Intelligence artificielle : vers un monde antifragile ?

Hypothèse

Je propose ici une hypothèse audacieuse : « tout système d’intelligence artificielle qui est en mesure d’apprendre par lui-même, tout en le faisant avec un degré exponentiellement supérieur à celui d’un cerveau biologique — et c’est bien ce que peut faire un réseau massivement connecté de neurones artificiels — , disposera de la capacité à réellement devenir antifragile, parce qu’il sera en mesure d’apprendre à partir de la volatilité de son propre environnement, qu’il s’adaptera, qu’il s’améliorera au fil du temps, tout comme est en mesure de le faire un cerveau biologique. »

Extrait du livre Intelligence artificielle : vers un monde antifragile ?

Cette hypothèse est audacieuse pour deux raisons.

Premièrement, elle suppose que, comme tout organisme vivant, les réseaux de neurones artificiels s’améliorent et croissent en efficacité lorsqu’ils sont exposés à la volatilité, à l’aléatoire, au désordre et à l’incertitude ; en un mot, ils apprennent et s’adaptent — ils sont antifragiles, concept proposé par Nassim Nicholas Taleb, essayiste spécialisé en épistémologie des probabilités.

Deuxièmement, la raison pour laquelle je prétends que cette hypothèse est audacieuse, ce n’est pas parce qu’elle n’a pas une valeur scientifique, sociologique ou philosophique, mais bien parce qu’elle est tout à fait à contre-courant à la fois de la pensée sociologique dominante, des affirmations de personnalités influentes comme Stephen Hawking, Bill Gates et Elon Musk, de la culture hollywoodienne et de la culture romanesque de toutes les dystopies fondées sur l’intelligence artificielle.

Par contre, il est important de comprendre que si cette antifragilité sera propre aux systèmes d’intelligence artificielle évolutifs, cela ne suppose en rien que leur application ne risque pas pour autant de supprimer de la volatilité dans la société en uniformisant l’accès à la connaissance, rendant ainsi la société plus fragile.

Prologue

L’un des grands bonheurs de l’être humain, ce n’est pas forcément de vivre dans une condition dite de bonheur, mais bien de complexifier à outrance tout ce qui peut être complexifié. C’est une manie de notre espèce, un genre d’obsession qui nous oblige constamment au dépassement, à l’invention et à l’innovation. D’ailleurs, tous les politiciens vous le diront, il faut innover pour arriver à maintenir le pays dans le peloton de tête des pays développés au risque de le voir péricliter, comme si le fait d’innover était obligatoirement garant de prospérité économique. À ce titre, les États-Unis ont dû échouer dans une certaine mesure, car ce pays au sommet de l’innovation technologique n’a de cesse de produire des inégalités sociales toujours plus criantes. En fait, quand on y regarde le moindrement de près, ce sont les élites politiques, économiques et financières, aux États-Unis, qui bénéficient réellement et massivement de l’innovation technologique. Partant de là, l’innovation technologique devient forcément un impératif pour ces élites. On tient peut-être là une première explication, mais il serait trop risqué de s’y tenir. Donc, il faut envisager le problème sous un autre angle.

En mars 2017, lors du dépôt de son budget annuel, le gouvernement du Canada a particulièrement souligné que l’intelligence artificielle avait le potentiel de générer une solide croissance économique. D’ailleurs, quoi de plus innovant que l’intelligence artificielle ? À une autre époque, pas si lointaine, on parlait, au Canada, de l’autoroute de l’information comme de l’Eldorado de l’innovation technologique — j’attends encore, vingt ans plus tard, cet Eldorado. Ceci étant précisé, comment l’intelligence artificielle contribuera-t-elle à cette solide croissance économique ? Toujours selon le gouvernement canadien, la chose passera par le fait d’améliorer la façon de produire des biens, d’offrir des services et de surmonter des défis comme les changements climatiques. Il va sans dire que les changements climatiques ont le dos large dès qu’il s’agit d’agiter l’épouvantail d’une humanité qui subira de plein fouet l’apocalypse du réchauffement planétaire. Ainsi, l’intelligence artificielle se positionnerait comme un facteur pivot pour nous aider à contrer cette potentielle catastrophe, un peu comme si nous étions trop bêtes pour y arriver par nous-mêmes. Et Dieu sait si nous sommes bêtes à en croire tous les technoévangélistes de l’intelligence artificielle. C’est donc pourquoi le Canada « entend offrir un appui public solide aux programmes de recherche et à l’expertise de calibre mondial offerts dans les universités canadiennes afin de positionner le Canada en tant que chef de file en matière de recherche sur l’intelligence artificielle et l’apprentissage profond[1]. » Et nous voilà dans ce que la complexité a de plus complexe, l’intelligence artificielle.

Au risque d’en choquer plusieurs, ce qui sera sûrement le cas, il importe de préciser que l’intelligence artificielle, ce n’est avant tout qu’un bricolage informatique de plusieurs degrés supérieurs à tout ce qui a été conçu à ce jour depuis la Révolution industrielle en matière de technologies. Et je souligne, qu’ici, le mot bricolage n’a aucune connotation négative, car il renvoie plutôt à la notion d’un bricolage informatique hautement sophistiqué. Autrement dit, il est possible en combinant différentes techniques statistiques, mathématiques et informatiques couplées à des microprocesseurs à architecture parallèle, d’arriver à une efficacité particulièrement surprenante en matière d’apprentissage automatisé, sans compter que l’apprentissage automatisé profond serait ce par quoi nous solutionnerons nos problèmes sociaux les plus criants. Et ce bricolage hautement sophistiqué sera inévitablement la source de plus de problèmes qu’il n’y pourrait paraître, car il ne faut jamais oublier que, là où est introduite de la complexité, on introduit aussi beaucoup de possibilités de dérapage.

