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Créateur d'étoiles d'Olaf Stapledon : voir l'ensemble des choses

Au regard du monde  de 1937 en ébullition et à la veille de la Seconde Guerre mondiale, Olaf Stapledon présenta Star Maker avec une puissante justification pour une science-fiction en temps de crise : " …Peut-être que la tentative de voir notre monde turbulent sur fond d’étoiles pourrait, après tout, augmenter, et non diminuer, l’importance de la crise humaine actuelle. …. Dans cette optique, j’ai essayé de construire une esquisse imaginative de cet ensemble redoutable mais vital. "

Je doute qu’aucun écrivain avant ou depuis ait pris au pied de la lettre la tâche de décrire " l’ensemble des choses " comme un mythe de l’esprit cosmique ou ne l’ait fait avec autant d’efficacité.

Des écrivains aussi divers que Brian Aldiss, Arthur C. Clarke, Jorge Luis Borges, Doris Lessing et Virginia Woolf, entre autres, ont loué le travail de Stapledon, en particulier Star Maker. Considérant que Stapledon avait une formation de philosophe et qu’il connaissait peu la science-fiction avant d’écrire ses romans, il eut une énorme influence dans le domaine. Star Maker s'est avéré être une mine d'idées pour le travail d'innombrables écrivains.

On voit bien pourquoi. Même si Stapledon abandonne l'intrigue conventionnelle, son narrateur décrit avec des détails fascinants un voyage à travers le cosmos. Qui commence au milieu d'une crise personnelle lorsqu'un homme se promène sur une colline près de chez lui.

La recherche de sens

Il est submergé par un sentiment d'irréalité et de futilité dans la vie quotidienne ainsi que par le délire du monde. Pourtant, alors qu'il réfléchit à la petitesse de la vie dans le vaste vide de l'espace, sa vision change soudainement, balayant d'abord toute l'étendue de la terre, puis s'élève dans l'espace. Sous lui, la terre en déclin apparaît comme un caillou dans la vaste étendue des étoiles. Sous cette forme désincarnée, il se retrouve à voyager dans l’espace à une vitesse ahurissante.

Ainsi commence un voyage épique à la recherche de la source de l’être lui-même et de la communauté d’autres esprits capables de donner un sens à la vie dans le contexte d’un univers apparemment infini. Bien que Stapledon soit agnostique quant aux croyances religieuses, il ressentait fortement le désir de saisir les mystères de l'existence. Il fit de cet élan essentiellement religieux le moteur qui porte le voyage vers son ineffable apogée dans un aperçu de la force créatrice suprême du cosmos.

Une communauté de voyageurs psychiques

Le narrateur voyage en tant qu'entité psychique de monde en monde à la recherche d'êtres sensibles à travers la galaxie. Il trouve un moyen de s'infiltrer dans leur esprit et même de communiquer avec eux tout en partageant leur espace mental. À mesure que le nombre de ces voyageurs psychiques augmente, ils ressentent un objectif commun en tant qu’explorateurs galactiques.

Ils réalisent que leurs voyages ne sont pas simplement des aventures personnelles mais font partie d’une force de conscience plus vaste. Ils sentent émerger une conscience distincte qui met de côté le caractère unique culturel de chaque individu et se concentre sur " les attributs essentiels à l’esprit ".

Ainsi émerge un esprit cosmique qui exerce une force d’attraction vers d’autres intelligences qui recherchent également une compréhension plus large. Cette force psychique vient déterminer la direction du voyage, car ils sont attirés vers des êtres partageant les mêmes idées dans des mondes différents.

Espèces en évolution

Le narrateur, tout en participant à cette conscience plus large, enregistre ses propres impressions alors que le voyage se poursuit à travers des centaines de mondes. Il fait voir des civilisations à tous les stades, depuis le niveau primitif de créatures peu évoluées jusqu'aux sociétés avancées d'êtres plus accomplis que les humains. Alors que de nombreux peuples qu'il rencontre sont de forme humanoïde, bien que d'apparence très différente, d'autres représentent des formes de vie basées sur des espèces totalement différentes.

Il existe des " échinodermes humains " issus d'une créature comme une étoile de mer qui avait développé des organes sensoriels élaborés et un cerveau spécialisé dans plusieurs bras et qui a finalement migré sur terre et formé des civilisations industrielles. Il y a les nautiloïdes qui ont évolué vers des structures semblables à des navires d’une grande intelligence qui ont construit leur propre civilisation. Les espèces aviaires sur une planète se sont combinées en grands essaims pour former un seul esprit et une seule conscience, bien que le corps reste multiple.

Mais les plus avancés sont les symbiotes qui combinent les caractéristiques avantageuses de formes de vie radicalement différentes. L’une d’elles combine la nature méditative d’une vie végétale intelligente avec les impulsions actives d’une nature animale. Un autre combine les capacités d’une existence sous-marine ichtyoïde avec une espèce de crustacé ou d’arachnoïde qui a appris à vivre sur terre. Ils se sont adaptés physiquement les uns aux autres pour former des couples permanents, leurs corps étant assemblés et partageant une intelligence commune.

Technologies et civilisations

Toutes ces espèces qui atteignent une intelligence avancée doivent faire face aux problèmes de la production industrielle et de ses effets planétaires. Leurs sociétés atteignent des points de crise lorsqu’elles abusent du pouvoir qu’apporte la technologie avancée.

Une société développe un genre d'Internet et de l'expérience virtuelle grâce à des postes de radio de poche et à la radio-stimulation cérébrale. Beaucoup utilisent ces postes pour des émissions à caractère sexuel. La passion pour le " bonheur radio " devient une drogue pour les classes inférieures et remplace la réforme économique.

Les sociétés avancées ne sont pas les seules à réaliser des voyages spatiaux. Elles apprennent également à manipuler l’énergie des étoiles en les entourant de sphères de conversion d’énergie*. Ils construisent des essaims de planètes artificielles et déplacent les planètes existantes vers de nouveaux emplacements pour les rendre plus habitables.

Le plus grand exploit des êtres les plus avancés est peut-être la fusion des consciences individuelles de populations entières, puis de mondes, puis d’une galaxie entière, pour former un esprit cosmique.

Société des Mondes Galactique

La compétence télépathique de cet esprit cosmique en expansion dans la culture la plus avancée devient une force irrésistible qui embrasse tous les " mondes éveillés ". Grâce à la communication télépathique, ils font appel aux esprits de toute la galaxie pour former une utopie.

En créant un vaste " continent galactique " qui constitue une Société de Mondes, ces êtres opèrent des changements radicaux. Ils démontent les étoiles mourantes pour utiliser leur énergie pour voyager dans l’espace et même déplacer les étoiles vers de nouveaux emplacements. Mais alors qu’ils tentent d’avancer au-delà d’une seule galaxie, ils rencontrent des revers inattendus.

Les étoiles elles-mêmes ont leur propre forme de conscience et commencent à se rebeller.

L'esprit des étoiles et des galaxies

Certaines étoiles explosent, effaçant toutes les planètes et mondes artificiels qui les entourent. La Société des Mondes se rend compte que les étoiles sont elles-mêmes vivantes et tentent de communiquer avec elle pour permettre aux différentes formes de vie de vivre ensemble.

Stapledon ne cesse d'expandre sa carte mentale du cosmos vers des échelles et des perspectives plus vastes pour englobert des niveaux d'être et de conscience toujours plus grands.

Et il y a toujours une conscience. Même les nébuleuses partagent la pulsion commune à toutes les formes d'esprit, qui consiste à tendre la main pour créer une union mentale et comprendre la source dont elles sont issues.

Elles communiquent entre elles grâce au stress gravitationnel. Les messages mettent des éons à être formulés et des millions d’années pour atteindre leur destination. " Quand les nébuleuses étaient à leur apogée, le cosmos tout entier résonnait de leurs paroles. "

Créateur d'étoiles

Le narrateur et son groupe d'explorateurs galactiques, partageant cette conscience croissante, acquièrent une nouvelle notion du temps. Les éons deviennent des minutes, car ils perçoivent toute la vie du cosmos comme une brève course contre le temps au galop.

Dans cet état, le narrateur, en tant que partie de l’esprit cosmique, perçoit l’être spirituel ultime de l’univers. Mais ce n’est qu’un flash, éclair d'une aveuglant clarté qui disparaît aussitôt.

Ce que le narrateur peut décrire, c'est la séquelle de sa vision fugace, " un écho, un symbole, un mythe, un rêve fou " du Faiseur d'Etoile qu'il a entrevu alors que son voyage touche à sa fin.

Un mythe de la création

Il voit ce créateur créer non seulement des mondes d’une grande diversité, mais des univers entiers qui fonctionnent selon des principes différents. Dans certains cas, les individus font l'expérience de plusieurs dimensions temporelles. Dans l’un d’entre eux, ils perçoivent vaguement leur propre moi alternatif dans d’autres réalités. Dans une autre, ils zigzaguent entre les dimensions temporelles à différentes périodes de leur vie.

Il existe d’autres univers (anticipant le concept de multivers) dans lesquels les individus génèrent plusieurs lignes temporelles à chaque instant où des choix doivent être faits. Chaque possibilité peut être réalisée en même temps dans différentes zones de l'être.

Parfois, dans cette vision, le Créateur d’Étoiles semble considérer tous les mondes et univers créés ainsi que les vastes échelles de civilisation et de destruction qu’ils entraînent avec une froide indifférence. Il n'a aucune sympathie pour toutes les souffrances des êtres hautement évolués vivant sur ces mondes, les considérant uniquement comme autant de magnifiques fils tissés en une seule grande tapisserie. À d’autres moments, cependant, ces créations semblent imprégnées d’amour.

En fin de compte, le narrateur se retrouve épuisé par l’effort visant à capturer quelque chose qui se situe bien au-delà de l’expérience humaine et du langage. Il ne peut que résumer ce qu’il considère comme un mystère effrayant, une adoration irrésistible.

Le narrateur se réveille sur le flanc d'une colline près de chez lui et regarde à nouveau à travers la terre les terribles luttes alors en cours dans le monde de 1937. Il voit un vaste conflit entre le bien et le mal dans lequel tout ce qui est cher aux humains est en danger. Il sent deux sources de lumière et d’espoir dans cette obscurité. L’une d’entre elles est " le petit atome brillant " de la communauté humaine. L’autre la lumière froide des étoiles et la " réalité hypercosmique " qu’elles représentent. Ce voyage cosmique se termine donc là où il a commencé, mais en offrant au voyageur une conscience de la vie beaucoup plus large.

Stapledon s'est détourné de l'écriture philosophique au sens académique du terme parce qu'il souhaitait atteindre un large public en utilisant un langage plus simple. L’incroyable abondance d’idées et de descriptions détaillées de technologies et de mondes étranges est en effet facile à saisir. Mais ce que je trouve le plus puissant, c’est la clarté souvent lyrique et la fluidité rythmique de son style. Il existe peu de scènes dramatiques conventionnelles, mais la narration soutenue d'un voyage fantastique pour comprendre le cosmos devient un mythe de la création plus convaincant que n'importe quel page-turner conventionnel. 

Auteur: Folk-Williams John

Info: préfiguration des sphères de Dyson (note de Mg)

[ compte-rendu de lecture ] [ visionnaire ] [ quête théologique ] [ théorie du tout ] [ décorporation ]

legos protéiques

De nouveaux outils d’IA prédisent comment les blocs de construction de la vie s’assemblent

AlphaFold3 de Google DeepMind et d'autres algorithmes d'apprentissage profond peuvent désormais prédire la forme des complexes en interaction de protéines, d'ADN, d'ARN et d'autres molécules, capturant ainsi mieux les paysages biologiques des cellules.

Les protéines sont les machines moléculaires qui soutiennent chaque cellule et chaque organisme, et savoir à quoi elles ressemblent sera essentiel pour comprendre comment elles fonctionnent normalement et fonctionnent mal en cas de maladie. Aujourd’hui, les chercheurs ont fait un grand pas en avant vers cet objectif grâce au développement de nouveaux algorithmes d’apprentissage automatique capables de prédire les formes rdéployées et repliées non seulement des protéines mais aussi d’autres biomolécules avec une précision sans précédent.

Dans un article publié aujourd'hui dans Nature , Google DeepMind et sa société dérivée Isomorphic Labs ont annoncé la dernière itération de leur programme AlphaFold, AlphaFold3, capable de prédire les structures des protéines, de l'ADN, de l'ARN, des ligands et d'autres biomolécules, seuls ou liés ensemble dans différentes configurations. Les résultats font suite à une mise à jour similaire d'un autre algorithme de prédiction de structure d'apprentissage profond, appelé RoseTTAFold All-Atom, publié en mars dans Science .

Même si les versions précédentes de ces algorithmes pouvaient prédire la structure des protéines – une réussite remarquable en soi – elles ne sont pas allées assez loin pour dissiper les mystères des processus biologiques, car les protéines agissent rarement seules. "Chaque fois que je donnais une conférence AlphaFold2, je pouvais presque deviner quelles seraient les questions", a déclaré John Jumper, qui dirige l'équipe AlphaFold chez Google DeepMind. "Quelqu'un allait lever la main et dire : 'Oui, mais ma protéine interagit avec l'ADN.' Pouvez-vous me dire comment ?' " Jumper devrait bien admettre qu'AlphaFold2 ne connaissait pas la réponse.

Mais AlphaFold3 pourrait le faire. Avec d’autres algorithmes d’apprentissage profond émergents, il va au-delà des protéines et s’étend sur un paysage biologique plus complexe et plus pertinent qui comprend une bien plus grande diversité de molécules interagissant dans les cellules.

" On découvre désormais toutes les interactions complexes qui comptent en biologie ", a déclaré Brenda Rubenstein , professeure agrégée de chimie et de physique à l'Université Brown, qui n'a participé à aucune des deux études. " On commence à avoir une vision plus large."

Comprendre ces interactions est " fondamental pour la fonction biologique ", a déclaré Paul Adams , biophysicien moléculaire au Lawrence Berkeley National Laboratory qui n’a également participé à aucune des deux études. " Les deux groupes ont fait des progrès significatifs pour résoudre ce problème. "

Les deux algorithmes ont leurs limites, mais ils ont le potentiel d’évoluer vers des outils de prédiction encore plus puissants. Dans les mois à venir, les scientifiques commenceront à les tester et, ce faisant, ils révéleront à quel point ces algorithmes pourraient être utiles.

