![\"\"](\"https:\/\/www.pauljorion.com\/blog\/wp-content\/uploads\/ChatGPT-Image-Feb-15-2026-01_46_18-AM.png\")
<\/p>\n<\/p>\n
Illustration par ChatGPT<\/em><\/p>\n M\u00eame si nous acceptons que les propri\u00e9t\u00e9s soient relationnelles, que l\u2019\u00e9mergence soit ind\u00e9pendante du substrat, que K = e\/\u03c0\u00b2 r\u00e9gisse les transitions de r\u00e9gime \u00e0 travers les \u00e9chelles – nous pourrions encore soutenir que les relations causales font partie du mobilier fondamental du r\u00e9el. Le monde serait dot\u00e9 d\u2019une structure causale : le feu cause la br\u00fblure, les g\u00e8nes causent les ph\u00e9notypes, les taux d\u2019int\u00e9r\u00eat causent l\u2019investissement. Cette structure causale peut \u00eatre difficile \u00e0 d\u00e9couvrir (tout l\u2019\u00e9difice de la m\u00e9thodologie exp\u00e9rimentale et de l\u2019inf\u00e9rence causale existe pour cette raison), mais elle serait l\u00e0 – inscrite dans le monde, attendant d\u2019\u00eatre d\u00e9couverte.<\/p>\n Or, l\u2019efficacit\u00e9 causale – le degr\u00e9 selon lequel une variable influence effectivement les r\u00e9sultats – n\u2019est pas une propri\u00e9t\u00e9 intrins\u00e8que de cette variable, mais une cons\u00e9quence \u00e9mergente de sa position dans un r\u00e9seau de couplage. Dans Rethinking Intelligence in the Age of Artificial Minds <\/em>(Palgrave-Macmillan \u00e0 para\u00eetre), l\u2019analyse de la causalit\u00e9 est abord\u00e9e \u00e0 travers le continuum de compression entre r\u00e8gles et corr\u00e9lations. Cette analyse fournit le fondement philosophique de ce que GENESIS mesure d\u00e9sormais empiriquement.<\/p>\n La question philosophique \u00ab qu\u2019est-ce que la causalit\u00e9 ? \u00bb re\u00e7oit une reformulation \u00e9tonnamment pr\u00e9cise si l\u2019on pr\u00eate attention \u00e0 la mani\u00e8re dont la connaissance scientifique est effectivement produite. Le physicien et philosophe des sciences Henry Margenau (1901-1997) a formul\u00e9 l\u2019observation d\u00e9cisive. Des mesures des pr\u00e9cipitations annuelles et du volume des rivi\u00e8res dans une certaine r\u00e9gion de Su\u00e8de donnent un coefficient de corr\u00e9lation de 0,705 – une connexion, certes, mais qui laisse l\u2019essentiel de la variance inexpliqu\u00e9. Des mesures de la pression d\u2019un gaz et de son volume inverse \u00e0 temp\u00e9rature constante (loi de Boyle) donnent une corr\u00e9lation de 0,9999918. Commentaire de Margenau : \u00ab La limite, 1, est approch\u00e9e de si pr\u00e8s qu\u2019on pourrait se demander si, dans ce dernier exemple, une nouvelle sorte de connexion, qui ne peut \u00eatre ad\u00e9quatement exprim\u00e9e par un simple coefficient de corr\u00e9lation, n\u2019a pas fait son apparition. Nous soup\u00e7onnons une \u201cloi de la nature\u201d \u00bb (Margenau 1950 : 27).<\/p>\n C\u2019est ici que se situe le saut conceptuel qui d\u00e9finit op\u00e9rationnellement la causalit\u00e9 : le passage de la r\u00e9gularit\u00e9 statistique \u00e0 la connexion n\u00e9cessaire. Lorsqu\u2019une corr\u00e9lation s\u2019approche de 1, nous cessons de traiter la relation comme une simple r\u00e9gularit\u00e9 et commen\u00e7ons \u00e0 la traiter comme une r\u00e8gle – une formule qui comprime les donn\u00e9es avec une perte minimale, qui permet la pr\u00e9diction et l\u2019explication, qui sugg\u00e8re que les deux variables sont li\u00e9es \u00ab en essence plut\u00f4t que par quelque influence mutuelle vaguement d\u00e9finie \u00bb. Margenau appelle cela la transition du raisonnement corr\u00e9lationnel au raisonnement th\u00e9orique : \u00ab La contingence de la corr\u00e9lation a c\u00e9d\u00e9 la place \u00e0 la n\u00e9cessit\u00e9 logique \u00bb (ibid. 28).