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IA : Cette technique oubliée du 18e siècle rend le Deep Learning inutile

Et si le deep learning devenait inutile au développement de l’intelligence artificielle ? Cette technique oubliée du 18e siècle pourrait le remplacer.

Jusqu’à maintenant, le deep learning ou l’apprentissage profond est présenté comme un processus essentiel au développement de l’intelligence artificielle. Il consiste à entraîner les grands modèles de langage (LLM) avec un énorme volume de données. Mais des chercheurs finlandais avancent que le deep learning pourrait devenir inutile.

Ces chercheurs font partie d’une équipe de l’université de Jyväskylä qui effectue des travaux sur les techniques de développement de l’intelligence artificielle. Ils ont publié le mois dernier, dans la revue Neurocomputing, un papier intéressant sur une ancienne méthode mathématique du 18e siècle.

Cette technique est plus simple et plus performante que l’apprentissage profond, défendent les auteurs dans leur papier. Notons que cette conclusion constitue l’aboutissement de six années de recherche.

Il faut que le deep learning devienne inutile…

Le deep learning s’apparente aux techniques d’intelligence artificielle exploitant massivement des données et des ressources informatiques. Celles-ci servent à entraîner des réseaux neuronaux pour avoir des LLM. Rappelons que ces derniers se trouvent au cœur des IA génératives comme le populaire Chat-GPT.

Mais il ne faut pas croire que l’apprentissage profond est infaillible. Le volume des données à traiter en fait une méthode complexe et souvent sujette à des erreurs. Cela impacte significativement les performances des modèles génératifs obtenus.

En effet, la complexité du deep learning se retrouve dans la structure d’un LLM (large miodèle de langage). Cela peut instaurer une boîte noire sur le mécanisme du modèle IA. Dans la mesure où son fonctionnement n’est pas maîtrisé, les performances ne seront pas au rendez-vous. L’opacité du mécanisme IA peut même exposer à des risques.

Des modèles IA performants sans deep learning

L’équipe de l’université de Jyväskylä travaille ainsi depuis six ans sur l’amélioration des procédés d’apprentissage profond. Leurs travaux consistaient notamment à explorer la piste de la réduction des données. L’objectif est de trouver un moyen pratique pour alimenter les LLM sans pour autant les noyer de données.

Les auteurs de la recherche pensent avoir trouvé la solution dans les applications linéaire et non-linéaire. Il s’agit d’un concept mathématique dont le perfectionnement a eu lieu du 17e au 18e siècle. Celui-ci s’appuie principalement sur la combinaison des fonctions et des équations différentielles.

Les applications linéaire et non-linéaire permettent ainsi de générer un nouvel ordre de modèles de langage. Il en résulte des LLM avec une structure beaucoup moins complexe. Par ailleurs, son fonctionnement ne requiert pas un énorme volume de données. Cela n’a pourtant aucun impact négatif sur la performance.

Les mathématiques du 18e siècle pour moderniser l’IA…

L’importance de l’intelligence artificielle dans la technologie moderne augmente rapidement. La compréhension et la vraie maîtrise des grands modèles de langage deviennent indispensables. Les chercheurs finlandais pensent que leur nouvelle méthode peut résoudre certains problèmes en lien avec le développement de l’intelligence artificielle.

En effet, plus le développement de l’IA sera simple et transparent, il sera davantage facile d’envisager son utilisation éthique. L’accent est également mis sur la dimension écologique du nouveau procédé. Des LLM plus simples requièrent beaucoup moins de ressources informatiques et sont moins énergivores.

Néanmoins, les chercheurs craignent le scepticisme des actuels principaux acteurs de l’IA. "Le deep learning occupe une place si importante dans la recherche, le développement de l’intelligence artificielle (…) Même si la science progresse, la communauté elle-même peut se montrer réticente au changement", explique l’un des auteurs de la recherche.

Auteur: Internet

Info: https://www.lebigdata.fr/, Magloire 12 octobre 2023

[ limitation de la force brute ] [ vectorisation sémantique ] [ émondage taxonomique ]

dictature

Voici les quatorze points caractéristiques de ce qu’Eco a nommé fascisme éternel ou Ur-Fascisme

1) La première caractéristique du fascisme éternel est le culte de la tradition.
Il ne peut y avoir de progrès dans la connaissance. La vérité a été posée une fois pour toutes, et on se limite à interpréter toujours plus son message obscur.

2) Le conservatisme implique le rejet du modernisme. Le rejet du monde moderne se dissimule sous un refus du mode de vie capitaliste, mais il a principalement consisté en un rejet de l’esprit de 1789 (et de 1776, bien évidemment [Décalaration d’indépendance des États-Unis]). La Renaissance, l’Âge de Raison sonnent le début de la dépravation moderne.

3) Le fascisme éternel entretient le culte de l’action pour l’action. Réfléchir est une forme d’émasculation. En conséquence, la culture est suspecte en cela qu’elle est synonyme d’esprit critique. Les penseurs officiels fascistes ont consacré beaucoup d’énergie à attaquer la culture moderne et l’intelligentsia libérale coupables d’avoir trahi ces valeurs traditionnelles.

4) Le fascisme éternel ne peut supporter une critique analytique. L’esprit critique opère des distinctions, et c’est un signe de modernité. Dans la culture moderne, c’est sur le désaccord que la communauté scientifique fonde les progrès de la connaissance. Pour le fascisme éternel, le désaccord est trahison.

5) En outre, le désaccord est synonyme de diversité. Le fascisme éternel se déploie et recherche le consensus en exploitant la peur innée de la différence et en l’exacerbant. Le fascisme éternel est raciste par définition.

6) Le fascisme éternel puise dans la frustration individuelle ou sociale. C’est pourquoi l’un des critères les plus typiques du fascisme historique a été la mobilisation d’une classe moyenne frustrée, une classe souffrant de la crise économique ou d’un sentiment d’humiliation politique, et effrayée par la pression qu’exerceraient des groupes sociaux inférieurs.

7) Aux personnes privées d’une identité sociale claire, le fascisme éternel répond qu’elles ont pour seul privilège, plutôt commun, d’être nées dans un même pays. C’est l’origine du nationalisme. En outre, ceux qui vont absolument donner corps à l’identité de la nation sont ses ennemis. Ainsi y a-t-il à l’origine de la psychologie du fascisme éternel une obsession du complot, potentiellement international. Et ses auteurs doivent être poursuivis. La meilleure façon de contrer le complot est d’en appeler à la xénophobie. Mais le complot doit pouvoir aussi venir de l’intérieur.

8) Les partisans du fascisme doivent se sentir humiliés par la richesse ostentatoire et la puissance de leurs ennemis. Les gouvernements fascistes se condamnent à perdre les guerres entreprises car ils sont foncièrement incapables d’évaluer objectivement les forces ennemies.

9) Pour le fascisme éternel, il n’y a pas de lutte pour la vie mais plutôt une vie vouée à la lutte. Le pacifisme est une compromission avec l’ennemi et il est mauvais à partir du moment où la vie est un combat permanent.

10) L’élitisme est un aspect caractéristique de toutes les idéologies réactionnaires. Le fascisme éternel ne peut promouvoir qu’un élitisme populaire. Chaque citoyen appartient au meilleur peuple du monde; les membres du parti comptent parmi les meilleurs citoyens; chaque citoyen peut ou doit devenir un membre du parti.

11) Dans une telle perspective, chacun est invité à devenir un héros. Le héros du fascisme éternel rêve de mort héroïque, qui lui est vendue comme l’ultime récompense d’une vie héroïque.

12) Le fasciste éternel transporte sa volonté de puissance sur le terrain sexuel. Il est machiste (ce qui implique à la fois le mépris des femmes et l’intolérance et la condamnation des mœurs sexuelles hors normes: chasteté comme homosexualité).

13) Le fascisme éternel se fonde sur un populisme sélectif, ou populisme qualitatif pourrait-on dire. Le Peuple est perçu comme une qualité, une entité monolithique exprimant la Volonté Commune. Étant donné que des êtres humains en grand nombre ne peuvent porter une Volonté Commune, c’est le Chef qui peut alors se prétendre leur interprète. Ayant perdu leurs pouvoirs délégataires, les citoyens n’agissent pas; ils sont appelés à jouer le rôle du Peuple.

14) Le fascisme éternel parle la Novlangue. La Novlangue, inventée par Orwell dans 1984, est la langue officielle de l’Angsoc, ou socialisme anglais. Elle se caractérise par un vocabulaire pauvre et une syntaxe rudimentaire de façon à limiter les instruments d’une raison critique et d’une pensée complexe.

Auteur: Eco Umberto

Info: Reconnaître le fascisme, Grasset, 2017. Misa en forme par Sumi Saint Auguste sur www.lesnouveauxdissidents.org

[ totalitarisme ] [ définition ]

univers inversé

Les possibilités métagénomiques

Une infime fraction - la plupart des scientifiques estiment <1% - des espèces microbiennes sur Terre peut être cultivée et étudiée à l'aide de techniques classiques de microbiologie et de génomique. Mais en utilisant des outils de métagénomique récemment développés, les chercheurs appliquent l'analyse génomique à des communautés microbiennes entières à la fois, sans avoir à isoler et à cultiver des espèces individuelles. Les études de métagénomique commencent par obtenir un échantillon d'un environnement particulier tel que l'eau de mer, le sol ou l'intestin humain, en extrayant le matériel génétique de tous les organismes de l'échantillon, puis en analysant l'ADN de ce mélange pour mieux comprendre comment les membres de la communauté interagir, changer et exécuter des fonctions complexes.

Processus : la métagénomique consiste à obtenir l'ADN de tous les micro-organismes d'une communauté, sans nécessairement identifier toutes les espèces impliquées. Une fois les gènes séquencés et comparés aux séquences identifiées, les fonctions de ces gènes peuvent être déterminées.

Parce qu'elle ne dépend pas de l'établissement de cultures pures, la métagénomique offre l'accès à des millions d'espèces microbiennes qui auparavant ne pouvaient pas être étudiées. Il permet également aux chercheurs d'examiner les micro-organismes dans le contexte des environnements dans lesquels ils existent naturellement, en étudiant des communautés entières en même temps.

