« L’ouvrage de Paul Jorion constitue une introduction rigoureuse et préalable à une réflexion et à un travail dans le champ de l’intelligence artificielle ‑ c’est à ce titre que nous le recommanderions comme lecture introductive à des étudiants en robotique. Il a le mérite de poser les problèmes d’ordre logique, psychologique et dans une moindre mesure anthropologique qui travaillent ce champ disciplinaire (mobilisant à ce titre une vaste érudition). La lecture des Principes des systèmes intelligents, presque vingt-cinq ans après leur première publication1, fait apparaître au moins deux choses : la première, que ces réflexions ne semblent pas avoir (encore) été véritablement considérées par la communauté des chercheurs en intelligence artificielle (et tout particulièrement le recours à la métapsychologie freudo-lacanienne) ‑ à l’exception toutefois de quelques équipes de recherche s’inscrivant dans le courant de la robotique développementale cognitive qui explore le champ des systèmes s’auto-organisant par apprentissage en prenant au sérieux le rôle que joue le langage dans l’appareil psychique humain2. La seconde, que la culture dans laquelle sont pris les locuteurs humains a évolué, si bien que l’utilisateur d’un système artificiellement intelligent au début des années 1990, n’est peut-être plus tout à fait le même que l’utilisateur des années 2010. En effet, les individus de nos sociétés tendent à se concevoir toujours plus sur le modèle de l’ordinateur, voire comme des systèmes algorithmiques de prise de décision3. Le succès relatif de la psychologie cognitive dans la culture a bien dû participer à la diffusion d’un modèle de l’humain ; or, il vaut la peine de noter que cette psychologie repose sur le paradigme computationnel, soit ce qui affirme que l’esprit humain est comparable à un ordinateur traitant des informations, répondant (output) à des stimulations (input). D’un côté donc, une psychologie puisant dans les recherches en informatique ; de l’autre, des recherches en intelligence artificielle ou en robotique puisant (principalement) dans la psychologie des opérations cognitives4. Ce n’est pas le moindre intérêt de l’ouvrage de Jorion que d’offrir une perspective faisant apparaître la complexité de l’intelligence humaine ou artificielle en soulignant l’hétérogénéité des lois du langage à tout substrat (organique ou informatique)5. »

La suite, sur le site de Lectures.

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Je pars bien entendu d’un grand rire sardonique (genre Basam Damdu) quand je vois l’un d’entre vous m’opposer ce qu’il croit être une objection imparable et dont je sais que le problème fut résolu par moi plus loin dans le livre. Ceci m’encourage à poursuivre malicieusement la publication des chapitres de Principes des systèmes intelligents. N.B. J’ignore – à de très rares exceptions près – les très nombreuses notes qui émaillent le texte.

4. Les systèmes intelligents dans la perspective de l’auto-organisation

Il a été dit au chapitre précédent que l’optimisation du rapport existant entre les éléments de discours stockés en mémoire, leur organisation et les procédures opératoires portant sur eux, constitue ce qui pourra apparaître au sein du système comme son auto-organisation. Il s’agit d’un complexe indissociable et toute réflexion sur l’optimisation ne peut porter que sur l’ensemble. Il faut procéder cependant dans un certain ordre. Faisons débuter l’investigation par une réflexion générale portant sur les stratégies globales de développement d’un système et examinons comment se présentent les options envisageables du point de vue de l’optimisation recherchée.

On peut prendre un discours, une parole, et l’envisager de la manière suivante : comme un parcours séquentiel à l’intérieur d’un espace de signifiants (de mots envisagés comme réalités acoustiques, indépendamment de leur signification), c’est-à-dire comme un chemin tracé sur un lexique compris comme la liste de tous les mots d’une langue. Untel parcours peut consister par exemple à aller de « Le » à « chat », de « chat » à « est », de « est » à « sur », de « sur » à « le », de « le » à « tapis », pour obtenir une phrase chère aux philosophes anglo-saxons de l’IA, « Le chat est sur le tapis ».

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Comme un débat intéressant est en train de s’instaurer sur le blog (par opposition au silence pesant qui accueillait la parution d’un livre en 1989), je continue la publication des chapitres de Principes des systèmes intelligents.

