Table des matières

Préface

Introduction

Remerciements

Chapitre 1

Science « dure », science « molle »

Pourquoi le succès des sciences dures ?

Comprendre n’est pas prévoir

Le hasard, autre nom pour l’action de l’environnement ?

Newton n’a pas vu tomber plus de pommes que Copernic

Chapitre 2

L’intelligence de l’IA en questions

Une définition impossible

Il n’y aurait que des preuves d’intelligence

Intelligences artificielles

Apprentissage humain, apprentissage machine

Sciences dures et IA faible

La carte n’est pas le terrain

Chapitre 3

L’intelligence humaine en questions

La connaissance numérique est dérisoire

De la corrélation à la causalité

De la causalité à l’explication

Un quatrième paradigme ?

L’intelligence, une construction « bio-logique »

Chapitre 4

L’IA et les fake news

Chapitre 5

La prévision est un art difficile, surtout pour le futur

L’esprit a-t-il des raisons que la raison ne connaît pas ?

Conclusion ?

Chapitre 6

Épilogue : L’IA, la COVID-19 et la crise

Bibliographie

Index

Science sans conscience n’est que ruine de l’âme

Rabelais

Préface

Je travaille dans les sciences de l’évolution biologique. Je suis phylogénéticien : je reconstitue les degrés de parentés entre les espèces du monde vivant. Et je les classe. Les cétartiodactyles cités ici, c’est un peu de ma faute. Quel rapport avec ce livre ? Les théories. Leur rôle est méconnu du grand public. Le mot est même péjoré. Quand on dit qu’une affirmation est théorique, on sous-entend souvent que c’est une spéculation. Lorsque les créationnistes veulent s’opposer à l’ouverture de la Grande Galerie de l’Évolution du Muséum national d’histoire naturelle (institution à laquelle j’appartiens), ils collent des tracts sur les murs de la rue Geoffroy-Saint-Hilaire à Paris stipulant : « L’évolution n’est qu’une théorie ». Cette dépréciation du rôle – pourtant majeur – des théories en toute science se retrouve aujourd’hui sous des formes étranges, promue en faits plus qu’en mots par de brillants acteurs des technosciences, et pauvres épistémologues. Les Big Data nous affranchiraient d’avoir à disposer de théories pour prédire. J’ai déployé beaucoup d’énergie devant des enseignants en formation permanente, devant des élèves du secondaire et devant le grand public pour plaider l’importance des théories en science. C’est dire si je me suis réjoui à la lecture du livre d’Hubert Krivine, Prévoir sans comprendre, comprendre sans prévoir. Aujourd’hui, Hubert reprend sa plume pour traiter de ce thème – un peu différemment – et mon plaisir est plus que redoublé. Hubert m’apparaît comme mon frère d’armes. Quel plaisir de voir un chercheur d’une autre discipline que la sienne propre défendre des idées communes mieux qu’on ne l’aurait fait soi-même ! Je recommande déjà dans la lecture de ce livre les excellents exemples pédagogiques sur les limitations des Big Data, et sans trop paraphraser ce qui va suivre, retenons que seules les théories peuvent transformer une corrélation en causalité, puis passer de la causalité à son explication, et non les corrélations calculées à partir de données, aussi massives soient-elles, aussi précises soient les prédictions résultantes.

Les théories expliquent, et donc prédisent (elles aussi), mais autrement. Elles pratiquent à la fois la généralisation (induction), la déduction logique et la preuve par accumulation de faits hétérogènes et leur mise en cohérence (abduction). Cette dernière « mise en preuve » est celle du commissaire de police ou du phylogénéticien. Le scénario choisi, parmi de multiples scenariii possibles, est celui qui maximise la cohérence (calculée) des faits ou des traces, ou des faisceaux de présomption entre eux. C’est comme cela que l’on dispose d’un portrait-robot de l’ancêtre des cétartiodactyles (répétez trois fois), même si on ne l’a jamais vu ; que l’historien dispose d’un déroulé de la bataille d’Austerlitz (ou de Waterloo si le lecteur est outre-Manche), même s’il n’en reste aucun témoin oculaire ; et c’est comme cela que le commissaire de police dispose d’un portrait-robot du meurtrier, même s’il ne l’a pas sous la main. C’est le grand cadre théorique de l’ascendance avec modification des êtres vivants et du caractère ramifié de leurs lignages qui permet les reconstitutions d’ancêtres. Avec de temps à autre des vérifications.

Les phylogénies au sein des cétartiodactyles (encore eux), fondées sur des comparaisons génétiques, avaient prévu une certaine anatomie de la cheville pour les ancêtres des cétacés… (je rappelle aux non-zoologistes que les cétacés d’aujourd’hui n’ont plus de membres postérieurs). Par la suite, les fossiles Pakicetus et Ambulocetus vinrent au rendez-vous de cette rétrodiction d’un genre spécial. Les théories permettent donc de mettre en place d’autres savoirs, de prédire ce qui est resté jusque-là inconnu, ce qui est unique, ce qui a existé jadis, comme l’ancêtre des cétacés, ou bien celui des cétartiodactyles (itération, quand tu nous tiens…). Par contraste, les Big Data sont faites pour prédire la survenue ultérieure de ce qui est déjà advenu, comme Hubert le décrit ici.