Progrès de l’IA en biologie

L’apprentissage profond est une variante de l’apprentissage automatique vaguement inspirée du cerveau humain. Ces algorithmes informatiques sont construits à l’aide de réseaux complexes de nœuds d’information (appelés neurones) qui forment des connexions en couches les unes avec les autres. Les chercheurs fournissent au réseau d’apprentissage profond des données d’entraînement, que l’algorithme utilise pour ajuster les forces relatives des connexions entre les neurones afin de produire des résultats toujours plus proches des exemples d’entraînement. Dans le cas des systèmes d'intelligence artificielle protéique, ce processus amène le réseau à produire de meilleures prédictions des formes des protéines sur la base de leurs données de séquence d'acides aminés.

AlphaFold2, sorti en 2021, a constitué une avancée majeure dans l’apprentissage profond en biologie. Il a ouvert la voie à un monde immense de structures protéiques jusque-là inconnues et est déjà devenu un outil utile pour les chercheurs qui cherchent à tout comprendre, depuis les structures cellulaires jusqu'à la tuberculose. Cela a également inspiré le développement d’outils supplémentaires d’apprentissage biologique profond. Plus particulièrement, le biochimiste David Baker et son équipe de l’Université de Washington ont développé en 2021 un algorithme concurrent appelé RoseTTAFold , qui, comme AlphaFold2, prédit les structures protéiques à partir de séquences de données.

Depuis, les deux algorithmes ont été mis à jour avec de nouvelles fonctionnalités. RoseTTAFold Diffusion pourrait être utilisé pour concevoir de nouvelles protéines qui n’existent pas dans la nature. AlphaFold Multimer pourrait étudier l’interaction de plusieurs protéines. " Mais ce que nous avons laissé sans réponse ", a déclaré Jumper, " était : comment les protéines communiquent-elles avec le reste de la cellule ? "

Le succès des premières itérations d'algorithmes d'apprentissage profond de prédiction des protéines reposait sur la disponibilité de bonnes données d'entraînement : environ 140 000 structures protéiques validées qui avaient été déposées pendant 50 ans dans la banque de données sur les protéines. De plus en plus, les biologistes ont également déposé les structures de petites molécules, d'ADN, d'ARN et leurs combinaisons. Dans cette expansion de l'algorithme d'AlphaFold pour inclure davantage de biomolécules, " la plus grande inconnue ", a déclaré Jumper, "est de savoir s'il y aurait suffisamment de données pour permettre à l'algorithme de prédire avec précision les complexes de protéines avec ces autres molécules."

Apparemment oui. Fin 2023, Baker puis Jumper ont publié les versions préliminaires de leurs nouveaux outils d’IA, et depuis, ils soumettent leurs algorithmes à un examen par les pairs.

Les deux systèmes d'IA répondent à la même question, mais les architectures sous-jacentes de leurs méthodes d'apprentissage profond diffèrent, a déclaré Mohammed AlQuraishi , biologiste des systèmes à l'Université de Columbia qui n'est impliqué dans aucun des deux systèmes. L'équipe de Jumper a utilisé un processus appelé diffusion – technologie qui alimente la plupart des systèmes d'IA génératifs non basés sur du texte, tels que Midjourney et DALL·E, qui génèrent des œuvres d'art basées sur des invites textuelles, a expliqué AlQuraishi. Au lieu de prédire directement la structure moléculaire puis de l’améliorer, ce type de modèle produit d’abord une image floue et l’affine de manière itérative.

D'un point de vue technique, il n'y a pas de grand saut entre RoseTTAFold et RoseTTAFold All-Atom, a déclaré AlQuraishi. Baker n'a pas modifié massivement l'architecture sous-jacente de RoseTTAFold, mais l'a mise à jour pour inclure les règles connues des interactions biochimiques. L'algorithme n'utilise pas la diffusion pour prédire les structures biomoléculaires. Cependant, l'IA de Baker pour la conception de protéines le fait. La dernière itération de ce programme, connue sous le nom de RoseTTAFold Diffusion All-Atom, permet de concevoir de nouvelles biomolécules en plus des protéines.

" Le type de dividendes qui pourraient découler de la possibilité d'appliquer les technologies d'IA générative aux biomolécules n'est que partiellement réalisé grâce à la conception de protéines", a déclaré AlQuraishi. "Si nous pouvions faire aussi bien avec de petites molécules, ce serait incroyable." 

Évaluer la concurrence

Côte à côte, AlphaFold3 semble être plus précis que RoseTTAFold All-Atom. Par exemple, dans leur analyse dans Nature , l'équipe de Google a constaté que leur outil est précis à environ 76 % pour prédire les structures des protéines interagissant avec de petites molécules appelées ligands, contre une précision d'environ 42 % pour RoseTTAFold All-Atom et 52 % pour le meilleur. outils alternatifs disponibles.

Les performances de prédiction de structure d'AlphaFold3 sont " très impressionnantes ", a déclaré Baker, " et meilleures que celles de RoseTTAFold All-Atom ".

Toutefois, ces chiffres sont basés sur un ensemble de données limité qui n'est pas très performant, a expliqué AlQuraishi. Il ne s’attend pas à ce que toutes les prédictions concernant les complexes protéiques obtiennent un score aussi élevé. Et il est certain que les nouveaux outils d’IA ne sont pas encore assez puissants pour soutenir à eux seuls un programme robuste de découverte de médicaments, car cela nécessite que les chercheurs comprennent des interactions biomoléculaires complexes. Pourtant, " c'est vraiment prometteur ", a-t-il déclaré, et nettement meilleur que ce qui existait auparavant.

Adams est d'accord. "Si quelqu'un prétend pouvoir utiliser cela demain pour développer des médicaments avec précision, je n'y crois pas", a-t-il déclaré. " Les deux méthodes sont encore limitées dans leur précision, [mais] les deux constituent des améliorations spectaculaires par rapport à ce qui était possible. "

(Image gif, tournante, en 3D : AlphaFold3 peut prédire la forme de complexes biomoléculaires, comme cette protéine de pointe provenant d'un virus du rhume. Les structures prédites de deux protéines sont visualisées en bleu et vert, tandis que les petites molécules (ligands) liées aux protéines sont représentées en jaune. La structure expérimentale connue de la protéine est encadrée en gris.)

Ils seront particulièrement utiles pour créer des prédictions approximatives qui pourront ensuite être testées informatiquement ou expérimentalement. Le biochimiste Frank Uhlmann a eu l'occasion de pré-tester AlphaFold3 après avoir croisé un employé de Google dans un couloir du Francis Crick Institute de Londres, où il travaille. Il a décidé de rechercher une interaction protéine-ADN qui était " vraiment déroutante pour nous ", a-t-il déclaré. AlphaFold3 a craché une prédiction qu'ils testent actuellement expérimentalement en laboratoire. "Nous avons déjà de nouvelles idées qui pourraient vraiment fonctionner", a déclaré Uhlmann. " C'est un formidable outil de découverte. "

Il reste néanmoins beaucoup à améliorer. Lorsque RoseTTAFold All-Atom prédit les structures de complexes de protéines et de petites molécules, il place parfois les molécules dans la bonne poche d'une protéine mais pas dans la bonne orientation. AlphaFold3 prédit parfois de manière incorrecte la chiralité d'une molécule – l'orientation géométrique distincte " gauche " ou " droite " de sa structure. Parfois, il hallucine ou crée des structures inexactes.

Et les deux algorithmes produisent toujours des images statiques des protéines et de leurs complexes. Dans une cellule, les protéines sont dynamiques et peuvent changer en fonction de leur environnement : elles se déplacent, tournent et passent par différentes conformations. Il sera difficile de résoudre ce problème, a déclaré Adams, principalement en raison du manque de données de formation. " Ce serait formidable de déployer des efforts concertés pour collecter des données expérimentales conçues pour éclairer ces défis ", a-t-il déclaré.

Un changement majeur dans le nouveau produit de Google est qu'il ne sera pas open source. Lorsque l’équipe a publié AlphaFold2, elle a publié le code sous-jacent, qui a permis aux biologistes de reproduire et de jouer avec l’algorithme dans leurs propres laboratoires. Mais le code d'AlphaFold3 ne sera pas accessible au public.

 " Ils semblent décrire la méthode en détail. Mais pour le moment, au moins, personne ne peut l’exécuter et l’utiliser comme il l’a fait avec [AlphaFold2] ", a déclaré AlQuraishi. C’est " un grand pas en arrière. Nous essaierons bien sûr de le reproduire."

Google a cependant annoncé qu'il prenait des mesures pour rendre le produit accessible en proposant un nouveau serveur AlphaFold aux biologistes exécutant AlphaFold3. Prédire les structures biomoléculaires nécessite une tonne de puissance de calcul : même dans un laboratoire comme Francis Crick, qui héberge des clusters informatiques hautes performances, il faut environ une semaine pour produire un résultat, a déclaré Uhlmann. En comparaison, les serveurs plus puissants de Google peuvent faire une prédiction en 10 minutes, a-t-il déclaré, et les scientifiques du monde entier pourront les utiliser. "Cela va démocratiser complètement la recherche sur la prédiction des protéines", a déclaré Uhlmann.

Le véritable impact de ces outils ne sera pas connu avant des mois ou des années, alors que les biologistes commenceront à les tester et à les utiliser dans la recherche. Et ils continueront à évoluer. La prochaine étape de l'apprentissage profond en biologie moléculaire consiste à " gravir l'échelle de la complexité biologique ", a déclaré Baker, au-delà même des complexes biomoléculaires prédits par AlphaFold3 et RoseTTAFold All-Atom. Mais si l’histoire de l’IA en matière de structure protéique peut prédire l’avenir, alors ces modèles d’apprentissage profond de nouvelle génération continueront d’aider les scientifiques à révéler les interactions complexes qui font que la vie se réalise.

" Il y a tellement plus à comprendre ", a déclaré Jumper. "C'est juste le début."

Auteur: Internet

Info: https://www.quantamagazine.org/new-ai-tools-predict-how-lifes-building-blocks-assemble-20240508/ - Yasemin Saplakoglu, 8 mai 2024

[ briques du vivant ] [ texte-image ] [ modélisation mobiles ] [ nano mécanismes du vivant ]

affrontement racial

J'ai juste eu le temps de percevoir un rai brutal de lumière, un bruit de rires bizarres, une espèce d'exclamation rauque. Je suis devant la vitre, médusé. Des rideaux dissimulent tout l'intérieur, mais laissent passer une lueur assez forte. Je distingue contre la porte, à droite, un écriteau de bois : "A la ville d'Oran, café-hôtel. Chambres au mois et à la journée." Un bouge à sidis. Elle est là-dedans. Je suis interdit, épouvanté. Mais ma main est déjà sur la poignée. Ce qui m'a poussé (je crois pouvoir le dire, maintenant, après coup) c'est un dernier sentiment d'incrédulité, le refus d'admettre qu'une telle chose soit possible. J'ouvre la porte avec décision. Je fais deux pas. C'est bien un bistrot à sidis, pareil du reste à tous les bistrots de faubourg, assez exigu, éclairé très crûment. Mes yeux vont aussitôt à la petite. Elle est bien là, elle se tourne vers moi. Tout le monde me regarde. Ce sont des Bicots. Je vois des gueules bistrées, des tignasses crépues, des nez en bec d'aigle. Ils sont presque tous debout, autour du zinc qui reluit, ils doivent être sept ou huit. J'en repère deux, trois, à chapeaux mous, complets prétentieux ; un autre, en noir, de mine assez noble, peut-être. Au bout du groupe, il y a un gros type assis d'une trentaine d'années, frisottant, le mieux habillé, en bleu marine. J'aperçois un képi de sous-officier de tirailleurs, et dessous une tête maigre de Sarrasin, belle, ma foi ! Je vois aussi une seconde fille, près du type en bleu, un peu plus grande que l'autre, vingt-quatre ou vingt-cinq ans, mince, bien faite, semble t-il, mise avec simplicité, sans mauvais goût. C'est sur elle peut-être que mon regard s'arrête avec le plus de stupeur. Elle est d'une décence de silhouette invraisemblable dans un tel lieu. Et avec cela, des mèches de cheveux désordonnées, les pupilles agrandies et égarées, sa blouse claire dépoitraillée sur le creux de deux seins palpitants.

- Qu'y c'qu'y c'est ?

Un affreux asticot, debout, derrière le zinc, m'interpelle aigrement. Le tenancier sans doute.

J'articule d'une voix aussi naturelle que possible :

- Je désirerais boire un verre.

J'ai les yeux vissés sur la petite. C'est pourtant bien elle, son chapeau, ses boucles, sa petite jupe plissée, ses yeux clairs et rieurs. Je distingue vaguement une autre salle, au fond, plus grande, avec des festons de bois découpés à la morisque.

L'asticot a demandé je ne sais quoi, en arabe, à un des macaques. Il aboie, à mon adresse :

- Pas di verr. Ci fermé ici.

Je vois sur moi les yeux féroces et perçants de tous ces coquins. Je suis sans armes, dans ce coupe-gorge. Je me tourne d'instinct vers l'individu en bleu, le plus civilisé, apparemment, de la bande. C'est un Levantin de je ne sais quel Levant, déjà empâté, très infatué. Ce pourrait être un de ces "étudiants" qu'on voit au quartier autour des restaurants orientaux. Etudiant, barbeau, trafiquant de je ne sais quoi, le tout à la fois, sans doute. Il y a des raies rosâtres, trop larges, sur son complet bien coupé. Il s'est levé nonchalamment, il me toise avec une mine supérieure. Il laisse tomber trois ou quatre mots d'arabe qui font éclater tous les macaques d'un rire énorme. je vois ces gueules de pirates fendues, leurs grandes dents jaunes. Ils se foutent de moi devant la petite. Je dois pâlir brusquement : la colère, en même temps que la peur, mais la colère plus forte que la peur. Je les dévisage, j'arrête mon regard sur les deux filles :

- Il me semble que ce n'est pas fermé pour tout le monde...

Un hurlement de toute la bicaillerie. Je suis en un instant encerclé. La figure du sous-off est à trois pouces de la mienne. J'enregistre machinalement qu'il a quatre rubans à sa tunique.

Il me saisit le bras :

- Allez, dehors !

La petite lève la main :

- Non ! c'est un amoureux. Il me suit depuis le boulevard des Belges.