3. Caractéristiques d’un système intelligent

Une réflexion portant sur les principes des systèmes intelligents ne peut se concevoir valablement que dans le cadre d’un projet qui en constitue à la fois l’horizon et l’épreuve : la réalisation d’un système intelligent. Définissons donc un cadre à seul fin de référence : tel est l’univers au sein duquel se déploie notre investigation. Ce qui a été dit au chapitre précédent quant à l’attente d’un utilisateur en matière d’intelligence d’un système (prise en compte de son inten- tion, présentation par le système de l’information qui lui est la plus pertinente, acquisition par la machine du savoir qu’il lui propose, négociation par la machine du savoir dont elle dispose), dépasse l’ambition des réalisations actuelles en matière de systèmes intelligents. Ceci n’est pas en soi gênant : pour réserver la part de son enthousiasme et de sa créativité, le chercheur a besoin d’une telle perspective de dépassement, il a besoin d’un authentique projet.

Examinons alors de manière plus fine comment se présente le cadre qui nous servira de référence :

1. Un système intelligent dispose d’un savoir.

Un SI dispose, stocké en mémoire, d’un ensemble d’informations susceptibles d’être augmentées, effacées ou modifiées dans leur contenu. Il va de soi que ces informa- tions sont pour la facilité de leur manipulation organisées d’une certaine manière, soit ce que l’on entend par « base de données ».

2. Un système intelligent est à même de transmettre son savoir.

Un SI est à même de communiquer son savoir à un uti- lisateur, sous une forme que celui-ci comprend. Soit donc l’existence d’une interface en langue naturelle (orientée sorties).

3. Un système intelligent est à même d’acquérir un savoir.

Un SI est à même d’extraire des connaissances de l’information que lui transmet son utilisateur. Ce qui implique au moins l’existence d’un analyseur (parseur). Mais aussi, entre celui-ci et la base de données conçue comme dynamique, un « module d’apprentissage »,

4. Un système intelligent veut apprendre.

Soit aussi, l’existence d’un « module d’interrogation de l’utilisateur » connecté (sorties) avec le module d’apprentissage.

5. Un système intelligent n’impose pas son savoir mais le négocie avec son utilisateur.

Soit l’existence de deux interfaces en langue naturelle capables d’interpréter la logique intersubjective qui lie nécessairement deux interlocuteurs, permettant au système et à l’utilisateur de négocier les connaissances qu’ils échangent : un « module d’entrée » capable d’interpréter le degré d’adhésion de l’utilisateur aux propositions qu’il soumet au système, un « module de sortie » permettant au système de présenter ses affirmations selon un degré variable de négociabilité, correspondant au caractère plus ou moins révisable pour lui des connaissances correspondantes.

6. Un système intelligent a une personnalité propre.

La structuration du réseau sémantique sur laquelle repose un SI s’opère systématiquement à partir des connaissances déjà enregistrées. Un SI a donc une histoire1 irréversible et celle-ci porte sur l’inscription successive des connaissances dans sa dimension affective ou émotionnelle aussi bien que dans sa dimension cognitive.

Illustrons cette considération un peu abstraite : un système intelligent qui a a acquis successivement la médecine et l’art de l’ingénieur abordera les problèmes d’une autre manière que celui qui aura parcouru l’itinéraire inverse : disons que le premier aura tendance à concevoir la réalisation d’un ouvrage comme une situation à traiter à l’exemple d’une cure, alors que le second tendra à envisager un patient comme un problème structurel à résoudre.

Qu’on ne prenne cependant pas cet exemple imaginaire trop à la lettre : ce que j’entends suggérer, c’est que les premiers savoirs acquis par un système lui impriment une tendance à aborder les problèmes qui se poseront à lui ensuite selon la prégnance (en réalité, la configuration topologique) des premières inscriptions en mémoire, celles qui correspondraient – s’il s’agissait d’un être humain – à la mémoire infantile, dont la psychanalyse a souligné l’importance capitale pour la connaissance comme pour l’affect.