![\"\"](\"https:\/\/www.pauljorion.com\/blog\/wp-content\/uploads\/ChatGPT-Image-Sep-19-2025-10_11_32-AM.png\")
<\/p>\n<\/p>\n
Illustration par ChatGPT<\/em><\/p>\n Le concept de paysage \u00e9nerg\u00e9tique est essentiel pour comprendre l’optimisation, tant dans l’apprentissage automatique que dans les mod\u00e8les de la dynamique de la psych\u00e9 humaine. Avec les syst\u00e8mes artificiels comme avec l’esprit naturel, les \u00e9tats internes \u00e9voluent au fil du temps selon des gradients d\u00e9finis sur une surface \u00e0 haute dimension. La surface en question est structur\u00e9e par des vall\u00e9es, des pics, des cr\u00eates et des r\u00e9gions de plaines qui d\u00e9terminent la direction et la stabilit\u00e9 des transitions entre les \u00e9tats. Dans les r\u00e9seaux neuronaux artificiels, cette surface correspond \u00e0 une fonction de perte <\/i>d\u00e9finie sur l’espace des param\u00e8tres. Dans la psych\u00e9 humaine, elle peut \u00eatre comprise comme un champ dynamique de repr\u00e9sentations pond\u00e9r\u00e9es affectivement et de pulsions motivationnelles. Dans les deux domaines, le syst\u00e8me recherche des minima d’\u00e9nergie locaux : pas n\u00e9cessairement des optima globaux, mais des configurations qui pr\u00e9sentent une stabilit\u00e9 suffisante dans les contraintes actuelles. Les plaines de l’ind\u00e9cision computationnelle font \u00e9cho \u00e0 des boucles obsessionnelles. Les falaises et les crevasses que nous \u00e9vitons avec des fonctions de p\u00e9nalit\u00e9 sont l’expression physique des tabous que nous effa\u00e7ons. Et tout comme dans le pr\u00e9-entra\u00eenement d’une IA, un petit craquement – que le jargon physique de l’IA qualifie de \u00ab bruit (statique) \u00bb – tel que les r\u00eaves, les jeux de mots, les \u00ab lapsus \u00bb freudiens, peut offrir la seule issue : l’\u00e9quivalent dans le flipper du coup sec qui lib\u00e8re la balle coinc\u00e9e dans une cuvette.<\/p>\n 1. Bassins et affect n\u00e9gatif<\/b><\/b><\/p>\n Un bassin dans un paysage \u00e9nerg\u00e9tique est d\u00e9fini comme un minimum local, un lieu de repos stable : un bassin pi\u00e8ge un projectile (une impulsion humaine, une bille d’acier) sur sa trajectoire, car tous les \u00e9tats voisins s’inclinent vers l’int\u00e9rieur. En optimisation, cela correspond \u00e0 la convergence ; dans l’entra\u00eenement des r\u00e9seaux neuronaux, cela \u00e9quivaut \u00e0 l’objectif assign\u00e9. Dans la vie psychique, la rumination d\u00e9pressive est l’un de ces bassins, un puits gravitationnel dans la psych\u00e9 : chaque pens\u00e9e revient au m\u00eame centre sombre, chaque tentative d’\u00e9vasion glisse le long du gradient. Ici, le syst\u00e8me cognitif revient sans cesse \u00e0 un ensemble central de croyances ou d’obsessions, malgr\u00e9 la variation des pens\u00e9es superficielles. Chaque tentative de d\u00e9viation est canalis\u00e9e en arri\u00e8re en raison de la structure sous-jacente du gradient : ce n’est pas qu’il n’y ait aucun mouvement, mais chaque mouvement confirme l’in\u00e9vitabilit\u00e9 du m\u00eame d\u00e9sespoir.<\/p>\n En termes cliniques, nous n’essayons pas tant de \u00ab corriger \u00bb cela que d’injecter de l’\u00e9nergie potentielle : une nouvelle perspective, une exp\u00e9rience comportementale. L’\u00e9tincelle d’une association nouvelle dans l’intervention th\u00e9rapeutique ne se contente pas de remplacer cette configuration, elle introduit plut\u00f4t une nouvelle \u00e9nergie dans le syst\u00e8me en modifiant les principes premiers, en recadrant les croyances ou en introduisant un nouveau mat\u00e9riel associatif, ce qui permet de d\u00e9passer les limites du bassin : l’objectif est de faire passer le syst\u00e8me par-dessus le bord du bassin, non pas par la contrainte, mais en tirant parti du fait que la topographie elle-m\u00eame peut changer.