Partant de là, il est toujours intéressant, lorsqu’il est question d’intelligence artificielle, de constater à quel point ce qui la constitue dans son essence même est souvent mis de côté au profit d’une approche strictement technologique, et ce, sans prendre aucune distance critique par rapport à la technologie elle-même. Autrement dit, si on désire comprendre le phénomène tel qu’il se présente aujourd’hui, il faut tout d’abord explorer ce qui le constitue dans ses fondements.

Autre phénomène à relever, il est toujours étonnant de constater à quel point les recherches et les réflexions du passé sont souvent mises de côté, pour la simple raison que celles-ci ne seraient pas tout à fait en mesure d’expliquer un phénomènes aussi technologique et contemporain que l’intelligence artificielle. En ce sens, il importe, à mon avis, de ramener au premier plan les travaux du sociologue français Jacques Ellul (1912–1994) pour saisir toute la portée de ce que représente l’ensemble des techniques et des technologies qui sont actuellement développées et qui seront éventuellement développées sous le vocable « intelligence artificielle ».

Dans l’un de ses plus importants ouvrages, La technique ou l’enjeu du siècle[2], Jacques Ellul procède non seulement à la démonstration des enjeux de la technique, mais procède surtout à démonter pièce par pièce la mécanique qui est derrière la technique. Pour Ellul, « aucun fait social, humain, spirituel, n’a autant d’importance que le fait technique dans le monde moderne[3]. » Ce phénomène, parmi les plus mal connus, exige donc d’identifier quelques repères pour savoir où il se situe, socialement parlant.

La première raison pour laquelle je reviens aux travaux de Jacques Ellul est très simple. D’une part, il y a, parfois, chez certains chercheurs, une certaine tendance à réinventer la roue, alors que Jacques Ellul a contribué à inventer la roue du concept de « technique », sans compter des auteurs comme Martin Heidegger[4], Arnold Gehlen[5], Oswald Spengler[6], Jacques Poulain[7], George Steiner[8] et Jean Brun[9], pour ne nommer que ceux-ci, qui y ont pourvu. D’autre part, l’intelligence artificielle est une technique au sens où l’entend Ellul, c’est à dire « la méthode absolument la plus efficace en toutes choses », qui est bien cette « préoccupation de l’immense majorité des hommes de notre temps. »

La seconde raison pour laquelle je reviens aux travaux de Jacques Ellul, c’est que la technique est aussi système et que l’intelligence artificielle, en tant que technique, a hérité des propriétés qui lui sont propres, c’est-à-dire (i) un ensemble d’éléments en relation les uns avec les autres de façon telle que toute évolution de l’un provoque une évolution de l’ensemble et que toute modification de l’ensemble se répercute sur chaque élément, où (ii) les éléments composant le système présentent une sorte d’aptitude préférentielle à se combiner entre eux plutôt qu’à entrer en combinaison avec des facteurs externes, et (iii) qui se caractérise par un double élément, d’une part des interrelations entre les éléments principaux et significatifs de l’ensemble, et d’autre part de sa relation organique avec l’extérieur : les interrelations produisent une évolution — le système n’est jamais figé, il est dynamique.

La troisième raison pour laquelle je reviens aux travaux de Jacques Ellul, c’est que la majorité des gens confondent technique et technologie, et à plus forte raison lorsqu’il s’agit d’une technologie aussi « magique » que l’intelligence artificielle. Même si la technique a pris son essor dans la machine de la Révolution industrielle, il n’en reste pas moins que la machine a imposé ses propres règles et que s’est développée la technique vouée à l’efficacité en toutes choses.

Pour toutes ces raisons, il est impératif de revenir en partie aux thèses de Jacques Ellul pour mesurer l’impact qu’auront sur nos sociétés l’ensemble des technologies dérivées de l’intelligence artificielle.
__________
[1] Association québécoise des technologies (2017), Budget du Canada 2017–2018 : L’AQT présente les principales mesures qui toucheront les entreprises technos québécoises.

[2] Ellul, J. ([1958] 1990), La technique ou l’enjeu du siècle, Paris : Economica.

[3] Idem., p. 1.

[4] Heidegger, M. ([1954] 1958), « La question de la technique », Essais et conférences, trad. André Préau, Paris : Gallimard, p. 9 à 48.

[5] Gehlen, A. (1957), Man in the Age of Technology, New York : Columbia University Press.

[6] Spengler, O. ([1931] 1980), L’homme et la technique, Paris : Copernic.

[7] Poulain, J. (1991), L’Âge pragmatique ou l’expérimentation totale, Paris : Éditions de l’Harmattan.

[8] Steiner, G. (1986), Dans le château de Barbe-Bleue, Paris : Seuil, coll. Folio-essais.

[9] Brun, J. (1992), Le rêve et la machine : technique et existence, Paris : Éditions de La Table ronde.

Like what you read? Give Pierre Fraser a round of applause.

From a quick cheer to a standing ovation, clap to show how much you enjoyed this story.