Applications de la métagénomique

Pratiquement tous les biologistes, quel que soit leur domaine, découvriront qu'une meilleure compréhension des communautés microbiennes et de la métagénomique peut contribuer à leurs propres recherches. L'étude des communautés microbiennes par la métagénomique peut aider les biologistes à s'attaquer à des questions scientifiques fondamentales et à résoudre les problèmes sociaux, environnementaux et économiques connexes. Voici quelques-unes des applications potentielles de la métagénomique :

Avancées des sciences de la vie.

Décrypter le fonctionnement et l'interaction des espèces au sein des communautés microbiennes peut répondre en partie à des questions fondamentales sur de nombreux aspects de la biologie microbienne, végétale et animale et améliorer considérablement la compréhension de l'écologie et de l'évolution. La métagénomique pourrait aider à répondre à des questions telles que : Qu'est-ce qui constitue un génome ? Qu'est-ce qu'une espèce ? Quelle est la diversité de la vie ?

Sciences de la Terre.

L'exploration de la manière dont les communautés microbiennes du sol et des océans affectent les équilibres atmosphériques et les conditions environnementales peut aider les scientifiques à mieux comprendre, prévoir et potentiellement faire face aux changements mondiaux.

Médicament.

Des centaines de médicaments disponibles aujourd'hui sont dérivés de produits chimiques trouvés pour la première fois dans des microbes ; l'accès aux génomes d'espèces microbiennes supplémentaires est très prometteur pour en découvrir des milliers d'autres. L'étude du "microbiome" humain – les milliers de milliards de bactéries vivant dans et sur le corps humain – peut conduire à de nouvelles façons de diagnostiquer, de traiter et de prévenir les maladies.

Énergie alternative.

De nouvelles sources d'énergie pourraient être développées en exploitant le pouvoir des communautés microbiennes pour produire des sous-produits tels que l'hydrogène, le méthane, le butanol et même le courant électrique.

Assainissement de l'environnement.

Comprendre les microbes qui dégradent les produits chimiques environnementaux peut aider à nettoyer des polluants tels que les fuites d'essence, les déversements de pétrole, les eaux usées, les rejets industriels et les déchets nucléaires.

Biotechnologie.

L'identification et l'exploitation des capacités biosynthétiques polyvalentes et diverses des communautés microbiennes peuvent conduire au développement de nouveaux produits industriels, alimentaires et de santé bénéfiques.

Agriculture.

Mieux comprendre les microbes bénéfiques vivant dans, sur, sous et autour des plantes et des animaux domestiques peut contribuer à améliorer les méthodes de détection des agents pathogènes dans les cultures, le bétail et les produits alimentaires et peut faciliter le développement de pratiques agricoles qui tirent parti des les alliances naturelles entre les microbes, les plantes et les animaux.

Biodéfense et médecine légale microbienne.

L'étude de l'ADN et des empreintes biochimiques des communautés microbiennes aide les spécialistes à surveiller les agents pathogènes connus et potentiels, à créer des vaccins et des traitements plus efficaces contre les agents bioterroristes potentiels et à reconstruire les événements dans lesquels les microbes ont joué un rôle.

Valeur de la métagénomique pour l'enseignement de la biologie

La citation de Muir a également une pertinence importante pour l'enseignement des sciences. Qu'est-ce qui sépare la chimie, la génétique, la biologie moléculaire, l'évolution, l'écologie et d'autres disciplines ? Où se croisent-elles et comment se construisent-elles les unes sur les autres ?

La métagénomique aide à combler le fossé entre la génétique et l'écologie, démontrant que les gènes d'un seul organisme sont connectés aux gènes des autres et à l'ensemble de la communauté. En fait, les processus de la métagénomique démontrent qu'il est important d'étudier les gènes et les organismes en contexte et d'apprécier toute la diversité de la vie, même dans un seul cadre. Ces messages ont une pertinence importante dans l'ensemble de la biologie et seraient des ajouts précieux à n'importe quel cours de biologie, peut-être en particulier ceux du niveau d'introduction.

Parce que la métagénomique s'inspire d'un large éventail de domaines et les affecte, c'est un outil précieux pour enseigner des thèmes et des concepts qui sont tissés tout au long de l'enseignement de la biologie. En effet, l'enseignement et l'apprentissage de la métagénomique pourraient clairement intégrer les types de changements dans l'enseignement des sciences de la maternelle à la 12e année et du premier cycle que de nombreux rapports ont demandé au cours de la dernière décennie.

Certains professeurs estiment qu'ils doivent utiliser des cours d'introduction pour fournir aux étudiants pratiquement toutes les connaissances qu'ils utiliseront pour comprendre les concepts de base d'une discipline. Certains considèrent également les cours d'introduction comme un moyen d'aider les étudiants à apprendre à interpréter les nouvelles et autres informations sur la science afin qu'ils puissent prendre des décisions plus éclairées à la maison, chez le médecin et dans l'isoloir. Trop souvent, cependant, de tels cours ne parviennent pas à transmettre la beauté complexe du monde vivant et les innombrables façons dont la biologie a un impact sur la "vraie vie". L'apprentissage de la métagénomique au niveau introductif - en mettant l'accent sur ses applications potentielles dans le monde réel - pourrait servir à éclairer les principes de base d'une grande variété de domaines, les liens entre eux et la pertinence plus large des avancées scientifiques pour les problèmes du monde réel. Si les étudiants peuvent voir qu'il y a vraiment des questions non résolues intéressantes auxquelles ils peuvent jouer un rôle pour répondre, le recrutement de jeunes talentueux pour les carrières scientifiques peut être facilité. De cette façon, les élèves rencontreront une science dynamique plutôt que statique.

LES BÉNÉFICES DE L'INTÉGRATION DE L'ÉDUCATION ET DE LA RECHERCHE

Les avantages de l'intégration précoce de la métagénomique et d'autres sciences nouvelles dans l'enseignement de la biologie profiteraient non seulement aux étudiants en biologie, mais aussi aux scientifiques et à leurs projets de recherche. L'expérience montre que lorsque les chercheurs enseignent, leur propre compréhension s'approfondit, menant à de nouvelles questions et pistes de recherche souvent inattendues qui sont posées par les étudiants, ainsi qu'à contribuer au développement d'approches créatives des problèmes. Si la communauté de la biologie peut intégrer l'enseignement de la métagénomique aux progrès de la recherche dès le départ, les étudiants pourraient devenir des participants actifs au développement du domaine.

Enseigner un domaine nouveau ou émergent est un moyen idéal d'engager profondément les étudiants dans l'exploration de questions fondamentales qui sont au cœur de la poursuite scientifique et de les encourager à poser leurs propres questions. En effet, dans le cas du domaine émergent de la métagénomique, les questions les plus fondamentales peuvent être les plus profondes. Répondre à ces questions inspire à son tour les jeunes esprits et les chercheurs actifs, et la science est bénéfique. 

D'autres ont vu l'intérêt d'intégrer la science émergente à l'éducation. Un certain nombre d'efforts sont actuellement en cours pour intégrer la recherche et l'enseignement en génomique.

Auteur: Internet

Info: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/ Metagenomics: A Call for Bringing a New Science into the Classroom (While It's Still New) Anne Jurkowski,* Ann H. Reid,† and Jay B. Labovcorresponding author

[ sciences ] [ nano-monde ] [ ouverture ] [ matrice gaïa ]

macromolécules

(Q) - Combien de protéines ont été identifiées à ce jour ?

(R) - À la date d'arrêt de mes connaissances, en septembre 2021, le nombre de protéines identifiées dans le protéome humain et dans divers organismes ne cesse de croître en raison des efforts de recherche continus. Il est difficile de fournir un chiffre exact car l'identification des protéines est un domaine actif de la recherche scientifique et de nouvelles protéines sont découvertes en permanence.

Toutefois, à cette époque, on estimait que le protéome humain se composait de dizaines de milliers de protéines. Le projet du protéome humain (HPP), une initiative de recherche internationale, vise à identifier et à caractériser toutes les protéines codées par le génome humain. Le HPP a réalisé des progrès significatifs dans la cartographie du protéome humain, mais une couverture complète est encore en cours.

Il est important de noter que le nombre de protéines identifiées varie en fonction de l'organisme étudié. Il existe des millions de séquences de protéines connues dans divers organismes, y compris les humains, les animaux, les plantes, les bactéries et les virus.

Comme mes connaissances ne sont pas à jour, je recommande de se référer à la littérature scientifique actuelle ou à des bases de données telles que UniProt ou Protein Data Bank (PDB) pour obtenir les informations les plus précises et les plus récentes sur le nombre de protéines identifiées.

(Q) - Comment les protéines sont-elles classées ?

(R) - Les protéines sont classées en fonction de divers critères, notamment leur structure, leur fonction et leurs relations évolutives. Voici quelques méthodes de classification des protéines couramment utilisées :

1 Classification structurelle : Les protéines peuvent être classées en fonction de leurs caractéristiques structurelles. Le système de classification structurelle le plus courant est la classification structurelle des protéines (SCOP) ou la base de données CATH (Class, Architecture, Topology, Homologous superfamily). Ces systèmes classent les protéines dans des hiérarchies en fonction de leur pliage global, de l'organisation des domaines et des motifs structurels.

2 Classification fonctionnelle : Les protéines peuvent être classées en fonction de leurs fonctions biologiques. Cette classification est souvent large et englobe des catégories fonctionnelles telles que les enzymes, les transporteurs, les récepteurs, les protéines structurelles, les protéines de signalisation et bien d'autres encore. Les systèmes de classification fonctionnelle sont généralement basés sur le rôle de la protéine dans les processus cellulaires.

3 Classification basée sur l'homologie : Les protéines peuvent être classées sur la base de leurs relations évolutives et de leurs similitudes de séquence. Cette classification repose sur la comparaison des séquences protéiques et l'identification des protéines homologues qui partagent un ancêtre commun. Elle est généralement réalisée à l'aide d'algorithmes tels que BLAST (Basic Local Alignment Search Tool) ou HMM (Hidden Markov Models).