<\/p>\n 2. Points de selle et ambivalence<\/b><\/b><\/p>\n Tous les \u00e9tats apparemment stables ne sont pas des minima. Un point de selle topologique est une r\u00e9gion qui est localement plate dans une direction et courb\u00e9e dans l’autre. Dans l’apprentissage automatique, la descente stochastique du gradient peut s’attarder ici, g\u00e9n\u00e9rant des oscillations : les algorithmes d’optimisation peuvent ici tourner en rond ind\u00e9finiment, oscillant sans qu’aucune descente claire ne se dessine. Sur le plan psychique, cela se traduit par une ambivalence obsessionnelle : deux principes premiers incompatibles annulant tout mouvement net. Par exemple : \u00ab Cette fille me rejettera probablement, mais si elle devait r\u00e9pondre \u00e0 mes avances, ce serait par piti\u00e9 \u00bb.<\/p>\n La r\u00e9p\u00e9tition est la tentative du syst\u00e8me de trouver une voie descendante qui fait d\u00e9faut : le micro-comportement (v\u00e9rification, rumination) refl\u00e8te la tentative du syst\u00e8me de trouver une voie descendante qui \u00e9choue lamentablement \u00e0 se concr\u00e9tiser. Les strat\u00e9gies th\u00e9rapeutiques telles que l’exposition avec pr\u00e9vention de la r\u00e9ponse ou l’intention paradoxale fonctionnent comme des optimiseurs de second ordre en modifiant la courbure du paysage : en ajoutant une nouvelle composante de gradient susceptible de rompre la sym\u00e9trie et de permettre le mouvement, injectant ainsi une nouvelle courbure dans un terrain plat.<\/p>\n 3. Contraintes et refoulement<\/b><\/b><\/p>\n Les zones du paysage \u00e9nerg\u00e9tique associ\u00e9es \u00e0 des valeurs de perte prohibitives sont rapidement \u00e9vit\u00e9es par les syst\u00e8mes bas\u00e9s sur le gradient. Dans les r\u00e9seaux neuronaux, cela est d\u00fb \u00e0 des contraintes strictes : fonctions de p\u00e9nalit\u00e9, falaises d’activation, gradients tronqu\u00e9s. Dans la psych\u00e9, les zones analogues correspondent \u00e0 des contenus de refoulement – des repr\u00e9sentations ou des affects qui sont hors de port\u00e9e du traitement conscient en raison d’exclusions sociales, morales ou d\u00e9veloppementales. Ces zones interdites<\/i> peuvent \u00eatre rep\u00e9r\u00e9es par des personnes ext\u00e9rieures gr\u00e2ce \u00e0 des indices physiologiques tels que la transpiration, l’h\u00e9sitation, les changements brusques dans la conversation.<\/p>\n Sur le plan linguistique, on observe des \u00e9vitements, des euph\u00e9mismes ou des d\u00e9raillements soudains : le locuteur tourne autour du pot, devient vague ou change brusquement de sujet. Dans le deep learning<\/i>, un comportement similaire appara\u00eet lorsque la r\u00e9gularisation des poids ou les limites d’activation g\u00e9n\u00e8rent des zones mortes.<\/p>\n Le travail clinique abaisse progressivement le mur – en remodelant le contenu tabou, en renfor\u00e7ant la tol\u00e9rance – permettant ainsi \u00e0 des chemins exploratoires de traverser des secteurs autrefois interdits. Cela peut impliquer une exposition progressive, des images ou un recadrage qui r\u00e9duisent le co\u00fbt \u00e9nerg\u00e9tique du franchissement de ces zones, permettant ainsi une int\u00e9gration sans d\u00e9stabilisation : gr\u00e2ce \u00e0 un langage figuratif, \u00e0 l’humour ou \u00e0 une approche prudente, l’analyste peut r\u00e9am\u00e9nager la pente, permettant une descente prudente au sein d\u2019un territoire interdit.