- Suivi ? Mouche ! Poulice ! Kha Poulice...

Ils glapissent à plein gosier. Je suis happé par dix pattes terribles : "mais non de Dieu ! écoutez-moi !" J'essaie d'atteindre mon portefeuille pour brandir ma carte d'étudiant. Une main lève une bouteille, un couteau jaillit. Ils ont dû croire que j'allais sortir un feu. Ce sont eux qui m'arrachent le portefeuille. J'ai les poignets immobilisés, je m'accroche où je peux avec les ongles. Ils me traînent jusqu'à la porte, j'encaisse trois ou quatre coups de poings. Je suis précipité dans les ténèbres extérieures, mes papiers lancés sur le sol, à demi déshabillé, ma chemise déchirée. Je tremble de la tête aux pieds. Les salauds m'ont attient à la mâchoire, derrière l'oreille. Une grande bordée de leur affreux rire. La porte se referme brusquement derrière moi.

Je fais une quarantaine de mètres en flageolant. Je reprends haleine, je me rajuste et me remets un peu. Je suis encore tout tremblotant de rage et de trouille : "Je vais chercher les flics !" Je voudrais me ruer avec une troupe en armes à l'assaut de cet effroyable repaire... Mais depuis quand ai-je recours aux flics ? D'ailleurs, que leur dirais-je ? Je m'en tire en somme à bon compte. Tout seul parmi parmi ces sauvages, aux poches pleines de rasoirs, de surins, de revolvers. Ma carte les aura rassurés ! Ils m'ont évacué par mépris. Toute récidive de ma part serait folle. Au reste, du coin de la place où je me suis embusqué, je vois l'asticot ouvrir la porte, accrocher un volet de bois, rentrer par-dessous. Le bouge est bouclée, barricadé. Je n'ai plus rien à faire ici.

Mais la petite est derrière cette porte, derrière ces fenêtres. Il y a cinq fenêtres au moins qui sont éclairées, aux deux étages plus voilées que celles du bas, tout à fait louches. Quinze ans. Cette petite perfection. Et elle traverse tout Lyon pour venir se faire mettre, pour venir se faire bitter dans cet immonde claque... Le petit ange aux cils innocents... La petite gaupe, oui ! ... Gaupette : voilà son nom.

Ses parents sont sortis, pour toute la nuit, peut-être. Elle a couru chez elle pour s'en assurer, se donner l'alibi de les embrasser. Ah ! sur le chapitre de la rouerie... Et puis elle s'envole ; ça la tient. Et moi qui l'imaginais déjà en tournée de charité ! Toujours conjecturer le vice plutôt que la vertu. Mais à ce point-là ! Quel roman noir, quel tréfonds ! mais comment expliquer le début ? Dans quelles pattes a-t-elle pu tomber ? Y revenir toute seule ! Une entremise de cette autre fille ?... Celle-là aussi, quelle apparition ! Ce tailleur de chaste et modeste petite bourgeoise. Et ces seins affolés ! Elle venait déjà de se faire branler en attendant l'autre ? Sa moule toute ouverte, pendant qu'elle me regardait, du jus plein le poil, jusqu'aux cuisses...

Mais elles sont là-dedans toutes les deux. Comment parvenir à penser ça ? Lequel de ces singes, avec Gaupette ? L'espèce d'étudiant ? Mais c'était lui, quand je suis entré, qui avait l'air de tenir l'autre fille.

La bagarre m'a fait débander un moment. Mais mes images, mes convoitises ont été trop violentes, à la fin de cette poursuite, dans ces rues noires. Je suis repris par cette excitation furibonde. Je ne peux plus m'en aller. L'autre fille a amené Gaupette. Elle l'a sans doute branlée, gougnottée avant. Le gros métèque se les farcit toutes les deux. Il a déjà du déculotter Gaupette. Ses pattes sur la petite jupe plissée, la petite culotte blanche, chaude, les deux cuisses roses, déjà femelles, le petit derrière. Le petit con doré. Le métèque l'enfile, pendant que l'autre fille s'astique, ou qu'un des sidis la tronche, le rempilé peut-être sur Gaupette. Ce n'est pas une invention répugnante de ma cervelle, c'est la vérité exacte. Ces bougres en rut perpétuel, montés comme des ânes. Son con de petite fille avec ces manches-là dedans ! C'est horrible, c'est ignoble. Et pourtant plus c'est ignoble et plus ça me chauffe, m'incendie. On comprend que dans de telles passes, s'il n'y avait pas les mécanismes et les habitudes de la civilisation, on se mettrait à bramer, à hurler au con. Je suis un moment sur le point de me taper un rassis, dans le noir, contre le mur d'une des baraques aveugles.

... Je suis là depuis plus d'une heure, sur cette espèce de carrefour d'assassinat, totalement sourd et désert, dans cette nuit crapuleuse. La petite Gaupette est en train de forniquer, de s'en faire mettre plein le vagin. Elle est sous zob !

Mais je peux l'avoir, moi aussi, je peux me l'envoyer. Elle ne demande que ça ! Elle ne pensait qu'à ça, pendant toute ma chasse, dans le tramway. Et je n'osais pas lui murmurer un "bonsoir"! Elle pensait que j'allais être de la partouze. Elle m'y emmenait. Ça lui allait bien ! elle n'a probablement jamais fait ça de sa vie avec un garçon européen, ça devait l'exciter. Elle a essayé de me tirer du pétrin. Si elle n'avait pas fait cette gaffe : "Il me suit depuis les Brotteaux! " Elle aurait seulement dit "je le connais, c'est un camarade !", je restais. Elle avait envie de moi. En ce moment, je la baiserais, je me frotterais à son ventre, à son poil, à ses fesses, j'aurais ma queue entre ses cuisses.

La porte s'ouvre derrière le volet de bois. Un couple sort, en se baissant. J'aperçois une grosse garce en cheveux, avec un grand bougre. Je m'approche, je ne sais pourquoi, comme si je pouvais leur demander de me réintroduire. Je vois les traits de l'homme, aussi barbares que ceux des sidis. Mais celui-là paraît avoir l'accent espagnol. La femme, elle, est Lyonnaise. Je suis à quatre ou cinq pas d'eux. L'"Espagnol" se retourne, me voit, i la l'air encore plus féroce que les Bics. Je ralentis, je les laisse filer. A la lueur de l'unique bec de gaz du coin, je devine le monumental pétard sur lequel chaloupe la pouffiasse, un gros cul qui vient de s'évaser, de s'enfoutrer, pendant que derrière la cloison, Gaupette...

Oh ! je la veux moi aussi ! Pourquoi les Bics m'ont-ils chassé ? Je ne leur voulais aucun mal. Je suis un salopard, comme eux. Si j'essayais d'entrer de nouveau, de leur expliquer ? Je vais frapper au volet, quelques petits coups, puis plus fort. Il semble que le bistrot soit vide. On ne répond pas, ça ne bouge pas. Je n’ose pas appeler.

Je commence à avoir froid. Mais je n’arrive pas à quitter la place. Gaupette ne couchera tout de même pas là. Si les deux filles sortent seules, je les aborde au coin de la rue. J’attendrai leur sortie, le temps qu’il faut.

Mais personne ne sort plus de ce borgnard. Tout est éteint en bas ; aux étages, il n’y a plus que deux fenêtres vaguement éclairées. Je n’y comprends plus rien. Je m’avise enfin, en contournant les bicoques voisines, d’aller jeter un coup d’œil cinq ou six mètres de la bâtisses, fermant sans doute une sorte de cour. Il y a une porte dans ce mur. En face, une ruelle, toute droite, bordée d’entrepôts noirs, conduit à une espèce de boulevard mieux éclairé que le reste de ce lugubre quartier. Elles ont pu s’en aller par là. Ce doit être la sortie des initiés. A moins qu’elles ne couchent ici. Serait-ce plus incroyable que le reste.

Je suis là depuis près de trois heures, et il en est bientôt onze. Je suis transi, écœuré, furieux. Je n’ai plus qu’à rentrer chez moi. Mais je me perds dans ces "chemins", ces rues inconnues, cet effrayant faubourg où il semble que je sois seul vivant. J’aperçois enfin un taxi. Tant pis pour la dépense.

Auteur: Rebatet Lucien

Info: les deux étendards (1952, 1312 p., Gallimard) p. 722-727

[ vulgarité ] [ laideur ] [ hostilité étrangère ] [ agressivité allogène ] [ fantasme ] [ sexe ] [ baston ] [ tabassage ]

biophysique

Lorsque le biologiste Tibor Gánti est décédé le 15 avril 2009, à l'âge de 75 ans, il était loin d'être connu. Une grande partie de sa carrière s'est déroulée derrière le rideau de fer qui a divisé l'Europe pendant des décennies, entravant les échanges d'idées.

Mais si les théories de Gánti avaient été plus largement connues à l'époque communiste, il pourrait aujourd'hui être acclamé comme l'un des biologistes les plus novateurs du XXe siècle. En effet, il a conçu un modèle d'organisme vivant le plus simple possible, qu'il a appelé le chimiotone ( Chemoton ) , et qui permet d'expliquer l'apparition de la vie sur Terre.

Pour les astrobiologistes qui s'intéressent à la vie au-delà de notre planète, le chimiotactisme offre une définition universelle de la vie, qui n'est pas liée à des substances chimiques spécifiques comme l'ADN, mais plutôt à un modèle d'organisation global.

"Il semble que Ganti a réfléchi aux fondements de la vie plus profondément que quiconque", déclare le biologiste Eörs Szathmáry, du Centre de recherche écologique de Tihany, en Hongrie.

Les débuts de la vie

Il n'existe pas de définition scientifique commune de la vie, mais ce n'est pas faute d'avoir essayé : Un article de 2012 a recensé 123 définitions publiées. Il est difficile d'en rédiger une qui englobe toute la vie tout en excluant tout ce qui n'est pas vivant et qui possède des attributs semblables à ceux de la vie, comme le feu et les voitures. De nombreuses définitions indiquent que les êtres vivants peuvent se reproduire. Mais un lapin, un être humain ou une baleine ne peuvent se reproduire seuls.

En 1994, un comité de la NASA a décrit la vie comme "un système chimique autonome capable d'une évolution darwinienne". Le mot "système" peut désigner un organisme individuel, une population ou un écosystème. Cela permet de contourner le problème de la reproduction, mais à un prix : l'imprécision.

(Photo : un cercle cellule contenant un autre cercle cellule en train de se dédoubler) 

Fonctionnement du chimiotactisme. Ce modèle théorique de la forme de vie la plus simple nécessite trois mécanismes interdépendants :

a) un cycle métabolique, pour transformer la nourriture en énergie

b)  la réplication des gabarits, pour la reproduction du modèle ;

c) une membrane, pour délimiter l'organisme.

Avec ce processus en 5 phases

1 Les molécules sont absorbées de l'environnement par le métabolisme

2 Le cycle métabolique produit d'abord des éléments pour renforcer sa menbrane

3  Le cylce métabolique use des molécules pour constituer sa réplique

4  La réplique produit une substance chimique qui est un composant clé de la membrane.

5 Les parties non utilisées des molécules sont éjectée à l'extérieur de la menbrane principale

Mais Tibor Ganti avait proposé une autre voie deux décennies plus tôt.

Il était né en 1933 dans la petite ville de Vác, dans le centre de la Hongrie. Ses débuts ayant été marqués par des conflits. La Hongrie s'est alliée à l'Allemagne nazie pendant la Seconde Guerre mondiale, mais en 1945, son armée a été vaincue par l'Union soviétique. Le régime totalitaire dominera l'Eurasie orientale pendant des décennies, la Hongrie devenant un État satellite, comme la plupart des autres pays d'Europe de l'Est.

Fasciné par la nature des êtres vivants, Gánti a étudié l'ingénierie chimique avant de devenir biochimiste industriel. En 1966, il a publié un livre sur la biologie moléculaire intitulé Forradalom az Élet Kutatásában, ou Révolution dans la recherche sur la vie, qui est resté pendant des années un manuel universitaire dominant, en partie parce qu'il n'y en avait pas beaucoup d'autres. L'ouvrage posait la question de savoir si la science comprenait comment la vie était organisée et concluait que ce n'était pas le cas.

En 1971, Gánti aborda le problème de front dans un nouveau livre, Az Élet Princípiuma, ou Les principes de la vie. Publié uniquement en hongrois, ce livre contient la première version de son modèle de chimiotactisme, qui décrit ce qu'il considère comme l'unité fondamentale de la vie. Toutefois, ce premier modèle d'organisme était incomplet et il lui a fallu trois années supplémentaires pour publier ce qui est aujourd'hui considéré comme la version définitive, toujours en hongrois, dans un document qui n'est pas disponible en ligne.

L'année du miracle

Globalement, 1971 a été une année faste pour la recherche sur l'origine de la vie. Outre les travaux de Gánti, la science a proposé deux autres modèles théoriques importants.

Le premier est celui du biologiste théoricien américain Stuart Kauffman, qui soutient que les organismes vivants doivent être capables de se copier eux-mêmes. En spéculant sur la manière dont cela aurait pu fonctionner avant la formation des cellules, il s'est concentré sur les mélanges de produits chimiques.

Supposons que le produit chimique A entraîne la formation du produit chimique B, qui entraîne à son tour la formation du produit chimique C, et ainsi de suite, jusqu'à ce qu'un élément de la chaîne produise une nouvelle version du produit chimique A. Après un cycle, il existera deux copies de chaque ensemble de produits chimiques. Si les matières premières sont suffisantes, un autre cycle produira quatre copies et continuera de manière exponentielle.

Kauffman a appelé un tel groupe un "ensemble autocatalytique" et il a soutenu que de tels groupes de produits chimiques auraient pu constituer la base de la première vie, les ensembles devenant plus complexes jusqu'à ce qu'ils produisent et utilisent une série de molécules complexes, telles que l'ADN.

Dans la seconde idée, le chimiste allemand Manfred Eigen a décrit ce qu'il a appelé un "hypercycle", dans lequel plusieurs ensembles autocatalytiques se combinent pour en former un seul plus grand. La variante d'Eigen introduit une distinction cruciale : Dans un hypercycle, certains des produits chimiques sont des gènes et sont donc constitués d'ADN ou d'un autre acide nucléique, tandis que d'autres sont des protéines fabriquées sur mesure en fonction des informations contenues dans les gènes. Ce système pourrait évoluer en fonction des changements - mutations - dans les gènes, une fonction qui manquait au modèle de Kauffman.