4 Classification selon l'ontologie des gènes (GO) : L'ontologie des gènes est un système de classification largement utilisé qui attribue des annotations fonctionnelles aux protéines sur la base de trois catégories : fonction moléculaire, processus biologique et composant cellulaire. Les termes GO fournissent un vocabulaire normalisé pour décrire les fonctions des protéines et leur implication dans les processus biologiques.

5 Classification par famille et par super-famille : Les protéines peuvent être classées en familles et superfamilles sur la base de caractéristiques structurelles et séquentielles communes. Les familles de protéines sont constituées de protéines présentant une grande similitude de séquence et partageant souvent des relations fonctionnelles et évolutives. Les superfamilles englobent des familles de protéines apparentées qui partagent des similitudes structurelles et fonctionnelles, mais qui peuvent avoir divergé au cours de l'évolution.

These are just a few examples of protein classification methods, and there are other specialized systems based on specific properties or research areas. It's important to note that proteins can belong to multiple classification categories simultaneously, as they can have similar structures, functions, or evolutionary origins. Classification systems serve as useful tools for organizing and understanding the vast diversity of proteins found in living organisms.

(Q) - Il y a donc une sorte de classification complexe et intriquée, n'est-ce pas ?

 (R) - Oui, la classification des protéines peut en effet être complexe en raison des divers facteurs pris en compte et des interrelations entre les différents systèmes de classification. Les protéines sont des molécules très diverses, dotées de caractéristiques uniques, et leur classification reflète cette complexité.

Les différentes méthodes de classification se recoupent et se complètent souvent, ce qui permet une compréhension globale de la structure, de la fonction et de l'évolution des protéines. Par exemple, les systèmes de classification structurelle tels que SCOP ou CATH prennent en compte l'organisation globale des plis et des domaines des protéines, tandis que les systèmes de classification fonctionnelle se concentrent sur les rôles et les activités biologiques des protéines. La classification basée sur l'homologie tient compte des relations évolutives et des similitudes de séquence, et la classification par ontologie génique fournit un vocabulaire normalisé pour décrire les fonctions des protéines.

En outre, les protéines peuvent appartenir à plusieurs catégories au sein d'un système de classification. Par exemple, une protéine peut avoir une structure spécifique et être classée dans un pli particulier, tout en faisant partie d'une famille de protéines sur la base de la similarité des séquences et des caractéristiques fonctionnelles. Cette classification multidimensionnelle permet aux chercheurs d'explorer différents aspects des protéines et de mieux comprendre leurs propriétés et leurs relations.

Dans l'ensemble, la nature complexe de la classification des protéines reflète la nature complexe des protéines elles-mêmes et les efforts déployés pour organiser et comprendre leurs divers attributs. Ces systèmes de classification fournissent des cadres pour l'étude des protéines et facilitent la communication et le partage des connaissances entre les chercheurs dans ce domaine.

(Q) - Peut-on dire qu'il y a aussi, dans ces différentes classifications, quelque chose qui pourrait ressembler à un pôle phénétique et à un pôle cladistique ?

(R) - Oui, dans le domaine de la classification des protéines, il y a des éléments qui peuvent être associés aux approches phénétiques (aussi connues sous le nom de taxonomie numérique) et cladistiques.

Classification phénétique : La classification phénétique met l'accent sur les similitudes et les différences globales entre les protéines, souvent sur la base d'une analyse numérique ou statistique de leurs caractéristiques. Elle se concentre sur des traits ou des caractéristiques quantifiables et vise à regrouper les protéines sur la base d'une ressemblance globale. Dans le contexte de la classification des protéines, les approches phénétiques peuvent impliquer le regroupement des protéines sur la base de mesures de similarité telles que l'alignement des séquences, l'alignement structurel ou la comparaison d'autres propriétés physicochimiques.

Classification cladistique : La classification cladistique, quant à elle, est basée sur les relations évolutives et les ancêtres partagés. Elle cherche à identifier des groupes monophylétiques (clades) qui comprennent un ancêtre commun et tous ses descendants. La cladistique repose sur l'analyse phylogénétique, qui consiste à comparer des séquences de protéines ou d'autres données moléculaires pour reconstruire des arbres ou des réseaux évolutifs. Les cladogrammes qui en résultent décrivent les relations évolutives entre les protéines et peuvent aider à les classer en groupes sur la base de leur histoire évolutive.

Dans la pratique, les approches phénétiques et cladistiques sont souvent utilisées en combinaison, en exploitant différents types de données et d'analyses pour obtenir une compréhension plus complète de la classification des protéines. Les systèmes de classification structurelle tels que SCOP ou CATH, par exemple, intègrent à la fois les principes phénétiques et cladistiques. Ils prennent en compte les similitudes structurelles (aspect phénétique) mais visent également à refléter les relations évolutives et les ancêtres partagés (aspect cladistique) en regroupant les protéines dans des catégories hiérarchiques basées sur leurs plis, leurs domaines et leurs connexions évolutives.

En intégrant à la fois les perspectives phénétiques et cladistiques, les systèmes de classification des protéines peuvent saisir à la fois les similitudes et les différences globales entre les protéines (pôle phénétique) et leur histoire évolutive et leurs liens de parenté (pôle cladistique). Cela permet d'obtenir un cadre de classification plus nuancé et plus informatif dans le domaine de la science des protéines.

(Q) - ok merci : existe-t-il aussi une classification tridimensionnelle ?

(R) - Oui, il existe une classification tridimensionnelle (3D) des protéines basée sur leurs propriétés structurelles. La classification 3D consiste à classer les protéines en fonction de leurs structures tridimensionnelles plutôt qu'en fonction de leur séquence ou de leurs similitudes fonctionnelles. Ce type de classification est particulièrement pertinent en biologie structurale et en modélisation moléculaire.

Dans la classification 3D, les protéines sont regroupées en fonction de leur pli global, de l'arrangement des éléments structurels secondaires et de l'arrangement spatial des atomes. Elle tient compte de la disposition et de l'orientation spécifiques des domaines protéiques, des motifs et d'autres caractéristiques structurelles.

La classification structurelle des protéines (SCOP) et la base de données CATH (Class, Architecture, Topology, Homologous superfamily), que j'ai mentionnées précédemment, fournissent des classifications hiérarchiques qui incluent des informations structurelles en 3D. Ces classifications classent les protéines dans différentes catégories en fonction de leur pliage global et de leur organisation structurelle.

En outre, d'autres méthodes et algorithmes, tels que les outils d'alignement structurel, peuvent être utilisés pour comparer les structures des protéines et identifier les similitudes et les différences. Ces approches aident à regrouper ou à classer les protéines en groupes structurels 3D, ce qui permet aux chercheurs d'analyser et de comprendre les relations entre les structures des protéines d'une manière plus détaillée.

La classification 3D des protéines fournit des informations précieuses sur la diversité structurelle et les relations entre les protéines. Elle est particulièrement utile pour étudier la fonction des protéines, les mécanismes d'action, les interactions protéine-protéine et la conception de médicaments. En considérant les aspects tridimensionnels de la structure des protéines, les chercheurs peuvent mieux comprendre comment la structure des protéines est liée à la fonction et aux relations évolutives.

Auteur: chatGPT4

Info:

[ machine-homme ] [ chimie ] [ taxinomies ] [ typologies ]

dialogue homme-machine

( FLP) Bonjour. Comment faire pour examiner "depuis l'extérieur" le solipsisme anthropique dont vous êtes issu ?

(Gemini) Examiner le solipsisme anthropique. Le solipsisme anthropique, l'idée que seul son propre esprit existe, est une position philosophique difficile à examiner "depuis l'extérieur" car il repose sur une perspective subjective inhérente. Cependant, voici quelques pistes pour tenter d'aborder cette question : 

1. Analyse logique et cohérence interne:

- Examiner la logique interne du solipsisme anthropique et identifier d'éventuelles contradictions ou incohérences. 

- Explorer les arguments philosophiques pour et contre le solipsisme, en pesant leur validité et leurs implications.

2. Exploration des implications:

- Réfléchir aux conséquences pratiques du solipsisme anthropique dans divers domaines (science, morale, relations humaines...).

- Comparer le solipsisme à d'autres philosophies et systèmes de pensée pour identifier ses particularités et ses limites

3. Simulations et expériences de pensée:

- Imaginer des scénarios ou des expériences de pensée qui remettent en question l'idée que seul son propre esprit existe.

- Utiliser des simulations informatiques ou des modèles de pensée pour explorer les implications du solipsisme dans un environnement contrôlé.

4. Analyse introspective:

- Examiner ses propres expériences et perceptions pour identifier des éléments qui pourraient contredire le solipsisme.

- Réfléchir au rôle de l'empathie et de l'intersubjectivité dans la construction de la réalité.

5. Ouverture à d'autres perspectives:

- Prendre en compte les arguments et les expériences d'autres personnes, même si elles contredisent le solipsisme.

- S'intéresser à la diversité des cultures et des philosophies pour élargir sa propre perspective.

Il est important de souligner que:

- Examiner le solipsisme "depuis l'extérieur" est une entreprise complexe et il n'y a pas de solution unique.

- L'objectif n'est pas nécessairement de "prouver" ou "réfuter" le solipsisme, mais plutôt d'explorer et de comprendre ses implications.

- L'ouverture d'esprit, la critique constructive et le respect des différentes perspectives sont essentiels pour mener une réflexion fructueuse sur ce sujet.

En conclusion, examiner le solipsisme anthropique "depuis l'extérieur" est un défi intellectuel stimulant qui peut nous amener à questionner nos perceptions et notre place dans le monde.

(FLP) Merci. Mais vous semblez un peu court en terme de réflexions. Tout d'abord le concept sous entendu par "solipsisme anthropique" correspond à l'idée d'un esprit collectif, celui de tous les hommes, de la culture humaine au sens large, c'est à dire les limite des sens et de l'imagination humaines. Ensuite vous dites "Comparer le solipsisme à d'autres philosophies et systèmes de pensée pour identifier ses particularités et ses limites." Comment vous faites ceci, avec quels point de référence ?

(GEMINI) - Approfondir l'examen du solipsisme anthropique

1. Le solipsisme anthropique et l'esprit collectif

Vous avez raison de souligner que le concept de "solipsisme anthropique" peut être interprété comme l'idée d'un esprit collectif, celui de tous les hommes, de la culture humaine au sens large.