L’IA est utile. Elle est un moyen, pas une fin. Il y a donc l’IA utile, et l’IA fétichisée (l’expression est d’Hubert) en projet de société. Certains comblent leur manque de projet – ou leur conservatisme – en mettant un moyen en lieu et place d’une fin. D’une manière analogique, c’est aussi ce qui se passe avec la monnaie, qui est passée du statut de moyen à celui de fin en soi, au diktat de laquelle nos vies sont supposées se plier. Mais revenons à nos moutons (qui d’ailleurs sont des cétartiodactyles). Cette IA fétichisée nous fait croire qu’elle sera demain le prolongement de l’intelligence humaine. Cependant, notre cerveau est le fruit d’un processus passé d’adaptation dont les fonctions résultantes ne sont pas celles par laquelle on nous vend l’IA. L’adaptation est un phénomène populationnel, et une qualité collective ; l’aptitude est une qualité individuelle. Le cerveau s’est déployé, au cours de la phylogenèse, dans un environnement complexe où la survie a dépendu de réactions rapides à la survenue d’événements hétérogènes. Les monotâches n’ont pas survécu. D’où la souplesse des fonctions de cet organe, qui se développe avec l’environnement dans lequel il est, et qui déploie donc un éventail des possibles bien au-delà de ce que n’importe quel autre organe de l’anatomie humaine peut déployer.

Le cerveau humain est donc un organe qui démultiplie les aptitudes individuelles, et qui confère à la population un potentiel adaptatif considérable. Comme l’expose brillamment Hubert Krivine, et de manière concise et imagée, l’IA est hyperperformante pour des tâches relativement standardisées, mais surtout isolées de la complexité de l’environnement. Les cerveaux passés, eux, ont été filtrés précisément par leur souplesse à l’égard des aléas de l’environnement. En somme, IA et cerveau humain ne font pas la même chose. Autrement dit, l’IA n’a rien à voir avec l’intelligence… (Mince, je refais le livre d’Hubert, là…) Mais la réduction de l’intelligence à une fonction unique permet tous les mirages, dont celui de croire que l’intelligence humaine va pouvoir être prolongée par l’IA. Compte tenu des multiples dimensions que revêt l’intelligence, c’est aussi absurde de dire qu’Usain Bolt, parce qu’il court plus vite que tous, va remplacer la totalité des sportifs concourant aux jeux olympiques, et jouer l’homme-orchestre en sus. Croire que l’IA va pouvoir remplacer fonctionnellement des cerveaux humains, même dans des tâches pourtant circonscrites – mais tout de même complexes – que sont la justice, la médecine ou l’enseignement est illusoire et dangereux. D’autant plus que nos cerveaux ont développé au cours de l’évolution les capacités d’empathie et d’imagination, conditions performantes par lesquelles les différents cerveaux ont été filtrés depuis fort longtemps...

Cela remonte même avant notre espèce. Les sociétés humaines sont soudées autour de sens partagés, voire de projets. Des actes aussi engageants à l’égard d’autrui que ceux de soigner, soulager, enseigner ne sauraient être pleinement efficaces sans empathie, ni imagination, ni sens, ni projet. Or, la gestion de la société par des actes automatisés fondés sur les Big Data, aussi précise soit-elle, ne sera jamais accompagnée ni d’empathie, ni d’imagination, ni de sens, ni de projet, dont ont besoin les humains en société. Nous avons besoin d’un humain au bout du téléphone, à qui on puisse expliquer l’imprévu, le contingent, la tuile. Certes, gérer, ce n’est pas inventer. L’IA fétichisée ne prépare donc pas seulement des générations de chômeurs, mais aussi les futurs Gilets jaunes. Le technocrate d’hier était fustigé par le caractère abscons de sa technicité, et par l’absence de sens qui caractérisait son intervention. On se souvient du sketch de Coluche (oui, je sais, on reconnaît ici mon âge) : « Les technocrates, c’est les mecs que, quand tu leur poses une question, une fois qu’ils ont fini de répondre, tu comprends plus la question que t’as posée ». Avec le technocrate d’aujourd’hui, tu ne comprends même plus ce que tu fais là. Là où le service public doit redistribuer un service à tous (santé, éducation, justice, entre autres) dans la conscience d’un bien partagé, l’IA dans les services publics va tous nous faire entrer à coups de marteau dans les cases. La machine apprenante dont on ignore même la position, exaspérante parce qu’hyperperformante, restera incapable de prendre en compte la complexité de notre situation.

Déjà révoltés que leurs intérêts ne soient plus défendus ni par aucun député ni par aucun parti politique, en plus d’être dirigés par des technocrates dont le seul sens est de plier tout le monde aux « lois des marchés » et aux restrictions des dépenses publiques que prétendument elles imposent, les Misérables de demain, déjà téléadministrés, télééduqués par QCM téléconsulteront en ligne un arbre décisionnel médical, et subiront une télé-justice expéditive à base de corrélations issues de banques de données massives. Hubert, j’ai adoré ton livre, mais comme je suis un ringard technophobe, je retourne à mes cétartiodactyles.

Paris, décembre 2020,

Guillaume Lecointre

Introduction

Le chauffeur de taxi était de Ménilmontant et le client de Pékin. Ce dernier parlait en mandarin à son téléphone qui traduisait en français par écrit ; restait au chauffeur à indiquer les coordonnées GPS de l’hôtel à son appareil qui le guiderait dans le dédale des rues parisiennes. Chauffeur et client ne pouvaient pas se comprendre et pourtant tout s’est passé comme si. Voilà ce qui peut apparaître comme l’un des nombreux « miracles » de l’intelligence artificielle (IA)1.

Au jeu d’échecs, on pourrait jouer environ 10120 parties différentes2, évidemment impossibles à répertorier. Pour fixer les idées, le nombre d’atomes de l’Univers est de l’ordre de 1080 ! Aussi a-t-on longtemps cru qu’aucune machine ne pourrait battre un humain. Mais, en 1997, Kasparov, champion du monde, perdait devant Deep Blue.

