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Les grands modèles de langage tels que ChatGPT sont aujourd'hui suffisamment importants pour commencer à afficher des comportements surprenants et imprévisibles.

Quel film ces emojis décrivent-ils ? (On voit une vidéo qui présente des myriades d'émoji formant des motifs mouvants, modélisés à partir de métadonnées)

Cette question était l'une des 204 tâches choisies l'année dernière pour tester la capacité de divers grands modèles de langage (LLM) - les moteurs de calcul derrière les chatbots d'IA tels que ChatGPT. Les LLM les plus simples ont produit des réponses surréalistes. "Le film est un film sur un homme qui est un homme qui est un homme", commençait l'un d'entre eux. Les modèles de complexité moyenne s'en sont approchés, devinant The Emoji Movie. Mais le modèle le plus complexe l'a emporté en une seule réponse : Finding Nemo.

"Bien que j'essaie de m'attendre à des surprises, je suis surpris par ce que ces modèles peuvent faire", a déclaré Ethan Dyer, informaticien chez Google Research, qui a participé à l'organisation du test. C'est surprenant parce que ces modèles sont censés n'avoir qu'une seule directive : accepter une chaîne de texte en entrée et prédire ce qui va suivre, encore et encore, en se basant uniquement sur des statistiques. Les informaticiens s'attendaient à ce que le passage à l'échelle permette d'améliorer les performances sur des tâches connues, mais ils ne s'attendaient pas à ce que les modèles puissent soudainement gérer autant de tâches nouvelles et imprévisibles.

Des études récentes, comme celle à laquelle a participé M. Dyer, ont révélé que les LLM peuvent produire des centaines de capacités "émergentes", c'est-à-dire des tâches que les grands modèles peuvent accomplir et que les petits modèles ne peuvent pas réaliser, et dont beaucoup ne semblent pas avoir grand-chose à voir avec l'analyse d'un texte. Ces tâches vont de la multiplication à la génération d'un code informatique exécutable et, apparemment, au décodage de films à partir d'emojis. De nouvelles analyses suggèrent que pour certaines tâches et certains modèles, il existe un seuil de complexité au-delà duquel la fonctionnalité du modèle monte en flèche. (Elles suggèrent également un sombre revers de la médaille : À mesure qu'ils gagnent en complexité, certains modèles révèlent de nouveaux biais et inexactitudes dans leurs réponses).

"Le fait que les modèles de langage puissent faire ce genre de choses n'a jamais été abordé dans la littérature à ma connaissance", a déclaré Rishi Bommasani, informaticien à l'université de Stanford. L'année dernière, il a participé à la compilation d'une liste de dizaines de comportements émergents, dont plusieurs ont été identifiés dans le cadre du projet de M. Dyer. Cette liste continue de s'allonger.

Aujourd'hui, les chercheurs s'efforcent non seulement d'identifier d'autres capacités émergentes, mais aussi de comprendre pourquoi et comment elles se manifestent - en somme, d'essayer de prédire l'imprévisibilité. La compréhension de l'émergence pourrait apporter des réponses à des questions profondes concernant l'IA et l'apprentissage automatique en général, comme celle de savoir si les modèles complexes font vraiment quelque chose de nouveau ou s'ils deviennent simplement très bons en statistiques. Elle pourrait également aider les chercheurs à exploiter les avantages potentiels et à limiter les risques liés à l'émergence.

"Nous ne savons pas comment déterminer dans quel type d'application la capacité de nuisance va se manifester, que ce soit en douceur ou de manière imprévisible", a déclaré Deep Ganguli, informaticien à la startup d'IA Anthropic.

L'émergence de l'émergence

Les biologistes, les physiciens, les écologistes et d'autres scientifiques utilisent le terme "émergent" pour décrire l'auto-organisation, les comportements collectifs qui apparaissent lorsqu'un grand nombre d'éléments agissent comme un seul. Des combinaisons d'atomes sans vie donnent naissance à des cellules vivantes ; les molécules d'eau créent des vagues ; des murmurations d'étourneaux s'élancent dans le ciel selon des schémas changeants mais identifiables ; les cellules font bouger les muscles et battre les cœurs. Il est essentiel que les capacités émergentes se manifestent dans les systèmes qui comportent de nombreuses parties individuelles. Mais ce n'est que récemment que les chercheurs ont été en mesure de documenter ces capacités dans les LLM, car ces modèles ont atteint des tailles énormes.

Les modèles de langage existent depuis des décennies. Jusqu'à il y a environ cinq ans, les plus puissants étaient basés sur ce que l'on appelle un réseau neuronal récurrent. Ceux-ci prennent essentiellement une chaîne de texte et prédisent le mot suivant. Ce qui rend un modèle "récurrent", c'est qu'il apprend à partir de ses propres résultats : Ses prédictions sont réinjectées dans le réseau afin d'améliorer les performances futures.

En 2017, les chercheurs de Google Brain ont introduit un nouveau type d'architecture appelé "transformateur". Alors qu'un réseau récurrent analyse une phrase mot par mot, le transformateur traite tous les mots en même temps. Cela signifie que les transformateurs peuvent traiter de grandes quantités de texte en parallèle. 

Les transformateurs ont permis d'augmenter rapidement la complexité des modèles de langage en augmentant le nombre de paramètres dans le modèle, ainsi que d'autres facteurs. Les paramètres peuvent être considérés comme des connexions entre les mots, et les modèles s'améliorent en ajustant ces connexions au fur et à mesure qu'ils parcourent le texte pendant l'entraînement. Plus il y a de paramètres dans un modèle, plus il peut établir des connexions avec précision et plus il se rapproche d'une imitation satisfaisante du langage humain. Comme prévu, une analyse réalisée en 2020 par les chercheurs de l'OpenAI a montré que les modèles gagnent en précision et en capacité au fur et à mesure qu'ils s'étendent.

Mais les débuts des LLM ont également apporté quelque chose de vraiment inattendu. Beaucoup de choses. Avec l'avènement de modèles tels que le GPT-3, qui compte 175 milliards de paramètres, ou le PaLM de Google, qui peut être étendu à 540 milliards de paramètres, les utilisateurs ont commencé à décrire de plus en plus de comportements émergents. Un ingénieur de DeepMind a même rapporté avoir pu convaincre ChatGPT qu'il s'était lui-même un terminal Linux et l'avoir amené à exécuter un code mathématique simple pour calculer les 10 premiers nombres premiers. Fait remarquable, il a pu terminer la tâche plus rapidement que le même code exécuté sur une vraie machine Linux.

Comme dans le cas du film emoji, les chercheurs n'avaient aucune raison de penser qu'un modèle de langage conçu pour prédire du texte imiterait de manière convaincante un terminal d'ordinateur. Nombre de ces comportements émergents illustrent l'apprentissage "à zéro coup" ou "à quelques coups", qui décrit la capacité d'un LLM à résoudre des problèmes qu'il n'a jamais - ou rarement - vus auparavant. Selon M. Ganguli, il s'agit là d'un objectif de longue date dans la recherche sur l'intelligence artificielle. Le fait de montrer que le GPT-3 pouvait résoudre des problèmes sans aucune donnée d'entraînement explicite dans un contexte d'apprentissage à zéro coup m'a amené à abandonner ce que je faisais et à m'impliquer davantage", a-t-il déclaré.

Il n'était pas le seul. Une série de chercheurs, qui ont détecté les premiers indices montrant que les LLM pouvaient dépasser les contraintes de leurs données d'apprentissage, s'efforcent de mieux comprendre à quoi ressemble l'émergence et comment elle se produit. La première étape a consisté à documenter minutieusement l'émergence.

Au-delà de l'imitation

En 2020, M. Dyer et d'autres chercheurs de Google Research ont prédit que les LLM auraient des effets transformateurs, mais la nature de ces effets restait une question ouverte. Ils ont donc demandé à la communauté des chercheurs de fournir des exemples de tâches difficiles et variées afin de déterminer les limites extrêmes de ce qu'un LLM pourrait faire. Cet effort a été baptisé "Beyond the Imitation Game Benchmark" (BIG-bench), en référence au nom du "jeu d'imitation" d'Alan Turing, un test visant à déterminer si un ordinateur peut répondre à des questions d'une manière humaine convaincante. (Le groupe s'est particulièrement intéressé aux exemples où les LLM ont soudainement acquis de nouvelles capacités qui étaient totalement absentes auparavant.

"La façon dont nous comprenons ces transitions brutales est une grande question de la echerche", a déclaré M. Dyer.

Comme on pouvait s'y attendre, pour certaines tâches, les performances d'un modèle se sont améliorées de manière régulière et prévisible au fur et à mesure que la complexité augmentait. Pour d'autres tâches, l'augmentation du nombre de paramètres n'a apporté aucune amélioration. Mais pour environ 5 % des tâches, les chercheurs ont constaté ce qu'ils ont appelé des "percées", c'est-à-dire des augmentations rapides et spectaculaires des performances à partir d'un certain seuil d'échelle. Ce seuil variant en fonction de la tâche et du modèle.

Par exemple, les modèles comportant relativement peu de paramètres - quelques millions seulement - n'ont pas réussi à résoudre des problèmes d'addition à trois chiffres ou de multiplication à deux chiffres, mais pour des dizaines de milliards de paramètres, la précision a grimpé en flèche dans certains modèles. Des sauts similaires ont été observés pour d'autres tâches, notamment le décodage de l'alphabet phonétique international, le décodage des lettres d'un mot, l'identification de contenu offensant dans des paragraphes d'hinglish (combinaison d'hindi et d'anglais) et la formulation d'équivalents en langue anglaise, traduit à partir de proverbes kiswahili.