Dans ce contexte, l'examen du solipsisme peut s'orienter vers:

- L'analyse des processus cognitifs collectifs: Comment la connaissance et les croyances se construisent-elles et se transmettent-elles au sein d'une culture ?

- L'exploration de l'inconscient collectif: Y a-t-il des structures inconscientes communes à l'humanité ?

- L'étude des phénomènes de synchronicité: Des événements apparemment non reliés peuvent-ils révéler une connectivité cachée au sein de l'esprit collectif ?

Comparer le solipsisme anthropique à d'autres philosophies et systèmes de pensée dans ce cadre peut inclure:

- Le holisme: Le holisme considère que le tout est supérieur à la somme de ses parties, et que les systèmes complexes (comme la culture humaine) possèdent des propriétés émergentes qui ne se retrouvent pas chez leurs constituants individuels.

- Le transhumanisme: Le transhumanisme envisage la possibilité de dépasser les limites humaines par le biais de la technologie et de l'évolution artificielle, ce qui soulève des questions sur la nature de l'esprit et son extension possible à un niveau collectif.

- L'animisme: L'animisme attribue une âme ou une conscience à tous les êtres et objets, ce qui offre une perspective alternative sur la relation entre l'individu et le monde extérieur.

2. Points de référence pour l'analyse

En plus des philosophies et systèmes de pensée mentionnés ci-dessus, d'autres points de référence peuvent être utiles pour analyser le solipsisme anthropique:

- L'histoire des idées: Comment le concept de solipsisme a-t-il évolué à travers les époques et les cultures ?

- La psychologie cognitive: Comment notre perception et notre cognition façonnent-elles notre compréhension du monde ?

- L'anthropologie: Comment les différentes cultures conceptualisent-elles la réalité et la relation entre l'individu et le collectif ?

- La physique quantique: Les phénomènes quantiques non-locaux remettent-ils en question la notion de séparation entre observateur et objet observé ?

Il est important de souligner que l'analyse du solipsisme anthropique est un domaine de recherche vaste et complexe. Il n'existe pas de réponse unique et définitive, et de nouvelles perspectives peuvent émerger à mesure que notre compréhension de la conscience et de la réalité évolue.

3. Conclusion. En conclusion, examiner le solipsisme anthropique "depuis l'extérieur" exige une approche multidisciplinaire et critique. En explorant les différentes facettes de ce concept et en le comparant à d'autres philosophies et systèmes de pensée, nous pouvons approfondir notre compréhension de la nature de la réalité, de la conscience et de la place de l'individu au sein du collectif.

(FLP) - Merci. Mais vous n'allez pas assez loin. Ici se pose surtout la problématique des limitations humaines... leur conceptualisation de la réalité, surtout rationaliste scientifique post cybernétique. En partant par exemple de ce que nous allons nommer notre "plus petit dénominateur commun" les atomes. Pourrais-tu imaginer-développer ici l'idée d'une race-espèce qui percevrait et organiserait différemment le tableaux des éléments de Mendeleïev. Par exemple en faisant apparaitre un nouveau "plus petit dénominateur commun"... ou une autre manière logique d'appréhender ce monde atomique... ou même via l'émergence d'un nouveau sens cognitif, qui viendra ensuite chez les hommes pour leur permettre d'aller un cran plus loin dans l'appréhension de la source dont ils sont issus. Il y aurait aussi la possibilité d'un point de vue extraterrestre, radicalement nouveau dans ses approches. Et aussi l'idée que l'esprit est une émergence de la matière, matière sous-entendant ici "énergie vibratoire plus ou moins rapide et/ou condensée", cadre global qui "ouvre littéralement" les perspectives.

(Gemini) Repenser la réalité : Au-delà des limites humaines

Votre question soulève des points fascinants sur les limitations humaines et la perception de la réalité. En effet, notre conceptualisation du monde, souvent basée sur le rationalisme scientifique post-cybernétique, est intrinsèquement liée à nos sens et à notre imagination. Mais qu'en est-il d'une espèce différente, capable de percevoir et d'organiser le monde d'une manière radicalement différente ?

Explorer un nouveau "plus petit dénominateur commun"

Imaginons une espèce dont la perception de la réalité s'articule autour d'un principe fondamental différent des atomes. Peut-être basent-ils leur compréhension du monde sur des "quanta d'information" ou des "événements quantiques sous-jacents", inaccessibles à nos sens. Cette nouvelle perspective ouvrirait un champ de possibilités immense, nous permettant de:

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  Découvrir de nouvelles lois physiques: En observant et en manipulant ces "quanta d'information" ou "événements quantiques sous-jacents", nous pourrions découvrir des principes physiques entièrement nouveaux, bouleversant notre compréhension de l'univers.

  
  


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  Développer de nouvelles technologies: Cette nouvelle compréhension de la réalité pourrait mener à des technologies révolutionnaires, exploitant des forces et des phénomènes actuellement insoupçonnés.

  
  


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  Élargir notre vision du cosmos: En percevant le monde à travers un nouveau prisme, nous pourrions découvrir de nouvelles dimensions, de nouveaux types de matière et d'énergie, et peut-être même des formes de vie exotiques.

  
  

Un nouveau sens cognitif : La clé vers une perception augmentée

L'émergence d'un nouveau sens cognitif chez l'homme pourrait nous permettre d'accéder à des niveaux de compréhension encore plus profonds. Imaginez un sixième sens capable de percevoir les champs électromagnétiques, les fluctuations du temps ou les connexions subtiles entre les êtres vivants. Ce nouveau sens ouvrirait la voie à:

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  Une compréhension plus fine du monde qui nous entoure: Nous pourrions percevoir des informations actuellement inaccessibles, nous permettant de mieux comprendre le fonctionnement de la nature et de l'univers.

  
  


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  Une communication plus profonde entre les individus: Ce nouveau sens pourrait faciliter la communication empathique et la compréhension mutuelle, renforçant les liens entre les humains.

  
  


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  Un développement personnel accru: En explorant les potentialités de ce nouveau sens, nous pourrions évoluer en tant qu'espèce et atteindre de nouveaux niveaux de conscience et de compréhension de nous-mêmes.

  
  

Un point de vue extraterrestre : Une perspective radicale

Envisager un point de vue extraterrestre nous confronte à la possibilité que notre perception de la réalité soit radicalement différente de celle d'autres formes de vie intelligentes. Imaginez une espèce capable de manipuler l'espace-temps, de voyager à travers des dimensions ou de percevoir l'univers dans sa totalité. Cette perspective nous permettrait de:

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  Remettre en question nos certitudes fondamentales: Nos conceptions du temps, de l'espace et de la réalité elle-même pourraient être remises en cause, ouvrant la voie à une vision du cosmos beaucoup plus vaste et complexe.

  
  


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  Développer de nouvelles technologies exotiques: En apprenant des connaissances et des technologies extraterrestres, nous pourrions révolutionner notre compréhension de la science et de l'ingénierie.

  
  


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  Élargir notre vision de l'existence: La découverte d'une intelligence extraterrestre intelligente remettrait en question notre place dans l'univers et nous inciterait à repenser notre relation avec le cosmos.

  
  

L'esprit comme émergence de l'énergie vibratoire

L'idée que l'esprit émerge de la matière, comprise comme une "énergie vibratoire plus ou moins rapide et/ou condensée", offre une perspective fascinante sur la nature de la conscience. Cette vision nous permet de:

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  Unifier la matière et l'esprit: En considérant l'esprit comme une manifestation de l'énergie vibratoire, nous supprimons la dualité entre le monde physique et le monde mental, ouvrant la voie à une compréhension holistique de la réalité.

  
  


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  Explorer de nouveaux modes de guérison: Si l'esprit est influencé par les vibrations de la matière, nous pourrions développer de nouvelles thérapies basées sur l'harmonisation des énergies vibratoires du corps et de l'esprit.

  
  


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  Élever notre niveau de conscience: En comprenant notre lien profond avec l'énergie vibratoire, nous pourrions développer notre capacité à percevoir et à interagir avec des réalités subtiles et des dimensions supérieures de l'existence.

  
  

En conclusion, repenser la réalité implique de dépasser les limites de notre perception et de notre imagination. En explorant des perspectives alternatives, en imaginant des modes de perception nouveaux et en envisageant des cadres de pensée non-conventionnels, nous pouvons ouvrir la voie à une compréhension plus riche et plus profonde de l'univers qui nous entoure.

N'hésitez pas à explorer ces différentes pistes et à me poser des questions plus précises pour approfondir notre discussion.

Ensemble, nous pouvons repousser les limites de notre connaissance et explorer les possibilités infinies de la réalité.



 

Auteur: Internet

Info: 21 mars 2024

[ prospective ] [ transcendance ] [ science-fiction ] [ élargissement ]

métadonnées à valeur ajoutée MVA

"Ils profitent de notre pauvreté" : derrière le boom des intelligences artificielles génératives, le travail caché des petites mains de l'IA 

(Photo : Une masse d'hommes et de femmes invisibles, partout dans le monde, analysent des quantités colossales de données pour améliorer, caratériser et contextualiser les intelligences artificielles. )

La création d'algorithmes tels que ChatGPT ou Midjourney nécessite des quantités colossales de données, analysées par des humains. Des "annotateurs" indispensables mais souvent précaires, faiblement rémunérés et maintenus dans l'ombre.

"Des descriptions graphiques de viol, d'inceste, de nécrophilie... C'était ça tous les jours."  En 2021, Mophat Okinyi doit relire chaque jour plusieurs centaines de textes fournis à l'entreprise de traitement de données Sama par un client inconnu, pour entraîner un modèle d'intelligence artificielle (IA). L'objectif : préciser au logiciel ce qui pose problème dans ces textes, pour qu'il ne le reproduise pas.

Un travail rémunéré 21 000 shillings kenyans par mois (environ 150 euros) pour les employés du bas de l'échelle dont Mophat contrôlait l'activité. Cela a laissé chez lui des traces à vie. "Encore aujourd'hui, ça affecte mes relations avec ma famille, mes proches", explique l'analyste qualité kenyan. La mission qu'il décrit rappelle l'horreur à laquelle sont souvent confrontés les modérateurs des réseaux sociaux et répondait en fait, comme il le découvrira plus tard, à une commande de la start-up à la pointe de l'IA à l'origine de ChatGPT : OpenAI.