<\/p>\n 4. Perturbations : injecter du bruit productif<\/b><\/b><\/p>\n Dans les syst\u00e8mes biologiques et artificiels, le bruit statique peut jouer un r\u00f4le fonctionnel. Dans l’apprentissage automatique, la stochasticit\u00e9 – introduite par l’\u00e9chantillonnage mini-batch<\/i>, le dropout<\/i> ou l’annealing<\/i> * – permet au syst\u00e8me d’\u00e9chapper \u00e0 un puits local sous-optimal o\u00f9 il a accidentellement atterri et d’explorer d’autres configurations. Les programmes d’annealing<\/i> ou de dropout<\/i> injectent un minuscule \u00e9l\u00e9ment de hasard qui stimule suffisamment le mod\u00e8le pour qu’il d\u00e9couvre un chemin plus efficace dans la descente de gradient. La cognition humaine tire parti de secousses similaires : les r\u00eaves bouleversent le paysage m\u00e9moriel, permettant de raviver des associations lointaines ; de m\u00eame, le rire bouscule un r\u00e9cit autobiographique commode mais insipide. Une prise de conscience est souvent pr\u00e9c\u00e9d\u00e9e par des sentiments de malaise, de confusion ou de tiraillement, qui ne sont toutefois pas le signe d’\u00e9checs, mais au contraire d’opportunit\u00e9s thermodynamiques, en particulier lorsque le syst\u00e8me atteint un seuil critique.<\/p>\n En psychoth\u00e9rapie, des interventions opportunes peuvent servir de perturbations contr\u00f4l\u00e9es : un commentaire opportun de l’analyste peut, tr\u00e8s temporairement, augmenter la tension, ouvrant ainsi la voie \u00e0 une compr\u00e9hension plus profonde. Une th\u00e9rapie efficace provoque ces chocs afin qu’ils se produisent lorsque le bord du bassin du syst\u00e8me est proche : il est stimul\u00e9 lorsqu’il est proche d’un seuil, lorsqu’une petite intervention peut d\u00e9clencher une transition favorable, permettant ainsi au syst\u00e8me de passer \u00e0 une nouvelle configuration stable.<\/p>\n 5. Dynamique composite<\/b><\/b><\/p>\n Aucune s\u00e9ance de psychoth\u00e9rapie ne pr\u00e9sente un motif unique. Une s\u00e9ance donn\u00e9e peut impliquer simultan\u00e9ment plusieurs r\u00e9gions du paysage \u00e9nerg\u00e9tique : une analysante ou un analysant peut continuer de tourner en rond dans le voisinage imm\u00e9diat d’une selle (affichant une ambivalence<\/i>), \u00e0 la limite d’un bassin profond (une d\u00e9pression<\/i> proprement dite) prot\u00e9g\u00e9 par les murs du refoulement, jusqu’\u00e0 ce qu’il ou elle soit secou\u00e9 par les flippers <\/i>interpr\u00e9tatifs du psychanalyste et en ressorte transform\u00e9.<\/p>\n Le progr\u00e8s ne se r\u00e9alise pas selon une logique lin\u00e9aire, mais par des transitions m\u00e9diatis\u00e9es par la structure et la perturbation. Ce que r\u00e9v\u00e8le la descente de gradient, ce n’est pas un chemin fixe qu’un diagnostic infaillible aurait pu identifier, mais une s\u00e9quence de transitions ponctu\u00e9es par une vari\u00e9t\u00e9 de bruits statiques<\/i> : un parcours ayant migr\u00e9 de la selle au bassin jusqu’\u00e0 ce que, gr\u00e2ce \u00e0 la force d’une secousse strat\u00e9giquement plac\u00e9e, le profil \u00e9nerg\u00e9tique de l’ensemble du paysage m\u00e9moriel soit reconfigur\u00e9.<\/p>\n Dans l’apprentissage automatique, ceux-ci sont mod\u00e9lis\u00e9s sous forme de trajectoires : l’\u00e9tat A passe \u00e0 B, B \u00e0 C, non pas par une logique rigide, mais par la plausibilit\u00e9 \u00e9nerg\u00e9tique d’un paysage m\u00e9moriel mall\u00e9able : le syst\u00e8me passe d’une configuration \u00e0 une autre non pas en raison d’une prescription externe, mais en raison d’une dynamique interne fa\u00e7onn\u00e9e par des gradients locaux et une topologie globale. Il en va de m\u00eame dans la pratique clinique : si ces courbes peuvent \u00eatre trac\u00e9es, si les contraintes qui les ont influenc\u00e9es peuvent \u00eatre identifi\u00e9es, si les puits qui les ont tir\u00e9es vers le bas peuvent \u00eatre localis\u00e9s, si les chocs qui les ont propuls\u00e9es hors d’un puits d\u00e9favorable peuvent \u00eatre d\u00e9termin\u00e9s, non seulement un diagnostic clair peut \u00eatre \u00e9tabli, mais un levier th\u00e9rapeutique peut \u00e9galement \u00eatre mis en place.