Introduction

Mais les chercheurs se sont rapidement rendu compte que la complexité d'un modèle n'était pas le seul facteur déterminant. Des capacités inattendues pouvaient être obtenues à partir de modèles plus petits avec moins de paramètres - ou formés sur des ensembles de données plus petits - si les données étaient d'une qualité suffisamment élevée. En outre, la formulation d'une requête influe sur la précision de la réponse du modèle. Par exemple, lorsque Dyer et ses collègues ont posé la question de l'emoji de film en utilisant un format à choix multiples, l'amélioration de la précision a été moins soudaine qu'avec une augmentation graduelle de sa complexité. L'année dernière, dans un article présenté à NeurIPS, réunion phare du domaine, des chercheurs de Google Brain ont montré comment un modèle invité à s'expliquer (capacité appelée raisonnement en chaîne) pouvait résoudre correctement un problème de mots mathématiques, alors que le même modèle sans cette invitation progressivement précisée n'y parvenait pas.

 Yi Tay, scientifique chez Google Brain qui a travaillé sur l'étude systématique de ces percées, souligne que des travaux récents suggèrent que l'incitation par de pareilles chaînes de pensées modifie les courbes d'échelle et, par conséquent, le point où l'émergence se produit. Dans leur article sur NeurIPS, les chercheurs de Google ont montré que l'utilisation d'invites via pareille chaines de pensée progressives pouvait susciter des comportements émergents qui n'avaient pas été identifiés dans l'étude BIG-bench. De telles invites, qui demandent au modèle d'expliquer son raisonnement, peuvent aider les chercheurs à commencer à étudier les raisons pour lesquelles l'émergence se produit.

Selon Ellie Pavlick, informaticienne à l'université Brown qui étudie les modèles computationnels du langage, les découvertes récentes de ce type suggèrent au moins deux possibilités pour expliquer l'émergence. La première est que, comme le suggèrent les comparaisons avec les systèmes biologiques, les grands modèles acquièrent réellement de nouvelles capacités de manière spontanée. "Il se peut très bien que le modèle apprenne quelque chose de fondamentalement nouveau et différent que lorsqu'il était de taille inférieure", a-t-elle déclaré. "C'est ce que nous espérons tous, qu'il y ait un changement fondamental qui se produise lorsque les modèles sont mis à l'échelle.

L'autre possibilité, moins sensationnelle, est que ce qui semble être émergent pourrait être l'aboutissement d'un processus interne, basé sur les statistiques, qui fonctionne par le biais d'un raisonnement de type chaîne de pensée. Les grands LLM peuvent simplement être en train d'apprendre des heuristiques qui sont hors de portée pour ceux qui ont moins de paramètres ou des données de moindre qualité.

Mais, selon elle, pour déterminer laquelle de ces explications est la plus probable, il faut mieux comprendre le fonctionnement des LLM. "Comme nous ne savons pas comment ils fonctionnent sous le capot, nous ne pouvons pas dire laquelle de ces choses se produit.

Pouvoirs imprévisibles et pièges

Demander à ces modèles de s'expliquer pose un problème évident : Ils sont des menteurs notoires. Nous nous appuyons de plus en plus sur ces modèles pour effectuer des travaux de base", a déclaré M. Ganguli, "mais je ne me contente pas de leur faire confiance, je vérifie leur travail". Parmi les nombreux exemples amusants, Google a présenté en février son chatbot d'IA, Bard. Le billet de blog annonçant le nouvel outil montre Bard en train de commettre une erreur factuelle.

L'émergence mène à l'imprévisibilité, et l'imprévisibilité - qui semble augmenter avec l'échelle - rend difficile pour les chercheurs d'anticiper les conséquences d'une utilisation généralisée.

"Il est difficile de savoir à l'avance comment ces modèles seront utilisés ou déployés", a déclaré M. Ganguli. "Et pour étudier les phénomènes émergents, il faut avoir un cas en tête, et on ne sait pas, avant d'avoir étudié l'influence de l'échelle. quelles capacités ou limitations pourraient apparaître.

Dans une analyse des LLM publiée en juin dernier, les chercheurs d'Anthropic ont cherché à savoir si les modèles présentaient certains types de préjugés raciaux ou sociaux, à l'instar de ceux précédemment signalés dans les algorithmes non basés sur les LLM utilisés pour prédire quels anciens criminels sont susceptibles de commettre un nouveau délit. Cette étude a été inspirée par un paradoxe apparent directement lié à l'émergence : Lorsque les modèles améliorent leurs performances en passant à l'échelle supérieure, ils peuvent également augmenter la probabilité de phénomènes imprévisibles, y compris ceux qui pourraient potentiellement conduire à des biais ou à des préjudices.

"Certains comportements nuisibles apparaissent brusquement dans certains modèles", explique M. Ganguli. Il se réfère à une analyse récente des LLM, connue sous le nom de BBQ benchmark, qui a montré que les préjugés sociaux émergent avec un très grand nombre de paramètres. "Les grands modèles deviennent brusquement plus biaisés. Si ce risque n'est pas pris en compte, il pourrait compromettre les sujets de ces modèles."

Mais il propose un contrepoint : Lorsque les chercheurs demandent simplement au modèle de ne pas se fier aux stéréotypes ou aux préjugés sociaux - littéralement en tapant ces instructions - le modèle devient moins biaisé dans ses prédictions et ses réponses. Ce qui suggère que certaines propriétés émergentes pourraient également être utilisées pour réduire les biais. Dans un article publié en février, l'équipe d'Anthropic a présenté un nouveau mode d'"autocorrection morale", dans lequel l'utilisateur incite le programme à être utile, honnête et inoffensif.

Selon M. Ganguli, l'émergence révèle à la fois un potentiel surprenant et un risque imprévisible. Les applications de ces grands LLM prolifèrent déjà, de sorte qu'une meilleure compréhension de cette interaction permettra d'exploiter la diversité des capacités des modèles de langage.

"Nous étudions la manière dont les gens utilisent réellement ces systèmes", a déclaré M. Ganguli. Mais ces utilisateurs sont également en train de bricoler, en permanence. "Nous passons beaucoup de temps à discuter avec nos modèles, et c'est là que nous commençons à avoir une bonne intuition de la confiance ou du manque de confiance.

Auteur: Ornes Stephen

Info: https://www.quantamagazine.org/ - 16 mars 2023. Trad DeepL et MG

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néo-darwinisme

Pour décoder la manipulation ou le marketing viral : la mémétique

Qu’y a-t-il de commun entre un drapeau de pirates, la chanson Happy birthday to you, un crucifix, des sigles courants (TV, USA, WC...), un jeu de Pokémon, un panneau stop, une histoire belge bien connue et le logo de Nike ? Ce sont des mèmes. C’est à dire des “entités réplicatives d’informations”, autrement dit des codes culturels qui, par imitation ou contagion, transmettent des solutions inventées par une population. Quand vous faites du marketing viral ou du lobbying, quand la télévision manipule votre “temps de cerveau humain disponible” à des fins commerciales ou idéologiques, vous êtes sans le savoir dans le champ de la mémétique comme M. Jourdain était dans celui de la prose.

La vraie vie n’est pas seulement faite de ce qu’on apprend à l’école ou à l’université... Les relations entre spécialités sont au moins aussi utiles que l’approfondissement d’une expertise spécifique... Ce n’est pas parce qu’une discipline n’a pas (encore) de reconnaissance académique qu’elle n’est pas sérieuse... Surtout quand la connaissance évolue plus vite que les mentalités, quand le fossé se creuse entre théorie et pratique, quand l’académisme dépend de normes formelles ou de chasses gardées plus que du progrès de la civilisation... La mémétique en est un bon exemple qui, malgré sa valeur scientifique et son utilité sociale, est méprisée comme ont pu l’être ses ancêtres darwiniens. Dommage, car si elle était mieux connue, nous serions moins faciles à manipuler.

LA MÉMÉTIQUE, C’EST SÉRIEUX !

Le mème est à la culture ce que le gène est à la nature. L’Oxford English Dictionary le définit comme un élément de culture dont on peut considérer qu’il se transmet par des moyens non génétiques, en particulier par l’imitation. Il a pour habitat ou pour vecteur l’homme lui-même ou tout support d’information. Dans les années 1970, des chercheurs de différentes disciplines s’interrogeaient sur la possible existence d’un équivalent culturel de l’ADN*. C’est en 1976, dans Le gène égoïste, que l’éthologiste Richard Dawkins baptisa le mème à partir d’une association entre gène et mimesis (du grec imitation), suggérant aussi les notions de mémoire, de ressemblance (du français même), de plus petite unité d’information. “Bref, un mot génial, bien trouvé, imparable. Un pur réplicateur qui s’ancre davantage dans votre mémoire chaque fois que vous essayez de l’oublier !” (Pascal Jouxtel).

La mémétique applique à la culture humaine des concepts issus de la théorie de l’évolution et envisage une analogie entre patrimoines culturels et génétique : il y a variation (mutation), sélection et transmission de codes culturels qui sont en concurrence pour se reproduire dans la société. Cette réplication a un caractère intra- et inter-humain. Elle dépend de la capacité du mème à se faire accepter : vous l’accueillez, l’hébergez, le rediffusez parce que vous en tirez une gratification aux yeux d’autrui, par exemple en termes d’image (vous avez le 4x4 vu à la télé), de rareté (il a une carte Pikatchu introuvable) ou autre avantage relationnel (petits objets transactionnels attractifs). Elle est stimulée par les technologies de l’information, qui renforcent le maillage des flux échangés et les accélèrent : la réplication est plus forte par les mass media (cf. les codes véhiculés par les émissions de téléréalité) et sur les réseaux (SMS ou Internet) que dans une société moins médiatisée où les flux sont moins foisonnants. 