Gánti était arrivé indépendamment à une notion similaire, mais il l'a poussée encore plus loin. Selon lui, deux processus clés doivent se dérouler dans chaque organisme vivant. Premièrement, il doit construire et entretenir son corps, c'est-à-dire qu'il a besoin d'un métabolisme. Deuxièmement, il doit disposer d'une sorte de système de stockage de l'information, tel qu'un ou plusieurs gènes, qui peuvent être copiés et transmis à la descendance.

La première version du modèle de Gánti consistait essentiellement en deux ensembles autocatalytiques aux fonctions distinctes qui se combinaient pour former un ensemble autocatalytique plus important, ce qui n'est pas si différent de l'hypercycle d'Eigen. Cependant, l'année suivante, Gánti a été interrogé par un journaliste qui a mis en évidence une faille importante. Gánti supposait que les deux systèmes étaient basés sur des produits chimiques flottant dans l'eau. Or, laissés à eux-mêmes, ils s'éloigneraient les uns des autres et le chimiotone "mourrait".

La seule solution était d'ajouter un troisième système : une barrière extérieure pour les contenir. Dans les cellules vivantes, cette barrière est une membrane composée de substances chimiques ressemblant à des graisses, appelées lipides. Le chimiotone devait posséder une telle barrière pour se maintenir, et Gánti en a conclu qu'il devait également être autocatalytique pour pouvoir se maintenir et croître.

Voici enfin le chimiotone complet, le concept de Gánti de l'organisme vivant le plus simple possible : gènes, métabolisme et membrane, tous liés. Le métabolisme produit des éléments de construction pour les gènes et la membrane, et les gènes exercent une influence sur la membrane. Ensemble, ils forment une unité autoreproductible : une cellule si simple qu'elle pourrait non seulement apparaître avec une relative facilité sur Terre, mais qu'elle pourrait même rendre compte de biochimies alternatives sur des mondes extraterrestres.

Un modèle oublié

"Gánti a très bien saisi la vie", déclare le biologiste synthétique Nediljko Budisa, de l'université du Manitoba à Winnipeg, au Canada. "Sa lecture a été une révélation. Cependant, Budisa n'a découvert le travail de Gánti que vers 2005. En dehors de l'Europe de l'Est, l'ouvrage est resté obscur pendant des décennies, avec seulement quelques traductions anglaises sur le marché.

Le chimiotactisme est apparu en anglais en 1987, dans un livre de poche avec une traduction assez approximative, explique James Griesemer, de l'université de Californie, à Davis. Peu de gens l'ont remarqué. Szathmáry a ensuite donné au chimiotone une place de choix dans son livre de 1995, The Major Transitions in Evolution, coécrit avec John Maynard Smith. Cela a conduit à une nouvelle traduction anglaise du livre de Gánti de 1971, avec du matériel supplémentaire, publiée en 2003. Mais le chimiotone est resté dans une niche, et six ans plus tard, Gánti est mort.

Dans une certaine mesure, Gánti n'a pas aidé son modèle à s'imposer : il était connu pour être un collègue difficile. Selon Szathmáry, Gánti était obstinément attaché à son modèle, et paranoïaque de surcroît, ce qui le rendait "impossible à travailler".

Mais le plus gros problème du modèle chimiotactique est peut-être que, dans les dernières décennies du XXe siècle, la tendance de la recherche était de supprimer la complexité de la vie au profit d'approches de plus en plus minimalistes.

Par exemple, l'une des hypothèses les plus en vogue aujourd'hui est que la vie a commencé uniquement avec l'ARN, un proche cousin de l'ADN.

Comme son parent moléculaire plus célèbre, l'ARN peut porter des gènes. Mais l'ARN peut aussi agir comme une enzyme et accélérer les réactions chimiques, ce qui a conduit de nombreux experts à affirmer que la première vie n'avait besoin que d'ARN pour démarrer. Cependant, cette hypothèse du monde de l'ARN a été repoussée, notamment parce que la science n'a pas trouvé de type d'ARN capable de se copier sans aide - pensons aux virus à ARN comme le coronavirus, qui ont besoin de cellules humaines pour se reproduire.

D'autres chercheurs ont soutenu que la vie a commencé avec des protéines et rien d'autre, ou des lipides et rien d'autre. Ces idées sont très éloignées de l'approche intégrée de Gánti.

Un véritable chimiotactisme ?

Cependant, les scientifiques de ce siècle ont inversé la tendance. Les chercheurs ont désormais tendance à mettre l'accent sur la façon dont les substances chimiques de la vie fonctionnent ensemble et sur la manière dont ces réseaux coopératifs ont pu émerger.

Depuis 2003, Jack Szostak, de la Harvard Medical School, et ses collègues ont construit des protocellules de plus en plus réalistes : des versions simples de cellules contenant une série de substances chimiques. Ces protocellules peuvent croître et se diviser, ce qui signifie qu'elles peuvent s'autoreproduire.

En 2013, Szostak et Kate Adamala, alors étudiante, ont persuadé l'ARN de se copier à l'intérieur d'une protocellule. De plus, les gènes et la membrane peuvent être couplés : lorsque l'ARN s'accumule à l'intérieur, il exerce une pression sur la membrane extérieure, ce qui encourage la protocellule à s'agrandir.

Les recherches de Szostak "ressemblent beaucoup à celles de Gánti", déclare Petra Schwille, biologiste synthétique à l'Institut Max Planck de biochimie de Martinsried, en Allemagne. Elle souligne également les travaux de Taro Toyota, de l'université de Tokyo au Japon, qui a fabriqué des lipides à l'intérieur d'une protocellule, de sorte que celle-ci puisse développer sa propre membrane.

L'un des arguments avancés contre l'idée d'un chimiotone comme première forme de vie est qu'il nécessite un grand nombre de composants chimiques, notamment des acides nucléiques, des protéines et des lipides. De nombreux experts ont estimé qu'il était peu probable que ces substances chimiques soient toutes issues des mêmes matériaux de départ au même endroit, d'où l'attrait d'idées simples comme celle du monde de l'ARN.

Mais des biochimistes ont récemment trouvé des preuves que toutes les substances chimiques clés de la vie peuvent se former à partir des mêmes matériaux de départ simples. Dans une étude publiée en septembre, des chercheurs dirigés par Sara Szymkuć, alors à l'Académie polonaise des sciences à Varsovie, ont compilé une base de données à partir de décennies d'expériences visant à fabriquer les éléments chimiques de base de la vie. En partant de six produits chimiques simples, comme l'eau et le méthane, Szymkuć a découvert qu'il était possible de fabriquer des dizaines de milliers d'ingrédients clés, y compris les composants de base des protéines et de l'ARN.

Aucune de ces expériences n'a encore permis de construire un chimiotone fonctionnel. C'est peut-être simplement parce que c'est difficile, ou parce que la formulation exacte de Gánti ne correspond pas tout à fait à la façon dont la première vie a fonctionné. Quoi qu'il en soit, le chimiotone nous permet de réfléchir à la manière dont les composants de la vie fonctionnent ensemble, ce qui oriente de plus en plus les approches actuelles visant à comprendre comment la vie est apparue.

Il est révélateur, ajoute Szathmáry, que les citations des travaux de Gánti s'accumulent rapidement. Même si les détails exacts diffèrent, les approches actuelles de l'origine de la vie sont beaucoup plus proches de ce qu'il avait à l'esprit - une approche intégrée qui ne se concentre pas sur un seul des systèmes clés de la vie.

"La vie n'est pas une protéine, la vie n'est pas un ARN, la vie n'est pas une bicouche lipidique", explique M. Griesemer. "Qu'est-ce que c'est ? C'est l'ensemble de ces éléments reliés entre eux selon la bonne organisation.

Auteur: Internet

Info: https://www.nationalgeographic.com, 14 déc. 2020, par Michael Marshall

[ origine du vivant ] [ mécanisme ] [ matérialisme ]

big brother consumériste

Nulle part où se cacher : Les collecteurs de données sont venus pour capter votre vie privée - et ils l'ont trouvée

La manière dont vos données sont stockées et partagées évolue et votre activité en ligne peut être utilisée pour vous catégoriser d'une manière qui modifie radicalement votre vie. Il existe des moyens de reprendre le contrôle.

Un vendredi de 2021, je suis entré dans un hôtel d'Exeter, au Royaume-Uni, à 17:57:35. Le lendemain matin, j'ai fait 9 minutes de route pour me rendre à l'hôpital le plus proche. J'y suis resté trois jours. Le trajet de retour, qui dure normalement 1 heure 15 minutes, a duré 1 heure 40 minutes. La raison de cette lenteur : mon tout nouveau bébé dormait à l'arrière.

Ce ne sont pas les détails d'un journal. Il s'agit plutôt de ce que Google sait de la naissance de ma fille, sur la base de mon seul historique de localisation.

Un aperçu des données de ce week-end révèle que ce n'est pas tout ce que les entreprises savent de moi. Netflix se souvient que j'ai regardé toute une série d'émissions de bien-être, dont Gilmore Girls et How to Lose a Guy in 10 Days (Comment perdre un homme en 10 jours). Instagram a enregistré que j'ai "aimé" un post sur l'induction du travail, puis que je ne me suis pas reconnectée pendant une semaine.

Et alors ? Nous savons tous maintenant que nous sommes suivis en ligne et que les données collectées sur nous sont à la fois granulaires et constantes. Peut-être aimez-vous que Netflix et Instagram connaissent si bien vos goûts en matière de cinéma et de mode.

Mais un nombre croissant d'enquêtes et de poursuites judiciaires révèlent un nouveau paysage du suivi en ligne dans lequel la portée des entreprises qui collectent des données est plus insidieuse que beaucoup d'entre nous ne le pensent. En y regardant de plus près, j'ai découvert que mes données personnelles pouvaient avoir une incidence sur tout, depuis mes perspectives d'emploi et mes demandes de prêt jusqu'à mon accès aux soins de santé. En d'autres termes, elles peuvent façonner ma vie quotidienne d'une manière dont je n'avais pas conscience. "Le problème est énorme et il y a toujours de nouvelles horreurs", déclare Reuben Binns, de l'université d'Oxford.

On pourrait vous pardonner de penser qu'avec l'introduction d'une législation comme le règlement général sur la protection des données (RGPD) - des règles de l'Union européenne mises en œuvre en 2018 qui donnent aux gens un meilleur accès aux données que les entreprises détiennent sur eux et limitent ce que les entreprises peuvent en faire - la confidentialité des données n'est plus un vrai problème. Vous pouvez toujours refuser les cookies si vous ne voulez pas être suivi, n'est-ce pas ? Mais lorsque je dis cela à Pam Dixon, du groupe de recherche à but non lucratif World Privacy Forum, elle se met à rire d'incrédulité. "Tu y crois vraiment ?" me dit-elle.

Les gratteurs de données

Des centaines d'amendes ont été infligées pour violation du GDPR, notamment à Google, British Airways et Amazon. Mais les experts en données affirment qu'il ne s'agit là que de la partie émergée de l'iceberg. Une étude réalisée l'année dernière par David Basin de l'ETH Zurich, en Suisse, a révélé que 95 % des sites web pourraient enfreindre les règles du GDPR. Même l'objectif de la législation visant à faciliter la compréhension des données que nous acceptons de fournir n'a pas été atteint. Depuis l'entrée en vigueur de la législation, les recherches montrent que les accords de confidentialité sont devenus plus compliqués, rein de moins. Et si vous pensiez que les bloqueurs de publicité et les réseaux privés virtuels (VPN) - qui masquent l'adresse IP de votre ordinateur - vous protégeaient, détrompez-vous. Bon nombre de ces services vendent également vos données.

Nous commençons à peine à saisir l'ampleur et la complexité du paysage de la traque en ligne. Quelques grands noms - Google, Meta, Amazon et Microsoft - détiennent l'essentiel du pouvoir, explique Isabel Wagner, professeur associé de cybersécurité à l'université de Bâle, en Suisse. Mais derrière ces grands acteurs, un écosystème diversifié de milliers, voire de millions, d'acheteurs, de vendeurs, de serveurs, de traqueurs et d'analyseurs partagent nos données personnelles.

Qu'est-ce que tout cela signifie pour l'utilisateur lambda que je suis ? Pour le savoir, je me suis rendu chez HestiaLabs à Lausanne, en Suisse, une start-up fondée par Paul-Olivier Dehaye, mathématicien et lanceur d'alerte clé dans le scandale de l'utilisation des données de Facebook par la société de conseil politique Cambridge Analytica. Cette société a utilisé des données personnelles pour influencer l'élection de Donald Trump à la présidence des États-Unis en 2016. L'enquête de Dehaye sur Cambridge Analytica a montré de manière frappante à quel point l'influence des entreprises qui achètent et vendent des données est profonde. Il a créé HestiaLabs pour changer cette situation.

(Photo : Votre téléphone suit votre position même si les données mobiles sont désactivées)

Avant d'arriver, j'ai demandé mes données personnelles à diverses entreprises, un processus plus compliqué qu'il ne devrait l'être à l'ère du RGPD. Je rencontre Charles Foucault-Dumas, le chef de projet de HestiaLabs, au siège de l'entreprise - un modeste espace de co-working situé en face de la gare de Lausanne. Nous nous asseyons et téléchargeons mes fichiers dans son portail sur mesure.

Mes données s'étalent devant moi, visualisées sous la forme d'une carte de tous les endroits où je suis allé, de tous les posts que j'ai aimés et de toutes les applications qui ont contacté un annonceur. Dans les lieux que je fréquente régulièrement, comme la crèche de ma fille, des centaines de points de données se transforment en taches semblables à de la peinture. À l'adresse de mon domicile, il y a une énorme cible impossible à manquer. C'est fascinant. Et un peu terrifiant.

L'une des plus grandes surprises est de savoir quelles applications de mon téléphone contactent des entreprises tierces en mon nom. Au cours de la semaine écoulée, c'est un navigateur web que j'utilise parce qu'il se décrit comme "le respect de la vie privée avant tout" qui a été le plus grand contrevenant, en contactant 29 entreprises. Mais pratiquement toutes les applications de mon téléphone, du service d'épicerie au bloc-notes virtuel, étaient occupées à contacter d'autres entreprises pendant que je vaquais à mes occupations.