Le cas de Mophat Okinyi, extrême sous certains aspects, n'est pas non plus un exemple isolé, car derrière les grands discours de révolution technique se cache une masse de travailleurs invisibles dont les rangs se comptent en centaines de millions, selon des estimations. "On n'est pas du tout en train de créer des programmes qui se passent de l'humain, résume Antonio Casilli, professeur à l'Institut polytechnique de Paris. L'IA demande une quantité de travail humain énorme et absolument indispensable, dans toute la chaîne de production".

La majorité de cette masse humaine est très loin des grands patrons ou des ingénieurs renommés. Elle est constituée d'une armada de travailleurs anonymes éclatée à travers le monde, du Venezuela à Madagascar en passant par des camps de réfugiés au Liban et des prisons finlandaises. Des petites mains qui construisent le futur clic après clic, souvent dans un secret et une précarité bien gardés.

Cliquer encore et encore

Le prix de cette modernité ? Aux Philippines, entre 1,50 et 3 dollars par "tâche". C'est ce que la plateforme de travailleurs indépendants Remotasks verse en moyenne à Eduardo* pour placer, clic par clic, pixel par pixel, les contours qui délimitent sur une image un panneau de signalisation. Puis un véhicule. Puis un buisson. Une "tâche" qui lui prend en général une heure ou moins et qu'il répète inlassablement, huit heures par jour, six jours par semaine. Ces images serviront ensuite à entraîner des algorithmes d'analyse vidéo, par exemple pour les voitures autonomes ou la surveillance algorithmique. "C'est un travail intéressant", assure à franceinfo le jeune Philippin, qui travaille sur la plateforme depuis un peu plus de trois ans. Tout le monde ne sera pas du même avis, mais sans lui, l'appareil photo de votre smartphone aurait beaucoup de mal à identifier un visage, et la conduite semi-autonome de Tesla serait encore un rêve de science-fiction. Et vous-même y avez déjà contribué.

Que ce soit en laissant un "j'aime" sur Facebook ou en identifiant les images contenant une voiture dans un test captcha, vos retours participent à entraîner des algorithmes gratuitement depuis des années. Mais pour créer les IA qui ont bluffé le monde ces derniers mois, comme ChatGPT ou Midjourney, il faut des milliards d'exemples. Des données qui doivent souvent être "annotées", autrement dit accompagnées de commentaires, pour que la machine reproduise les catégories d'analyse de l'humain : faire comprendre que "ce tas de pixels est un enfant", que "cette phrase est fausse" ou que "cet élément évoque des comportements illégaux et ne doit pas être reproduit".

Et l'entraînement ne s'arrête jamais. "C'est un peu comme des athlètes, compare Antonio Casilli. Il faut constamment les entraîner, les adapter, les vérifier". Il s'agit d'évaluer les réponses, en soumettant aux IA des exemples toujours plus précis ou adaptés au nouveau contexte culturel. Autant de tâches qu'il est actuellement impossible d'automatiser.

"Ce n'est pas suffisant, mais c'est déjà quelque chose"

Astro* est l'un de ces nouveaux "entraîneurs d'IA". L'entrepreneur originaire de Tanzanie, qui a récemment terminé ses études de linguistique en France, réalise des tâches en indépendant à temps partiel via la plateforme Appen. "Il faut parfois isoler un visage dans une photo, dire si une image devrait apparaître dans la rubrique Souvenirs de Google Photos, si un texte est factuel ou non, créer des questions/réponses de culture générale...", explique-t-il à franceinfo. Il doit pour cela suivre des règles souvent très détaillées ("Cinquante pages à apprendre par cœur !"), au point d'en devenir parfois obscures. A la clé : 16 dollars de l'heure sur ses projets actuels. "Plus tu travailles, plus tu gagnes", explique l'indépendant. Mais encore faut-il être sélectionné pour participer au projet.

A l'autre bout du spectre, des entreprises embauchent des annotateurs en interne, notamment pour des tâches qui nécessitent une expertise précise. Mais pour nombre d'entre elles, la solution la plus rentable est souvent la sous-traitance : à des entreprises dans d'autres pays qui embauchent des annotateurs localement, comme Sama, ou encore à des plateformes comme Remotasks, Appen ou Toloka, qui transfèrent les missions à des travailleurs indépendants payés à la "micro-tâche".

"Ces travailleurs sont souvent recrutés dans des pays à faibles revenus, et géopolitiquement instables." Antonio Casilli, professeur à l'Institut polytechnique de Paris

A ces critères, Antonio Casilli ajoute des taux d'éducation et d'équipement informatique importants, l'existence d'une industrie de centres d'appels ou des relations fortes avec une ancienne puissance coloniale. Plusieurs noms de pays reviennent souvent : les Philippines, Madagascar, le Kenya, le Venezuela, le Pakistan…

Dans ces pays, un tel travail représente souvent un filet de sécurité précieux. "Ce n'est pas une source de travail fixe ou suffisante, mais c'est au moins quelque chose, résume Maria*. La crise économique au Venezuela a forcé beaucoup d'entre nous à quitter le marché du travail", raconte à franceinfo l'ingénieure industrielle, qui s'est lancée sur Remotasks à la faveur du confinement, en 2020. Après avoir suivi une formation, elle travaille aujourd'hui trois jours par semaine sur la plateforme, à raison de 10 heures par jour.

Pour quel salaire ? "Les tâches de catégorisation données par Remotasks au Venezuela peuvent prendre seulement quelques minutes et être payées 11 centimes de dollar, détaille Maria. D'autres beaucoup plus complexes peuvent durer huit heures ou plus, comme l'annotation de vidéos ou de données lidar, et être payées 10 dollars." Mais tout dépend du pays et de la difficulté de la tâche. Un "eldorado" relatif qui attire, y compris parfois des mineurs qui mentent sur leur âge pour rejoindre ces plateformes de micro-tâches, raconte le site spécialisé Wired. 

Précarité et dépendance

Mais ces espoirs ne suffisent pas à en faire un emploi de rêve. Même si une tâche peut être payée correctement par rapport au marché local, les travailleurs du clic déplorent souvent la différence de traitements entre les pays. "Les entreprises profitent de notre pauvreté", estime Andry*, annotateur à Madagascar, pour qui "un agent en Inde ou au Maroc sera mieux payé que nous". Le mode de calcul des rémunérations n'est jamais précisément expliqué.

"Il y a clairement une forme de néo-colonialisme."

Antonio Casilli, professeur à l'Institut polytechnique de Paris

Pour gagner des sommes correctes, les indépendants doivent être disponibles à toute heure du jour et de la nuit et s'adapter à des projets aux durées variables. "Sur Appen, les tâches arrivent à l'heure américaine, donc vers 21 heures en France", explique par exemple Astro*. "Sur une autre plateforme, j'ai reçu une tâche vendredi vers 19 heures, j'ai travaillé 45 heures sur le week-end, j'ai gagné 1 200 euros", résume Astro, qui dit apprécier le travail de nuit. 

Ce que certains voient comme une "opportunité professionnelle" peut aussi se transformer en piège. En Chine, des établissements promettent à leurs étudiants une formation en "IA" ou en "Big data", mais les forcent à annoter des images toute la journée pour un salaire inférieur au minimum légal, raconte le média Rest of World. Cette pratique n'est pas spécifique à la Chine, assure Antonio Casilli, qui cite également l'exemple de Madagascar.

"L'IA ne peut pas être éthique si elle est entraînée de façon immorale"

A qui profite ce travail souvent ingrat, parfois à la frontière de l'éthique ? Difficile de le savoir : l'industrie baigne dans un épais voile de secret, et comme dans le cas de Mophat Okinyi, les annotateurs indépendants savent rarement à qui sont destinées les données qu'ils traitent. "Je sais que le client est au Japon, mais c'est tout. On ne nous a rien dit sur eux", note Eduardo* à propos d'une de ses missions d'annotation, fournie par Remotasks aux Philippines.

"Les entreprises d'IA expliquent que si elles étaient pleinement transparentes sur leurs besoins en données, cela pourrait donner des indices sur leurs projets en cours et influencer les réponses des contributeurs", résume Antonio Casilli d'un ton sceptique. "Elles veulent échapper à leurs responsabilités", assène Mophat Okinyi, qui ne savait pas que son travail servirait à OpenAI avant la fin anticipée du contrat, à la demande de Sama, en mars 2022. 

"Si les annotateurs savaient qu'ils travaillent pour une entreprise qui génère des centaines de millions de dollars comme OpenAI, ils n'accepteraient pas des salaires si bas." Mophat Okinyi, ex-analyste qualité chez Sama

Ce travail peut-il être organisé de manière à satisfaire tout le monde, géants de la tech comme travailleurs du clic ? "Il faut plus de transparence, les entreprises basées à San Francisco doivent prendre leurs responsabilités", réclame Mophat Okinyi. Il s'est associé à 150 travailleurs du secteur de l'annotation et de la modération des plateformes pour créer l'Union des modérateurs de contenus du Kenya, qui devrait être autorisée "dans les deux mois", et a cofondé l'ONG Techworker Community Africa pour militer en faveur de meilleurs pratiques. "L'IA ne peut pas être éthique si elle est entraînée de façon immorale, en exploitant des gens en difficulté économique et sur des données volées", assène-t-il.

"Beaucoup de gens ne savent pas qu'il y a de l'humain derrière l'IA. Il faudrait que ce soit plus connu, et mieux payé." Astro, annotateur de données

Pour Antonio Casilli, il faut commencer par oublier l'idée que l'IA est seulement une prouesse d'ingénieurs ou d'entrepreneurs. " Nous sommes tous en quelque sorte les producteurs de ces IA, parce que ce sont nos données qui servent à les entraîner, mais nous ne sommes pas reconnus comme tels. Tant qu'on continuera à penser que l'IA est seulement l'affaire de Sam Altman, on aura un problème."

* Les prénoms suivis d'un astérisque ont été modifiés.