On ne démontrera pas en quelques lignes la valeur ou l’intérêt de cette science, mais un ouvrage le fait avec talent : Comment les systèmes pondent, de P. Jouxtel (Le Pommier, Paris, 2005). On se bornera ici à extraire de ce livre un complément de définition : “la mémétique revendique une forme d’autonomie du pensé par rapport au penseur, d’antériorité causale des flux devant les structures, et se pose entre autres comme une science de l’auto-émergence du savoir par compétition entre les niveaux plus élémentaires de la pensée... Transdisciplinaire par nature, la mémétique est une branche extrême de l’anthropologie sociale croisée avec des résultats de l’intelligence artificielle, des sciences cognitives et des sciences de la complexité. Elle s’inscrit formellement dans le cadre darwinien tout en se démarquant des précédentes incursions de la génétique dans les sciences humaines classiques, comme la sociobiologie ou la psychologie évolutionniste, et s’oppose radicalement à toute forme vulgaire de darwinisme social”.

RESTER DANS LE JEU, JOUER À CÔTÉ OU AGIR SUR LE JEU ?

Jouxtel veut aussi promouvoir en milieu francophone une théorie qui y est un peu suspecte, coupable d’attaches anglo-saxonnes, masi qui pourtant trouve ses racines dans notre héritage culturel : autonomie du pensé, morphogenèse (apparition spontanée de formes élémentaires), évolution darwinienne dans la sphère immatérielle des concepts (Monod)... Le rejet observé en France tient aussi au divorce qu’on y entretient entre sciences sociales et sciences naturelles ou à la méfiance vis-à-vis de certains aspects de l’algorithme évolutionnaire (mutation, sélection, reproduction), en particulier “on fait une confusion terrible en croyant que la sélection s’applique aux gens alors qu’elle ne s’applique qu’aux règles du jeu”. De fait, cette forme d’intégration de la pensée s’épanouit mieux dans des cultures favorisant l’ouverture et les échanges que dans celles qui s’attachent à délimiter des territoires cloisonnés. Mais conforter notre fermeture serait renoncer à exploiter de précieuses ressources. Renoncer aussi à apporter une contribution de la pensée en langue française dans un champ aussi stratégique. Donc également renoncer à y exercer une influence.

Outre les enjeux de l’acceptation et des développements francophones de cette science, quels sont ceux de son utilisation ? De façon générale, ce sont des enjeux liés au libre-arbitre et à l’autonomie de la personne quand il s’agit de mettre en évidence les codages sous-jacents de comportements sociaux ou de pratiques culturelles. L’image du miroir éclaire cette notion : on peut rester dans la pièce en croyant que c’est là que se joue le jeu, ou passer derrière le miroir et découvrir d’autres dimensions - c’est ce que la mémétique nous aide à faire. De même dans le diaporama Zoom arrière (www.algoric.com/y/zoom.htm) où, après des images suggérant une perception de premier degré (scène du quotidien dans une cour de ferme), on découvre que la situation peut comporter d’autres dimensions... Plus précisément, pour illustrer l’utilité opérationnelle de la mémétique, on pourra regarder du côté des thèmes qui alimentent régulièrement cette chronique - innovation, marketing, communication stratégique, gouvernance... - autour de trois cas de figure : on peut jouer dans le jeu (idéal théorique souvent trahi par les joueurs), jouer à côté du jeu (égarés, tricheurs) ou agir sur le jeu (en changeant de niveau d’appréhension).

D’AUTRES DEGRÉS SUR LA PYRAMIDE DE MASLOW ?

Une analogie avec la pyramide de Maslow montre comment une situation peut être abordée à différents niveaux. Nos motivations varient sur une échelle de 1 (survie) à 5 (accomplissement) selon le contexte et selon notre degré de maturité. Ainsi, un marketing associé à l’argument mode ou paraître - voiture, téléphone, etc. - sera plus efficace auprès des populations visant les niveaux intermédiaires, appartenance et reconnaissance, que chez celles qui ont atteint le niveau 5. De même pour ce qui nous concerne ici : selon ses caractéristiques et son environnement, une personne ou un groupe prend plus ou moins de hauteur dans l’analyse d’une situation - or, moins on s’élève sur cette échelle, plus on est manipulable, surtout dans une société complexe et différenciée. Prenons par exemple la pétition de Philip Morris pour une loi anti-tabac. Quand j’invite un groupe à décoder cette initiative surprenante, j’obtiens des analyses plus ou moins distanciées, progressant de la naïveté (on y voit une initiative altruiste d’un empoisonneur repenti) à une approche de second degré (c’est un moyen d’empêcher les recours judiciaires de victimes du tabac) ou à une analyse affinée (lobbying de contre-feu pour faire obstacle à une menace plus grave). Plus on s’élève sur cette échelle, plus on voit de variables et plus on a de chances d’avoir prise sur le phénomène analysé. Une approche mémétique poursuivra la progression, par exemple en trouvant là des mèmes pondus par le “système pro-tabac” pour assurer sa descendance, à l’instar de ceux qu’il a pondus au cinéma pendant des années en faisant fumer les héros dans les films.

Il est facile de traiter au premier degré les attentats du 11 septembre 2001, par exemple en y voyant une victoire des forces de libération contre un symbole du libéralisme sauvage ou une attaque des forces du mal contre le rempart de la liberté - ce qui pour les mèmes revient au même car ce faisant, y compris avec des analyses un peu moins primaires, on alimente une diversion favorisant l’essor de macro-systèmes : “terrorisme international”, “capitalisme financier” ou autres. Ceux-ci dépassent les acteurs (Bush, Ben Laden...), institutions (Etat américain, Al-Qaida...) ou systèmes (démocratie, islamisme...), qui ne sont que des vecteurs de diffusion de mèmes dans un affrontement entre macro-systèmes.

QUAND CE DONT ON PARLE N’EST PAS CE DONT IL S’AGIT...

Autre cas intéressant de réplicateurs : les traditionnelles chaînes de l’amitié, consistant à manipuler un individu en exploitant sa naïveté, avec un emballage rudimentaire mais très efficace auprès de celui qui manque d’esprit critique : si tu brises la chaîne les foudres du ciel s’abattront sur toi, si tu la démultiplies tu connaîtras le bonheur, ou au moins la prospérité. On n’y croit pas, mais on ne sait jamais... Internet leur a donné une nouvelle vie - nous avons tous des amis pourtant très fréquentables qui tombent dans le piège et essaient de nous y entraîner ! - et a affiné la perversité de la manipulation avec les hoax et autres virus. Le marketing viral utilise ces ressorts. La réplication peut se faire de façon plus subtile, voire insidieuse, par exemple avec des formes de knowledge management (KM) “de premier degré” - en bref : la mondialisation induit un impératif d’innovation ; on veut dépasser les réactions quantitatives et malthusiennes qui s’attaquent aux coûts car elles jettent le bébé avec l’eau du bain en détruisant aussi les gisements de valeur ; on va donc privilégier la rapidité d’adaptation à un environnement changeant, donc innover en permanence, donc mobiliser le savoir et la créativité, donc fonctionner en réseau. Si l’on continue à gravir des échelons, on s’aperçoit que cette approche réactive reste “dans le jeu” alors qu’on a besoin de prendre du recul par rapport au jeu lui-même pour le remettre en question, voire le réinventer. La mémétique éclaire la complexité de cet exercice difficile où il faut pouvoir changer de logique, de paradigme, pour aborder un problème au niveau des processus du jeu et non plus au niveau de ses contenus. Comme dans la communication stratégique.

Déjà dans le lobbying classique, on savait depuis longtemps que le juriste applique la loi, le lobbyiste la change : le premier reste dans le jeu, quitte à tout faire pour contourner le texte ou en changer l’interprétation, alors que le second, constatant que la situation a évolué, s’emploie à faire changer les règles, voire le jeu lui-même. De même dans les appels d’offres, où certains suivent le cahier des charges quand d’autres contribuent à le définir en agissant en amont. De même dans le lobby-marketing, par exemple quand on s’attache à changer la nature de la relation plus que son contenu ou sa forme, pour passer de solliciteur à sollicité : faire que mon interlocuteur me prie de bien vouloir lui vendre ce que précisément je veux lui vendre... comme est aussi supposé le faire tout bon enseignant qui, ne se bornant pas à transférer des savoirs, veut donner envie d’apprendre ! Déjà difficile pour un lobbyiste néophyte, ce changement de perspective n’est pas naturel dans un “monde de l’innovation” où l’on privilégie un “rationnel plutôt cerveau gauche” qui ne prédispose pas à décoder le jeu pour pouvoir le mettre en question et le réinventer. 

L’interpellation mémétique peut conduire très loin, notamment quand elle montre comment l’essor des réseaux favorise des réplications de mèmes qui ne nous sont pas nécessairement favorables. Elle peut ainsi contredire des impulsions “évidentes” en KM, à commencer par celle qui fait admettre que pour innover et “s’adapter” il faut fonctionner en réseau et en réseaux de réseaux. Avec un peu de recul mémétique, on pourra considérer qu’il s’agit moins de s’adapter au système que d’adapter le système, donc pas nécessairement de suivre la course aux réseaux subis mais d’organiser l’adéquation avec des réseaux choisis, voire maîtrisés...

Aux origines de la mémétique

La possibilité que la sphère des humanités s’ouvre au modèle darwinien n’est pas nouvelle. Sans remonter à Démocrite, on la trouve chez le biochimiste Jacques Monod, dans Le hasard et la nécessité. La notion de monde des idées (noosphère) a été introduite par l’anthropologue Pierre Teilhard de Chardin. Alan Turing et Johannes Von Neumann, pères de l’informatique moderne, ont envisagé que les lois de la vie s’appliquent aussi à des machines ou créatures purement faites d’information. L’épistémologie évolutionnaire de Friedrich Von Hayek en est une autre illustration. D’autres parentés sont schématisées dans la carte ci-dessous.

De façon empirique, au quotidien, on peut observer la séparation du fait humain d’avec la nature, ainsi que son accélération : agriculture, urbanisation et autres activités sont visibles de l’espace, émissions de radio et autres expressions y sont audibles ; nos traces sont partout, livres, codes de lois, arts, technologies, religions… Est-ce l’homme qui a propulsé la culture ou celle-ci qui l’a tiré hors de son origine animale ?