En règle générale, une entreprise qui souhaite vendre un produit ou un service s'adresse à une agence de publicité, qui se met en relation avec des plates-formes chargées de la diffusion des publicités, qui utilisent des échanges publicitaires, lesquels sont reliés à des plates-formes d'approvisionnement, qui placent les publicités sur les sites web des éditeurs. Chaque fois que vous ouvrez un site web ou que vous survolez momentanément un message sur un média social, cette machine - dont la valeur est estimée à 150 milliards de livres sterling par an - se met en marche.

Que partageaient exactement ces entreprises à mon sujet ? Pour le savoir, il faudrait que je fasse des demandes auprès de chacune d'entre elles. Et même avec celles que j'ai contactées avec l'aide de HestiaLabs, ce n'est pas toujours clair.

Prenons l'exemple d'Instagram. Il m'a fourni des données montrant qu'il a enregistré 333 "intérêts" en mon nom. Certains d'entre eux sont très éloignés de la réalité : le rugby, le festival Burning Man, la promotion immobilière, et même "femme à chats". Lecteur, je n'ai jamais eu de chat. Mais d'autres sont plus précis, et un certain nombre d'entre eux, sans surprise, sont liés au fait que je suis devenue parent, qu'il s'agisse de marques telles que Huggies et Peppa Pig ou de sujets tels que les berceaux et le sevrage pour bébés.

Je me demande comment ces données ont pu affecter non seulement mes achats, mais aussi la vie de ma fille. Son amour pour le cochon rose de dessin animé est-il vraiment organique, ou ces vidéos nous ont-elles été "servies" en raison des informations qu'Instagram a transmises à mon sujet ? Est-ce que les posts sur le sevrage dirigé par les bébés se sont retrouvés partout dans mon fil d'actualité - et ont donc influencé la façon dont ma fille a été initiée à la nourriture - par hasard, ou parce que j'avais été ciblée ? Je n'ai pas accès à cette chaîne de causes et d'effets, et je ne sais pas non plus comment ces divers "intérêts" ont pu me catégoriser pour d'éventuels spécialistes du marketing.

Il est pratiquement impossible de démêler l'écheveau complexe des transactions de données dans l'ombre. Les données personnelles sont souvent reproduites, divisées, puis introduites dans des algorithmes et des systèmes d'apprentissage automatique. En conséquence, explique M. Dixon, même avec une législation comme le GDPR, nous n'avons pas accès à toutes nos données personnelles. "Nous avons affaire à deux strates de données. Il y a celles qui peuvent être trouvées", dit-elle. "Mais il y a une autre strate que vous ne pouvez pas voir, que vous n'avez pas le droit légal de voir - aucun d'entre nous ne l'a."

Profilage personnel

Des rapports récents donnent un aperçu de la situation. En juin, une enquête de The Markup a révélé que ce type de données cachées est utilisé par les publicitaires pour nous classer en fonction de nos convictions politiques, de notre état de santé et de notre profil psychologique. Pourrais-je être considérée comme une "mère accro au portable", une "indulgente", une "facilement dégonflée" ou une "éveillée" ? Je n'en ai aucune idée, mais je sais qu'il s'agit là de catégories utilisées par les plateformes publicitaires en ligne.

Il est troublant de penser que je suis stéréotypée d'une manière inconnue. Une autre partie de moi se demande si cela a vraiment de l'importance. Je comprends l'intérêt d'une publicité qui tient compte de mes préférences, ou de l'ouverture de mon application de cartographie qui met en évidence des restaurants et des musées qui pourraient m'intéresser ou que j'ai déjà visités. Mais croyez-moi, il y a peu de façons de faire grimacer un expert en données plus rapidement qu'avec la désinvolture de ce compromis.

D'une part, l'utilisation de ces données va bien au-delà de la vente de publicité, explique M. Dixon. Quelque chose d'apparemment anodin comme le fait de faire des achats dans des magasins discount (signe d'un revenu inférieur) ou d'acheter des articles de sport (signe que vous faites de l'exercice) peut avoir une incidence sur tout, de l'attrait de votre candidature à l'université au montant de votre assurance maladie. "Il ne s'agit pas d'une simple publicité", précise M. Dixon. "Il s'agit de la vie réelle.

Une législation récente aux États-Unis a contraint certaines de ces entreprises à entrer dans la lumière. Le Vermont's 2018 Data Broker Act, par exemple, a révélé que les courtiers en données enregistrés dans l'État - mais qui sont également actifs ailleurs - vendent des informations personnelles à des propriétaires et des employeurs potentiels, souvent par l'intermédiaire de tierces parties. En juillet, le Bureau américain de protection financière des consommateurs a appris que cette deuxième strate cachée de données comprenait également des informations utilisées pour établir un "score de consommation", employé de la même manière qu'un score de crédit. "Les choses que vous avez faites, les sites web que vous avez visités, les applications que vous utilisez, tout cela peut alimenter des services qui vérifient si vous êtes un locataire convenable ou décident des conditions à vous offrir pour un prêt ou une hypothèque", explique M. Binns.

À HestiaLabs, je me rends compte que j'ai moi aussi été concrètement affectée, non seulement par les publicités que je vois, mais aussi par la façon dont les algorithmes ont digéré mes données. Dans les "inférences" de LinkedIn, je suis identifiée à la fois comme "n'étant pas un leader humain" et "n'étant pas un leader senior". Et ce, bien que j'aie dirigé une équipe de 20 personnes à la BBC et que j'aie été rédacteur en chef de plusieurs sites de la BBC auparavant - des informations que j'ai moi-même introduites dans LinkedIn. Comment cela peut-il affecter mes opportunités de carrière ? Lorsque j'ai posé la question à LinkedIn, un porte-parole m'a répondu que ces déductions n'étaient pas utilisées "de quelque manière que ce soit pour informer les suggestions de recherche d'emploi".

Malgré cela, nous savons, grâce à des poursuites judiciaires, que des données ont été utilisées pour exclure les femmes des annonces d'emploi dans le secteur de la technologie sur Facebook. En conséquence, le propriétaire de la plateforme, Meta, a cessé d'offrir cette option aux annonceurs en 2019. Mais les experts en données affirment qu'il existe de nombreuses solutions de contournement, comme le fait de ne cibler que les personnes ayant des intérêts stéréotypés masculins. "Ces préjudices ne sont pas visibles pour les utilisateurs individuels à ce moment-là. Ils sont souvent très abstraits et peuvent se produire longtemps après", explique M. Wagner.

À mesure que les données collectées sur notre vie quotidienne prolifèrent, la liste des préjudices signalés par les journaux ne cesse de s'allonger. Des applications de suivi de l'ovulation - ainsi que des messages textuels, des courriels et des recherches sur le web - ont été utilisés pour poursuivre des femmes ayant avorté aux États-Unis depuis que l'arrêt Roe v Wade a été annulé l'année dernière. Des prêtres ont été démasqués pour avoir utilisé l'application de rencontres gay Grindr. Un officier militaire russe a même été traqué et tué lors de sa course matinale, prétendument grâce à des données accessibles au public provenant de l'application de fitness Strava. La protection des données est censée prévenir bon nombre de ces préjudices. "Mais il y a manifestement une énorme lacune dans l'application de la loi", déclare M. Binns.

Le problème réside en partie d'un manque de transparence. De nombreuses entreprises s'orientent vers des modèles "préservant la vie privée", qui divisent les points de données d'un utilisateur individuel et les dispersent sur de nombreux serveurs informatiques, ou les cryptent localement. Paradoxalement, il est alors plus difficile d'accéder à ses propres données et d'essayer de comprendre comment elles ont été utilisées.

Pour sa part, M. Dehaye, de HestiaLabs, est convaincu que ces entreprises peuvent et doivent nous rendre le contrôle. "Si vous allez consulter un site web en ce moment même, en quelques centaines de millisecondes, de nombreux acteurs sauront qui vous êtes et sur quel site vous avez mis des chaussures dans un panier d'achat il y a deux semaines. Lorsque l'objectif est de vous montrer une publicité pourrie, ils sont en mesure de résoudre tous ces problèmes", explique-t-il. Mais lorsque vous faites une demande de protection de la vie privée, ils se disent : "Oh, merde, comment on fait ça ?".

Il ajoute : "Mais il y a un moyen d'utiliser cette force du capitalisme qui a résolu un problème dans une industrie de plusieurs milliards de dollars pour vous - pas pour eux".

J'espère qu'il a raison. En marchant dans Lausanne après avoir quitté HestiaLabs, je vois un homme qui s'attarde devant un magasin de couteaux, son téléphone rangé dans sa poche. Une femme élégante porte un sac Zara dans une main, son téléphone dans l'autre. Un homme devant le poste de police parle avec enthousiasme dans son appareil.

Pour moi, et probablement pour eux, ce sont des moments brefs et oubliables. Mais pour les entreprises qui récoltent les données, ce sont des opportunités. Ce sont des signes de dollars. Et ce sont des points de données qui ne disparaîtront peut-être jamais.

Reprendre le contrôle

Grâce aux conseils de M. Dehaye et des autres experts que j'ai interrogés, lorsque je rentre chez moi, je vérifie mes applications et je supprime celles que je n'utilise pas. Je supprime également certaines de celles que j'utilise mais qui sont particulièrement désireuses de contacter des entreprises, en prévoyant de ne les utiliser que sur mon ordinateur portable. (J'ai utilisé une plateforme appelée TC Slim pour me dire quelles entreprises mes applications contactent). J'installe également un nouveau navigateur qui (semble-t-il) accorde la priorité à la protection de la vie privée. Selon M. Wagner, les applications et les navigateurs open source et à but non lucratif peuvent constituer des choix plus sûrs, car ils ne sont guère incités à collecter vos données.

Je commence également à éteindre mon téléphone plus souvent lorsque je ne l'utilise pas. En effet, votre téléphone suit généralement votre position même lorsque les données mobiles et le Wi-Fi sont désactivés ou que le mode avion est activé. De plus, en me connectant à mes préférences Google, je refuse d'enregistrer l'historique de mes positions, même si la nostalgie - pour l'instant - m'empêche de demander que toutes mes données antérieures soient supprimées.

Nous pouvons également réinitialiser notre relation avec le suivi en ligne en changeant notre façon de payer, explique Mme Dixon. Elle suggère d'utiliser plusieurs cartes de crédit et d'être "très prudent" quant au portefeuille numérique que nous utilisons. Pour les achats susceptibles de créer un signal "négatif", comme ceux effectués dans un magasin discount, il est préférable d'utiliser de l'argent liquide, si possible. M. Dixon conseille également de ne pas utiliser d'applications ou de sites web liés à la santé, si possible. "Ce n'est tout simplement pas un espace clair et sûr", dit-elle.

En réalité, quelles que soient les mesures que vous prenez, les entreprises trouveront toujours de nouveaux moyens de contourner le problème. "C'est un jeu où l'on ne peut que perdre", affirme M. Dehaye. C'est pourquoi la solution ne dépend pas des individus. "Il s'agit d'un véritable changement de société.

En réunissant suffisamment de voix individuelles, M. Dehaye pense que nous pouvons changer le système - et que tout commence par le fait que vous demandiez vos données. Dites aux entreprises : "Si vous vous dérobez, notre confiance est perdue"", déclare-t-il. "Et dans ce monde de données, si les gens ne font pas confiance à votre entreprise, vous êtes mort.

Auteur: Ruggeri Amanda

Info: https://blog.shiningscience.com/2023/08/nowhere-to-hide-data-harvesters-came.html, 26 août 2023

[ idiosyncrasie numérique ] [ capitalisme de surveillance ] [ internet marchand ]

dichotomie

Un nouvel opus magnum postule l'existence d'un lien mathématique caché, semblable à la connexion entre l'électricité et le magnétisme.

En 2018, alors qu'il s'apprêtait à recevoir la médaille Fields, la plus haute distinction en mathématiques, Akshay Venkatesh avait un morceau de papier dans sa poche. Il y avait inscrit un tableau d'expressions mathématiques qui, depuis des siècles, jouent un rôle clé dans la théorie des nombres.

Bien que ces expressions aient occupé une place prépondérante dans les recherches de Venkatesh au cours de la dernière décennie, il les gardait sur lui non pas comme un souvenir de ce qu'il avait accompli, mais comme un rappel de quelque chose qu'il ne comprenait toujours pas.

Les colonnes du tableau étaient remplies d'expressions mathématiques à l'allure énigmatique : À l'extrême gauche se trouvaient des objets appelés périodes, et à droite, des objets appelés fonctions L, qui pourraient être la clé pour répondre à certaines des questions les plus importantes des mathématiques modernes. Le tableau suggérait une sorte de relation entre les deux. Dans un livre publié en 2012 avec Yiannis Sakellaridis, de l'université Johns Hopkins, Venkatesh avait trouvé un sens à cette relation : Si on leur donne une période, ils peuvent déterminer s'il existe une fonction L associée.

Mais ils ne pouvaient pas encore comprendre la relation inverse. Il était impossible de prédire si une fonction L donnée avait une période correspondante. Lorsqu'ils ont examiné les fonctions L, ils ont surtout constaté un certain désordre.

C'est pourquoi Venkatesh a gardé le papier dans sa poche. Il espérait que s'il fixait la liste suffisamment longtemps, les traits communs de cette collection apparemment aléatoire de fonctions L lui apparaîtraient clairement. Au bout d'un an, ce n'était pas le cas.

"Je n'arrivais pas à comprendre le principe qui sous-tendait ce tableau", a-t-il déclaré.

2018 fut une année importante pour Venkatesh à plus d'un titre. En plus de recevoir la médaille Fields, il a également quitté l'université de Stanford, où il se trouvait depuis une dizaine d'années, pour rejoindre l'Institute for Advanced Study à Princeton, dans le New Jersey.

Sakellaridis et lui ont également commencé à discuter avec David Ben-Zvi, un mathématicien de l'université du Texas, à Austin, qui passait le semestre à l'institut. Ben-Zvi avait construit sa carrière dans un domaine parallèle des mathématiques, en étudiant le même type de questions sur les nombres que Sakellaridis et Venkatesh, mais d'un point de vue géométrique. Lorsqu'il a entendu Venkatesh parler de cette table mystérieuse qu'il emportait partout avec lui, Ben-Zvi a presque immédiatement commencé à voir une nouvelle façon de faire communiquer les périodes et les fonctions L entre elles.