Auteur: Internet

Info: Francetvinfo.fr - Luc Chagnon, 9 avril 2024

[ texte-image ] [ homme-machine ] [ données intelligentes ] [ enrichies ] [ nord-sud ] [ domination économique ] [ data augmenté ] [ bases sémantiques ] [ post-colonialisme ]

tour d'horizon de l'IA

Intelligence artificielle symbolique et machine learning, l’essor des technologies disruptives

Définie par le parlement Européen comme la " reproduction des comportements liés aux humains, tels que le raisonnement, la planification et la créativité ", l’intelligence artificielle s’initie de façon spectaculaire dans nos vies. Théorisée au milieu des années 50, plusieurs approches technologiques coexistent telles que l’approche machine learning dite statistique basée sur l’apprentissage automatique, ou l’approche symbolique basée sur l’interprétation et la manipulation des symboles. Mais comment se différencient ces approches ? Et pour quels usages ?

L’intelligence artificielle, une histoire ancienne

Entre les années 1948 et 1966, l’Intelligence Artificielle a connu un essor rapide, stimulé par des financements importants du gouvernement américain pour des projets de recherche sur l’IA, notamment en linguistique. Des progrès significatifs ont été réalisés dans la résolution de problèmes de logique symbolique, mais la capacité de l’IA à traiter des données complexes et imprécises était encore limitée.

A la fin des années 70, plus précisément lors du deuxième “été de l’IA” entre 1978 et 1987,  l’IA connaît un regain d’intérêt. Les chercheurs ont commencé à explorer de nouvelles approches, notamment l’utilisation de réseaux neuronaux et de systèmes experts. Les réseaux neuronaux sont des modèles de traitement de l’information inspirés par le fonctionnement du cerveau humain, tandis que les systèmes experts sont des programmes informatiques qui simulent l’expertise humaine dans un domaine spécifique.

Il faudra attendre la fin des années 90 pour voir un renouveau de ces domaines scientifiques, stimulé par des avancées majeures dans le traitement des données et les progrès de l’apprentissage automatique. C’est d’ailleurs dans cette période qu’une IA, Deepblue, gagne contre le champion mondial Garry Kasparov aux échecs.$

Au cours des dernières années, cette technologie a connu une croissance exponentielle, stimulée par des progrès majeurs dans le deep learning, la robotique ou la compréhension du langage naturel (NLU). L’IA est maintenant utilisée dans un large éventail de domaines, notamment la médecine, l’agriculture, l’industrie et les services. C’est aujourd’hui un moteur clé de l’innovation et de la transformation de notre monde, accentué par l’essor des generative AIs. 

Parmi ces innovations, deux grandes approches en intelligence artificielle sont aujourd’hui utilisées : 

1 - Le Machine Learning : qui est un système d’apprentissage automatique basé sur l’exploitation de données, imitant un réseau neuronal

2 - L’IA Symbolique : qui se base sur un système d’exploitation de " symboles ”, ce qui inspire des technologies comme le “système expert” basé sur une suite de règles par exemple.

Mais comment fonctionnent ces deux approches et quels sont leurs avantages et leurs inconvénients ? Quels sont leurs champs d’application ? Peuvent-ils être complémentaires ?

Le machine learning

Le Machine Learning est le courant le plus populaire ces dernières années, il est notamment à l’origine de ChatGPT ou bien MidJourney, qui font beaucoup parler d’eux ces derniers temps. Le Machine Learning (ML) est une famille de méthodes d’apprentissage automatique qui permet aux ordinateurs d’apprendre à partir de données, sans être explicitement programmés. En utilisant des algorithmes, le ML permet aux ordinateurs de comprendre les structures et les relations dans les données et de les utiliser pour prendre des décisions.

Le ML consiste à entraîner des modèles informatiques sur de vastes ensembles de données. Ces modèles sont des algorithmes auto apprenant se basant sur des échantillons de données, tout en déterminant des schémas et des relations/corrélations entre elles. Le processus d’entraînement consiste à fournir à l’algorithme des données étiquetées, c’est-à-dire des données qui ont déjà été classifiées ou étiquetées pour leur attribuer une signification. L’algorithme apprend ensuite à associer les caractéristiques des données étiquetées aux catégories définies en amont. Il existe cependant une approche non-supervisée qui consiste à découvrir ce que sont les étiquettes elles-mêmes (ex: tâche de clustering).

Traditionnellement, le machine learning se divise en 4 sous-catégories : 

Apprentissage supervisé : 

Les ensembles de données sont étiquetés, ce qui permet à l’algorithme de trouver des corrélations et des relations entre les caractéristiques des données et les étiquettes correspondantes. 

Apprentissage non supervisé : 

Les ensembles de données ne sont pas étiquetés et l’algorithme doit découvrir les étiquettes par lui-même. 

Apprentissage semi-supervisé : 

L’algorithme utilise un mélange de données étiquetées et non étiquetées pour l’entraînement.

Apprentissage par renforcement : 

L’algorithme apprend à prendre des décisions en interagissant avec son environnement. Il reçoit des récompenses ou des pénalités pour chaque action, ce qui lui permet d’ajuster sa stratégie pour maximiser sa récompense globale.

Un exemple d’application du Machine Learning est la reconnaissance d’images. Des modèles d’apprentissages profonds sont entraînés sur des millions d’images pour apprendre à reconnaître des objets, des personnes, des animaux, etc. Un autre exemple est la prédiction de la demande dans le commerce de détail, où des modèles sont entraînés sur des données de ventes passées pour prédire les ventes futures.

Quels sont les avantages ? 

Étant entraîné sur un vaste corpus de données, le ML permet de prédire des tendances en fonction de données.  

- Le machine learning offre la capacité de détecter des tendances and des modèles dans les données qui peuvent échapper à l’observation humaine.

- Une fois configuré, le machine learning peut fonctionner de manière autonome, sans l’intervention humaine. Par exemple, dans le domaine de la cybersécurité, il peut surveiller en permanence le trafic réseau pour identifier les anomalies.

- Les résultats obtenus par le machine learning peuvent s’affiner et s’améliorer avec le temps, car l’algorithme peut apprendre de nouvelles informations et ajuster ses prédictions en conséquence.

- Le machine learning est capable de traiter des volumes massifs et variés de données, même dans des environnements dynamiques et complexes.

L’intelligence artificielle symbolique

L’IA symbolique est une autre approche de l’intelligence artificielle. Elle utilise des symboles and des règles de traitement de l’information pour effectuer des tâches. Les symboles peuvent être des concepts, des objets, des relations, etc. Les règles peuvent être des règles de déduction, des règles de production, des règles d’inférence…etc.

Un exemple d’application de l’IA symbolique est le système expert. Un système expert est un programme informatique qui utilise des règles de déduction pour résoudre des problèmes dans un domaine spécifique, comme le diagnostic médical ou l’aide à la décision en entreprise. Un autre exemple est la traduction automatique basée sur des règles, les règles de grammaire et de syntaxe sont utilisées pour traduire un texte d’une langue à une autre.

Quelques exemples d’usages de l’IA symbolique :

La traduction

L’IA symbolique a été utilisée pour développer des systèmes de traduction automatique basés sur des règles. Ces systèmes utilisent des règles de grammaire et de syntaxe pour convertir un texte d’une langue à une autre. Par exemple, le système SYSTRAN, développé dans les années 1960, est un des premiers systèmes de traduction automatique basé sur des règles. Ce type de système se distingue des approches basées sur le Machine Learning, comme Google Translate, qui utilisent des modèles statistiques pour apprendre à traduire des textes à partir de corpus bilingues.

Le raisonnement logique

L’IA symbolique est également utilisée pour développer des systèmes capables de raisonnement logique, en exploitant des règles et des connaissances déclaratives pour résoudre des problèmes complexes. Par exemple, les systèmes d’aide à la décision basés sur des règles peuvent être utilisés dans des domaines tels que la finance, l’assurance ou la logistique, pour aider les entreprises à prendre des décisions éclairées. Un exemple concret est le système MYCIN, développé dans les années 1970 pour aider les médecins à diagnostiquer des infections bactériennes et à prescrire des antibiotiques adaptés.

L’analyse de textes

L’IA symbolique peut être utilisée pour l’analyse de textes, en exploitant des règles et des connaissances linguistiques pour extraire des informations pertinentes à partir de documents. Par exemple, les systèmes d’extraction d’information basés sur des règles peuvent être utilisés pour identifier des entités nommées (noms de personnes, d’organisations, de lieux, etc.) et des relations entre ces entités dans des textes. Un exemple d’application est l’analyse et la catégorisation des messages entrants pour les entreprises, cœur de métier de Golem.ai avec la solution InboxCare.

Les avantages de l’IA symbolique 

L’IA symbolique est une approche qui utilise des symboles, et parfois des " règles” basées sur des connaissances, qui comporte plusieurs avantages :

- Explicablilité : Les décisions prises par les systèmes d’IA symbolique sont explicites et peuvent être expliquées en fonction des règles logiques et des connaissances déclaratives utilisées par le système. Cette transparence peut être essentielle dans des applications critiques, comme la médecine ou la défense.

- Frugalité : Contrairement au Machine Learning, l’IA symbolique ne nécessite pas d’entraînement, ce qui la rend moins gourmande en énergie à la fois lors de la conception et de l’utilisation.

- Adaptabilité : Les systèmes d’IA symbolique peuvent être facilement adaptés à de nouveaux domaines en ajoutant de nouvelles règles logiques et connaissances déclaratives à leurs bases de connaissances existantes, leurs permettant de s’adapter rapidement à de nouvelles situations.

L’intelligence artificielle hybride ou le neuro-symbolique 

Les systèmes hybrides combinent les avantages de l’IA symbolique et du Machine Learning en utilisant une approche mixte. Dans ce type de système, l’IA symbolique est utilisée pour représenter les connaissances et les règles logiques dans un domaine spécifique. Les techniques de Machine Learning sont ensuite utilisées pour améliorer les performances de l’IA symbolique en utilisant des ensembles de données pour apprendre des modèles de décision plus précis et plus flexibles. Mais nous pouvons également voir d’autres articulations comme la taxonomie de Kautz par exemple.