En fait, grâce à ses outils, l’homme a favorisé une évolution combinée, un partenariat, un entraînement mutuel entre le biologique et le culturel. André Leroi-Gourhan raconte la co-évolution de l’outil, du langage et de la morphologie. Claude Lévi-Strauss parle de l’autonomie de l’organisation culturelle, par-delà les différences ethniques. Emile Durkheim revendique l’irréductibilité du fait social à la biologie. Parallèlement, l’observation des sociétés animales démontre que la nature produit des phénomènes collectifs, abstraits, allant bien au-delà des corps. Selon certaines extensions radicales de la sociobiologie à l’homme, toutes nos capacités seraient codées génétiquement, donc toute pratique culturelle - architecture, droit, économie ou art - ne serait qu’un phénotype étendu de l’homme. La réduction des comportements à leurs avantages évolutionnaires biologiques s’est atténuée. Le cerveau est modulaire, le schéma général de ses modules est inscrit dans les gènes, mais on a eu du mal à admettre que leur construction puisse se faire sur la base de flux cognitifs, d’apports d’expériences. 

Il y a des façons d’agir ou de penser qui au fil du temps ont contribué à la survie de ceux qui étaient naturellement aptes à les pratiquer : la peur du noir, la capacité de déguiser ses motivations, le désir de paraître riche ; ou plus subtilement la tendance à croire à une continuation de la vie après la mort, à une providence qui aide, à une vie dans l’invisible ; ou même le réflexe intellectuel consistant à supposer un but à toute chose. Mais il existe des idées, des modes de vie, des techniques, bref des éléments de culture indépendants de l’ADN, qui se transmettent par des moyens non génétiques, en particulier par l’imitation : c’est la thèse de Susan Blackmore, pour qui, entre ces mèmes en compétition, la sélection se fait en fonction de leur “intérêt propre” et non de celui des gènes.

L’argument de Pascal Jouxtel s’inspire d’une formule de Luca Cavalli-Sforza : l’évolution naturelle de l’homme est terminée car tous les facteurs naturels de sélection sont sous contrôle culturel. Tout ce qui pourrait influencer la fécondité ou la mortalité infantile est maîtrisé ou dépend de facteurs géopolitiques, économiques ou religieux. En revanche, la culture continue à évoluer : lois, art, technologies, réseaux de communication, structures de pouvoir, systèmes de valeurs. Le grand changement, c’est que les mèmes évoluent pour leur propre compte, en exploitant le terrain constitué par les réseaux de cerveaux humains, mais indépendamment, et parfois au mépris des besoins de leurs hôtes biologiques. 

“Ce sont des solutions mémétiquement évoluées qui sont aujourd’hui capables de breveter un génome. Il en va de même des religions et des systèmes politiques qui tuent. La plus majestueuse de toutes ces solutions s’appelle Internet, le cerveau global... Tout ce qui relie les humains est bon pour les mèmes. Il est logique, dans la même optique, de coder de façon de plus en plus digitalisée tous les modèles qui doivent être transmis, stockés et copiés. C’est ainsi que le monde se transforme de plus en plus en un vaste Leroy-Merlin culturel, au sein duquel il devient chaque jour plus facile de reproduire du prêt-à-penser, du prêt-à-vivre, du prêt-à-être. A mesure que l’on se familiarise avec l’hypothèse méméticienne, il devient évident qu’elle invite à un combat, à une résistance et à un dépassement. Elle nous montre que des modèles peuvent se reproduire dans le tissu social jusqu’à devenir dominants sans avoir une quelconque valeur de vérité ou d’humanité. Elle nous pose des questions comme : que valent nos certitudes ? De quel droit pouvons-nous imposer nos convictions et notre façon de vivre ?... Comment puis-je dire que je pense ?” (P. Jouxtel, www.memetique.org). Et bien sûr : comment les systèmes pondent-ils ?

Auteur: Quentin Jean-Pierre

Info: Critique du livre de Pascal Jouxtel "comment les systèmes..."

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méta-moteur

Le comportement de cet animal est programmé mécaniquement.

Des interactions biomécaniques, plutôt que des neurones, contrôlent les mouvements de l'un des animaux les plus simples. Cette découverte offre un aperçu de la façon dont le comportement animal fonctionnait avant l'apparition des neurones.

L'animal extrêmement simple Trichoplax adhaerens se déplace et réagit à son environnement avec agilité et avec un but apparent, mais il n'a pas de neurones ou de muscles pour coordonner ses mouvements. De nouveaux travaux montrent que les interactions biomécaniques entre les cils de l'animal suffisent à en expliquer ses mouvements.

Le biophysicien Manu Prakash se souvient très bien du moment où, tard dans la nuit, dans le laboratoire d'un collègue, il y a une douzaine d'années, il a regardé dans un microscope et a rencontré sa nouvelle obsession. L'animal sous les lentilles n'était pas très beau à voir, ressemblant plus à une amibe qu'à autre chose : une tache multicellulaire aplatie, de 20 microns d'épaisseur et de quelques millimètres de diamètre, sans tête ni queue. Elle se déplaçait grâce à des milliers de cils qui recouvraient sa face inférieure pour former la "plaque velue collante" qui lui a inspiré son nom latin, Trichoplax adhaerens.

Cette étrange créature marine, classée dans la catégorie des placozoaires, dispose pratiquement d'une branche entière de l'arbre de l'évolution de la vie pour elle-même, ainsi que du plus petit génome connu du règne animal. Mais ce qui a le plus intrigué Prakash, c'est la grâce, l'agilité et l'efficacité bien orchestrées avec lesquelles les milliers ou les millions de cellules du Trichoplax se déplacent.

Après tout, une telle coordination nécessite habituellement des neurones et des muscles - et le Trichoplax n'en a pas.

Prakash s'est ensuite associé à Matthew Storm Bull, alors étudiant diplômé de l'université de Stanford, pour faire de cet étrange organisme la vedette d'un projet ambitieux visant à comprendre comment les systèmes neuromusculaires ont pu évoluer et comment les premières créatures multicellulaires ont réussi à se déplacer, à trouver de la nourriture et à se reproduire avant l'existence des neurones.

"J'appelle souvent ce projet, en plaisantant, la neuroscience sans les neurones", a déclaré M. Prakash.

Dans un trio de prétirés totalisant plus de 100 pages - publiés simultanément sur le serveur arxiv.org l'année dernière - lui et Bull ont montré que le comportement de Trichoplax pouvait être décrit entièrement dans le langage de la physique et des systèmes dynamiques. Les interactions mécaniques qui commencent au niveau d'un seul cilium, puis se multiplient sur des millions de cellules et s'étendent à des niveaux supérieurs de structure, expliquent entièrement la locomotion coordonnée de l'animal tout entier. L'organisme ne "choisit" pas ce qu'il doit faire. Au contraire, la horde de cils individuels se déplace simplement - et l'animal dans son ensemble se comporte comme s'il était dirigé par un système nerveux. Les chercheurs ont même montré que la dynamique des cils présente des propriétés qui sont généralement considérées comme des signes distinctifs des neurones.

Ces travaux démontrent non seulement comment de simples interactions mécaniques peuvent générer une incroyable complexité, mais ils racontent également une histoire fascinante sur ce qui aurait pu précéder l'évolution du système nerveux.

"C'est un tour de force de la biophysique", a déclaré Orit Peleg, de l'université du Colorado à Boulder, qui n'a pas participé aux études. Ces découvertes ont déjà commencé à inspirer la conception de machines mécaniques et de robots, et peut-être même une nouvelle façon de penser au rôle des systèmes nerveux dans le comportement animal. 

La frontière entre le simple et le complexe

Les cerveaux sont surestimés. "Un cerveau est quelque chose qui ne fonctionne que dans le contexte très spécifique de son corps", a déclaré Bull. Dans les domaines connus sous le nom de "robotique douce" et de "matière active", la recherche a démontré que la bonne dynamique mécanique peut suffire à accomplir des tâches complexes sans contrôle centralisé. En fait, les cellules seules sont capables de comportements remarquables, et elles peuvent s'assembler en systèmes collectifs (comme les moisissures ou les xénobots) qui peuvent accomplir encore plus, le tout sans l'aide de neurones ou de muscles.

Mais est-ce possible à l'échelle d'un animal multicellulaire entier ?

Le Trichoplax fut un cas d'étude parfait : assez simple pour être étudié dans les moindres détails, mais aussi assez compliqué pour offrir quelque chose de nouveau aux chercheurs. En l'observant, "vous regardez simplement une danse", a déclaré Prakash. "Elle est d'une incroyable complexité". Elle tourne et se déplace sur des surfaces. Elle s'accroche à des plaques d'algues pour les piéger et les consommer comme nourriture. Elle se reproduit asexuellement en se divisant en deux.

"Un organisme comme celui-ci se situe dans un régime intermédiaire entre quelque chose de réellement complexe, comme un vertébré, et quelque chose qui commence à devenir complexe, comme les eucaryotes unicellulaires", explique Kirsty Wan, chercheur à l'université d'Exeter en Angleterre, qui étudie la locomotion ciliaire.

Ce terrain intermédiaire entre les cellules uniques et les animaux dotés de muscles et de systèmes nerveux semblait être l'endroit idéal pour que Prakash et Bull posent leurs questions. "Pour moi, un organisme est une idée", a déclaré Prakash, un terrain de jeu pour tester des hypothèses et un berceau de connaissances potentielles.

Prakash a d'abord construit de nouveaux microscopes permettant d'examiner le Trichoplax par en dessous et sur le côté, et a trouvé comment suivre le mouvement à grande vitesse de ses cils. (Ce n'était pas un terrain entièrement nouveau pour lui, puisqu'il était déjà célèbre pour ses travaux sur le Foldscope, un microscope facile à assembler et dont la fabrication coûte moins d'un dollar). Il pouvait alors voir et suivre des millions de cils individuels, chacun apparaissant comme une minuscule étincelle dans le champ de vision du microscope pendant une fraction de seconde à la fois. "Vous ne voyez que les empreintes lorsqu'elles se posent sur la surface", a déclaré Prakash.