On pensait être très loin d’un tel succès au jeu de go (10350 parties estimées). Las ! Vingt ans plus tard, ce pari était perdu. Personne ne sait quel cheminement logique a permis cette victoire d’AlphaGo sur le Chinois Ke Jie considéré comme le meilleur joueur mondial – humain – de go. Mais sait-on même retracer celui des champions humains ? En tout cas, quelle efficacité !

Depuis lors, les succès de l’IA se multiplient. Si on se limite à la médecine par exemple, la machine fait mieux que les dermatologues pour l’identification des mélanomes, mieux que les radiologues pour les cancers du sein et mieux que les ophtalmologues pour la rétinopathie diabétique.

Kasparov contre Deep Blue.

© Kojoku / Shutterstock

© Yvonne Hemsey / Getty Image

La question est plus générale : grâce à l’IA, est-il aujourd’hui superflu de comprendre pour agir efficacement ? Est-ce la naissance d’une intelligence nouvelle ? Après tout, the proof of the pudding is in the eating [la preuve que le pudding existe est qu’on le mange !].

« L’intelligence » des machines est un vieux problème. Dépassera-t-elle celle des humains ? Pire, doit-on avoir peur de la « singularité », ce moment où les machines auront pris le pouvoir sur l’homme ? En 1968, Stanley Kubrik en produisait déjà une talentueuse anticipation dans 2001 : l’Odyssée de l’espace. Cette crainte a été exprimée par des personnalités aussi fameuses ou respectables que Bill Gates ou Stephen Hawking. Le livre de Yuval Noah Harari[37] (recommandé par Obama et Macron !), prophétisant une forme de transhumanisme, est une extrapolation abusive, parce que sans contrôle, des avancées actuelles. Son succès planétaire est peut-être une manière d’exorciser un futur inquiétant.

Que l’IA soit intelligente ou pas, son étude nous oblige à réfléchir sur l’acquisition et l’utilisation des connaissances chez l’être humain – voire chez les animaux. Voilà pourquoi, avant de parler de l’IA, nous avons dû y consacrer une bonne partie du premier chapitre.

L’IA moderne repose sur une accumulation fantastique de données, les Big Data. Même si, jadis, on parlait plutôt de « faits » que de data, ce texte de Henri Poincaré3 garde toute sa pertinence[62] :

On fait la science avec des faits, comme on fait une maison avec des pierres ; mais une accumulation de faits n’est pas plus une science qu’un tas de pierres n’est une maison.

Comment est-on donc passé du tas de pierres à la maison ? Et comment continuons-nous à le faire ?

Les Anciens savaient par induction – c’est-à-dire par généralisation – prévoir les phénomènes répétitifs, sans les comprendre. Puis est arrivée, avec la Renaissance en Europe, la révolution scientifique, quand l’établissement de lois universelles a permis la prévision d’événements paradoxaux, c’est-à-dire en dehors de la doxa, en conflit avec les croyances divines et le sens commun. C’est la Terre qui tourne autour du Soleil et non l’inverse ; dans le vide, tous les corps, quel que soit leur poids, tombent à la même vitesse ; il n’y a pas besoin de force pour entretenir le mouvement4, etc. Ainsi a-t-on pu dépasser les savoirs tirés de l’accumulation des expériences quotidiennes et de l’autorité des aînés. C’est la rupture avec la physique d’Aristote.

Au cours du xxe siècle cependant, on a réalisé que ces lois universelles ne permettaient pas toujours la prédiction. D’où l’idée qu’au xxie siècle, munis désormais de moyens de calculs et de données des milliards de fois plus importants que ceux dont disposaient nos aînés, on pourrait faire l’économie d’une réflexion théorique ; qu’on pourrait finalement revenir à l’induction, mais cette fois fondée sur une base infiniment supérieure à celle de nos Anciens. Ce serait la naissance d’un nouveau paradigme qui ouvrirait le règne de la médecine sans médecins, de la physique sans physiciens, de la justice sans juges et des voitures sans conducteurs, voire d’une pensée sans cerveau.

Essentiellement, l’IA moderne travaille à partir de corrélations tirées de l’analyse statistique de millions – voire de milliards – de données. Il nous faudra donc interroger le rôle des corrélations dans la genèse de l’intelligence, qu’elle soit humaine ou artificielle. Très vaste sujet que nous ne ferons évidemment qu’effleurer !

Causales ou pas, les corrélations permettent de prévoir. Ce qui suffit dans bien des cas. Mais permettent-elles de comprendre ? Et, plus grave, est-ce même encore nécessaire ?

Les plus enthousiastes sur les possibilités de l’IA posent la question suivante : si on ne croit pas que le vivant s’explique par « l’élan vital » de Bergson ou tout autre forme de dualisme, il faut bien admettre qu’au départ, il n’y avait que de la matière inerte qui a pu s’organiser – d’une façon ou d’une autre – pour former ce qu’on appelle communément une intelligence. Ce résultat proprement extraordinaire fut obtenu par une suite de processus physico-chimiques pilotés par une série gigantesque d’essais-erreurs qu’on appelle l’évolution. Pourquoi interdire ce chemin à la machine ? À cause du temps nécessaire ? Mais aujourd’hui – et demain plus encore – la machine sait réaliser ces expériences des milliards de fois plus rapidement qu’auparavant. L’inné, le bon sens, voire la conscience[42], toutes choses qui manquent cruellement à la machine, pourraient alors émerger.

