revendications populaire

Question : La crise des Gilets jaunes a mis en lumière de nombreuses disparités au sein de la population et remis en lumière les travaux de Jérôme Fourquet sur l’archipel français et de Christophe Guilluy sur la France périphérique. Comment ne pas sombrer dans la démagogie ou dans le populisme pour la classe politique pour apporter des réponses concrètes aux difficultés des Français et une partie du peuple des Gilets jaunes?    

 F.S. : La crise des Gilets jaunes a surtout réactualisé les observations d’Alexis de Tocqueville. En se modernisant, le capitalisme a effacé ce que Marx appelait le prolétariat et a créé une classe moyenne supérieure constituée de cadres diplômés et une classe moyenne inférieure constituée de petits employés. Tous travaillent, soumis, dans les multiples secteurs économiques. Mais, alors que les uns, aux salaires élevés, profitent de la "mondialisation heureuse", les autres, mal payés, qui pensaient en profiter, se sont retrouvés fragilisés, précarisés, suite aux délocalisations. C’est lors d’une casse sociale de grande ampleur que les citoyens de la classe moyenne inférieure comprennent que l’égalité des droits qu’ils partagent avec les citoyens de la classe moyenne supérieure ne donne jamais droit, justement, à une égalité de conditions. Ainsi, pour les Gilets jaunes, animés par cet affect que Tocqueville appelait la passion de l’égalité, l’injustice résidait dans cette disparité des jouissances. Leur envie, aurait dit encore Tocqueville, ne visait pas les hautes et puissantes instances capitalistes, mais les avantagés de la classe moyenne supérieure qu’incarnaient avec arrogance à leurs yeux, et à juste titre, les élus et les ministres de la macronie et le reste des professionnels de la politique. Les Gilets jaunes appartiennent au même corps électoral que les citoyens aisés des grandes villes où ils venaient manifester. Mais leur ressentiment leur a inspiré un retour au folklore égalitariste de 1789 en projetant sur Emmanuel Macron une haine antimonarchique. Entravés par cet imaginaire, ils ne pouvaient que tourner en rond chaque samedi en scandant comme un mantra: "RIC ! RIC !". Comme les sans-culottes, ils rejouèrent aussi les épisodes des querelles internes à leur mouvement — allant, comme leurs modèles, jusqu’à se menacer mutuellement de mort. Bien sûr, cette contestation a été une aubaine pour les démagogues de la petite bourgeoisie de tout poil, de la droite identitaire à la gauche radicale. Tous ont flatté la révolte de cette plebs humilis et, par là même, relancé la notion de peuple sur le marché de l’idéologie. Maintenant, vous me posez la question de savoir ce que peut faire la classe politique, sans sombrer dans la démagogie ou dans le populisme, pour apporter des réponses concrètes aux difficultés des Français et à une "partie du peuple des Gilets jaunes". N’ayant aucune estime pour la classe politique, considérant que les Gilets jaunes ne forment pas un peuple mais une catégorie de citoyens, et n’étant pas un de ces philosophes en quête de popularité plus connus sous le nom d’intellectuels, je n’ai aucune réponse concrète à apporter aux difficultés des Français. J’espère qu’ils ne m’en voudront pas.  

 Question : La pandémie du Covid-19 a mis en lumière un recul des libertés publiques liées aux mesures sanitaires. Comment expliquer l’absence de contestation réelle du peuple français par rapport à nos voisins européens (les manifestations et les débordements lors de ces rassemblements en Italie, en Allemagne et en Angleterre contre les mesures sanitaires ou le port du masque) ? La défiance pourrait-elle resurgir dans les urnes en 2022 en France?  