Ce moment de reconnaissance a été à l'origine d'une collaboration de plusieurs années qui s'est concrétisée en juillet dernier, lorsque Ben-Zvi, Sakellaridis et Venkatesh ont publié un manuscrit de 451 pages. L'article crée une traduction dans les deux sens entre les périodes et les fonctions L en refondant les périodes et les fonctions L en termes d'une paire d'espaces géométriques utilisés pour étudier des questions fondamentales en physique.

Ce faisant, il réalise un rêve de longue date dans le cadre d'une vaste initiative de recherche en mathématiques appelée "programme Langlands". Les mathématiciens qui travaillent sur des questions dans le cadre de ce programme cherchent à jeter des ponts entre des domaines disparates pour montrer comment des formes avancées de calcul (d'où proviennent les périodes) peuvent être utilisées pour répondre à des questions ouvertes fondamentales en théorie des nombres (d'où proviennent les fonctions L), ou comment la géométrie peut être utilisée pour répondre à des questions fondamentales en arithmétique.

Ils espèrent qu'une fois ces ponts établis, les techniques pourront être portées d'un domaine mathématique à un autre afin de répondre à des questions importantes qui semblent insolubles dans leur propre domaine.

Le nouvel article est l'un des premiers à relier les aspects géométriques et arithmétiques du programme, qui, pendant des décennies, ont progressé de manière largement isolée. En créant ce lien et en élargissant effectivement le champ d'application du programme Langlands tel qu'il a été conçu à l'origine, le nouvel article fournit un cadre conceptuel unique pour une multitude de connexions mathématiques.

"Il unifie un grand nombre de phénomènes disparates, ce qui réjouit toujours les mathématiciens", a déclaré Minhyong Kim, directeur du Centre international des sciences mathématiques d'Édimbourg, en Écosse.

Connecter eulement  

Le programme Langlands a été lancé par Robert Langlands, aujourd'hui professeur émérite à l'Institute for Advanced Study. Il a débuté en 1967 par une lettre manuscrite de 17 pages adressée par Langlands, alors jeune professeur à l'université de Princeton, à Andre Weil, l'un des mathématiciens les plus connus au monde. Langlands proposait d'associer des objets importants du calcul, appelés formes automorphes, à des objets de l'algèbre, appelés groupes de Galois. Les formes automorphes sont une généralisation des fonctions périodiques telles que le sinus en trigonométrie, dont les sorties se répètent à l'infini lorsque les entrées augmentent. Les groupes de Galois sont des objets mathématiques qui décrivent comment des entités appelées champs (comme les nombres réels ou rationnels) changent lorsqu'on leur ajoute de nouveaux éléments.

Les paires comme celle entre les formes automorphes et les groupes de Galois sont appelées dualités. Elles suggèrent que différentes classes d'objets se reflètent l'une l'autre, ce qui permet aux mathématiciens d'étudier l'une en fonction de l'autre.

Des générations de mathématiciens se sont efforcées de prouver l'existence de la dualité supposée de Langlands. Bien qu'ils n'aient réussi à l'établir que pour des cas limités, même ces cas limités ont souvent donné des résultats spectaculaires. Par exemple, en 1994, lorsque Andrew Wiles a démontré que la dualité proposée par Langlands était valable pour une classe particulière d'exemples, il a prouvé le dernier théorème de Fermat, l'un des résultats les plus célèbres de l'histoire des mathématiques.

En poursuivant le programme de Langlands, les mathématiciens l'ont également élargi dans de nombreuses directions.

L'une de ces directions a été l'étude de dualités entre des objets arithmétiques apparentés, mais distincts, de ceux qui intéressaient Langlands. Dans leur livre de 2012, Sakellaridis et Venkatesh ont étudié une dualité entre les périodes, qui sont étroitement liées aux formes automorphes, et les fonctions L, qui sont des sommes infinies attachées aux groupes de Galois. D'un point de vue mathématique, les périodes et les L-fonctions sont des objets d'espèces totalement différentes, sans traits communs évidents.

Les périodes sont devenues des objets d'intérêt mathématique dans les travaux d'Erich Hecke dans les années 1930.

Les fonctions L sont des sommes infinies utilisées depuis les travaux de Leonhard Euler au milieu du 18e siècle pour étudier des questions fondamentales sur les nombres. La fonction L la plus célèbre, la fonction zêta de Riemann, est au cœur de l'hypothèse de Riemann, qui peut être considérée comme une prédiction sur la répartition des nombres premiers. L'hypothèse de Riemann est sans doute le plus important problème non résolu en mathématiques.

Langlands était conscient des liens possibles entre les fonctions L et les périodes, mais il les considérait comme une question secondaire dans son projet de relier différents domaines des mathématiques.

"Dans un article, [Langlands] considérait que l'étude des périodes et des fonctions L ne valait pas la peine d'être étudiée", a déclaré M. Sakellaridis.

Bienvenue dans la machine

Bien que Robert Langlands n'ait pas insisté sur le lien entre les périodes et les fonctions L, Sakellaridis et Venkatesh les considéraient comme essentiels pour élargir et approfondir les liens entre des domaines mathématiques apparemment éloignés, comme l'avait proposé Langlands.

Dans leur livre de 2012, ils ont développé une sorte de machine qui prend une période en entrée, effectue un long calcul et produit une fonction L. Cependant, toutes les périodes ne produisent pas des L-fonctions correspondantes, et la principale avancée théorique de leur livre était de comprendre lesquelles le font. (Ce travail s'appuie sur des travaux antérieurs d'Atsushi Ichino et de Tamotsu Ikeda à l'université de Kyoto).

Mais leur approche avait deux limites. Premièrement, elle n'explique pas pourquoi une période donnée produit une fonction L donnée. La machine qui transforme l'une en l'autre était une boîte noire. C'était comme s'ils avaient construit un distributeur automatique qui produisait souvent de manière fiable quelque chose à manger chaque fois que vous mettiez de l'argent, sauf qu'il était impossible de savoir ce que ce serait à l'avance, ou si la machine mangerait l'argent sans distribuer d'en-cas.

Dans tous les cas, vous deviez déposer votre argent - votre période - puis "faire un long calcul et voir quelle fonction L vous obteniez parmi un zoo de fonctions", a déclaré M. Venkatesh.

La deuxième chose qu'ils n'ont pas réussi à faire dans leur livre, c'est de comprendre quelles fonctions L ont des périodes associées. Certaines en ont. D'autres non. Ils n'ont pas réussi à comprendre pourquoi.

Ils ont continué à travailler après la publication du livre, en essayant de comprendre pourquoi la connexion fonctionnait et comment faire fonctionner la machine dans les deux sens - non seulement en obtenant une fonction L à partir d'une période, mais aussi dans l'autre sens.

En d'autres termes, ils voulaient savoir que s'ils mettaient 1,50 $ dans le distributeur automatique, cela signifiait qu'ils allaient recevoir un sachet de Cheetos. De plus, ils voulaient pouvoir dire que s'ils tenaient un sachet de Cheetos, cela signifiait qu'ils avaient mis 1,50 $ dans le distributeur automatique.

Parce qu'elles relient des objets qui, à première vue, n'ont rien en commun, les dualités sont puissantes. Vous pourriez fixer un alignement d'objets mathématiques pendant une éternité sans percevoir la correspondance entre les fonctions L et les périodes.

"La manière dont elles sont définies et données, cette période et cette fonction L, n'a rien d'évident", explique Wee Teck Gan, de l'université nationale de Singapour.

Pour traduire des choses superficiellement incommensurables, il faut trouver un terrain d'entente. L'un des moyens d'y parvenir pour des objets tels que les fonctions L et les périodes, qui trouvent leur origine dans la théorie des nombres, est de les associer à des objets géométriques.

Pour prendre un exemple ludique, imaginez que vous avez un triangle. Mesurez la longueur de chaque côté et vous obtiendrez un ensemble de nombres qui vous indiquera comment écrire une fonction L. Prenez un autre triangle et, au lieu de mesurer les longueurs, regardez les trois angles intérieurs - vous pouvez utiliser ces angles pour définir une période. Ainsi, au lieu de comparer directement les fonctions L et les périodes, vous pouvez comparer les triangles qui leur sont associés. On peut dire que les triangles "indexent" les L-fonctions et les périodes - si une période correspond à un triangle avec certains angles, alors les longueurs de ce triangle correspondent à une L-fonction correspondante.

Si une période correspond à un triangle avec certains angles, les longueurs de ce triangle correspondent à une fonction L. "Cette période et cette fonction L, il n'y a pas de relation évidente dans la façon dont elles vous sont données. L'idée était donc que si vous pouviez comprendre chacune d'entre elles d'une autre manière, d'une manière différente, vous pourriez découvrir qu'elles sont très comparables", a déclaré M. Gan.

Dans leur ouvrage de 2012, Sakellaridis et Venkatesh ont réalisé une partie de cette traduction. Ils ont trouvé un moyen satisfaisant d'indexer des périodes en utilisant un certain type d'objet géométrique. Mais ils n'ont pas pu trouver une façon similaire de penser aux fonctions L.

Ben-Zvi pensait pouvoir le faire.

Le double marteau de Maxwell

Alors que les travaux de Sakellaridis et Venkatesh se situaient légèrement à côté de la vision de Langlands, Ben-Zvi travaillait dans un domaine des mathématiques qui se situait dans un univers totalement différent - une version géométrique du programme de Langlands.

Le programme géométrique de Langlands a débuté au début des années 1980, lorsque Vladimir Drinfeld et Alexander Beilinson ont suggéré une sorte de dualité de second ordre. Drinfeld et Beilinson ont proposé que la dualité de Langlands entre les groupes de Galois et les formes automorphes puisse être interprétée comme une dualité analogue entre deux types d'objets géométriques. Mais lorsque Ben-Zvi a commencé à travailler dans le programme géométrique de Langlands en tant qu'étudiant diplômé à l'université de Harvard dans les années 1990, le lien entre le programme géométrique et le programme original de Langlands était quelque peu ambitieux.

"Lorsque le programme géométrique de Langlands a été introduit pour la première fois, il s'agissait d'une séquence d'étapes psychologiques pour passer du programme original de Langlands à cet énoncé géométrique qui semblait être un tout autre genre d'animal", a déclaré M. Ben-Zvi.

En 2018, lorsque M. Ben-Zvi a passé une année sabbatique à l'Institute for Advanced Study, les deux parties se sont rapprochées, notamment dans les travaux publiés la même année par Vincent Lafforgue, chercheur à l'Institut Fourier de Grenoble. Pourtant, M. Ben-Zvi prévoyait d'utiliser son séjour sabbatique de 2018 à l'IAS pour effectuer des recherches sur l'aspect géométrique du programme Langlands. Son plan a été perturbé lorsqu'il est allé écouter un exposé de Venkatesh.

"Mon fils et la fille d'Akshay étaient des camarades de jeu, et nous étions amis sur le plan social, et j'ai pensé que je devrais assister à certaines des conférences qu'Akshay a données au début du semestre", a déclaré Ben-Zvi.

Lors de l'une de ces premières conférences, Venkatesh a expliqué qu'il fallait trouver un type d'objet géométrique capable d'indexer à la fois les périodes et les fonctions L, et il a décrit certains de ses récents progrès dans cette direction. Il s'agissait d'essayer d'utiliser des espaces géométriques issus d'un domaine des mathématiques appelé géométrie symplectique, que Ben-Zvi connaissait bien pour avoir travaillé dans le cadre du programme géométrique de Langlands.

"Akshay et Yiannis ont poussé dans une direction où ils ont commencé à voir des choses dans la géométrie symplectique, et cela m'a fait penser à plusieurs choses", a déclaré M. Ben-Zvi.

L'étape suivante est venue de la physique.

Pendant des décennies, les physiciens et les mathématiciens ont utilisé les dualités pour trouver de nouvelles descriptions du fonctionnement des forces de la nature. Le premier exemple, et le plus célèbre, est celui des équations de Maxwell, écrites pour la première fois à la fin du XIXe siècle, qui relient les champs électriques et magnétiques. Ces équations décrivent comment un champ électrique changeant crée un champ magnétique, et comment un champ magnétique changeant crée à son tour un champ électrique. Ils peuvent être décrits conjointement comme un champ électromagnétique unique. Dans le vide, "ces équations présentent une merveilleuse symétrie", a déclaré M. Ben-Zvi. Mathématiquement, l'électricité et le magnétisme peuvent changer de place sans modifier le comportement du champ électromagnétique commun.

Parfois, les chercheurs s'inspirent de la physique pour prouver des résultats purement mathématiques. Par exemple, dans un article de 2008, les physiciens Davide Gaiotto et Edward Witten ont montré comment les espaces géométriques liés aux théories quantiques des champs de l'électromagnétisme s'intègrent dans le programme géométrique de Langlands. Ces espaces sont présentés par paires, une pour chaque côté de la dualité électromagnétique : les espaces G hamiltoniens et leur dual : Les espaces Ğ hamiltoniens (prononcés espaces G-hat).

Ben-Zvi avait pris connaissance de l'article de Gaiotto-Witten lors de sa publication, et il avait utilisé le cadre physique qu'il fournissait pour réfléchir à des questions relatives à la géométrie de Langlands. Mais ce travail - sans parler de l'article de physique qui l'a motivé - n'avait aucun lien avec le programme original de Langlands.

Jusqu'à ce que Ben-Zvi se retrouve dans le public de l'IAS en train d'écouter Venkatesh. Il a entendu Venkatesh expliquer qu'à la suite de leur livre de 2012, lui et Sakellaridis en étaient venus à penser que la bonne façon géométrique d'envisager les périodes était en termes d'espaces Hamiltoniens G. Mais Venkatesh a admis qu'ils ne savaient pas quel type d'objet géométrique associer aux L-fonctions. 

Cela a mis la puce à l'oreille de Ben-Zvi. Une fois que Sakellaridis et Venkatesh ont relié les périodes aux espaces G hamiltoniens, les objets géométriques duaux des fonctions L sont devenus immédiatement clairs : les espaces Ğ dont Gaiotto et Witten avaient dit qu'ils étaient les duaux des espaces G. Pour Ben-Zvi, toutes ces dualités, entre l'arithmétique, la géométrie et la physique, semblaient converger. Même s'il ne comprenait pas toute la théorie des nombres, il était convaincu que tout cela faisait partie d'une "grande et belle image".