<\/p>\n L’expression verbale fonctionne selon cette m\u00eame structure : parler signifie d\u00e9finir \u00e0 chaque phrase un nouveau parcours, non pas dans une version d\u00e9sincarn\u00e9e du lexique, mais \u00e0 travers la version particuli\u00e8re qui est la n\u00f4tre, fa\u00e7onn\u00e9e par les valeurs affectives de notre histoire, c’est-\u00e0-dire proprement autobiographique<\/i> (cf. Paul Jorion,\u00a0Principes des syst\u00e8mes intelligents<\/em>\u00a01989). Ce faisant, nous ne traitons pas seulement le sympt\u00f4me douloureux, mais nous remodelons la topographie globale de la m\u00e9moire et du paysage affectif qui l’a permis en premier lieu, avec ses zones interdites qui lui sont propres, avec ses no man’s lands idiosyncrasiques.<\/p>\n (\u00e0 suivre…)<\/p>\n ====<\/p>\n * 1. Mini-batch<\/b><\/b><\/p>\n \u2022Lorsqu\u2019on entra\u00eene un mod\u00e8le, on doit calculer le gradient (direction d\u2019am\u00e9lioration) \u00e0 partir des donn\u00e9es.<\/p>\n \u2022Si on utilise toutes les donn\u00e9es d\u2019un coup (full batch<\/i>), c\u2019est tr\u00e8s pr\u00e9cis mais tr\u00e8s co\u00fbteux.<\/p>\n \u2022Si on utilise une seule donn\u00e9e \u00e0 la fois (stochastic gradient descent<\/i>, ou SGD pur), c\u2019est tr\u00e8s bruit\u00e9 mais rapide.<\/p>\n \u2022Le mini-batch<\/i> est un compromis : on prend un petit \u00e9chantillon al\u00e9atoire de donn\u00e9es (par ex. 32, 128 exemples) pour estimer le gradient.<\/p>\n \u2022Cela introduit de la stochasticit\u00e9 (les gradients varient selon l\u2019\u00e9chantillon choisi), ce qui aide \u00e0 sortir de minima locaux et favorise la g\u00e9n\u00e9ralisation.<\/p>\n 2. Dropout<\/b><\/b><\/p>\n \u2022C\u2019est une technique de r\u00e9gularisation pour \u00e9viter le sur-apprentissage (overfitting<\/i>).<\/p>\n \u2022Pendant l\u2019entra\u00eenement, \u00e0 chaque passage, un certain pourcentage de neurones (par ex. 20%, 50%) est d\u00e9sactiv\u00e9 au hasard dans le r\u00e9seau.<\/p>\n \u2022Cela emp\u00eache le mod\u00e8le de trop d\u00e9pendre de quelques connexions pr\u00e9cises.<\/p>\n \u2022R\u00e9sultat : le mod\u00e8le apprend des repr\u00e9sentations plus robustes et g\u00e9n\u00e9ralise mieux.<\/p>\n \u2022C\u2019est encore une forme de bruit contr\u00f4l\u00e9 introduit dans l\u2019apprentissage.<\/p>\n 3. Annealing<\/b> (souvent \u201clearning rate annealing<\/i>\u201d ou \u201csimulated annealing<\/i>\u201d)<\/p>\n \u2022Vient du vocabulaire de la m\u00e9tallurgie : recuit<\/i> (chauffer puis refroidir un m\u00e9tal pour obtenir une structure plus stable).<\/p>\n \u2022En apprentissage automatique, cela d\u00e9signe le fait de faire d\u00e9cro\u00eetre progressivement un param\u00e8tre, typiquement le taux d\u2019apprentissage (learning rate<\/i>).<\/p>\n \u2022Au d\u00e9but, un grand pas (exploration large), puis des pas plus petits (raffinement autour d\u2019un minimum).<\/p>\n \u2022Dans une autre variante, le recuit simul\u00e9<\/i>, on introduit du bruit dans l\u2019optimisation pour permettre au syst\u00e8me d\u2019\u00e9chapper \u00e0 des minima locaux, puis on r\u00e9duit ce bruit au fil du temps.<\/p>\n \ud83d\udc49<\/span> Donc, tous les trois (mini-batch<\/i>, dropout<\/i>, annealing<\/i>) sont des sources de hasard volontaire introduites dans l\u2019entra\u00eenement pour favoriser la robustesse, \u00e9viter le surapprentissage et am\u00e9liorer la convergence.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Illustration par ChatGPT<\/em><\/p>\n Le concept de paysage \u00e9nerg\u00e9tique est essentiel pour comprendre l’optimisation, tant dans l’apprentissage automatique que dans les mod\u00e8les de la dynamique de la psych\u00e9 humaine. 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