comprendre le cerveau

Le cerveau humain représente l’exemple emblématique de cette « complexité organisée ». Il pouvait sembler arrogant de vouloir comprendre ce qui nous permet de comprendre. Mais la puissance des sciences semblait alors infinie. En juillet 1958, Frank Rosenblatt inaugure la longue liste des promesses mirifiques de l’intelligence artificielle avec son Perceptron. Le New York Times titrait ainsi : « Un nouvel appareil apprend en faisant ». Et de poursuivre : « Un psychologue présente l’embryon d’un ordinateur électronique qui devrait pouvoir marcher, parler, voir, écrire, se reproduire et être conscient de son existence ».

De quoi s’agissait-il, concrètement ? Pour construire un cerveau artificiel, les chercheurs s’appuyaient sur les travaux de biologistes montrant que le cerveau est composé d’unités élémentaires, les neurones. Chaque neurone se comporte de manière relativement simple : il reçoit les signaux électriques des neurones voisins, et en fonction de leur intensité, émet ou non un signal vers ses propres voisins. Coïncidence troublante, ce comportement est similaire à celui des tout nouveaux composants électroniques, les transistors, sortes d’interrupteurs sophistiqués laissant passer ou non le courant en fonction des signaux reçus. La voie pour reproduire le cerveau semblait dès lors toute tracée : assembler ces composants en un cerveau artificiel, en espérant faire émerger un comportement « intelligent ».

Figure 1 : exemple simple de réseau de neurones.

La figure 1 représente un montage simple, illustrant l’activation d’un neurone de sortie (à droite) quand au moins un des carrés de l’image de gauche est noir. On suppose que les neurones de gauche (a et b) observent chacun un carré et ne s’activent (valeur 1) que lorsque celui qui leur est présenté est noir. Le neurone d’entrée activé (ici, le neurone b) transmet alors un signal de valeur 1 vers le neurone de sortie. Cette valeur est pondérée par l’influence du neurone, fixée arbitrairement à 1 dans notre exemple. Le neurone de sortie va alors calculer sa propre valeur, en ajoutant les signaux reçus de a et de b, pondérés par l’influence de chaque neurone. Il ne s’active que si le signal atteint ou dépasse 1. Les influences des deux neurones d’entrée valant 1, on voit qu’il suffit qu’un seul des deux neurones de gauche soit rendu actif (par présentation d’un carré noir) pour que le neurone de sortie s’active également. Il recevra en effet un signal égal à 1, valeur obtenue en multipliant la valeur du neurone b (1), qui est actif, par celle de l’influence (qui vaut également 1). On peut dire qu’un tel réseau modélise la fonction logique « ou », car il active le neurone de sortie si la carré du haut « ou » celui du bas est noir.

Cette méthode est flexible, puisqu’il suffit de modifier les influences pour fabriquer la fonction logique « et ». On peut ainsi faire l’exercice : avec des influences valant 2/3 et 2/3, le neurone de sortie s’active uniquement lorsque les deux neurones de gauche s’allument, c’est-à-dire lorsque les deux carrés de l’image...