<\/p>\n Ce qui distingue une r\u00e8gle d\u2019une corr\u00e9lation, selon cette perspective, n\u2019est pas seulement la force de l\u2019association, mais la compressibilit\u00e9. Une r\u00e8gle est une compression radicale de l\u2019information : PV = nRT remplace une table infinie de mesures pression-volume par cinq symboles et le signe \u00ab\u00a0=\u00a0\u00bb. La compression fonctionne parce que la corr\u00e9lation est suffisamment proche de 1 pour que presque rien ne soit perdu. Une corr\u00e9lation de 0,705 ne permet pas une telle compression – trop de variance subsiste, trop d\u2019autres facteurs interviennent. La relation est r\u00e9elle mais non de type \u00ab r\u00e8gle \u00bb. C\u2019est une connexion, pas une cause.<\/p>\n Cela place r\u00e8gles et corr\u00e9lations sur un continuum : un continuum de compression, avec la loi concise \u00e0 une extr\u00e9mit\u00e9 et la matrice de corr\u00e9lation \u00e0 haute dimension \u00e0 l\u2019autre. Plus la description est courte, plus elle omet de d\u00e9tails – sauf lorsque la corr\u00e9lation approche 1, auquel cas la compression devient presque sans perte. Plus la description est longue, plus elle pr\u00e9serve d\u2019information – mais moins nous en saisissons la structure. Les r\u00e8gles ne constituent pas un type de connaissance diff\u00e9rent des corr\u00e9lations ; ce sont des corr\u00e9lations comprim\u00e9es \u00e0 leur limite, l\u00e0 o\u00f9 la compression devient presque gratuite parce que la r\u00e9gularit\u00e9 sous-jacente est presque parfaite.<\/p>\n Ce cadre, d\u00e9velopp\u00e9 dans Rethinking Intelligence…<\/em>, a une cons\u00e9quence frappante pour l\u2019intelligence artificielle – et, \u00e0 travers elle, pour notre compr\u00e9hension de la causalit\u00e9 elle-m\u00eame.<\/p>\n Un grand mod\u00e8le de langage n\u2019est nullement troubl\u00e9 par la diff\u00e9rence entre une corr\u00e9lation de 0,705 et une de 0,9999918. Pour le mod\u00e8le, les deux sont des r\u00e9gularit\u00e9s empiriques : des co-occurrences \u00e0 haute dimension dans les donn\u00e9es. La proximit\u00e9 avec 1 n\u2019a pas de signification ontologique particuli\u00e8re. Le passage de la corr\u00e9lation \u00e0 la r\u00e8gle – si central dans la compr\u00e9hension th\u00e9orique humaine – ne r\u00e9sonne pas en lui. Pour un LLM, \u00ab la loi de Boyle \u00bb n\u2019est pas une intuition m\u00e9taphysique, mais simplement une r\u00e9gularit\u00e9 probabiliste suppl\u00e9mentaire dans la distribution d\u2019entra\u00eenement.<\/p>\n Cela r\u00e9v\u00e8le quelque chose \u00e0 notre sujet plut\u00f4t qu\u2019au sujet du LLM. Ce qui nous semble \u00eatre un choix rationnel : pr\u00e9f\u00e9rer les r\u00e8gles aux corr\u00e9lations, traiter des corr\u00e9lations quasi parfaites comme des indices de \u00ab lois de la nature \u00bb, est en r\u00e9alit\u00e9 une n\u00e9cessit\u00e9 n\u00e9e de notre capacit\u00e9 cognitive limit\u00e9e. Les r\u00e8gles sont des repr\u00e9sentations mentales compactes dont nous avons besoin pour naviguer dans la complexit\u00e9. Ce sont des artefacts de compression d\u2019un syst\u00e8me (l\u2019esprit humain) soumis \u00e0 de s\u00e9v\u00e8res contraintes de m\u00e9moire de travail. Les LLM, non soumis \u00e0 ces contraintes, n\u2019ont pas besoin d\u2019une telle compression. Ce qui nous appara\u00eet comme une intelligence fond\u00e9e sur des lois \u00e9l\u00e9gantes n\u2019est, de leur point de vue, qu\u2019une forme suppl\u00e9mentaire dans le paysage statistique.