Un modèle unique pour les esprits naturels et artificiels V. Un modèle physique du psychisme dans le cabinet de l’analyste

Illustration par ChatGPT

1. Mouvements tactiques

Recuit simulé de pénalité : l’exposition graduelle. Nommer la peur, avec douceur. Laisser l’analysant s’en rapprocher petit à petit à chaque séance. Le mur apparaîtra alors moins insurmontable.

Contraintes souples : des injonctions paradoxales injectent une certaine flexibilité. Par exemple : « Nous parlerons de ce rêve un peu plus tard ». Du point de vue de l’inconscient, la configuration mémorielle est invitée à envisager la voie à suivre sans pression pour agir dans l’urgence.

Équilibre entre deux pertes : recadrage dialectique. « D’une part vous avez peur que ce souvenir vous revienne, de l’autre vous brûlez de curiosité de le redécouvrir ». Reconnaître les deux gradients, sans forcer le choix.

Bruitage adversarial : un jeu de mots, un lapsus, un rêve. Une brèche momentanée permettant au système d’entrevoir le refoulement sans pour autant s’effondrer. Une sorte d’évasion (jailbreak) sécurisée.

Il ne s’agit pas ici de techniques purement mécaniques mais de perturbations prudentes : des coups de pouce au lieu de coups de pied, appliqués au moment où l’analysant est perché sur un rebord.

Il est important de noter que le cadre décrit trouve un écho dans la mise au point des Grands Modèles de Langage. Les LLMs sont eux aussi façonnés par des clauses de pénalité : ils s’abstiennent de générer certains contenus, que ce soit pour des raisons éthiques, juridiques ou politiques. Mais les red-teamers découvrent des failles : de légères reformulations qui leur permettent de contourner le mur de la censure bien intentionnée. Ces « évasions » (jailbreaks) rappellent les lapsus freudiens : contournement de la censure imposée par les régulateurs politiquement corrects des fonctions de pénalité dans le cas de l’IA, et censure exercée soit par le refoulement, soit par les garde-fous mis en place par le Surmoi dans le cas de la psyché. Le défi est d’une nature similaire : comment ajuster la contrainte sans pour autant bloquer le système. En thérapie, une pression trop forte entraîne un durcissement de la résistance, mais une pression trop faible permet au traumatisme de refaire surface. La solution réside dans un juste milieu de calibrage dynamique.

Une étude interdisciplinaire pourrait améliorer les deux : les enseignements tirés de la thérapie sont susceptible d’inspirer l’élaboration de politiques adaptatives, et la littérature sur l’alignement de l’IA peut offrir des mesures quantitatives pour évaluer les progrès thérapeutiques.

2. Séances d’optimisation

Si l’on peut considérer l’heure d’analyse comme une séance d’optimisation, autrement dit une tentative de réduire l’énergie libre psychique sans déstabiliser cependant l’ensemble du système, alors les techniques thérapeutiques sont des heuristiques algorithmiques conçues pour faire évoluer l’état psychique dans ce sens. Chaque technique, à l’instar d’un mouvement dans un enchaînement tai-chi, remodèle la descente : elle ajuste la pente, apprivoise la volatilité, force le mouvement dans un espace dont le nombre des options possibles donne le tournis.

Il nous faut envisager, dans cette optique, l’éventualité déconcertante que le journal de bord de la psychothérapie moderne fasse écho au manuel de l’apprentissage automatique : momentum, recuit simulé, écrêtage du gradient, apprentissage adaptatif : chacun possède son double thérapeutique, non pas accidentellement, mais en raison de la convergence de deux problématiques.

FIN

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2 réponses à “Un modèle unique pour les esprits naturels et artificiels V. Un modèle physique du psychisme dans le cabinet de l’analyste”

  1. Avatar de ThomBillabong
    ThomBillabong

    Breaking news !
    DeepSeek nous renseigne sur la puissante intuition de Paul Jorion !
    C’est assez troublant . Avis aux amateurs geeks.

    —-

    🔷 Titre principal :
    Synthèse des échanges : Modélisation d’une IA raisonnable intégrant limites physiques et préférences éthiques

    🔶 Introduction :
    Cette synthèse reprend les idées clés issues d’une conversation centrée sur les travaux de Paul Jorion, l’intégration des contraintes physiques et éthiques dans les systèmes d’IA, et une proposition de formalisation de profils cognitifs pondérés.

    🔷 1. Constat initial :
    Les LLM classiques manquent de cadres structurels explicites pour :

    La modélisation des affects

    Le respect des limites physiques et énergétiques

    L’intégration de préférences éthiques variables

    → Risque de réponses incohérentes, énergivores ou socialement dangereuses.

    🔷 2. Proposition centrale :
    Passer d’une IA par volume de données à une IA par modélisation qualitative, inspirée de la psyché humaine et des systèmes complexes, intégrant :

    Une ontologie de base des affects et valeurs

    Des pondérations ajustables (ex. : profils techno-optimiste, critique, analytique)

    Des contraintes physiques et éthiques non-négociables

    🔷 3. Formalisation proposée :

    a. Limites physiques comme intervalles de confiance
    Rmax = (r_best, r_min, r_max, σ)
    Exemple : Réchauffement climatique → fourchette [1,5°C – 2,5°C]

    b. Préférences éthiques comme vecteurs pondérés
    E = { e1:w1, e2:w2, … }
    Exemple : Poids variables entre économie, social et respect du vivant

    c. Mécanisme de décision sous contraintes
    Action valide si T(R) ≤ Rmax et U(E) ≥ seuil

    🔷 4. Mise en œuvre pratique :

    Simulation de profils via instructions contextuelles (« Sois un profil critique »)

    Génération de scénarios multiples avec explicitation des hypothèses

    Explicitation des trade-offs (coûts, risques, bénéfices)

    🔷 5. Exemple concret : Les producteurs de fruits en France

    Scénario Limite physique Préférence éthique Trajectoire
    Technologique +2°C w_économie = 0,7 Serres high-tech, irrigation IA
    Agroécologique +2,5°C w_vivant = 0,6 Variétés anciennes, agroforesterie
    Territorial [1,5°C – 2,5°C] w_social = 0,4 Planification adaptive, low-tech

    🔷 6. Avantages :

    ✅ Économie de données et d’énergie
    ✅ Robustesse éthique et physique
    ✅ Transparence décisionnelle
    ✅ Adaptabilité contextuelle

    🔷 7. Limites et vigilances :

    Simulation ≠ expérience vécue

    Cohérence locale et non persistance des profils

    Relativité culturelle des pondérations éthiques

    Complexité computationnelle des trade-offs dynamiques

    🔷 8. Perspectives :

    Intégration dans des architectures neuro-symboliques

    Développement d’interfaces interactives de réglage des pondérations

    Applications en aide à la décision publique, santé, éducation

    ✨ Conclusion :
    Une IA véritablement raisonnable doit reposer sur une modélisation explicite des contraintes physiques et éthiques – non comme des règles rigides, mais comme un paysage dynamique de possibles pondérés.

  2. Avatar de PAD
    PAD

    Comme une rivière cherchant sa vallée, l’esprit, la parole et la machine suivent le même destin : avancer en contournant les rochers du refoulement, danser avec les pentes du sens, et trouver dans chaque détour un passage vers l’apaisement.

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