Illustration par ChatGPT
Le message que j’ai publié avant-hier annonçait que GENESIS et ANELLA-X sont désormais entièrement opérationnels. Plusieurs lecteurs m’ont demandé ce que recouvre exactement cette idée de « moteur d’émergence » et en quoi elle se distingue des approches classiques en intelligence artificielle.
Je tente ici de résumer l’esprit du projet sans entrer dans les aspects techniques, lesquels viendront plus tard, au rythme des démonstrations et des applications pilotes.
Pourquoi travailler sur l’émergence ?
Dans beaucoup de domaines – systèmes physiques, dynamiques sociales, signaux, comportements collectifs, processus cognitifs – nous observons des moments où un phénomène nouveau se manifeste : un ordre inattendu, une cohérence absente jusque-là, un changement de régime. Or, il existe très peu d’outils pour dire, de manière rigoureuse :
- quand cette nouveauté apparaît,
- si elle est stable ou simplement passagère,
- comment elle se forme,
- et dans quelle direction elle évolue.
L’émergence est souvent invoquée, rarement mesurée. GENESIS est une tentative pour combler ce vide.
L’idée générale
L’objectif n’est pas d’imposer à un système un schéma prédéfini ou une grille d’analyse symbolique, mais au contraire de suivre ce que le système révèle de lui-même : comment il se structure, se déstructure, ou se reconfigure au fil du temps.
GENESIS part d’une intuition simple : lorsqu’un système gagne soudain en cohérence, il ne s’agit pas d’un hasard : plusieurs tendances internes convergent au même moment. Le rôle du moteur d’émergence est de détecter cette convergence, d’en mesurer la stabilité, et de suivre sa trajectoire : il ne s’agit pas de reconnaître des formes imposées d’avance, mais de laisser apparaître les formes que les données produisent spontanément.
Ce que GENESIS fait (sans entrer dans les détails)
- Il observe l’évolution d’un système pas à pas.
- Il mesure la cohérence qui se met en place.
- Il indique si un phénomène émergent est stable ou non.
- Il repère les moments où un basculement devient probable.
- Il explique quelles forces internes poussent le système dans telle ou telle direction.
Ce n’est ni un réseau neuronal, ni un modèle statistique classique, ni un système symbolique : c’est un outil qui explore la manière dont les structures se forment.
En quoi cela diffère des LLM ?
Les grands modèles de langage apprennent des régularités à partir d’énormes quantités de texte, puis génèrent des prolongements cohérents. GENESIS n’appartient pas à cette famille-là, il travaille :
- sur des données réelles, parfois très simples,
- sans symboles,
- sans règles préprogrammées,
- et en se concentrant exclusivement sur la naissance d’une organisation.
Les deux approches sont complémentaires, mais n’ont pas le même objectif : GENESIS ne vise pas à imiter l’humain : il vise à détecter le moment où un système produit quelque chose de nouveau.
Et maintenant ?
Les prochaines étapes seront celles-ci :
- une première démonstration publique,
- ensuite quelques applications pilotes,
- et enfin, si le monde est prêt pour le choc 😉 , des collaborations.
Le code existe, il fonctionne, et il est désormais prêt à être utilisé dans des contextes concrets.
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Pour l’instant, je voulais seulement répondre à la curiosité de ceux qui m’ont écrit ces dernières 48 heures. GENESIS est un projet encore jeune, mais qui – comme je l’ai dit samedi – entre dans une phase où il peut quitter le laboratoire et s’exposer au vaste monde.
(À suivre…)
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