Les intelligences artificielles

Lors des échanges sur les réseaux sociaux, on voit parfois des accusations d'utilisation d'intelligence artificielle générative pour la rédaction des textes. 🙃

1. Un peu de définition

Ce qu'on appelle "l'intelligence artificielle" désigne un ensemble de techniques visant à simuler des facultés cognitives humaines comme le raisonnement, l'apprentissage ou la résolution de problèmes.

Au cœur de ce domaine, l'algorithme constitue la suite d'instructions mathématiques automatisées permettant de traiter de la donnée pour accomplir une tâche précise.

Grâce aux avancées de l'apprentissage automatique et des réseaux de neurones, ces systèmes dépassent aujourd'hui les simples règles préprogrammées. En analysant d'immenses volumes de données, ils ajustent leurs paramètres internes pour classer ou générer des contenus de manière autonome.

2. Un peu d'histoire

Antiquité

L’idée d’une "machine qui pense" remonte à l'Antiquité. On peut voir le mécanisme d'Anticythère, permettant de calculer la position des astres avec précision comme précurseur.

Cela peut aussi se considérer à travers des mythes comme celui du sculpteur Pygmalion qui voulait construire son être artificiel, féminin idéal, en donnant vie à sa statue.

18ᵉ et 19ᵉ siècle

Au 18ᵉ siècle, le mécanicien Jacques Vaucanson commencera à fabriquer des automates anthropomorphes, tel le canard de Vaucanson. Lorsqu'il présente sa machine au public en 1738 à Paris, il fait sensation. Car cet automate est un canard 🦆 "digérateur" : non seulement il bouge… mais déploie ses ailes, croasse, mange et digère.

En parallèle, faisant suite au matérialisme de Descartes, le philosophe Julien Ofray de la Mettrie pensera la théorie de l'homme machine (1748). D'aucuns y verront un précurseur du transhumanisme, dans sa vision d'athée matérialiste qui ne se basera que sur la méthode empirique.

20ᵉ siècle

C'est surtout à l’avènement du calcul électronique que se forge sérieusement la notion d'intelligence artificielle. En 1950, le mathématicien Alan Turing, considéré comme "le père de l'informatique" et connu pour avoir déchiffré le code allemand ENIGMA, se demandait si un ordinateur saurait un jour "penser", ou s’il n’était capable que d’un "jeu d’imitation" (imitation game), dans son article Computing Machinery and Intelligence. Il proposera le test de Turing, dans lequel un interrogateur humain tente de différencier la réponse textuelle d’un ordinateur de celle d’un être humain.

En 1956, la conférence de Dartmouth théorise l'intelligence artificielle comme une science dont on cherche à définir les contours en interdisciplinarité, suite à un consensus. La conférence était un lieu de convergence des idées, un laboratoire d’expérimentation où les théories seraient confrontées à la réalité et où de nouvelles perspectives pourraient émerger.

Le mathématicien John McCarthy (1927–2011) ressentait l’urgence de revisiter les possibilités de simuler, voire émuler "l’intelligence humaine" à travers la technologie. L’objectif était de réorganiser les recherches existantes sur les machines intelligentes dans le but de stimuler l’avancement dans ce domaine, notamment d'obtenir des financements.

Pamela McCorduck, historienne de l'IA fut connue pour son ouvrage de 1979, « Machines Who Think », qui retrace l'histoire de l'IA, des rêves et cauchemars des poètes et prophètes aux découvertes scientifiques du 20ᵉ siècle. Ce livre contient une célèbre citation : « L'intelligence artificielle est née du désir ancestral de créer des dieux ».

3. Un peu d'idéologie

L’émergence de la Silicon Valley est indissociable de « l’idéologie californienne », née dans les années 1960 au sein de la contre-culture hippie et des mouvements pacifistes opposés à la guerre du Viêt Nam. Comme l'a montré l'historien Fred Turner, ces technologies pensées pour libérer l'individu et contourner les États se sont progressivement reconfigurées en de puissants outils de contrôle social et de centralisation économique.

Cette dynamique emprunte directement au fondamentalisme chrétien et aux mécanismes des grandes messes de la Tech, qui mobilisent un discours incantatoire oscillant entre le spectre d'une apocalypse imminente et la promesse du salut par l'avènement d'une Intelligence Artificielle Générale (AGI) omnisciente, érigée en véritable divinité séculière.

Cette foi messianique prône une gouvernance algorithmique globale où la régulation étatique est perçue comme une hérésie face au progrès. L'innovation y devient un dogme moral dispensant les acteurs technologiques de répondre aux cadres politiques traditionnels, tout en érigeant le marché en arbitre ultime de la vérité.