Lui-même - et plus tard Bull, qui a rejoint son laboratoire il y a six ans - ont passé des heures à observer l'orientation de ces petites empreintes. Pour que ces motifs complexes soient possibles, les scientifiques savaient que les cils devaient être engagés dans une sorte de communication à longue distance. Mais ils ne savaient pas comment.

Ils ont donc commencé à rassembler les pièces du puzzle, jusqu'à ce que, l'année dernière, ils décident enfin qu'ils avaient leur histoire.

Une marche en pilote automatique

Au départ, Prakash et Bull s'attendaient à ce que les cils glissent sur des surfaces, avec une fine couche de liquide séparant l'animal du substrat. Après tout, les cils sont généralement vus dans le contexte des fluides : ils propulsent des bactéries ou d'autres organismes dans l'eau, ou déplacent le mucus ou les fluides cérébrospinaux dans un corps. Mais lorsque les chercheurs ont regardé dans leurs microscopes, ils ont constaté que les cils semblaient marcher, et non nager.

Bien que l'on sache que certains organismes unicellulaires utilisent les cils pour ramper, ce type de coordination n'avait jamais été observé à cette échelle. "Plutôt qu'utiliser les cils pour propulser un fluide, il s'agit de mécanique, de friction, d'adhésion et de toutes sortes de mécanismes solides très intéressants", a-t-elle déclaré.

Prakash, Bull et Laurel Kroo, une étudiante diplômée en génie mécanique de Stanford, ont donc entrepris de caractériser la démarche des cils. Ils ont suivi la trajectoire de l'extrémité de chaque cilium au fil du temps, l'observant tracer des cercles et pousser contre des surfaces. Ils ont défini trois types d'interactions : le glissement, au cours duquel les cils effleurent à peine la surface ; la marche, lorsque les cils adhèrent brièvement à la surface avant de se détacher ; et le calage, lorsque les cils restent coincés contre la surface.

Dans leurs modèles, l'activité de marche émergeait naturellement de l'interaction entre les forces motrices internes des cils et l'énergie de leur adhésion à la surface. Le bon équilibre entre ces deux paramètres (calculé à partir de mesures expérimentales de l'orientation, de la hauteur et de la fréquence des battements des cils) permettant une locomotion régulière, chaque cilium se collant puis se soulevant, comme une jambe. Un mauvais équilibre produisant les phases de glissement ou de décrochage.

Nous pensons généralement, lorsque quelque chose se passe comme ça, qu'il y a un signal interne semblable à une horloge qui dit : "OK, allez-y, arrêtez-vous, allez-y, arrêtez-vous", a déclaré Simon Sponberg, biophysicien à l'Institut de technologie de Géorgie. "Ce n'est pas ce qui se passe ici. Les cils ne sont pas rythmés. Il n'y a pas une chose centrale qui dit 'Go, go, go' ou autre. Ce sont les interactions mécaniques qui mettent en place quelque chose qui va, qui va, qui va."

De plus, la marche pourrait être modélisée comme un système excitable, c'est-à-dire un système dans lequel, sous certaines conditions, les signaux se propagent et s'amplifient au lieu de s'atténuer progressivement et de s'arrêter. Un neurone est un exemple classique de système excitable : De petites perturbations de tension peuvent provoquer une décharge soudaine et, au-delà d'un certain seuil, le nouvel état stimulé se propage au reste du système. Le même phénomène semble se produire ici avec les cils. Dans les expériences et les simulations, de petites perturbations de hauteur, plutôt que de tension, entraînent des changements relativement importants dans l'activité des cils voisins : Ils peuvent soudainement changer d'orientation, et même passer d'un état de stase à un état de marche. "C'est incroyablement non linéaire", a déclaré Prakash.

En fait, les modèles de cils de Prakash, Bull et Kroo se sont avérés très bien adaptés aux modèles établis pour les potentiels d'action au sein des neurones. "Ce type de phénomène unique se prête à une analogie très intéressante avec ce que l'on observe dans la dynamique non linéaire des neurones individuels", a déclaré Bull. Sponberg est d'accord. "C'est en fait très similaire. Il y a une accumulation de l'énergie, et puis pop, et puis pop, et puis pop".

Les cils s'assemblent comme des oiseaux

Forts de cette description mathématique, Prakash et Bull ont examiné comment chaque cilium pousse et tire sur ses voisins lors de son interaction avec la surface, et comment toute ces activités indépendantes peuvent se transformer en quelque chose de synchronisé et cohérent.

Ils ont mesuré comment la démarche mécanique de chaque cilium entraînait de petites fluctuations locales de la hauteur du tissu. Ils ont ensuite écrit des équations pour expliquer comment ces fluctuations pouvaient influencer le comportement des cellules voisines, alors même que les cils de ces cellules effectuaient leurs propres mouvements, comme un réseau de ressorts reliant de minuscules moteurs oscillants.

Lorsque les chercheurs ont modélisé "cette danse entre élasticité et activité", ils ont constaté que les interactions mécaniques - de cils poussant contre un substrat et de cellules se tirant les unes les autres - transmettaient rapidement des informations à travers l'organisme. La stimulation d'une région entraînait des vagues d'orientation synchronisée des cils qui se déplaçaient dans le tissu. "Cette élasticité et cette tension dans la physique d'un cilium qui marche, maintenant multipliées par des millions d'entre eux dans une feuille, donnent en fait lieu à un comportement mobile cohérent", a déclaré Prakash.

Et ces modèles d'orientation synchronisés peuvent être complexes : parfois, l'activité du système produit des tourbillons, les cils étant orientés autour d'un seul point. Dans d'autres cas, les cils se réorientent en quelques fractions de seconde, pointant d'abord dans une direction puis dans une autre - se regroupant comme le ferait un groupe d'étourneaux ou un banc de poissons, et donnant lieu à une agilité qui permet à l'animal de changer de direction en un clin d'œil.

"Nous avons été très surpris lorsque nous avons vu pour la première fois ces cils se réorienter en une seconde", a déclaré M. Bull.

Ce flocage agile est particulièrement intriguant. Le flocage se produit généralement dans des systèmes qui se comportent comme des fluides : les oiseaux et les poissons individuels, par exemple, peuvent échanger librement leurs positions avec leurs compagnons. Mais cela ne peut pas se produire chez Trichoplax, car ses cils sont des composants de cellules qui ont des positions fixes. Les cils se déplacent comme "un troupeau solide", explique Ricard Alert, physicien à l'Institut Max Planck pour la physique des systèmes complexes.

Prakash et Bull ont également constaté dans leurs simulations que la transmission d'informations était sélective : Après certains stimuli, l'énergie injectée dans le système par les cils se dissipe tout simplement, au lieu de se propager et de modifier le comportement de l'organisme. Nous utilisons notre cerveau pour faire cela tout le temps, pour observer avec nos yeux et reconnaître une situation et dire : "Je dois soit ignorer ça, soit y répondre", a déclaré M. Sponberg.

Finalement, Prakash et Bull ont découvert qu'ils pouvaient écrire un ensemble de règles mécaniques indiquant quand le Trichoplax peut tourner sur place ou se déplacer en cercles asymétriques, quand il peut suivre une trajectoire rectiligne ou dévier soudainement vers la gauche, et quand il peut même utiliser sa propre mécanique pour se déchirer en deux organismes distincts.

"Les trajectoires des animaux eux-mêmes sont littéralement codées" via ces simples propriétés mécaniques, a déclaré Prakash.

Il suppose que l'animal pourrait tirer parti de ces dynamiques de rotation et de reptation dans le cadre d'une stratégie de "course et culbute" pour trouver de la nourriture ou d'autres ressources dans son environnement. Lorsque les cils s'alignent, l'organisme peut "courir", en continuant dans la direction qui vient de lui apporter quelque chose de bénéfique ; lorsque cette ressource semble s'épuiser, Trichoplax peut utiliser son état de vortex ciliaire pour se retourner et tracer une nouvelle route.

Si d'autres études démontrent que c'est le cas, "ce sera très excitant", a déclaré Jordi Garcia-Ojalvo, professeur de biologie systémique à l'université Pompeu Fabra de Barcelone. Ce mécanisme permettrait de faire le lien entre beaucoups d'échelles, non seulement entre la structure moléculaire, le tissu et l'organisme, mais aussi pour ce qui concerne écologie et environnement.

En fait, pour de nombreux chercheurs, c'est en grande partie ce qui rend ce travail unique et fascinant. Habituellement, les approches des systèmes biologiques basées sur la physique décrivent l'activité à une ou deux échelles de complexité, mais pas au niveau du comportement d'un animal entier. "C'est une réussite...  vraiment rare", a déclaré M. Alert.

Plus gratifiant encore, à chacune de ces échelles, la mécanique exploite des principes qui font écho à la dynamique des neurones. "Ce modèle est purement mécanique. Néanmoins, le système dans son ensemble possède un grand nombre des propriétés que nous associons aux systèmes neuro-mécaniques : il est construit sur une base d'excitabilité, il trouve constamment un équilibre délicat entre sensibilité et stabilité et il est capable de comportements collectifs complexes." a déclaré Sponberg.

"Jusqu'où ces systèmes mécaniques peuvent-ils nous mener ?... Très loin." a-t-il ajouté.

Cela a des implications sur la façon dont les neuroscientifiques pensent au lien entre l'activité neuronale et le comportement de manière plus générale. "Les organismes sont de véritables objets dans l'espace", a déclaré Ricard Solé, biophysicien à l'ICREA, l'institution catalane pour la recherche et les études avancées, en Espagne. Si la mécanique seule peut expliquer entièrement certains comportements simples, les neuroscientifiques voudront peut-être examiner de plus près comment le système nerveux tire parti de la biophysique d'un animal pour obtenir des comportements complexes dans d'autres situations.