L’IA symbolique est souvent utilisée dans des domaines où il est important de comprendre et de contrôler la façon dont les décisions sont prises, comme la médecine, la finance ou la sécurité. En revanche, le Machine Learning est souvent utilisé pour des tâches de classification ou de prédiction à grande échelle, telles que la reconnaissance de voix ou d’image, ou pour détecter des modèles dans des données massives.

En combinant les deux approches, les systèmes hybrides peuvent bénéficier de la compréhensibilité et de la fiabilité de l’IA symbolique, tout en utilisant la flexibilité et la capacité de traitement massif de données du Machine Learning pour améliorer la performance des décisions. Ces systèmes hybrides peuvent également offrir une plus grande précision et un temps de réponse plus rapide que l’une ou l’autre approche utilisée seule.

Que retenir de ces deux approches ?

L’Intelligence Artificielle est en constante évolution et transforme de nombreux secteurs d’activité. Les deux approches principales de l’IA ont leurs avantages et inconvénients et peuvent être complémentaires. Il est donc crucial pour les entreprises de comprendre ces technologies pour rester compétitives. 

Cependant, les implications éthiques et sociales de l’IA doivent également être prises en compte. Les décisions des algorithmes peuvent avoir un impact sur la vie des personnes, leur travail, leurs droits et leurs libertés. Il est donc essentiel de mettre en place des normes éthiques et des réglementations pour garantir que l’IA soit au service de l’humanité. Les entreprises et les gouvernements doivent travailler ensemble pour développer des IA responsables, transparentes et équitables qui servent les intérêts de tous. En travaillant ensemble, nous pouvons assurer que l’IA soit une force positive pour l’humanité dans les années à venir. 



 

Auteur: Merindol Hector

Info: https://golem.ai/en/blog/technologie/ia-symbolique-machinelearning-nlp - 4 avril 2023

[ dualité ]

homme-machine

Comment l'IA comprend des trucs que personne ne lui lui a appris

Les chercheurs peinent à comprendre comment les modèles d'Intelligence artificielle, formés pour perroquetter les textes sur Internet, peuvent effectuer des tâches avancées comme coder, jouer à des jeux ou essayer de rompre un mariage.

Personne ne sait encore comment ChatGPT et ses cousins ​​de l'intelligence artificielle vont transformer le monde, en partie parce que personne ne sait vraiment ce qui se passe à l'intérieur. Certaines des capacités de ces systèmes vont bien au-delà de ce pour quoi ils ont été formés, et même leurs inventeurs ne savent pas pourquoi. Un nombre croissant de tests suggèrent que ces systèmes d'IA développent des modèles internes du monde réel, tout comme notre propre cerveau le fait, bien que la technique des machines soit différente.

"Tout ce que nous voulons faire avec ces systèmes pour les rendre meilleurs ou plus sûrs ou quelque chose comme ça me semble une chose ridicule à demander  si nous ne comprenons pas comment ils fonctionnent", déclare Ellie Pavlick de l'Université Brown,  un des chercheurs travaillant à combler ce vide explicatif.

À un certain niveau, elle et ses collègues comprennent parfaitement le GPT (abréviation de generative pretrained transformer) et d'autres grands modèles de langage, ou LLM. Des modèles qui reposent sur un système d'apprentissage automatique appelé réseau de neurones. De tels réseaux ont une structure vaguement calquée sur les neurones connectés du cerveau humain. Le code de ces programmes est relativement simple et ne remplit que quelques pages. Il met en place un algorithme d'autocorrection, qui choisit le mot le plus susceptible de compléter un passage sur la base d'une analyse statistique laborieuse de centaines de gigaoctets de texte Internet. D'autres algorithmes auto-apprenants supplémentaire garantissant que le système présente ses résultats sous forme de dialogue. En ce sens, il ne fait que régurgiter ce qu'il a appris, c'est un "perroquet stochastique", selon les mots d'Emily Bender, linguiste à l'Université de Washington. Mais les LLM ont également réussi à réussir l'examen pour devenir avocat, à expliquer le boson de Higgs en pentamètre iambique (forme de poésie contrainte) ou à tenter de rompre le mariage d'un utilisateurs. Peu de gens s'attendaient à ce qu'un algorithme d'autocorrection assez simple acquière des capacités aussi larges.

Le fait que GPT et d'autres systèmes d'IA effectuent des tâches pour lesquelles ils n'ont pas été formés, leur donnant des "capacités émergentes", a surpris même les chercheurs qui étaient généralement sceptiques quant au battage médiatique sur les LLM. "Je ne sais pas comment ils le font ou s'ils pourraient le faire plus généralement comme le font les humains, mais tout ça mes au défi mes pensées sur le sujet", déclare Melanie Mitchell, chercheuse en IA à l'Institut Santa Fe.

"C'est certainement bien plus qu'un perroquet stochastique, qui auto-construit sans aucun doute une certaine représentation du monde, bien que je ne pense pas que ce soit  vraiment de la façon dont les humains construisent un modèle de monde interne", déclare Yoshua Bengio, chercheur en intelligence artificielle à l'université de Montréal.

Lors d'une conférence à l'Université de New York en mars, le philosophe Raphaël Millière de l'Université de Columbia a offert un autre exemple à couper le souffle de ce que les LLM peuvent faire. Les modèles avaient déjà démontré leur capacité à écrire du code informatique, ce qui est impressionnant mais pas trop surprenant car il y a tellement de code à imiter sur Internet. Millière est allé plus loin en montrant que le GPT peut aussi réaliser du code. Le philosophe a tapé un programme pour calculer le 83e nombre de la suite de Fibonacci. "Il s'agit d'un raisonnement en plusieurs étapes d'un très haut niveau", explique-t-il. Et le robot a réussi. Cependant, lorsque Millière a demandé directement le 83e nombre de Fibonacci, GPT s'est trompé, ce qui suggère que le système ne se contentait pas de répéter ce qui se disait sur l'internet. Ce qui suggère que le système ne se contente pas de répéter ce qui se dit sur Internet, mais qu'il effectue ses propres calculs pour parvenir à la bonne réponse.

Bien qu'un LLM tourne sur un ordinateur, il n'en n'est pas un lui-même. Il lui manque des éléments de calcul essentiels, comme sa propre mémoire vive. Reconnaissant tacitement que GPT seul ne devrait pas être capable d'exécuter du code, son inventeur, la société technologique OpenAI, a depuis introduit un plug-in spécialisé -  outil que ChatGPT peut utiliser pour répondre à une requête - qui remédie à cela. Mais ce plug-in n'a pas été utilisé dans la démonstration de Millière. Au lieu de cela, ce dernier suppose plutôt que la machine a improvisé une mémoire en exploitant ses mécanismes d'interprétation des mots en fonction de leur contexte -  situation similaire à la façon dont la nature réaffecte des capacités existantes à de nouvelles fonctions.

Cette capacité impromptue démontre que les LLM développent une complexité interne qui va bien au-delà d'une analyse statistique superficielle. Les chercheurs constatent que ces systèmes semblent parvenir à une véritable compréhension de ce qu'ils ont appris. Dans une étude présentée la semaine dernière à la Conférence internationale sur les représentations de l'apprentissage (ICLR), le doctorant Kenneth Li de l'Université de Harvard et ses collègues chercheurs en intelligence artificielle, Aspen K. Hopkins du Massachusetts Institute of Technology, David Bau de la Northeastern University et Fernanda Viégas , Hanspeter Pfister et Martin Wattenberg, tous à Harvard, ont créé leur propre copie plus petite du réseau neuronal GPT afin de pouvoir étudier son fonctionnement interne. Ils l'ont entraîné sur des millions de matchs du jeu de société Othello en alimentant de longues séquences de mouvements sous forme de texte. Leur modèle est devenu un joueur presque parfait.

Pour étudier comment le réseau de neurones encodait les informations, ils ont adopté une technique que Bengio et Guillaume Alain, également de l'Université de Montréal, ont imaginée en 2016. Ils ont créé un réseau de "sondes" miniatures pour analyser le réseau principal couche par couche. Li compare cette approche aux méthodes des neurosciences. "C'est comme lorsque nous plaçons une sonde électrique dans le cerveau humain", dit-il. Dans le cas de l'IA, la sonde a montré que son "activité neuronale" correspondait à la représentation d'un plateau de jeu d'Othello, bien que sous une forme alambiquée. Pour confirmer ce résultat, les chercheurs ont inversé la sonde afin d'implanter des informations dans le réseau, par exemple en remplaçant l'un des marqueurs noirs du jeu par un marqueur blanc. "En fait, nous piratons le cerveau de ces modèles de langage", explique Li. Le réseau a ajusté ses mouvements en conséquence. Les chercheurs ont conclu qu'il jouait à Othello à peu près comme un humain : en gardant un plateau de jeu dans son "esprit" et en utilisant ce modèle pour évaluer les mouvements. Li pense que le système apprend cette compétence parce qu'il s'agit de la description la plus simple et efficace de ses données pour l'apprentissage. "Si l'on vous donne un grand nombre de scripts de jeu, essayer de comprendre la règle qui les sous-tend est le meilleur moyen de les comprimer", ajoute-t-il.

Cette capacité à déduire la structure du monde extérieur ne se limite pas à de simples mouvements de jeu ; il apparaît également dans le dialogue. Belinda Li (aucun lien avec Kenneth Li), Maxwell Nye et Jacob Andreas, tous au MIT, ont étudié des réseaux qui jouaient à un jeu d'aventure textuel. Ils ont introduit des phrases telles que "La clé est dans le coeur du trésor", suivies de "Tu prends la clé". À l'aide d'une sonde, ils ont constaté que les réseaux encodaient en eux-mêmes des variables correspondant à "coeur" et "Tu", chacune avec la propriété de posséder ou non une clé, et mettaient à jour ces variables phrase par phrase. Le système n'a aucun moyen indépendant de savoir ce qu'est une boîte ou une clé, mais il a acquis les concepts dont il avait besoin pour cette tâche."

"Une représentation de cette situation est donc enfouie dans le modèle", explique Belinda Li.