<\/p>\n L\u2019implication pour la causalit\u00e9 est directe. Si les \u00ab r\u00e8gles \u00bb sont des compressions de corr\u00e9lations quasi parfaites, et si les \u00ab lois causales \u00bb sont les r\u00e8gles les plus comprim\u00e9es de toutes, alors la causalit\u00e9 n\u2019est pas une caract\u00e9ristique primitive du r\u00e9el, mais un ph\u00e9nom\u00e8ne de compression : une cons\u00e9quence du fait que certaines corr\u00e9lations sont si serr\u00e9es qu\u2019elles peuvent \u00eatre radicalement comprim\u00e9es sous la forme de r\u00e8gle, et que la cognition humaine a \u00e9volu\u00e9 pour d\u00e9tecter et exploiter de telles compressions. La question \u00ab qu\u2019est-ce que la causalit\u00e9 ? \u00bb devient alors : \u00ab dans quelles conditions la compression devient-elle presque sans perte ? \u00bb – ce qui est pr\u00e9cis\u00e9ment la question \u00e0 laquelle GENESIS r\u00e9pond avec son cadre fond\u00e9 sur le couplage.<\/p>\n Les th\u00e9ories philosophiques classiques de la causalit\u00e9 supposent toutes que la structure causale est fondamentale – que le monde est pourvu de relations causales, et que la t\u00e2che philosophique ou scientifique consiste \u00e0 les identifier. Le d\u00e9saccord porte sur ce qu\u2019est la causalit\u00e9, non sur le fait qu\u2019elle soit un donn\u00e9.<\/p>\n David Hume (1711-1776) soutenait que la causalit\u00e9 n\u2019est que conjonction constante : nous observons A suivi de B \u00e0 r\u00e9p\u00e9tition et inf\u00e9rons un lien causal. Mais cette conception ne permet pas de distinguer la causalit\u00e9 authentique de la simple corr\u00e9lation.<\/p>\n Les th\u00e9ories contrefactuelles (David Lewis) d\u00e9finissent la causalit\u00e9 par la d\u00e9pendance contrefactuelle : A cause B si, si A ne s\u2019\u00e9tait pas produit, B ne se serait pas produit. Cela capture l\u2019asym\u00e9trie entre cause et effet, mais suppose une m\u00e9taphysique des mondes possibles.<\/p>\n L\u2019interventionnisme (James Woodward, Judea Pearl) d\u00e9finit la causalit\u00e9 de mani\u00e8re op\u00e9rationnelle : A cause B si intervenir sur A modifie B, toutes choses \u00e9gales par ailleurs. M\u00e9thodologiquement tr\u00e8s puissant, mais il suppose que la structure causale existe et qu\u2019il s\u2019agit de la d\u00e9couvrir – il n\u2019explique pas d\u2019o\u00f9 elle provient.<\/p>\n Les th\u00e9ories fond\u00e9es sur les pouvoirs (Stephen Mumford, Rani Lill Anjum) soutiennent que la causalit\u00e9 est enracin\u00e9e dans les pouvoirs causaux intrins\u00e8ques des objets – des dispositions qu\u2019ils poss\u00e8dent par nature.<\/p>\n Le continuum de compression est sous-jacent \u00e0 ces quatre interpr\u00e9tations mais pas \u00e9nonc\u00e9 en tant que tel. Ce qu\u2019Hume observait (conjonction constante), c\u2019est la corr\u00e9lation. Ce que les interventionnistes manipulent, c\u2019est la structure qui \u00e9merge lorsque les corr\u00e9lations sont suffisamment serr\u00e9es pour \u00eatre comprim\u00e9es en r\u00e8gles. Ce que les th\u00e9oriciens des pouvoirs attribuent aux objets (dispositions intrins\u00e8ques) sont des compressions des configurations de couplage qui g\u00e9n\u00e8rent des r\u00e9gularit\u00e9s quasi parfaites. Aucune de ces quatre interpr\u00e9tations n’est fausse, mais chacune n’est que partielle : elles d\u00e9crivent diff\u00e9rentes positions sur le continuum de compression – de la corr\u00e9lation brute (Hume) \u00e0 la manipulation op\u00e9rationnelle (Pearl) jusqu\u2019\u00e0 la compression maximale (les pouvoirs).