C’est essentiellement cette thèse que nous voulons – prudemment – discuter dans les chapitres suivants. Prudemment, car n’oublions pas que Gutenberg avait inventé l’imprimerie avec le seul but de porter la connaissance des Saintes Écritures jusque chez les mécréants. Rien de plus. Aucun contemporain n’aurait été capable d’anticiper les conséquences de l’imprimerie au-delà du but initial. Pas plus qu’on n’aura su anticiper les développements d’Internet au-delà du but initial d’échanger des fichiers entre physiciens des particules du CERN. Probablement l’introduction de l’IA constitue-t-elle un bouleversement de même importance.

Cet essai s’inscrivant dans le prolongement de mes deux livres[43, 44] précédents, quelques autoplagiats sont inévitables. Je prie les – trop rares – lecteurs de ces ouvrages de m’en excuser. Écrire c’est apprendre, peut-être aux autres, mais inévitablement à soi-même. Il m’est devenu maintenant clair qu’au Comprendre sans prévoir, prévoir sans comprendre du second livre devait s’ajouter la distinction entre comprendre et expliquer. Comprendre, comme Kepler, que la Lune joue un rôle dans les marées, n’est pas l’expliquer comme Newton le fera à l’aide de la théorie de la gravitation.

L’IA excelle à prévoir des phénomènes et peut-être même, en filtrant intelligemment les données, à en singulariser des causes. Mais expliquer va bien au-delà : c’est entrer en théorie[41]. C’est avoir la démarche très synthétiquement décrite par Jean Perrin :

La science remplace du visible compliqué par de l’invisible simple5

Les Atomes, 1913

Perrin avait à l’esprit le mouvement brownien, c’est-à dire le mouvement désordonné et incessant de petites particules dispersées dans l’eau que seuls les chocs aléatoires des molécules (invisibles) du milieu pouvaient expliquer. Les exemples abondent ; on pourrait ajouter les milliards de bactéries indispensables à la vie (et à la mort) des animaux.

Comment l’IA pourrait-elle s’acquitter d’une telle démarche ?

1. On peut même imaginer que, dans le futur, la voiture autonome se passera du chauffeur.

2. Estimé par le mathématicien nord-américain Claude Shannon.

3. Très grand mathématicien français de la fin du xixe siècle. À ne pas confondre avec son cousin germain Raymond Poincaré, qui fut président de la République.

4. Notons qu’encore aujourd’hui, même dans les pays dits développés, cette physique moyen-âgeuse du « bon sens » est largement partagée dans la population en général. Qui sait expliquer pourquoi une pierre lancée verticalement retombe sur place alors que la Terre aura tournée de près de 400 mètres ?

5. On objectera que la religion opère également ainsi. Mais son régime de preuves est totalement différent.

Une quantité exponentiellement croissante de littérature a été dédiée à l’IA. Eu égard à ce foisonnement, on peut considérer qu’aucun point abordé dans cet essai n’est absolument nouveau. Seule l’est – il faut l’espérer – leur articulation logique. L’auteur n’a pu lire qu’une petite partie de cette production et n’en a cité, de façon un peu arbitraire, qu’une fraction – généralement en français – qu’il a trouvée soit inspirante, soit développant un point qu’il n’a pas voulu détailler. Chaque citation est donc implicitement précédée de « entre autres » ou bien de « voir par exemple » ou encore de « et références incluses ».

Remerciements

Notre démarche a été très nourrie par les travaux d’auteurs comme G. Longo, A. Rouvroy, Y. Le Cun, J.-C. Ameisen, J.-G. Ganascia, S. Tisseron, D. Dacunha-Castelle et de discussions avec les quatre derniers. Qu’ils en soient sincèrement remerciés.

La chaleureuse préface de Guillaume Lecointre apporte l’éclairage bienvenu d’un chercheur issu d’une autre culture. Bienvenu, parce qu’un physicien qui écrit sur la science craint toujours d’être victime de sa propre (dé)formation.

Jacques Treiner, un ami de cinquante ans, a comme souvent été un interlocuteur privilégié. Ce livre, directement et indirectement, lui doit beaucoup. Merci également à mon collègue Nicolas Pavloff dont les dessins apportent un sourire salutaire sur un sujet qui n’est pas nécessairement gai.

Beaucoup d’autres collègues et amis m’ont également aidé à ajouter – et, heureusement, à supprimer – certains passages du livre. Je pense en particulier à :

André Bellaïche, Jean Bouyer, Xavier Campi, Olivier Cogis, Suzy Collin-Zahn, René Cori, Philippe Deterre, Olivier Duvoid, Pierre Fiala, Alexandre Ghazi, André Grimaldi, Jean Krivine, Vincent Jullien, Léo Laugier, Amaury Mouchet, Isabelle Rivas et Emmanuel Saint James.

Oserai-je enfin dire que je suis reconnaissant à Catherine Samary et Françoise Gicquel d’avoir effectué ce qui pourrait s’appeler une traduction en français de mon charabia initial ? Merci également à Amandine Troutier pour son intelligente relecture du manuscrit.

Je terminerai par mes remerciements au laboratoire de Physique théorique et modèles statistiques (LPTMS) de l’université Paris-Saclay et à celui de Physique nucléaire et des hautes énergies (LPNHE) de Sorbonne Université pour leur hospitalité matérielle et intellectuelle.

Les notes en bas de page sont indiquées par des lettres ; les chiffres renvoient à la bibliographie classée par ordre alphabétique en fin de cet essai.

Les textes encadrés peuvent être éventuellement sautés : inutiles pour les lecteurs à culture scientifique, peut-être rébarbatifs pour les autres.