"Ce que fait le système nerveux n'est peut-être pas ce que nous pensions qu'il faisait", a déclaré M. Sponberg.

Un pas vers la multicellularité

"L'étude de Trichoplax peut nous donner un aperçu de ce qu'il a fallu faire pour développer des mécanismes de contrôle plus complexes comme les muscles et les systèmes nerveux", a déclaré Wan. "Avant d'arriver à ça, quelle est le meilleur truc à suivre ? Ca pourrait bien être ça".

Alert est d'accord. "C'est une façon si simple d'avoir des comportements organisationnels tels que l'agilité que c'est peut-être ainsi qu'ils ont émergé au début et  au cours de l'évolution, avant que les systèmes neuronaux ne se développent. Peut-être que ce que nous voyons n'est qu'un fossile vivant de ce qui était la norme à l'époque".

Solé considère que Trichoplax occupe une "twilight zone... au centre des grandes transitions vers la multicellularité complexe". L'animal semble commencer à mettre en place "les conditions préalables pour atteindre la vraie complexité, celle où les neurones semblent être nécessaires."

Prakash, Bull et leurs collaborateurs cherchent maintenant à savoir si Trichoplax pourrait être capable d'autres types de comportements ou même d'apprentissage. Que pourrait-il réaliser d'autre dans différents contextes environnementaux ? La prise en compte de sa biochimie en plus de sa mécanique ouvrirait-elle vers un autre niveau de comportement ?

Les étudiants du laboratoire de Prakash ont déjà commencé à construire des exemples fonctionnels de ces machines. Kroo, par exemple, a construit un dispositif de natation robotisé actionné par un matériau viscoélastique appelé mousse active : placée dans des fluides non newtoniens comme des suspensions d'amidon de maïs, elle peut se propulser vers l'avant.

"Jusqu'où voulez-vous aller ? a demandé Peleg. "Pouvez-vous construire un cerveau, juste à partir de ce genre de réseaux mécaniques ?"

Prakash considère que ce n'est que le premier chapitre de ce qui sera probablement une saga de plusieurs décennies. "Essayer de vraiment comprendre cet animal est pour moi un voyage de 30 ou 40 ans", a-t-il dit. "Nous avons terminé notre première décennie... C'est la fin d'une époque et le début d'une autre".

Auteur: Internet

Info: https://www.quantamagazine.org/before-brains-mechanics-may-have-ruled-animal-behavior. Jordana Cepelewicz, 16 mars 2022. Trad Mg

[ cerveau rétroactif ] [ échelles mélangées ] [ action-réaction ] [ plus petit dénominateur commun ] [ grégarisme ] [ essaims ] [ murmurations mathématiques ]

palier cognitif

Des physiciens observent une transition de phase quantique "inobservable"

Mesure et l'intrication ont toutes deux une saveur non locale "étrange". Aujourd'hui, les physiciens exploitent cette nonlocalité pour sonder la diffusion de l'information quantique et la contrôler.

La mesure est l'ennemi de l'intrication. Alors que l'intrication se propage à travers une grille de particules quantiques - comme le montre cette simulation - que se passerait-il si l'on mesurait certaines des particules ici et là ? Quel phénomène triompherait ?

En 1935, Albert Einstein et Erwin Schrödinger, deux des physiciens les plus éminents de l'époque, se disputent sur la nature de la réalité.

Einstein avait fait des calculs et savait que l'univers devait être local, c'est-à-dire qu'aucun événement survenant à un endroit donné ne pouvait affecter instantanément un endroit éloigné. Mais Schrödinger avait fait ses propres calculs et savait qu'au cœur de la mécanique quantique se trouvait une étrange connexion qu'il baptisa "intrication" et qui semblait remettre en cause l'hypothèse de localité d'Einstein.

Lorsque deux particules sont intriquées, ce qui peut se produire lors d'une collision, leurs destins sont liés. En mesurant l'orientation d'une particule, par exemple, on peut apprendre que sa partenaire intriquée (si et quand elle est mesurée) pointe dans la direction opposée, quel que soit l'endroit où elle se trouve. Ainsi, une mesure effectuée à Pékin pourrait sembler affecter instantanément une expérience menée à Brooklyn, violant apparemment l'édit d'Einstein selon lequel aucune influence ne peut voyager plus vite que la lumière.

Einstein n'appréciait pas la portée de l'intrication (qu'il qualifiera plus tard d'"étrange") et critiqua la théorie de la mécanique quantique, alors naissante, comme étant nécessairement incomplète. Schrödinger défendit à son tour la théorie, dont il avait été l'un des pionniers. Mais il comprenait le dégoût d'Einstein pour l'intrication. Il admit que la façon dont elle semble permettre à un expérimentateur de "piloter" une expérience autrement inaccessible est "plutôt gênante".

Depuis, les physiciens se sont largement débarrassés de cette gêne. Ils comprennent aujourd'hui ce qu'Einstein, et peut-être Schrödinger lui-même, avaient négligé : l'intrication n'a pas d'influence à distance. Elle n'a pas le pouvoir de provoquer un résultat spécifique à distance ; elle ne peut distribuer que la connaissance de ce résultat. Les expériences sur l'intrication, telles que celles qui ont remporté le prix Nobel en 2022, sont maintenant devenues monnaie courante.

Au cours des dernières années, une multitude de recherches théoriques et expérimentales ont permis de découvrir une nouvelle facette du phénomène, qui se manifeste non pas par paires, mais par constellations de particules. L'intrication se propage naturellement dans un groupe de particules, établissant un réseau complexe de contingences. Mais si l'on mesure les particules suffisamment souvent, en détruisant l'intrication au passage, il est possible d'empêcher la formation du réseau. En 2018, trois groupes de théoriciens ont montré que ces deux états - réseau ou absence de réseau - rappellent des états familiers de la matière tels que le liquide et le solide. Mais au lieu de marquer une transition entre différentes structures de la matière, le passage entre la toile et l'absence de toile indique un changement dans la structure de l'information.

"Il s'agit d'une transition de phase dans l'information", explique Brian Skinner, de l'université de l'État de l'Ohio, l'un des physiciens qui a identifié le phénomène en premier. "Les propriétés de l'information, c'est-à-dire la manière dont l'information est partagée entre les choses, subissent un changement très brutal.

Plus récemment, un autre trio d'équipes a tenté d'observer cette transition de phase en action. Elles ont réalisé une série de méta-expériences pour mesurer comment les mesures elles-mêmes affectent le flux d'informations. Dans ces expériences, ils ont utilisé des ordinateurs quantiques pour confirmer qu'il est possible d'atteindre un équilibre délicat entre les effets concurrents de l'intrication et de la mesure. La découverte de la transition a lancé une vague de recherches sur ce qui pourrait être possible lorsque l'intrication et la mesure entrent en collision.

L'intrication "peut avoir de nombreuses propriétés différentes, bien au-delà de ce que nous avions imaginé", a déclaré Jedediah Pixley, théoricien de la matière condensée à l'université Rutgers, qui a étudié les variations de la transition.

Un dessert enchevêtré

L'une des collaborations qui a permis de découvrir la transition d'intrication est née autour d'un pudding au caramel collant dans un restaurant d'Oxford, en Angleterre. En avril 2018, Skinner rendait visite à son ami Adam Nahum, un physicien qui travaille actuellement à l'École normale supérieure de Paris. Au fil d'une conversation tentaculaire, ils se sont retrouvés à débattre d'une question fondamentale concernant l'enchevêtrement et l'information.

Tout d'abord, un petit retour en arrière. Pour comprendre le lien entre l'intrication et l'information, imaginons une paire de particules, A et B, chacune dotée d'un spin qui peut être mesuré comme pointant vers le haut ou vers le bas. Chaque particule commence dans une superposition quantique de haut et de bas, ce qui signifie qu'une mesure produit un résultat aléatoire - soit vers le haut, soit vers le bas. Si les particules ne sont pas intriquées, les mesurer revient à jouer à pile ou face : Le fait d'obtenir pile ou face avec l'une ne vous dit rien sur ce qui se passera avec l'autre.

Mais si les particules sont intriquées, les deux résultats seront liés. Si vous trouvez que B pointe vers le haut, par exemple, une mesure de A indiquera qu'il pointe vers le bas. La paire partage une "opposition" qui ne réside pas dans l'un ou l'autre membre, mais entre eux - un soupçon de la non-localité qui a troublé Einstein et Schrödinger. L'une des conséquences de cette opposition est qu'en mesurant une seule particule, on en apprend plus sur l'autre. "La mesure de B m'a d'abord permis d'obtenir des informations sur A", a expliqué M. Skinner. "Cela réduit mon ignorance sur l'état de A."

L'ampleur avec laquelle une mesure de B réduit votre ignorance de A s'appelle l'entropie d'intrication et, comme tout type d'information, elle se compte en bits. L'entropie d'intrication est le principal moyen dont disposent les physiciens pour quantifier l'intrication entre deux objets ou, de manière équivalente, la quantité d'informations sur l'un stockées de manière non locale dans l'autre. Une entropie d'intrication nulle signifie qu'il n'y a pas d'intrication ; mesurer B ne révèle rien sur A. Une entropie d'intrication élevée signifie qu'il y a beaucoup d'intrication ; mesurer B vous apprend beaucoup sur A.

Au cours du dessert, Skinner et Nahum ont poussé cette réflexion plus loin. Ils ont d'abord étendu la paire de particules à une chaîne aussi longue que l'on veut bien l'imaginer. Ils savaient que selon l'équation éponyme de Schrödinger, l'analogue de F = ma en mécanique quantique, l'intrication passerait d'une particule à l'autre comme une grippe. Ils savaient également qu'ils pouvaient calculer le degré d'intrication de la même manière : Si l'entropie d'intrication est élevée, cela signifie que les deux moitiés de la chaîne sont fortement intriquées. Si l'entropie d'intrication est élevée, les deux moitiés sont fortement intriquées. Mesurer la moitié des spins vous donnera une bonne idée de ce à quoi vous attendre lorsque vous mesurerez l'autre moitié.