To G or Not to Ğ

Au printemps 2018, Ben-Zvi, Sakellaridis et Venkatesh se sont rencontrés régulièrement au restaurant du campus de l'Institute for Advanced Study ; pendant quelques mois, ils ont cherché à savoir comment interpréter les données extraites des L-fonctions comme une recette pour construire des Ğ-espaces hamiltoniens. Dans l'image qu'ils ont établie, la dualité entre les périodes et les fonctions L se traduit par une dualité géométrique qui prend tout son sens dans le programme géométrique de Langlands et trouve son origine dans la dualité entre l'électricité et le magnétisme. La physique et l'arithmétique deviennent des échos l'une de l'autre, d'une manière qui se répercute sur l'ensemble du programme de Langlands.

"On pourrait dire que le cadre original de Langlands est maintenant un cas particulier de ce nouveau cadre", a déclaré M. Gan.

En unifiant des phénomènes disparates, les trois mathématiciens ont apporté une partie de l'ordre intrinsèque à la relation entre l'électricité et le magnétisme à la relation entre les périodes et les fonctions L.

"L'interprétation physique de la correspondance géométrique de Langlands la rend beaucoup plus naturelle ; elle s'inscrit dans cette image générale des dualités", a déclaré Kim. "D'une certaine manière, ce que [ce nouveau travail] fait est un moyen d'interpréter la correspondance arithmétique en utilisant le même type de langage.

Le travail a ses limites. Les trois mathématiciens prouvent en particulier  la dualité entre les périodes et les fonctions L sur des systèmes de nombres qui apparaissent en géométrie, appelés champs de fonctions, plutôt que sur des champs de nombres - comme les nombres réels - qui sont le véritable domaine d'application du programme de Langlands.

"L'image de base est censée s'appliquer aux corps de nombres. Je pense que tout cela sera finalement développé pour les corps de nombres", a déclaré M. Venkatesh.

Même sur les champs de fonctions, le travail met de l'ordre dans la relation entre les périodes et les fonctions L. Pendant les mois où Venkatesh a transporté un imprimé dans sa poche, lui et Sakellaridis n'avaient aucune idée de la raison pour laquelle ces fonctions L devraient être celles qui sont associées aux périodes. Aujourd'hui, la relation est logique dans les deux sens. Ils peuvent la traduire librement en utilisant un langage commun.

"J'ai connu toutes ces périodes et j'ai soudain appris que je pouvais retourner chacune d'entre elles et qu'elle se transformait en une autre que je connaissais également. C'est une prise de conscience très choquante", a déclaré M. Venkatesh.



 

Auteur: Internet

Info: https://www.quantamagazine.org. Kevin Hartnett, contributing Writer, October 12, 2023 https://www.quantamagazine.org/echoes-of-electromagnetism-found-in-number-theory-20231012/?mc_cid=cc4eb576af&mc_eid=78bedba296

[ fonction L p-adique ] [ fonction périodique ]

source du vivant

Comment la vie (et la mort) naissent du désordre

On a longtemps pensé que la vie obéissait à ses propres règles. Mais alors que des systèmes simples montrent des signes de comportement réaliste, les scientifiques se demandent si cette apparente complexité n'est pas simplement une conséquence de la thermodynamique.

Quelle est la différence entre physique et biologie ? Prenez une balle de golf et un boulet de canon et déposez-les au sommet de la Tour de Pise. Les lois de la physique vous permettent de prédire leurs trajectoires avec autant de précision que vous pourriez le souhaiter.

Maintenant, refaites la même expérience, mais remplacez le boulet de canon par un pigeon.

Les systèmes biologiques ne défient pas les lois physiques, bien sûr, mais celles-ci ne semblent pas non plus pouvoir les prédire. En revanche, ils sont orientés vers un objectif : survivre et se reproduire. On peut dire qu’ils ont un but – ou ce que les philosophes appellent traditionnellement une téléologie – qui guide leur comportement.De la même manière, la physique nous permet désormais de prédire, à partir de l’état de l’univers un milliardième de seconde après le Big Bang, ce à quoi il ressemble aujourd’hui. Mais personne n’imagine que l’apparition des premières cellules primitives sur Terre a conduit de manière prévisible à la race humaine. Il semble qu'il n'y ait pas de loi qui dicte le cours de l’évolution.

La téléologie et la contingence historique de la biologie, a déclaré le biologiste évolutionniste Ernst Mayr, la rendent uniques qui parmi les sciences. Ces deux caractéristiques découlent peut-être du seul principe directeur général de la biologie : l’évolution. Qui dépend du hasard et des aléas, mais la sélection naturelle lui donne l’apparence d’une intention et d’un but. Les animaux ne sont pas attirés vers l’eau par une attraction magnétique, mais par leur instinct, leur intention de survivre. Les jambes servent, entre autres, à nous emmener à l'eau.

Mayr affirmait que ces caractéristiques rendent la biologie exceptionnelle – une loi en soi. Mais les développements récents en physique hors équilibre, en science des systèmes complexes et en théorie de l’information remettent en question cette vision.

Une fois que nous considérons les êtres vivants comme des agents effectuant un calcul – collectant et stockant des informations sur un environnement imprévisible – les capacités et les considérations telles que la réplication, l’adaptation, l’action, le but et la signification peuvent être comprises comme découlant non pas d’une improvisation évolutive, mais comme d'inévitables corollaires aux lois physiques. En d’autres termes, il semble y avoir une sorte de physique selon laquelle les choses font des choses et évoluent pour faire des choses. Le sens et l’intention – considérés comme les caractéristiques déterminantes des systèmes vivants –  émergeant naturellement à travers les lois de la thermodynamique et de la mécanique statistique.

En novembre dernier, des physiciens, des mathématiciens et des informaticiens se sont réunis avec des biologistes évolutionnistes et moléculaires pour discuter – et parfois débattre – de ces idées lors d'un atelier à l'Institut de Santa Fe au Nouveau-Mexique, la Mecque de la science des " systèmes complexes ". La question était  : à quel point la biologie est-elle spéciale (ou non) ?

Il n’est guère surprenant qu’il n’y ait pas eu de consensus. Mais un message qui est ressorti très clairement est que, s’il existe une sorte de physique derrière la téléologie et l’action biologiques, elle a quelque chose à voir avec le même concept qui semble s’être installé au cœur de la physique fondamentale elle-même : l’information.

Désordre et démons

La première tentative d’introduire l’information et l’intention dans les lois de la thermodynamique a eu lieu au milieu du XIXe siècle, lorsque la mécanique statistique fut inventée par le scientifique écossais James Clerk Maxwell. Maxwell a montré comment l’introduction de ces deux ingrédients semblait permettre de réaliser des choses que la thermodynamique proclamait impossibles.

Maxwell avait déjà montré comment les relations mathématiques prévisibles et fiables entre les propriétés d’un gaz – pression, volume et température – pouvaient être dérivées des mouvements aléatoires et inconnaissables d’innombrables molécules secouées frénétiquement par l’énergie thermique. En d’autres termes, la thermodynamique – la nouvelle science du flux de chaleur, qui unissait les propriétés de la matière à grande échelle comme la pression et la température – était le résultat de la mécanique statistique à l’échelle microscopique des molécules et des atomes.

Selon la thermodynamique, la capacité à extraire du travail utile des ressources énergétiques de l’univers est en constante diminution. Les poches d’énergie diminuent, les concentrations de chaleur s’amenuisent. Dans tout processus physique, une certaine énergie est inévitablement dissipée sous forme de chaleur inutile, perdue au milieu des mouvements aléatoires des molécules. Ce caractère aléatoire est assimilé à la quantité thermodynamique appelée entropie – une mesure du désordre – qui est toujours croissante. C'est la deuxième loi de la thermodynamique. Finalement, l’univers en entier sera réduit à un fouillis uniforme et ennuyeux : un état d’équilibre, dans lequel l’entropie est maximisée et où rien de significatif ne se reproduira plus jamais.

Sommes-nous vraiment condamnés à ce triste sort ? Maxwell était réticent à y croire et, en 1867, il entreprit, comme il le disait, de " faire un trou " dans la deuxième loi. Son objectif était de commencer avec une boîte emplie de molécules désordonnée qui s'agitaient de manière aléatoire, puis de séparer les molécules rapides des molécules lentes, réduisant ainsi l'entropie.

Imaginez une petite créature – le physicien William Thomson l'appellera plus tard, au grand désarroi de Maxwell, un démon – qui peut voir chaque molécule individuelle dans la boîte. Le démon sépare la boîte en deux compartiments, avec une porte coulissante dans le mur entre eux. Chaque fois qu'il aperçoit une molécule particulièrement énergétique s'approcher de la porte depuis le compartiment de droite, il l'ouvre pour la laisser passer. Et chaque fois qu’une molécule lente et "froide " s’approche par la gauche, il la laisse passer également. Enfin, il dispose d'un compartiment de gaz froid à droite et de gaz chaud à gauche : un réservoir de chaleur sur lequel on peut puiser pour effectuer des travaux, compenser, etc.

Cela n'est possible que pour deux raisons. Premièrement, le démon possède plus d’informations que nous : il peut voir toutes les molécules individuellement, plutôt que de se limiter à des moyennes statistiques. Et deuxièmement, il a une intention : un plan pour séparer le chaud du froid. En exploitant intentionnellement ses connaissances, il peut défier les lois de la thermodynamique.

Du moins, semble-t-il. Il a fallu cent ans pour comprendre pourquoi le démon de Maxwell ne peut en fait vaincre la deuxième loi et éviter le glissement inexorable vers un équilibre mortel et universel. Et la raison montre qu’il existe un lien profond entre la thermodynamique et le traitement de l’information – ou en d’autres termes, le calcul. Le physicien germano-américain Rolf Landauer a montré que même si le démon peut recueillir des informations et déplacer la porte (sans friction) sans coût d'énergie, il reste quand même quelque chose à payer. Parce qu'il ne peut pas y avoir une mémoire illimitée de chaque mouvement moléculaire, il faut occasionnellement effacer sa mémoire – oublier ce qu'il a vu et recommencer – avant de pouvoir continuer à récolter de l'énergie. Cet acte d’effacement d’informations a un prix inévitable : il dissipe de l’énergie, et donc augmente l’entropie. Tous les gains réalisés contre la deuxième loi grâce au travail astucieux du démon sont annulés par cette " limite de Landauer " : le coût fini de l'effacement de l'information (ou plus généralement, de la conversion de l'information d'une forme vers une autre).

Les organismes vivants ressemblent plutôt au démon de Maxwell. Alors qu’un récipient empli de produits chimiques en interactions finira par dépenser son énergie pour tomber dans une stase et un équilibre ennuyeux, les systèmes vivants évitent collectivement l’état d’équilibre du non vivant depuis l’origine de la vie il y a environ trois milliards et demi d’années. Ils récupèrent l’énergie de leur environnement pour maintenir cet état de non-équilibre, et ils le font avec " une intention ". Même les simples bactéries se déplacent avec " intention " vers les sources de chaleur et de nutrition. Dans son livre de 1944, Qu'est-ce que la vie ?, le physicien Erwin Schrödinger l’a exprimé en disant que les organismes vivants se nourrissent d’ " entropie négative ".

Ils y parviennent, explique Schrödinger, en capturant et en stockant des informations. Certaines de ces informations sont codées dans leurs gènes et transmises d’une génération à l’autre : un ensemble d’instructions pour continuer de récolter l’entropie négative. Schrödinger ne savait pas où les informations sont conservées ni comment elles sont codées, mais son intuition selon laquelle elles sont écrites dans ce qu'il nomme un " cristal apériodique* " a inspiré Francis Crick, lui-même physicien de formation, et James Watson lorsqu'en 1953, ils pensèrent comment l'information génétique peut être codée dans la structure moléculaire de la molécule d'ADN.

Un génome est donc, au moins en partie, un enregistrement des connaissances utiles qui ont permis aux ancêtres d'un organisme – jusqu'à un passé lointain – de survivre sur notre planète. Selon David Wolpert, mathématicien et physicien de l'Institut de Santa Fe qui a organisé le récent atelier, et son collègue Artemy Kolchinsky, le point clé est que les organismes bien adaptés sont corrélés à cet environnement. Si une bactérie nage de manière fiable vers la gauche ou la droite lorsqu’il y a une source de nourriture dans cette direction, elle est mieux adaptée et s’épanouira davantage qu’une bactérie qui nage dans des directions aléatoires et ne trouve donc la nourriture que par hasard. Une corrélation entre l’état de l’organisme et celui de son environnement implique qu’ils partagent des informations en commun. Wolpert et Kolchinsky affirment que c'est cette information qui aide l'organisme à rester hors équilibre, car, comme le démon de Maxwell, il peut adapter son comportement pour extraire le travail des fluctuations de son environnement. S’il n’acquérait pas cette information, l’organisme retrouverait progressivement cet équilibre : il mourrait.

Vue sous cet angle, la vie peut être considérée comme un calcul visant à optimiser le stockage et l’utilisation d’informations significatives. Et la vie s’avère extrêmement efficace dans ce domaine. La résolution par Landauer de l'énigme du démon de Maxwell a fixé une limite inférieure absolue à la quantité d'énergie requise par un calcul à mémoire finie : à savoir le coût énergétique de l'oubli. Les meilleurs ordinateurs d’aujourd’hui gaspillent bien plus d’énergie que cela, consommant et dissipant généralement plus d’un million de fois plus. Mais selon Wolpert, " une estimation très prudente de l’efficacité thermodynamique du calcul total effectué par une cellule est qu’elle n’est qu’environ 10 fois supérieure à la limite de Landauer ".

L’implication, dit-il, est que " la sélection naturelle s’est énormément préoccupée de minimiser le coût thermodynamique du calcul. Elle fera tout son possible pour réduire la quantité totale de calculs qu’une cellule doit effectuer. En d’autres termes, la biologie (à l’exception peut-être de nous-mêmes) semble prendre grand soin de ne pas trop réfléchir au problème de la survie. Cette question des coûts et des avantages de l'informatique tout au long de la vie, a-t-il déclaré, a été largement négligée en biologie jusqu'à présent.

Darwinisme inanimé

Ainsi, les organismes vivants peuvent être considérés comme des entités qui s’adaptent à leur environnement en utilisant l’information pour récolter de l’énergie et échapper à l’équilibre. On pensera ce qu'on veut de cette phrase mais on remarquera qu'elle ne dit rien sur les gènes et l’évolution, que Mayr, comme de nombreux biologistes, pensait subordonnés à une intention et des but biologiques.