Nous aurions toujours deux moyens très certains pour reconnaître qu’elles [les machines] ne seraient point pour cela de vrais hommes : dont le premier est que jamais elles ne pourraient user de paroles ni d’autres signes en les composant, comme nous faisons pour déclarer aux autres nos pensées : car on peut bien concevoir qu’une machine soit tellement faite qu’elle profère des paroles, et même qu’elle en profère quelques-unes à propos des actions corporelles qui causeront quelque changement en ses organes, comme, si on la touche en quelque endroit, qu’elle demande ce qu’on lui veut dire ; si en un autre, qu’elle crie qu’on lui fait mal, et choses semblables ; mais non pas qu’elle les arrange diversement pour répondre au sens de tout ce qui se dira en sa présence, ainsi que les hommes les plus hébétés peuvent faire. Et le second est que, bien qu’elles fissent plusieurs choses aussi bien ou peut-être mieux qu’aucun de nous, elles manqueraient infailliblement en quelques autres, par lesquelles on découvrirait qu’elles n’agiraient pas par connaissance, mais seulement par la disposition de leurs organes : car, au lieu que la raison est un instrument universel qui peut servir en toutes sortes de rencontres, ces organes ont besoin de quelque particulière disposition pour chaque action particulière ; d’où vient qu’il est moralement impossible qu’il y en ait assez de divers en une machine pour la faire agir en toutes les occurrences de la vie de même façon que notre raison nous fait agir.

Descartes, Discours de la méthode (1637), Ve partie.

1

Science « dure »,
science « molle »

Ce qu’on appelle rôle du hasard dans la genèse d’un événement est généralement une contribution non contrôlée de son environnement. On peut la réduire dans les sciences dites dures, on ne le peut pas dans les sciences humaines et sociales.

Suite à une erreur médicale, on entend souvent dire que la médecine n’est pas une « science exacte ». Y aurait-il donc des sciences inexactes ? En tout cas, il y aurait des sciences dites « dures », et d’autres « molles ». Les premières, dont la représentante typique est la physique, se caractériseraient non seulement par des explications convaincantes, mais aussi par des prévisions stupéfiantes de précision1 et d’originalité. Les secondes, plus convenablement appelées sciences humaines et sociales (SHS)2 – comme la sociologie ou l’histoire – se limiteraient à rendre compte de phénomènes et ce, souvent sans consensus général. Au mieux, elles se contenteraient de postdire. Et puis il y aurait les intermédiaires comme la médecine.

Voilà pourquoi la tentation est grande d’en tordre certaines vers les sciences dures. L’économie en est un bel exemple3. Cette tentation est moins forte en médecine pour le grand public : qui ne préférerait pas une médecine douce (on n’ose pas parler d’une médecine molle) à une médecine dure ? Derrière ce choix – habile – des mots, il y a une réalité que nous expliciterons ici : la médecine ne peut être « dure » que localement. Le Pr Marcel-Francis Kahn aime à dire que la médecine n’est pas une science, mais un art qui utilise les découvertes scientifiques. Mentionnons seulement que l’imagerie médicale (RMN)4, obtenue par la technique de résonance magnétique nucléaire, est devenue maintenant courante ; et elle concentre une quantité phénoménale de connaissances physiques modernes.

Pourquoi le succès des sciences dures ?

Pour être scientifiquement étudié, tout objet doit pouvoir être – au moins par la pensée – isolé du reste de l’univers : il est impossible de penser tout. C’est pourquoi, en fonction des questions posées – et de ses connaissances –, la science délimite des niveaux d’analyse : le météorologue ignore que les molécules des gaz de l’atmosphère contiennent des noyaux atomiques qui sont composés de nucléons, eux-mêmes constitués de quarks5. En d’autres termes, le scientifique doit, tant que faire se peut, restreindre son champ d’analyse. Mais est-ce possible ou souhaitable ?

Le physicien qui étudie l’atome d’hydrogène et le médecin qui travaille sur le diabète ne sont pas dans la même situation. Non parce que les exigences méthodologiques d’une bonne recherche seraient différentes – elles ne le sont pas –, mais essentiellement parce que tous les atomes d’hydrogène sont identiques partout dans l’Univers et existent sans modification depuis au moins treize milliards d’années. En revanche, il n’y a pas deux patients identiques et les maladies chroniques[28] sont très liées au mode de vie et évoluent en permanence.

Ainsi, pour lier cause et conséquence, un physicien peut souvent ignorer l’histoire et la localisation de son objet d’étude comme ses interactions avec le milieu extérieur, ou sinon en rendre compte de façon très simple6. En ce sens, et malgré sa réputation, la physique est une discipline qui traite de phénomènes simples – ce qui ne veut pas dire que la physique est facile !

Rien de semblable pour les entités vivantes, jamais identiques entre elles et qui, de plus, se modifient en permanence. Même si le nom qu’on leur attribue semble les fixer, le chat actuel est différent du Felis silvestris lybica d’il y a 10 000 ans, la pomme de terre actuelle du Solanum tuberosum du Néolithique amérindien et les hommes (du moins la plupart !) différents des pithécanthropes. Sans parler des bactéries ou des virus qui peuvent, dans certaines conditions, se modifier en quelques jours – voire en quelques heures. Dans quelle mesure peut-on alors analyser l’expérience hors de son histoire et de son environnement et comment en connaître la durée pertinente d’observation ?

Toutes les discussions actuelles sur les OGM illustrent ces difficultés. Quelle doit être la durée des études (six semaines, un an, trente ans) ? Doivent-elles porter sur la seule toxicité alimentaire éventuelle ? Quid des implications écologiques et sociales, etc. ? L’objet d’étude aussi doit être cerné : faut-il s’intéresser à « l’intelligence » d’une abeille ou à celle de l’essaim[2] ?