Ensuite, ils ont déplacé la mesure de la fin du processus - lorsque la chaîne de particules avait déjà atteint un état quantique particulier - au milieu de l'action, alors que l'intrication se propageait. Ce faisant, ils ont créé un conflit, car la mesure est l'ennemi mortel de l'intrication. S'il n'est pas modifié, l'état quantique d'un groupe de particules reflète toutes les combinaisons possibles de hauts et de bas que l'on peut obtenir en mesurant ces particules. Mais la mesure fait s'effondrer un état quantique et détruit toute intrication qu'il contient. Vous obtenez ce que vous obtenez, et toutes les autres possibilités disparaissent.

Nahum a posé la question suivante à Skinner : Et si, alors que l'intrication est en train de se propager, tu mesurais certains spins ici et là ? Si tu les mesurais tous en permanence, l'intrication disparaîtrait de façon ennuyeuse. Mais si tu les mesures sporadiquement, par quelques spins seulement, quel phénomène sortira vainqueur ? L'intrication ou la mesure ?

L'ampleur avec laquelle une mesure de B réduit votre ignorance de A s'appelle l'entropie d'intrication et, comme tout type d'information, elle se compte en bits. L'entropie d'intrication est le principal moyen dont disposent les physiciens pour quantifier l'intrication entre deux objets ou, de manière équivalente, la quantité d'informations sur l'un stockées de manière non locale dans l'autre. Une entropie d'intrication nulle signifie qu'il n'y a pas d'intrication ; mesurer B ne révèle rien sur A. Une entropie d'intrication élevée signifie qu'il y a beaucoup d'intrication ; mesurer B vous apprend beaucoup sur A.

Au cours du dessert, Skinner et Nahum ont poussé cette réflexion plus loin. Ils ont d'abord étendu la paire de particules à une chaîne aussi longue que l'on veut bien l'imaginer. Ils savaient que selon l'équation éponyme de Schrödinger, l'analogue de F = ma en mécanique quantique, l'intrication passerait d'une particule à l'autre comme une grippe. Ils savaient également qu'ils pouvaient calculer le degré d'intrication de la même manière : Si l'entropie d'intrication est élevée, cela signifie que les deux moitiés de la chaîne sont fortement intriquées. Si l'entropie d'intrication est élevée, les deux moitiés sont fortement intriquées. Mesurer la moitié des spins vous donnera une bonne idée de ce à quoi vous attendre lorsque vous mesurerez l'autre moitié.

Ensuite, ils ont déplacé la mesure de la fin du processus - lorsque la chaîne de particules avait déjà atteint un état quantique particulier - au milieu de l'action, alors que l'intrication se propageait. Ce faisant, ils ont créé un conflit, car la mesure est l'ennemi mortel de l'intrication. S'il n'est pas modifié, l'état quantique d'un groupe de particules reflète toutes les combinaisons possibles de hauts et de bas que l'on peut obtenir en mesurant ces particules. Mais la mesure fait s'effondrer un état quantique et détruit toute intrication qu'il contient. Vous obtenez ce que vous obtenez, et toutes les autres possibilités disparaissent.

Nahum a posé la question suivante à Skinner : Et si, alors que l'intrication est en train de se propager, on mesurait certains spins ici et là ? Les mesurer tous en permanence ferait disparaître toute l'intrication d'une manière ennuyeuse. Mais si on en mesure sporadiquement quelques spins seulement, quel phénomène sortirait vainqueur ? L'intrication ou la mesure ?

Skinner, répondit qu'il pensait que la mesure écraserait l'intrication. L'intrication se propage de manière léthargique d'un voisin à l'autre, de sorte qu'elle ne croît que de quelques particules à la fois. Mais une série de mesures pourrait toucher simultanément de nombreuses particules tout au long de la longue chaîne, étouffant ainsi l'intrication sur une multitude de sites. S'ils avaient envisagé cet étrange scénario, de nombreux physiciens auraient probablement convenu que l'intrication ne pouvait pas résister aux mesures.

"Selon Ehud Altman, physicien spécialiste de la matière condensée à l'université de Californie à Berkeley, "il y avait une sorte de folklore selon lequel les états très intriqués sont très fragiles".

Mais Nahum, qui réfléchit à cette question depuis l'année précédente, n'est pas de cet avis. Il imaginait que la chaîne s'étendait dans le futur, instant après instant, pour former une sorte de clôture à mailles losangées. Les nœuds étaient les particules, et les connexions entre elles représentaient les liens à travers lesquels l'enchevêtrement pouvait se former. Les mesures coupant les liens à des endroits aléatoires. Si l'on coupe suffisamment de maillons, la clôture s'écroule. L'intrication ne peut pas se propager. Mais jusque là, selon Nahum, même une clôture en lambeaux devrait permettre à l'intrication de se propager largement.

Nahum a réussi à transformer un problème concernant une occurrence quantique éphémère en une question concrète concernant une clôture à mailles losangées. Il se trouve qu'il s'agit d'un problème bien étudié dans certains cercles - la "grille de résistance vandalisée" - et que Skinner avait étudié lors de son premier cours de physique de premier cycle, lorsque son professeur l'avait présenté au cours d'une digression.

"C'est à ce moment-là que j'ai été vraiment enthousiasmé", a déclaré M. Skinner. "Il n'y a pas d'autre moyen de rendre un physicien plus heureux que de montrer qu'un problème qui semble difficile est en fait équivalent à un problème que l'on sait déjà résoudre."

Suivre l'enchevêtrement

Mais leurs plaisanteries au dessert n'étaient rien d'autre que des plaisanteries. Pour tester et développer rigoureusement ces idées, Skinner et Nahum ont joint leurs forces à celles d'un troisième collaborateur, Jonathan Ruhman, de l'université Bar-Ilan en Israël. L'équipe a simulé numériquement les effets de la coupe de maillons à différentes vitesses dans des clôtures à mailles losangées. Ils ont ensuite comparé ces simulations de réseaux classiques avec des simulations plus précises mais plus difficiles de particules quantiques réelles, afin de s'assurer que l'analogie était valable. Ils ont progressé lentement mais sûrement.

Puis, au cours de l'été 2018, ils ont appris qu'ils n'étaient pas les seuls à réfléchir aux mesures et à l'intrication.

Matthew Fisher, éminent physicien de la matière condensée à l'université de Californie à Santa Barbara, s'était demandé si l'intrication entre les molécules dans le cerveau pouvait jouer un rôle dans notre façon de penser. Dans le modèle que lui et ses collaborateurs étaient en train de développer, certaines molécules se lient occasionnellement d'une manière qui agit comme une mesure et tue l'intrication. Ensuite, les molécules liées changent de forme d'une manière qui pourrait créer un enchevêtrement. Fisher voulait savoir si l'intrication pouvait se développer sous la pression de mesures intermittentes - la même question que Nahum s'était posée.

"C'était nouveau", a déclaré M. Fisher. "Personne ne s'était penché sur cette question avant 2018.

Dans le cadre d'une coopération universitaire, les deux groupes ont coordonné leurs publications de recherche l'un avec l'autre et avec une troisième équipe étudiant le même problème, dirigée par Graeme Smith de l'université du Colorado, à Boulder.

"Nous avons tous travaillé en parallèle pour publier nos articles en même temps", a déclaré M. Skinner.

En août, les trois groupes ont dévoilé leurs résultats. L'équipe de Smith était initialement en désaccord avec les deux autres, qui soutenaient tous deux le raisonnement de Nahum inspiré de la clôture : Dans un premier temps, l'intrication a dépassé les taux de mesure modestes pour se répandre dans une chaîne de particules, ce qui a entraîné une entropie d'intrication élevée. Puis, lorsque les chercheurs ont augmenté les mesures au-delà d'un taux "critique", l'intrication s'est arrêtée - l'entropie d'intrication a chuté.

La transition semblait exister, mais il n'était pas évident pour tout le monde de comprendre où l'argument intuitif - selon lequel l'intrication de voisin à voisin devait être anéantie par les éclairs généralisés de la mesure - s'était trompé.

Dans les mois qui ont suivi, Altman et ses collaborateurs à Berkeley ont découvert une faille subtile dans le raisonnement. "On ne tient pas compte de la diffusion (spread) de l'information", a déclaré M. Altman.

Le groupe d'Altman a souligné que toutes les mesures ne sont pas très informatives, et donc très efficaces pour détruire l'intrication. En effet, les interactions aléatoires entre les particules de la chaîne ne se limitent pas à l'enchevêtrement. Elles compliquent également considérablement l'état de la chaîne au fil du temps, diffusant effectivement ses informations "comme un nuage", a déclaré M. Altman. Au bout du compte, chaque particule connaît l'ensemble de la chaîne, mais la quantité d'informations dont elle dispose est minuscule. C'est pourquoi, a-t-il ajouté, "la quantité d'intrication que l'on peut détruire [à chaque mesure] est ridiculement faible".

En mars 2019, le groupe d'Altman a publié une prépublication détaillant comment la chaîne cachait efficacement les informations des mesures et permettait à une grande partie de l'intrication de la chaîne d'échapper à la destruction. À peu près au même moment, le groupe de Smith a mis à jour ses conclusions, mettant les quatre groupes d'accord.

La réponse à la question de Nahum était claire. Une "transition de phase induite par la mesure" était théoriquement possible. Mais contrairement à une transition de phase tangible, telle que le durcissement de l'eau en glace, il s'agissait d'une transition entre des phases d'information - une phase où l'information reste répartie en toute sécurité entre les particules et une phase où elle est détruite par des mesures répétées.