<\/p>\n GENESIS ajoute la question empirique : qu\u2019est-ce qui d\u00e9termine la position d\u2019une relation donn\u00e9e sur le continuum de compression ? La r\u00e9ponse, \u00e0 travers sept domaines, est la structure de couplage. Plus le couplage est serr\u00e9, plus la corr\u00e9lation est \u00e9lev\u00e9e, plus la relation est compressible, plus elle appara\u00eet \u00ab causale \u00bb. La causalit\u00e9 n\u2019est pas une cat\u00e9gorie distincte de la corr\u00e9lation ; c\u2019est l\u2019aspect que prend la corr\u00e9lation lorsque le couplage est suffisamment riche pour permettre une compression radicale.<\/p>\n Illustration par ChatGPT<\/em><\/p>\n M\u00eame si nous acceptons que les propri\u00e9t\u00e9s soient relationnelles, que l\u2019\u00e9mergence soit ind\u00e9pendante du substrat, que K = e\/\u03c0\u00b2 r\u00e9gisse les transitions de r\u00e9gime \u00e0 travers les \u00e9chelles – nous pourrions encore soutenir que les relations causales font […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[10250,10424,9204,13,20,8,153],"tags":[790,636,10888,11304,4991,10443,2143,11312,11308,2921,4277,10428,5739,940,11313,11314,9253,11306,11309,887,11310,4467,11307,11316,11305,11311,11315],"class_list":["post-146877","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-rethinking-intelligence-in-the-age-of-artificial-minds","category-genesis","category-grands-modeles-de-langage","category-intelligence-artificielle","category-philosophie","category-philosophie-des-sciences","category-physique","tag-causalite","tag-complexite","tag-compression-de-linformation","tag-continuum-de-compression","tag-correlation","tag-couplage","tag-david-hume","tag-david-lewis","tag-efficacite-causale","tag-emergence","tag-epistemologie","tag-genesis","tag-henry-margenau","tag-intelligence-artificielle-2","tag-james-woodward","tag-judea-pearl","tag-llm","tag-loi-de-boyle","tag-loi-de-la-nature","tag-metaphysique","tag-modele-probabiliste","tag-philosophie-des-sciences","tag-pv-nrt","tag-rani-lill-anjum","tag-regle-scientifique","tag-regularite-statistique","tag-stephen-mumford"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.pauljorion.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/146877","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.pauljorion.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.pauljorion.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.pauljorion.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.pauljorion.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=146877"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/www.pauljorion.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/146877\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":146879,"href":"https:\/\/www.pauljorion.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/146877\/revisions\/146879"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.pauljorion.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=146877"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.pauljorion.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=146877"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.pauljorion.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=146877"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}Le dernier bastion<\/h4>\n
\nLe continuum de compression : de la corr\u00e9lation \u00e0 la r\u00e8gle<\/h4>\n
\nCe que les LLM r\u00e9v\u00e8lent sur la causalit\u00e9<\/h4>\n
\nLe paysage philosophique (en deux mots)<\/h4>\n
\n
<\/p>\nLe dernier bastion<\/h4>\n