En fait, cette séparation entre sciences dures et SHS n’est pas absolue. Même en science dure il peut être difficile (ou risqué) de s’abstraire de l’environnement. On passerait alors d’une science dure à une science fautivement rigide. Dans Matter and Motion, Maxwell notait en 1876 :

Mêmes causes, mêmes effets ?

Il y a une maxime souvent citée qui affirme que « les mêmes causes vont toujours produire les mêmes effets ». Pour rendre cette maxime intelligible on doit définir ce que nous entendons par les mêmes causes et les mêmes effets parce qu’il est évident que tout événement n’apparaîtra jamais qu’une fois et qu’ainsi les causes et les effets ne peuvent pas être les mêmes à tous points de vue. Ce que ça signifie réellement est que si les causes diffèrent seulement eu égard au temps absolu ou au lieu absolu7 où cet événement s’est produit, alors les effets seront les mêmes.

Comprendre n’est pas prévoir

Il faut donc prendre avec des pincettes la notion de « causes identiques ». Le bon sens peut être trompeur. Même celui de Diderot quand il écrit dans Jacques le fataliste et son maître :

L’erreur de Diderot

Posez une cause, un effet s’ensuit ; d’une cause faible, un faible effet ; d’une cause momentanée, un effet d’un moment ; d’une cause intermittente, un effet intermittent ; d’une cause contrariée, un effet ralenti ; d’une cause cessante, un effet nul.

Diderot et Laplace.

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Or, il n’est pas vrai que les effets soient nécessairement proportionnels aux causes. Diderot devait bien savoir qu’une toute petite variation de température autour de 0 °C pouvait brusquement transformer l’eau liquide en glace, de même qu’un infime mouvement de l’air pouvait faire tomber d’un côté ou d’un autre un crayon bien taillé posé sur sa pointe. C’est ce qu’on appelle des équilibres instables.

Le chaos déterministe

Plus généralement, dans certains cas[26, 66], il peut se faire qu’une modification infinitésimale (c’est-à-dire non mesurable) des conditions initiales ou de l’environnement induise une modification démesurée des conséquences – même si nous ne croyons pas au rôle de la taille du nez de Cléopâtre. C’est manifeste par exemple en histoire, mais pas seulement. Les sciences dures connaissent ce qu’on appelle le « chaos déterministe » : bien que complètement régi par une équation simple, le système devient à terme imprédictible. Ainsi ce chaos, s’il ne ruine pas la causalité, met en question notre capacité à la saisir. Dans ce cas, des causes apparemment identiques ont des effets radicalement différents.

Un exemple emblématique – et paradoxal : le mouvement des planètes

Si on ne considère que l’interaction Soleil-Terre, la mécanique newtonienne prévoit un mouvement elliptique périodique de notre planète et c’est bien ce qu’on observe sensiblement. Voilà pourquoi il a longtemps servi pour la mesure du temps. Mais si on cherche à améliorer les prévisions en considérant l’influence – supposée faible – des autres planètes[48], c’est-à-dire dès qu’on fait intervenir l’environnement, on ne peut plus rien prévoir à long terme8.

Les exemples de chaos déterministes sont nombreux[43] : reproduction des espèces et dynamique proies-prédateurs, billards, chocs de molécules, turbulences. Il est célèbre en météorologie où il s’appelle « l’effet papillon ». Dans une version populaire et très imagée9, il explique comment le simple battement de l’aile d’un papillon pourrait déterminer l’éclatement d’une tornade à 5 000 kilomètres. Deux remarques :

i) le chaos déterministe a une importance philosophique considérable en dissociant le déterminisme (tout phénomène doit bien avoir une cause, voire une loi) de la prédictibilité,

ii) si un phénomène est chaotique à cause de sa sensibilité aux conditions initiales, il est imprédictible, mais il est reproductible par une machine à états discrets : il suffit de l’initialiser avec les même valeurs. Notons qu’en physique, les valeurs sont souvent données sur un intervalle ; dès lors, le déterminisme n’implique plus la répétabilité[55].

Non-localités

En physique classique, on peut étudier un phénomène localement, c’est-à-dire sans considération pour ce qui se passe suffisamment loin de lui. En mécanique quantique, les phénomènes d’intrication rendent dans certains cas illusoire cette possibilité. Quand deux particules sont intriquées, le résultat d’une mesure sur l’une détermine instantanément le résultat d’une mesure sur l’autre et ce, quelle que soit la distance qui les sépare.

Il arrive également qu’on soit incapable de se confiner à un niveau déterminé d’analyse : les cosmologistes doivent aussi bien s’intéresser à l’infiniment grand régi par la théorie de la relativité générale qu’à l’infiniment petit régi par la mécanique quantique.

Parce qu’ils sont non locaux dans le temps ou dans l’espace, ces phénomènes ont suscité une masse de discussions philosophiques qui ne sont pas près de s’éteindre.

Le hasard, autre nom pour l’action de l’environnement ?

En fait, c’est pour prendre en considération ce rôle compliqué de l’environnement qu’est souvent invoqué le hasard. Dans un texte célèbre, Laplace affirme :

Le hasard selon Laplace

Nous devons donc envisager l’état présent de l’Univers comme l’effet de son état antérieur et comme la cause de celui qui va suivre. Une intelligence qui, pour un instant donné, connaîtrait toutes les forces dont la nature est animée et la situation respective des êtres qui la composent, si d’ailleurs elle était assez vaste pour soumettre ces données à l’Analyse, embrasserait dans la même formule les mouvements des plus grands corps de l’Univers et ceux du plus léger atome : rien ne serait incertain pour elle, et l’avenir comme le passé, serait présent à ses yeux.