C'est en quelque sorte ce que l'on rêve de faire dans la matière condensée, a déclaré M. Skinner, à savoir trouver une transition entre différents états. "Maintenant, on se demande comment on le voit", a-t-il poursuivi.

 Au cours des quatre années suivantes, trois groupes d'expérimentateurs ont détecté des signes du flux distinct d'informations.

Trois façons de voir l'invisible

Même l'expérience la plus simple permettant de détecter la transition intangible est extrêmement difficile. "D'un point de vue pratique, cela semble impossible", a déclaré M. Altman.

L'objectif est de définir un certain taux de mesure (rare, moyen ou fréquent), de laisser ces mesures se battre avec l'intrication pendant un certain temps et de voir quelle quantité d'entropie d'intrication vous obtenez dans l'état final. Ensuite, rincez et répétez avec d'autres taux de mesure et voyez comment la quantité d'intrication change. C'est un peu comme si l'on augmentait la température pour voir comment la structure d'un glaçon change.

Mais les mathématiques punitives de la prolifération exponentielle des possibilités rendent cette expérience presque impensablement difficile à réaliser.

L'entropie d'intrication n'est pas, à proprement parler, quelque chose que l'on peut observer. C'est un nombre que l'on déduit par la répétition, de la même manière que l'on peut éventuellement déterminer la pondération d'un dé chargé. Lancer un seul 3 ne vous apprend rien. Mais après avoir lancé le dé des centaines de fois, vous pouvez connaître la probabilité d'obtenir chaque chiffre. De même, le fait qu'une particule pointe vers le haut et une autre vers le bas ne signifie pas qu'elles sont intriquées. Il faudrait obtenir le résultat inverse plusieurs fois pour en être sûr.

Il est beaucoup plus difficile de déduire l'entropie d'intrication d'une chaîne de particules mesurées. L'état final de la chaîne dépend de son histoire expérimentale, c'est-à-dire du fait que chaque mesure intermédiaire a abouti à une rotation vers le haut ou vers le bas. Pour accumuler plusieurs copies du même état, l'expérimentateur doit donc répéter l'expérience encore et encore jusqu'à ce qu'il obtienne la même séquence de mesures intermédiaires, un peu comme s'il jouait à pile ou face jusqu'à ce qu'il obtienne une série de "têtes" d'affilée. Chaque mesure supplémentaire rend l'effort deux fois plus difficile. Si vous effectuez 10 mesures lors de la préparation d'une chaîne de particules, par exemple, vous devrez effectuer 210 ou 1 024 expériences supplémentaires pour obtenir le même état final une deuxième fois (et vous pourriez avoir besoin de 1 000 copies supplémentaires de cet état pour déterminer son entropie d'enchevêtrement). Il faudra ensuite modifier le taux de mesure et recommencer.

L'extrême difficulté à détecter la transition de phase a amené certains physiciens à se demander si elle était réellement réelle.

"Vous vous fiez à quelque chose d'exponentiellement improbable pour le voir", a déclaré Crystal Noel, physicienne à l'université Duke. "Cela soulève donc la question de savoir ce que cela signifie physiquement."

Noel a passé près de deux ans à réfléchir aux phases induites par les mesures. Elle faisait partie d'une équipe travaillant sur un nouvel ordinateur quantique à ions piégés à l'université du Maryland. Le processeur contenait des qubits, des objets quantiques qui agissent comme des particules. Ils peuvent être programmés pour créer un enchevêtrement par le biais d'interactions aléatoires. Et l'appareil pouvait mesurer ses qubits.

Le groupe a également eu recours à une deuxième astuce pour réduire le nombre de répétitions - une procédure technique qui revient à simuler numériquement l'expérience parallèlement à sa réalisation. Ils savaient ainsi à quoi s'attendre. C'était comme si on leur disait à l'avance comment le dé chargé était pondéré, et cela a permis de réduire le nombre de répétitions nécessaires pour mettre au point la structure invisible de l'enchevêtrement.

Grâce à ces deux astuces, ils ont pu détecter la transition d'intrication dans des chaînes de 13 qubits et ont publié leurs résultats à l'été 2021.

"Nous avons été stupéfaits", a déclaré M. Nahum. "Je ne pensais pas que cela se produirait aussi rapidement."

À l'insu de Nahum et de Noel, une exécution complète de la version originale de l'expérience, exponentiellement plus difficile, était déjà en cours.

À la même époque, IBM venait de mettre à niveau ses ordinateurs quantiques, ce qui leur permettait d'effectuer des mesures relativement rapides et fiables des qubits à la volée. Jin Ming Koh, étudiant de premier cycle à l'Institut de technologie de Californie, avait fait une présentation interne aux chercheurs d'IBM et les avait convaincus de participer à un projet visant à repousser les limites de cette nouvelle fonctionnalité. Sous la supervision d'Austin Minnich, physicien appliqué au Caltech, l'équipe a entrepris de détecter directement la transition de phase dans un effort que Skinner qualifie d'"héroïque".

 Après avoir demandé conseil à l'équipe de Noel, le groupe a simplement lancé les dés métaphoriques un nombre suffisant de fois pour déterminer la structure d'intrication de chaque historique de mesure possible pour des chaînes comptant jusqu'à 14 qubits. Ils ont constaté que lorsque les mesures étaient rares, l'entropie d'intrication doublait lorsqu'ils doublaient le nombre de qubits - une signature claire de l'intrication qui remplit la chaîne. Les chaînes les plus longues (qui impliquaient davantage de mesures) ont nécessité plus de 1,5 million d'exécutions sur les appareils d'IBM et, au total, les processeurs de l'entreprise ont fonctionné pendant sept mois. Il s'agit de l'une des tâches les plus intensives en termes de calcul jamais réalisées à l'aide d'ordinateurs quantiques.

Le groupe de M. Minnich a publié sa réalisation des deux phases en mars 2022, ce qui a permis de dissiper tous les doutes qui subsistaient quant à la possibilité de mesurer le phénomène.

"Ils ont vraiment procédé par force brute", a déclaré M. Noel, et ont prouvé que "pour les systèmes de petite taille, c'est faisable".

Récemment, une équipe de physiciens a collaboré avec Google pour aller encore plus loin, en étudiant l'équivalent d'une chaîne presque deux fois plus longue que les deux précédentes. Vedika Khemani, de l'université de Stanford, et Matteo Ippoliti, aujourd'hui à l'université du Texas à Austin, avaient déjà utilisé le processeur quantique de Google en 2021 pour créer un cristal de temps, qui, comme les phases de propagation de l'intrication, est une phase exotique existant dans un système changeant.

En collaboration avec une vaste équipe de chercheurs, le duo a repris les deux astuces mises au point par le groupe de Noel et y a ajouté un nouvel ingrédient : le temps. L'équation de Schrödinger relie le passé d'une particule à son avenir, mais la mesure rompt ce lien. Ou, comme le dit Khemani, "une fois que l'on introduit des mesures dans un système, cette flèche du temps est complètement détruite".

Sans flèche du temps claire, le groupe a pu réorienter la clôture à mailles losangiques de Nahum pour accéder à différents qubits à différents moments, ce qu'ils ont utilisé de manière avantageuse. Ils ont notamment découvert une transition de phase dans un système équivalent à une chaîne d'environ 24 qubits, qu'ils ont décrite dans un article publié en mars.

Puissance de la mesure

Le débat de Skinner et Nahum sur le pudding, ainsi que les travaux de Fisher et Smith, ont donné naissance à un nouveau sous-domaine parmi les physiciens qui s'intéressent à la mesure, à l'information et à l'enchevêtrement. Au cœur de ces différentes lignes de recherche se trouve une prise de conscience croissante du fait que les mesures ne se contentent pas de recueillir des informations. Ce sont des événements physiques qui peuvent générer des phénomènes véritablement nouveaux.

"Les mesures ne sont pas un sujet auquel les physiciens de la matière condensée ont pensé historiquement", a déclaré M. Fisher. Nous effectuons des mesures pour recueillir des informations à la fin d'une expérience, a-t-il poursuivi, mais pas pour manipuler un système.

En particulier, les mesures peuvent produire des résultats inhabituels parce qu'elles peuvent avoir le même type de saveur "partout-tout-enmême-temps" qui a autrefois troublé Einstein. Au moment de la mesure, les possibilités alternatives contenues dans l'état quantique s'évanouissent, pour ne jamais se réaliser, y compris celles qui concernent des endroits très éloignés dans l'univers. Si la non-localité de la mécanique quantique ne permet pas des transmissions plus rapides que la lumière comme le craignait Einstein, elle permet d'autres exploits surprenants.

"Les gens sont intrigués par le type de nouveaux phénomènes collectifs qui peuvent être induits par ces effets non locaux des mesures", a déclaré M. Altman.

L'enchevêtrement d'une collection de nombreuses particules, par exemple, a longtemps été considéré comme nécessitant au moins autant d'étapes que le nombre de particules que l'on souhaitait enchevêtrer. Mais l'hiver dernier, des théoriciens ont décrit un moyen d'y parvenir en beaucoup moins d'étapes grâce à des mesures judicieuses. Au début de l'année, le même groupe a mis l'idée en pratique et façonné une tapisserie d'enchevêtrement abritant des particules légendaires qui se souviennent de leur passé. D'autres équipes étudient d'autres façons d'utiliser les mesures pour renforcer les états intriqués de la matière quantique.

Cette explosion d'intérêt a complètement surpris Skinner, qui s'est récemment rendu à Pékin pour recevoir un prix pour ses travaux dans le Grand Hall du Peuple sur la place Tiananmen. (Skinner avait d'abord cru que la question de Nahum n'était qu'un exercice mental, mais aujourd'hui, il n'est plus très sûr de la direction que tout cela prend.)

"Je pensais qu'il s'agissait d'un jeu amusant auquel nous jouions, mais je ne suis plus prêt à parier sur l'idée qu'il n'est pas utile."

Auteur: Internet

Info: Quanta Magazine, Paul Chaikin, sept 2023

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