Le peuple français ne peut rien contester parce que, encore une fois, c’est un fantôme sociologique et politique. En revanche, je vois que des catégories socio-professionnelles de citoyens regimbent contre les mesures sanitaires imposées par le gouvernement et que chacune, dans un esprit corporatiste, défend son bout de gras. Le tiroir-caisse des hôteliers, des restaurateurs, des bistrotiers, crie famine. Le personnel du secteur culturel se dit sacrifié. Mais il est vrai que par ailleurs les salariés, les chômeurs, les bénéficiaires d’assurances sociales, ne protestent pas contre ce qui ressemble à un retour de l’État-providence — quand celui-ci semble mettre au rancart, au moins provisoirement, les réformes de la retraite, du chômage, la sacro-sainte dette et injecte des centaines de millions d’euros dans l’économie et le maintien des aides sociales. En cela, les citoyens les plus fragiles ont obtenu plus de satisfactions grâce au virus que grâce aux longues et désespérées déambulations des Gilets jaunes. Les Français les plus démunis ne sont pas regardants sur le recul des libertés publiques tant que leur survie économique est garantie. Peut-être qu’en 2022 ils se souviendront qu’on peut très bien dépenser pour eux un "pognon de dingue".

Auteur: Schiffter Frédéric

Info: https://lephilosophesansqualits.blogspot.com/2020/12/entretien-donne-atlantico.html

[ constat cynique ] [ gauchisme avide ] [ lénifié ]

onomasiologie algébrique

Critique réciproque de l’intelligence artificielle et des sciences humaines

Je me souviens d’avoir participé, vers la fin des années 1980, à un Colloque de Cerisy sur les sciences cognitives auquel participaient quelques grands noms américains de la discipline, y compris les tenants des courants neuro-connexionnistes et logicistes. Parmi les invités, le philosophe Hubert Dreyfus (notamment l’auteur de What Computers Can’t Do, MIT Press, 1972) critiquait vertement les chercheurs en intelligence artificielle parce qu’ils ne tenaient pas compte de l’intentionnalité découverte par la phénoménologie. Les raisonnements humains réels, rappelait-il, sont situés, orientés vers une fin et tirent leur pertinence d’un contexte d’interaction. Les sciences de la cognition dominées par le courant logico-statistique étaient incapables de rendre compte des horizons de conscience qui éclairent l’intelligence. Dreyfus avait sans doute raison, mais sa critique ne portait pas assez loin, car ce n’était pas seulement la phénoménologie qui était ignorée. L’intelligence artificielle (IA) n’intégrait pas non plus dans la cognition qu’elle prétendait modéliser la complexité des systèmes symboliques et de la communication humaine, ni les médias qui la soutiennent, ni les tensions pragmatiques ou les relations sociales qui l’animent. A cet égard, nous vivons aujourd’hui dans une situation paradoxale puisque l’IA connaît un succès pratique impressionnant au moment même où son échec théorique devient patent.

Succès pratique, en effet, puisqu’éclate partout l’utilité des algorithmes statistiques, de l’apprentissage automatique, des simulations d’intelligence collective animale, des réseaux neuronaux et d’autres systèmes de reconnaissance de formes. Le traitement automatique du langage naturel n’a jamais été aussi populaire, comme en témoigne par exemple l’usage de Google translate. Le Web des données promu par le WWW consortium (dirigé par Sir Tim Berners-Lee). utilise le même type de règles logiques que les systèmes experts des années 1980. Enfin, les algorithmes de computation sociale mis en oeuvre par les moteurs de recherche et les médias sociaux montrent chaque jour leur efficacité.

Mais il faut bien constater l’échec théorique de l’IA puisque, malgré la multitude des outils algorithmiques disponibles, l’intelligence artificielle ne peut toujours pas exhiber de modèle convaincant de la cognition. La discipline a prudemment renoncé à simuler l’intelligence dans son intégralité. Il est clair pour tout chercheur en sciences humaines ayant quelque peu pratiqué la transdisciplinarité que, du fait de sa complexité foisonnante, l’objet des sciences humaines (l’esprit, la pensée, l’intelligence, la culture, la société) ne peut être pris en compte dans son intégralité par aucune des théories computationnelles de la cognition actuellement disponible. C’est pourquoi l’intelligence artificielle se contente dans les faits de fournir une boîte à outils hétéroclite (règles logiques, syntaxes formelles, méthodes statistiques, simulations neuronales ou socio-biologiques…) qui n’offrent pas de solution générale au problème d’une modélisation mathématique de la cognition humaine.