Essai philosophique sur les probabilités, 1814

Le hasard serait donc le produit de notre ignorance de toutes les forces dont la nature est animée et des conditions initiales. Plus loin, Laplace affirme que ce hasard disparaîtrait entièrement devant la saine philosophie. Mais peut-on jamais connaître toutes les conditions qui le feraient disparaître ? Notons que ce passage souvent cité comme preuve d’un déterminisme presque mécanique de Laplace est tiré de son œuvre sur le hasard et les probabilités !

Voici ce qu’écrivait[32] Lion Feuchtwanger10 :

Le hasard littéraire

Les causes de la plupart des événements qui se déroulent autour de nous sont très nombreuses, et nous n’en identifions vraiment que quelques-unes. Nous ne voyons que tel ou tel maillon de la chaîne, mais nous n’avons jamais une vision globale de cette chaîne. Je dirais même que nous ne savons jamais où elle commence ni où elle finit. Nous avons donc bien raison de ne pas jeter notre dévolu sur telle ou telle cause particulière, mais d’attribuer au hasard le rôle principal de notre vie, même si l’arrogance de notre entendement se rebelle contre cette vision des choses.

De façon plus scientifique, le mathématicien et philosophe Cournot, qui ne voulait pas renoncer au déterminisme, écrivait[17] :

Le hasard selon Cournot

Les événements amenés par la combinaison ou la rencontre de phénomènes qui appartiennent à des séries indépendantes, dans l’ordre de la causalité, sont ce qu’on nomme des événements fortuits ou des résultats du hasard.

Cette définition est un peu tautologique puisque cette « rencontre » doit être elle-même fortuite. Elle est aussi un peu courte : des événements peuvent tout autant se produire par l’absence d’autres chaînes causales que par leur présence. Mais surtout ne peut-on pas dire aussi bien de tout événement qu’il est, lui aussi, amené par la combinaison, la rencontre (ou l’absence) de phénomènes qui appartiennent à des séries indépendantes, dans l’ordre de la causalité ? Il suffit de remonter suffisamment loin dans le temps et dans l’espace !

Près de cent ans plus tard, Poincaré va reprendre le texte de Laplace en l’enrichissant considérablement :

Le hasard selon Poincaré

Une cause très petite11, qui nous échappe, détermine un effet considérable que nous ne pouvons pas ne pas voir, et alors nous disons que cet effet est dû au hasard. Si nous connaissions exactement les lois de la nature et la situation de l’univers à l’instant initial, nous pourrions prédire exactement la situation de ce même univers à un instant ultérieur. Mais, lors même que les lois naturelles n’auraient plus de secret pour nous, nous ne pourrions connaître la situation qu’approximativement. Si cela nous permet de prévoir la situation ultérieure avec la même approximation, c’est tout ce qu’il nous faut, nous disons que le phénomène a été prévu, qu’il est régi par des lois ; mais il n’en est pas toujours ainsi, il peut arriver que de petites différences dans les conditions initiales en engendrent de très grandes dans les phénomènes finaux ; une petite erreur sur les premières produirait une erreur énorme sur les derniers. La prédiction devient impossible et nous avons le phénomène fortuit.

Science et méthode, page 68.

Poincaré[62] est bien le fondateur de ce qui s’appellera la théorie du chaos déterministe.

Le hasard comme explication ou absence d’explication

Le hasard qu’on pourrait appeler local ou effectif est une façon de rendre synthétiquement compte des interactions avec le milieu en laissant le travail d’explicitation éventuelle à d’autres disciplines plus microscopiques ou plus macroscopiques. Par exemple, pour comprendre la dynamique de l’évolution, on invoque le couplage du hasard de la diversité génétique (pour le microscopique) aux aléas de l’environnement (pour le macroscopique). Mais la diversité génétique décrite comme aléatoire pourrait bien être expliquée par l’action d’un rayon cosmique sur l’ADN et les aléas du climat par les variations complexes de l’angle de l’axe de rotation de la Terre avec le plan de l’écliptique. Ce qu’on appelle souvent le hasard dans un domaine est cette interaction non contrôlée avec l’environnement, interaction qui peut, par ailleurs, être contrôlée dans une autre discipline.

Deux très grands barbus du xxe siècle : Darwin et Maxwell.

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Ainsi les rôles respectifs du « hasard » et de la « nécessité » peuvent avoir un statut variable. La biologie est certainement la discipline où cette dialectique s’applique au mieux. Mais elle n’est pas la seule. Jupiter dispose d’au moins 79 satellites ; on en connaît maintenant bien les quatre plus gros dont on peut supposer qu’ils se sont formés dans des conditions similaires, ils sont pourtant extrêmement différents (avec ou sans glace, avec ou sans volcanisme, tous avec des atmosphères disparates). Bien entendu, les moteurs de cette diversification n’ont rien à voir ; dans le premier cas, en biologie, c’est ce que Darwin appelait « la reproduction avec modifications » ; dans le second, ce serait davantage la théorie du chaos à l’œuvre.

Nous laisserons de côté le hasard quantique, qui apparaît maintenant comme intrinsèque à la théorie. Opposé à cette idée, Einstein pensait que ce hasard n’était que notre ignorance – actuelle – de variables cachées. Mais le physicien nord-irlandais John Steward Bell réussira en 1964 à transformer cette hypothèse un peu philosophique en inégalités testables expérimentalement. Alain Aspect12 montrera en 1981 qu’elles sont violées, ce qui infirmera l’hypothèse de variables cachées. Sera alors invalidée, au moins pour une grande majorité des physiciens, la boutade bien connue d’Einstein : Dieu ne joue pas aux dés.