Derrière cette ferveur spirituelle se cache un extractivisme massif. Sur le plan intellectuel, l'industrie de l'IA privatise la culture et le savoir humain captés sur le réseau ; sur le plan matériel, elle repose sur une captation vorace de ressources bien terrestres — eau, énergie et minerais rares — pour alimenter ses centres de données.

4. Un peu d'économie

L'intelligence artificielle est aussi un concept marketing qui fait vendre, traduisant une évolution des scripts et algorithmes informatiques dont l'idée est de donner de l'aisance utile aux êtres humains.

En France, la stratégie nationale sur l'IA comprend 2,5 milliards d'euros mobilisés dans le cadre de France 2030 pour accompagner l’écosystème français, lui permettre de se développer sur des marchés porteurs et de diffuser les usages de l’IA dans l’économie. En complément, des investissements privés sont mobilisés au niveau français et européen.

Cette technologie est connue pour être énergivore, d'où des nouvelles technologies pour prendre en compte cette problématique. La firme californienne Nvidia est particulièrement impliquée dans la fabrication de nouvelles puces à forte puissance de calcul. Celle-ci possède 80% de la fabrication du marché des puces. Nvidia cherche aussi à verrouiller sa domination sur le secteur, estimée à environ 80% du marché mondial des puces pour les centres de données d'IA.

5. Un peu d'anecdotes

Frankenstein (1818) est un scientifique qui refuse de se soumettre aux règles éthiques de la médecine et poursuit ses recherches et expérimentations sans état d’âme, persuadé qu’il œuvre pour l’humanité. L’erreur de Frankenstein consiste à penser l’intelligence comme un phénomène purement numérique non inscrit dans le physiologique. Un peu comme un Auguste Comte, faisant abstraction de la métaphysique en quelque sorte.

Le film Terminator (1984) véhiculera la peur des intelligences artificielles qui dégénèrent, et posera la question : que faire face à l'avènement de machines détruisant des êtres humains ? ☠️

En 1997, Deep Blue d’IBM bat Garry Kasparov, le champion du monde d’échecs, lors d’une première partie et le match revanche. ♟️

6. Un peu de réflexion

Les algorithmes d’assistance et de génération reposent sur des mécanismes statistiques et computationnels sophistiqués. S’ils peuvent simuler certaines manifestations de l’intelligence, rien ne permet d’établir qu’ils possèdent une conscience, des intentions ou une compréhension comparable à celle de l’être humain. La question de leur véritable « intelligence » reste donc ouverte.

Cette illusion de pensée s'explique notamment par la confusion fréquente entre l'IA au sens large et les seuls modèles de langage (LLM). Alors que le champ global englobe la vision par ordinateur, la robotique ou l'apprentissage par renforcement, le grand public réduit souvent la technologie aux agents conversationnels. Or, traiter du texte en prédisant le mot suivant ne signifie pas comprendre les nuances contextuelles ou les intentionnalités d'une requête.

Faute d'un consensus scientifique pour définir clairement ce qu'est l'« intelligence », le terme devient un concept fourre-tout opportun. Si ces machines ne font que reproduire nos biais, nos raccourcis et nos données sans recul critique, il devient légitime de se demander si nous n'assistons pas, à l'inverse, à l'émergence d'une forme d'« inintelligence artificielle » généralisée.

Cette appropriation technologique révèle également des clivages sociologiques. L'accès aux outils et leur maîtrise ne sont pas uniformes : les disparités d'usage reflètent des compétences sociales, culturelles et économiques inégales. L'essor de ces logiciels ne fait ainsi que prolonger les dynamiques d'illectronisme, séparant ceux qui subissent l'automatisation de ceux qui savent en faire un levier d'émancipation.

Sur le plan anthropologique, l'essor de ces dispositifs interroge la nature même de l'esprit humain. L'intelligence d'Homo sapiens est-elle purement biologique, intrinsèquement culturelle, ou le fruit d'une construction algorithmique qui s'ignore ? À l'instar de l'anthropologie du fait religieux, l'étude de l'IA gagne à observer les pratiques réelles plutôt qu'à célébrer la foi aveugle de ses concepteurs ou de ses détracteurs.

On pourrait alors envisager ces algorithmes comme des entités virtuelles d'assistance, conçues pour épauler l'humanité dans ses tâches quotidiennes sans pour autant posséder d'existence propre. Entre le mythe de la machine devenue divinité et la réalité d'un simple outil d'appoint, la question reste ouverte : façonnons-nous ces technologies à notre image, ou sommes-nous en train de nous modeler sur leur fonctionnement ?