Jusqu’où cette image peut-elle alors nous mener ? Les gènes perfectionnés par la sélection naturelle sont sans aucun doute au cœur de la biologie. Mais se pourrait-il que l’évolution par sélection naturelle ne soit en elle-même qu’un cas particulier d’un impératif plus général vers une fonction et un but apparent qui existe dans l’univers purement physique ? ça commence à ressembler à cela.

L’adaptation a longtemps été considérée comme la marque de l’évolution darwinienne. Mais Jeremy England, du Massachusetts Institute of Technology, a soutenu que l'adaptation à l'environnement peut se produire même dans des systèmes non vivants complexes.

L’adaptation a ici une signification plus spécifique que l’image darwinienne habituelle d’un organisme bien équipé pour survivre. L’une des difficultés de la vision darwinienne est qu’il n’existe aucun moyen de définir un organisme bien adapté sauf rétrospectivement. Les " plus aptes " sont ceux qui se sont révélés meilleurs en termes de survie et de réplication, mais on ne peut pas prédire ce qu'implique les conditions physiques. Les baleines et le plancton sont bien adaptés à la vie marine, mais d’une manière qui n’a que peu de relations évidentes entre eux.

La définition anglaise de " l'adaptabilité " est plus proche de celle de Schrödinger, et même de celle de Maxwell : une entité bien adaptée peut absorber efficacement l'énergie d'un environnement imprévisible et fluctuant. C'est comme la personne qui garde l'équilibre sur un navire qui tangue alors que d'autres tombent parce qu'elle sait mieux s'adapter aux fluctuations du pont. En utilisant les concepts et les méthodes de la mécanique statistique dans un contexte de non-équilibre, England et ses  collègues soutiennent que ces systèmes bien adaptés sont ceux qui absorbent et dissipent l'énergie de l'environnement, générant ainsi de l'entropie.

Les systèmes complexes ont tendance à s’installer dans ces états bien adaptés avec une facilité surprenante, a déclaré England :  "La matière qui fluctue thermiquement se modèle souvent spontanément via des formes qui absorbent bien le travail d'un environnement qui varie dans le temps."

Rien dans ce processus n’implique une adaptation progressive à l’environnement par le biais des mécanismes darwiniens de réplication, de mutation et d’héritage des traits. Il n'y a aucune réplication du tout. "Ce qui est passionnant, c'est que cela signifie que lorsque nous donnons un aperçu physique des origines de certaines des structures d'apparence adaptée que nous voyons, il n'est pas nécessaire qu'elles aient eu des parents au sens biologique habituel", a déclaré England. " On peut expliquer l'adaptation évolutive à l'aide de la thermodynamique, même dans des cas intrigants où il n'y a pas d'auto-réplicateurs et où la logique darwinienne s'effondre " - à condition que le système en question soit suffisamment complexe, polyvalent et sensible pour répondre aux fluctuations de son environnement.

Mais il n’y a pas non plus de conflit entre l’adaptation physique et l’adaptation darwinienne. En fait, cette dernière peut être considérée comme un cas particulier de la première. Si la réplication est présente, alors la sélection naturelle devient la voie par laquelle les systèmes acquièrent la capacité d'absorber le travail – l'entropie négative de Schrödinger – de l'environnement. L’auto-réplication est en fait un mécanisme particulièrement efficace pour stabiliser des systèmes complexes, et il n’est donc pas surprenant que ce soit ce que la biologie utilise. Mais dans le monde non vivant où la réplication ne se produit généralement pas, les structures dissipatives bien adaptées ont tendance à être très organisées, comme les ondulations de sable et les dunes cristallisant à partir de la danse aléatoire du sable soufflé par le vent. Vue sous cet angle, l’évolution darwinienne peut être considérée comme un exemple spécifique d’un principe physique plus général régissant les systèmes hors équilibre.

Machines à prévoir

Cette image de structures complexes s’adaptant à un environnement fluctuant nous permet également de déduire quelque chose sur la manière dont ces structures stockent l’information. En bref, tant que de telles structures – qu’elles soient vivantes ou non – sont obligées d’utiliser efficacement l’énergie disponible, elles sont susceptibles de devenir des " machines à prédiction ".

C'est presque une caractéristique déterminante de la vie que les systèmes biologiques changent d'état en réponse à un signal moteur provenant de l'environnement. Quelque chose se passe ; vous répondez. Les plantes poussent vers la lumière ; elles produisent des toxines en réponse aux agents pathogènes. Ces signaux environnementaux sont généralement imprévisibles, mais les systèmes vivants apprennent de leur expérience, stockant des informations sur leur environnement et les utilisant pour orienter leurs comportements futurs. (Photo : les gènes, sur cette image, donnent simplement les éléments essentiels de base à usage général.)

La prédiction n’est cependant pas facultative. Selon les travaux de Susanne Still de l'Université d'Hawaï, de Gavin Crooks, anciennement du Lawrence Berkeley National Laboratory en Californie, et de leurs collègues, prédire l'avenir semble essentiel pour tout système économe en énergie dans un environnement aléatoire et fluctuant.

Still et ses collègues démontrent que le stockage d'informations sur le passé qui n'ont aucune valeur prédictive pour l'avenir a un coût thermodynamique. Pour être le plus efficace possible, un système doit être sélectif. S'il se souvient sans discernement de tout ce qui s'est passé, il subit un coût énergétique important. En revanche, s'il ne prend pas la peine de stocker la moindre information sur son environnement, il aura constamment du mal à faire face aux imprévus. "Une machine thermodynamiquement optimale doit équilibrer la mémoire et la prédiction en minimisant sa nostalgie - les informations inutiles sur le passé", a déclaré un co-auteur, David Sivak, maintenant à l'Université Simon Fraser à Burnaby, en Colombie-Britannique. En bref, il doit être capable de récolter des informations significatives, celles qui sont susceptibles d'être utiles à la survie future.

On pourrait s’attendre à ce que la sélection naturelle favorise les organismes qui utilisent efficacement l’énergie. Mais même les dispositifs biomoléculaires individuels, comme les pompes et les moteurs de nos cellules, devraient, d’une manière ou d’une autre, tirer les leçons du passé pour anticiper l’avenir. Pour acquérir leur remarquable efficacité, dit Still, ces appareils doivent " implicitement construire des représentations concises du monde qu’ils ont rencontré jusqu’à présent,  afin de pouvoir anticiper ce qui va arriver ".

Thermodynamique de la mort

Même si certaines de ces caractéristiques fondamentales de traitement de l'information des systèmes vivants existent déjà, en l'absence d'évolution ou de réplication, grâce à cette thermodynamique de non-équilibre, on pourrait imaginer que des caractéristiques plus complexes - l'utilisation d'outils, par exemple, ou la coopération sociale - doivent émerger à un certain moment de l'évolution.

Eh bien, ne comptez pas là-dessus. Ces comportements, généralement considérés comme du domaine exclusif de la niche évolutive très avancée qui comprend les primates et les oiseaux, peuvent être imités dans un modèle simple constitué d'un système de particules en interaction. L’astuce est que le système est guidé par une contrainte : il agit de manière à maximiser la quantité d’entropie (dans ce cas, définie en termes de différents chemins possibles que les particules pourraient emprunter) qu’il génère dans un laps de temps donné. 

La maximisation de l’entropie a longtemps été considérée comme une caractéristique des systèmes hors équilibre. Mais le dispositif-système de ce modèle obéit à une règle qui lui permet de maximiser l’entropie sur une fenêtre de temps fixe qui s’étend dans le futur. En d’autres termes, il fait preuve de prévoyance. En effet, le modèle examine tous les chemins que les particules pourraient emprunter et les oblige à adopter le chemin qui produit la plus grande entropie. En gros, c’est généralement la voie qui laisse ouverte le plus grand nombre d’options quant à la manière dont les particules pourraient se déplacer ultérieurement. (mis en italique par Mg)

On pourrait dire que le système de particules éprouve une sorte de besoin de préserver sa liberté d’action future, et que ce besoin guide son comportement à tout moment. Les chercheurs qui ont développé le modèle – Alexander Wissner-Gross de l’Université Harvard et Cameron Freer, mathématicien du Massachusetts Institute of Technology – appellent cela une " force entropique causale ". Dans les simulations informatiques de configurations de particules en forme de disque se déplaçant dans des contextes particuliers, cette force crée des résultats qui suggèrent étrangement l’intelligence.

Dans un cas, un grand disque a pu " utiliser " un petit disque pour extraire un deuxième petit disque d’un tube étroit – un processus qui ressemblait à l’utilisation d’un outil. Libérer le disque augmentait l'entropie du système. Dans un autre exemple, deux disques placés dans des compartiments séparés ont synchronisé leur comportement pour tirer un disque plus grand vers le bas afin qu'ils puissent interagir avec lui, donnant ainsi l'apparence d'une coopération sociale.

Bien entendu, ces simples agents en interaction bénéficient d’un aperçu de l’avenir. La vie, en règle générale, ne le fait pas. Alors, dans quelle mesure est-ce pertinent pour la biologie ? Ce n’est pas clair, même si Wissner-Gross a déclaré qu’il travaillait actuellement à établir " un mécanisme pratique et biologiquement plausible pour les forces entropiques causales ". En attendant, il pense que cette approche pourrait avoir des retombées pratiques, offrant un raccourci vers l’intelligence artificielle. " Je prédis qu'un moyen plus rapide d'y parvenir sera de d'abord  identifier un tel comportement, puis de travailler à rebours à partir des principes et contraintes physiques, plutôt que de travailler vers l'avant à partir de techniques de calcul ou de prédiction particulières ", a-t-il déclaré. En d’autres termes, trouvez d’abord un système qui fait ce que vous voulez qu’il fasse, puis déterminez comment il le fait.

Le vieillissement est également traditionnellement considéré comme un trait dicté par l’évolution. Les organismes ont une durée de vie qui crée des opportunités de reproduction, raconte l'histoire, sans inhiber les perspectives de survie de la progéniture du fait que les parents restent trop longtemps et se disputent les ressources. Cela semble sûrement faire partie de l'histoire, mais Hildegard Meyer-Ortmanns, physicienne à l'Université Jacobs de Brême, en Allemagne, pense qu'en fin de compte, le vieillissement est un processus physique et non biologique, régi par la thermodynamique de l'information.

Ce n’est certainement pas simplement une question d’usure. "La plupart des matériaux souples dont nous sommes constitués sont renouvelés avant d'avoir la chance de vieillir", a déclaré Meyer-Ortmanns. Mais ce processus de renouvellement n'est pas parfait. La thermodynamique de la copie de l'information dicte qu'il doit y avoir un compromis entre précision et énergie. Un organisme dispose d’une réserve d’énergie limitée, donc les erreurs s’accumulent nécessairement avec le temps. L’organisme doit alors dépenser une énergie de plus en plus importante pour réparer ces erreurs. Le processus de renouvellement finit par produire des copies trop défectueuses pour fonctionner correctement ; la mort suit.

Les preuves empiriques semblent le confirmer. On sait depuis longtemps que les cellules humaines en culture semblent capables de se répliquer au maximum 40 à 60 fois (appelée limite de Hayflick ) avant de s'arrêter et de devenir sénescentes. Et des observations récentes sur la longévité humaine suggèrent qu'il pourrait y avoir une raison fondamentale pour laquelle les humains ne peuvent pas survivre bien au-delà de 100 ans .

Il y a un corollaire à ce besoin apparent de systèmes prédictifs, organisés et économes en énergie qui apparaissent dans un environnement fluctuant hors d’équilibre. Nous sommes nous-mêmes système de ce genre, comme le sont tous nos ancêtres jusqu’à la première cellule primitive. Et la thermodynamique hors équilibre semble nous dire que c’est exactement ce que fait la matière dans de telles circonstances. En d’autres termes, l’apparition de la vie sur une planète comme la Terre primitive, imprégnée de sources d’énergie telles que la lumière du soleil et l’activité volcanique qui maintiennent les choses hors d’équilibre, ressemble moins à un événement extrêmement improbable, comme de nombreux scientifiques l’ont supposé, mais pratiquement inévitable. En 2006, Eric Smith et feu Harold Morowitz de l'Institut de Santa Fe ont soutenu que la thermodynamique des systèmes hors équilibre rend l'émergence de systèmes organisés et complexes beaucoup plus probable sur une Terre prébiotique loin de l'équilibre qu'elle ne le serait si les ingrédients chimiques bruts étaient juste assis dans un " petit étang chaud " (comme le disait Charles Darwin) en mijotant doucement.

Au cours de la décennie qui a suivi la première apparition de cet argument, les chercheurs ont ajouté des détails et des perspectives à l’analyse. Les qualités qu’Ernst Mayr considérait comme essentielles à la biologie – le sens et l’intention – pourraient émerger comme une conséquence naturelle des statistiques et de la thermodynamique. Et ces propriétés générales peuvent à leur tour conduire naturellement à quelque chose comme la vie.

Dans le même temps, les astronomes nous ont montré combien de mondes existent – ​​selon certaines estimations, ils se chiffrent en milliards – en orbite autour d’autres étoiles de notre galaxie. Beaucoup sont loin de l’équilibre, et au moins quelques-uns ressemblent à la Terre. Et les mêmes règles s’appliquent sûrement là aussi. 

Auteur: Internet

Info: https://www.quantamagazine.org/how-life-and-death-spring-from-disorder-20170126/ Philip Ball, 26 janv 2017 (Trad Mg) *Un cristal apériodique est comme un papier peint dont le motif se répète à grande échelle, mais avec des irrégularités subtiles. Il n'y a pas de motif exact qui se répète à l'infini, mais il y a tout de même un ordre caché dans sa structure.  Comme le Penrose tiling: un pavage avec des formes de pentagones et de losanges,  qui vient des artisans du Moyen-Orient.  Pavage qui ne peut  se répéter à l'infini de manière classique, mais possède un ordre à grande échelle. On peut le diviser en grandes "tuiles" qui se répètent, mais les motifs à l'intérieur de ces tuiles ne s'alignent pas parfaitement. C'est un exemple de cristal apériodique appelé "quasi-cristal". En bref c'est un ordre à grande échelle, mais sans motif répétitif exact à l'infini. (Voir aussi le lien avec les dialogues avec l'ange "aller vers le nouveau")

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