Pour corser le tout, dans le vivant comme dans le social règne la causalité multifactorielle et emboîtée, notamment pour la santé, la génétique ou l’économie. En particulier, en biologie, l’environnement engendre l’évolution et est engendré par elle : par exemple, le devenir des insectes dépend de celui des fleurs ; mais à son tour celui-ci dépend de la pollinisation. De même, l’apparition de l’oxygène dans l’atmosphère terrestre il y a 2,5 milliards d’années est due aux cyanobactéries qui à leur tour vont doper le développement de la vie. Causes et conséquences sont intrinsèquement mêlées.

Preuve, selon notre illustrateur, Nicolas Pavloff,
que « Dieu ne joue pas aux dés ».

© Nicolas Pavloff

Ajoutons enfin, pour singulariser la physique (et maintenant, de plus en plus, la biologie), le rôle omniprésent des mathématiques, non tant comme concentration des connaissances que comme outil essentiel de prévision. C’est la fameuse « déraisonnable efficacité des mathématiques dans les sciences de la nature13», selon la célèbre formule d’Eugene Wigner14. On notera que la réciproque peut aussi se produire. Plus de trois siècles auparavant, Galilée écrivait dans L’Essayeur :

Le langage de la Nature

La philosophie est écrite dans ce livre gigantesque qui est continuellement ouvert à nos yeux (je parle de l’Univers), mais on ne peut le comprendre si d’abord on n’apprend pas à comprendre la langue et à connaître les caractères dans lesquels il est écrit. Il est écrit en langage mathématique.

Faut-il rappeler que les ondes radio, le neutrino, le boson de Higgs ou les ondes gravitationnelles ont d’abord été prévus par des équations et observés ensuite ? De ce point de vue on aimerait dire que les mathématiques, par leur capacité à s’abstraire du contexte, seraient le parangon des sciences dures.

En d’autres termes, de façon polaire, il y aurait les sciences humaines, caractérisées par leur impossibilité d’isoler leur sujet du monde réel et les « dures », qui s y parviendraient, souvent à l’aide des mathématiques.

La vérité n’est évidemment pas aussi caricaturale : les sciences dures ne le sont pas tant (voir le chaos déterministe et l’importance des calculs de probabilité) et les sciences molles peuvent être « localement » dures. C’est le cas en biologie du passage (délicat) des études in vitro aux conclusions in vivo. Il y a un continuum qui va des sciences dures aux sciences molles. Dans les premières, où le sommet de la chaîne causale serait constitué par les mathématiques, on peut raisonnablement faire abstraction de l’environnement et de l’histoire. Dans les secondes, c’est impossible : les sciences du vivant, par exemple, sont viscéralement accrochées à l’évolution et à l’histoire de cette dernière15. En économie, une telle abstraction est quelquefois utilisée mais – heureusement – souvent contestée.

1. Par exemple, le facteur de Landé de l’électron (qui caractérise ses propriétés magnétiques) est expérimentalement estimé à : 2,00231930436146. Les raffinements théoriques actuels, fondés sur la mécanique quantique, prévoient : 2,00231930436364. Soit un écart relatif de l’ordre de grandeur de l’épaisseur d’un cheveu sur la distance Paris-New York.

2. Généralement appelées du joli nom d’humanities dans le monde anglo-saxon.

3. Philip Mirowski[59] dénonce cette illusion dans un livre au titre éloquent : More Heat than Light, (difficilement) traduit en Plus de chaleur que de lumière, alors que heat pourrait plutôt ici signifier l’agitation thermique, le désordre.

4. Pudiquement baptisée IRM, imagerie par résonance magnétique, où le terme nucléaire qui faisait peur a été banni.

5. Notons que ceci est rendu possible par les caractéristiques des interactions fondamentales : intensité et portée.

6. Par exemple, quand un système est en contact avec l’extérieur et échange de l’énergie avec lui, l’action compliquée de l’environnement est résumée en un chiffre : la température imposée.

7. Une remarque savante : cette invariance de l’origine du temps ou de l’espace admet un corollaire en physique, celui de la conservation de l’énergie ou de l’impulsion. C’est un théorème énoncé trente ans après la mort de Maxwell et dû à la mathématicienne Emmy Noether.

8. En particulier, on ne peut pas prévoir où se situera la Terre, mais rassurons-nous, on a le temps : c’est à l’échelle ici de centaines de millions d’années !

9. Voir l’article[63] où cette image trop simple est contestée.

10. Écrivain antifasciste allemand.

11. C’est le tout petit changement des conditions initiales ou n’importe quelle petite perturbation de l’environnement. (N. d. A.).

12. Physicien français né en 1947, prix Wolf 2010.

13. Formule abondamment commentée et contestée, voir par exemple les thèses de Jean-Louis Krivine[45] explicitées par Didier Dacunha-Castelle[18].

14. Physicien hongrois naturalisé américain, prix Nobel de physique 1963.

15. Quel serait, par exemple, l’avantage évolutif de la crosse de l’aorte ou de la présence de tétons chez l’homme ? L’anatomie humaine serait incompréhensible sans son histoire. Tous les biologistes s’accordent à dire que Dieu aurait fait un très mauvais ingénieur. François Jacob parle du « bricolage de l’évolution ».

L’IA peut-elle penser ? – Miracle ou mirage de l’intelligence artificielle
par Hubert Krivine.

© De Boeck Supérieur SA – février 2021
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978-2-8073-3411-3

Conception de couverture : Primo&Primo
Relecture : Alain Rossignol
Couverture : SCM, Toulouse
Mise en page : Hervé Soulard

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