Cependant, les chercheurs en intelligence artificielle ont beau jeu de répondre à leurs critiques issus des sciences humaines : "Vous prétendez que nos algorithmes échouent à rendre compte de la complexité de la cognition humaine, mais vous ne nous en proposez vous-mêmes aucun pour remédier au problème. Vous vous contentez de pointer du doigt vers une multitude de disciplines, plus complexes les unes que les autres (philosophie, psychologie, linguistique, sociologie, histoire, géographie, littérature, communication…), qui n’ont pas de métalangage commun et n’ont pas formalisé leurs objets ! Comment voulez-vous que nous nous retrouvions dans ce bric-à-brac ?" Et cette interpellation est tout aussi sensée que la critique à laquelle elle répond.

Synthèse de l’intelligence artificielle et des sciences humaines

Ce que j’ai appris de Hubert Dreyfus lors de ce colloque de 1987 où je l’ai rencontré, ce n’était pas tant que la phénoménologie serait la clé de tous les problèmes d’une modélisation scientifique de l’esprit (Husserl, le père de la phénoménologie, pensait d’ailleurs que la phénoménologie – une sorte de méta-science de la conscience – était impossible à mathématiser et qu’elle représentait même le non-mathématisable par exellence, l’autre de la science mathématique de la nature), mais plutôt que l’intelligence artificielle avait tort de chercher cette clé dans la seule zone éclairée par le réverbère de l’arithmétique, de la logique et des neurones formels… et que les philosophes, herméneutes et spécialistes de la complexité du sens devaient participer activement à la recherche plutôt que de se contenter de critiquer. Pour trouver la clé, il fallait élargir le regard, fouiller et creuser dans l’ensemble du champ des sciences humaines, aussi opaque au calcul qu’il semble à première vue. Nous devions disposer d’un outil à traiter le sens, la signification, la sémantique en général, sur un mode computationnel. Une fois éclairé par le calcul le champ immense des relations sémantiques, une science de la cognition digne de ce nom pourrait voir le jour. En effet, pour peu qu’un outil symbolique nous assure du calcul des relations entre signifiés, alors il devient possible de calculer les relations sémantiques entre les concepts, entre les idées et entre les intelligences. Mû par ces considérations, j’ai développé la théorie sémantique de la cognition et le métalangage IEML : de leur union résulte la sémantique computationnelle.

Les spécialistes du sens, de la culture et de la pensée se sentent démunis face à la boîte à outils hétérogène de l’intelligence artificielle : ils n’y reconnaissent nulle part de quoi traiter la complexité contextuelle de la signification. C’est pourquoi la sémantique computationnelle leur propose de manipuler les outils algorithmiques de manière cohérente à partir de la sémantique des langues naturelles. Les ingénieurs s’égarent face à la multitude bigarrée, au flou artistique et à l’absence d’interopérabilité conceptuelle des sciences humaines. Remédiant à ce problème, la sémantique computationnelle leur donne prise sur les outils et les concepts foisonnants des insaisissables sciences humaines. En somme, le grand projet de la sémantique computationnelle consiste à construire un pont entre l’ingénierie logicielle et les sciences humaines de telle sorte que ces dernières puissent utiliser à leur service la puissance computationnelle de l’informatique et que celle-ci parvienne à intégrer la finesse herméneutique et la complexité contextuelle des sciences humaines. Mais une intelligence artificielle grande ouverte aux sciences humaines et capable de calculer la complexité du sens ne serait justement plus l’intelligence artificielle que nous connaissons aujourd’hui. Quant à des sciences humaines qui se doteraient d’un métalangage calculable, qui mobiliseraient l’intelligence collective et qui maîtriseraient enfin le médium algorithmique, elles ne ressembleraient plus aux sciences humaines que nous connaissons depuis le XVIIIe siècle : nous aurions franchi le seuil d’une nouvelle épistémè.

Auteur: Lévy Pierre

Info: https://pierrelevyblog.com/2014/10/08/intelligence-artificielle-et-sciences-humaines/

[ mathématification idiomatique ]