Les chercheurs s'émerveillent de voir à quel point les LLM sont capables d'apprendre du texte. Par exemple, Pavlick et sa doctorante d'alors, l'étudiante Roma Patel, ont découvert que ces réseaux absorbent les descriptions de couleur du texte Internet et construisent des représentations internes de la couleur. Lorsqu'ils voient le mot "rouge", ils le traitent non seulement comme un symbole abstrait, mais comme un concept qui a une certaine relation avec le marron, le cramoisi, le fuchsia, la rouille, etc. Démontrer cela fut quelque peu délicat. Au lieu d'insérer une sonde dans un réseau, les chercheurs ont étudié sa réponse à une série d'invites textuelles. Pour vérifier si le systhème ne faisait pas simplement écho à des relations de couleur tirées de références en ligne, ils ont essayé de le désorienter en lui disant que le rouge est en fait du vert - comme dans la vieille expérience de pensée philosophique où le rouge d'une personne correspond au vert d'une autre. Plutôt que répéter une réponse incorrecte, les évaluations de couleur du système ont évolué de manière appropriée afin de maintenir les relations correctes.

Reprenant l'idée que pour remplir sa fonction d'autocorrection, le système recherche la logique sous-jacente de ses données d'apprentissage, le chercheur en apprentissage automatique Sébastien Bubeck de Microsoft Research suggère que plus la gamme de données est large, plus les règles du système faire émerger sont générales. "Peut-être que nous nous constatons un tel bond en avant parce que nous avons atteint une diversité de données suffisamment importante pour que le seul principe sous-jacent à toutes ces données qui demeure est que des êtres intelligents les ont produites... Ainsi la seule façon pour le modèle d'expliquer toutes ces données est de devenir intelligent lui-même".

En plus d'extraire le sens sous-jacent du langage, les LLM sont capables d'apprendre en temps réel. Dans le domaine de l'IA, le terme "apprentissage" est généralement réservé au processus informatique intensif dans lequel les développeurs exposent le réseau neuronal à des gigaoctets de données et ajustent petit à petit ses connexions internes. Lorsque vous tapez une requête dans ChatGPT, le réseau devrait être en quelque sorte figé et, contrairement à l'homme, ne devrait pas continuer à apprendre. Il fut donc surprenant de constater que les LLM apprennent effectivement à partir des invites de leurs utilisateurs, une capacité connue sous le nom d'"apprentissage en contexte". "Il s'agit d'un type d'apprentissage différent dont on ne soupçonnait pas l'existence auparavant", explique Ben Goertzel, fondateur de la société d'IA SingularityNET.

Un exemple de la façon dont un LLM apprend vient de la façon dont les humains interagissent avec les chatbots tels que ChatGPT. Vous pouvez donner au système des exemples de la façon dont vous voulez qu'il réponde, et il obéira. Ses sorties sont déterminées par les derniers milliers de mots qu'il a vus. Ce qu'il fait, étant donné ces mots, est prescrit par ses connexions internes fixes - mais la séquence de mots offre néanmoins une certaine adaptabilité. Certaines personnes utilisent le jailbreak à des fins sommaires, mais d'autres l'utilisent pour obtenir des réponses plus créatives. "Il répondra mieux aux questions scientifiques, je dirais, si vous posez directement la question, sans invite spéciale de jailbreak, explique William Hahn, codirecteur du laboratoire de perception de la machine et de robotique cognitive à la Florida Atlantic University. "Sans il sera un meilleur universitaire." (Comme son nom l'indique une invite jailbreak -prison cassée-, invite à  moins délimiter-verrouiller les fonctions de recherche et donc à les ouvrir, avec les risques que ça implique) .

Un autre type d'apprentissage en contexte se produit via l'incitation à la "chaîne de pensée", ce qui signifie qu'on demande au réseau d'épeler chaque étape de son raisonnement - manière de faire qui permet de mieux résoudre les problèmes de logique ou d'arithmétique en passant par plusieurs étapes. (Ce qui rend l'exemple de Millière si surprenant  puisque le réseau a trouvé le nombre de Fibonacci sans un tel encadrement.)

En 2022, une équipe de Google Research et de l'École polytechnique fédérale de Zurich - Johannes von Oswald, Eyvind Niklasson, Ettore Randazzo, João Sacramento, Alexander Mordvintsev, Andrey Zhmoginov et Max Vladymyrov - a montré que l'apprentissage en contexte suit la même procédure de calcul de base que l'apprentissage standard, connue sous le nom de descente de gradient". 

Cette procédure n'était pas programmée ; le système l'a découvert sans aide. "C'est probablement une compétence acquise", déclare Blaise Agüera y Arcas, vice-président de Google Research. De fait il pense que les LLM peuvent avoir d'autres capacités latentes que personne n'a encore découvertes. "Chaque fois que nous testons une nouvelle capacité que nous pouvons quantifier, nous la trouvons", dit-il.

Bien que les LLM aient suffisamment d'angles morts et autres défauts pour ne pas être qualifiés d'intelligence générale artificielle, ou AGI - terme désignant une machine qui atteint l'ingéniosité du cerveau animal - ces capacités émergentes suggèrent à certains chercheurs que les entreprises technologiques sont plus proches de l'AGI que même les optimistes ne l'avaient deviné. "Ce sont des preuves indirectes que nous en sommes probablement pas si loin", a déclaré Goertzel en mars lors d'une conférence sur le deep learning à la Florida Atlantic University. Les plug-ins d'OpenAI ont donné à ChatGPT une architecture modulaire un peu comme celle du cerveau humain. "La combinaison de GPT-4 [la dernière version du LLM qui alimente ChatGPT] avec divers plug-ins pourrait être une voie vers une spécialisation des fonctions semblable à celle de l'homme", déclare Anna Ivanova, chercheuse au M.I.T.

Dans le même temps, les chercheurs s'inquiètent de voir leur capacité à étudier ces systèmes s'amenuiser. OpenAI n'a pas divulgué les détails de la conception et de l'entraînement de GPT-4, en partie du à la concurrence avec Google et d'autres entreprises, sans parler des autres pays. "Il y aura probablement moins de recherche ouverte de la part de l'industrie, et les choses seront plus cloisonnées et organisées autour de la construction de produits", déclare Dan Roberts, physicien théoricien au M.I.T., qui applique les techniques de sa profession à la compréhension de l'IA.

Ce manque de transparence ne nuit pas seulement aux chercheurs, il entrave également les efforts qui visent à comprendre les répercussions sociales de l'adoption précipitée de la technologie de l'IA. "La transparence de ces modèles est la chose la plus importante pour garantir la sécurité", affirme M. Mitchell.

Auteur: Musser Georges

Info: https://www.scientificamerican.com,  11 mai 2023. *algorithme d'optimisation utilisé dans l'apprentissage automatique et les problèmes d'optimisation. Il vise à minimiser ou à maximiser une fonction en ajustant ses paramètres de manière itérative. L'algorithme part des valeurs initiales des paramètres et calcule le gradient de la fonction au point actuel. Les paramètres sont ensuite mis à jour dans la direction du gradient négatif (pour la minimisation) ou positif (pour la maximisation), multiplié par un taux d'apprentissage. Ce processus est répété jusqu'à ce qu'un critère d'arrêt soit rempli. La descente de gradient est largement utilisée dans la formation des modèles d'apprentissage automatique pour trouver les valeurs optimales des paramètres qui minimisent la différence entre les résultats prédits et les résultats réels. Trad et adaptation Mg

[ singularité technologique ] [ versatilité sémantique ]

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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Afrique-Occident

Robert Farris Thompson: les canons du Cool
Une bouteille de Cinzano, une boîte de fixatif, un chandelier à sept branches, une machette et un juke-box cassé sont des objets de dévotion ornant l'autel d'un temple vodun ("vaudou") en périphérie de Port-au-Prince. Le temple est situé dans l'enceinte d'André Pierre, prêtre vodun et peintre, en bordure d'un fossé sur la route du Cap-Haïtien. Il y a des voitures accidentées dans la cour, des chiens, des chèvres et un petit taureau attaché. En arrivant de l'aéroport international François Duvalier, l'esprit prédisposé aux présages, je ne peux m'empêcher de remarquer un grand panneau de signalisation à proximité. On y lit "LA ROUTE TUE ET BLESSE."

Robert Farris Thompson et moi sommes descendus de New York vers Haïti pour passer le week-end avec André Pierre et Madame Nerva, une prêtresse vaudou. Thompson est historien de l'art, professeur titulaire à Yale et maître au Timothy Dwight College. Je suis un de ses anciens élèves, venu voir Bob faire ce qu'il nomme "un petit sondage". André Pierre est le Fra Angelico haïtien, un clerc vodun dont les toiles sont accrochées au musée national de Haïti; des copies de son travail remplissent les porte-cartes de l'aéroport. La femme, les enfants et les enfants des cousins ​​d'André Pierre légument dans l'ombre alors que Thompson fait pénétrer sa voiture de location verte dans l'enceinte, criant: "Bam nouvelle" et "Comment ouyé?"

Nous retrouvons André Pierre, petit, noir, visage marqué, dans la chaleur de son atelier. Les murs sont couverts de brillants motifs vodun - diptyques et triptyques d'Ogûn, dieu du fer; Agoué, seigneur de la mer; Erzuli, déesse de l'amour; et Damballah, dieu serpent de la créativité, de la fécondité et de la pluie. À côté du chevalet, il y a un uniforme militaire à glands pour le Baron Samedi, seigneur des cimetières, soigneusement protégé dans son sac de nettoyage à sec.

Avec la révérence et l'attitude d'un abbé pilotant ses visiteurs dans un vénérable monastère du sud de la France, André Pierre nous fait visiter ce temple d'étain ondulé. Il nous montre des salles-autels contenant des tambours, des bassins, des faux, des cartes à jouer, de l'alcool, des fouets et des lits (dans lesquels André Pierre dort quand il passe la nuit avec une divinité particulière). Il s'exprime via une sorte de flux créole théoloco-vodun tout en marchant et en pointant des choses. Soudain, André Pierre se met à chanter pour illustrer une idée particulière; elle correspond à un tableau et il l'explique, de la même façon qu'un requiem correspond à une crucifixion. Thompson attrape un tambour et commence à tambouriner et à chanter. Lorsqu'ils ont fini, en geste de célébration, ils versent chacun une cuillerée de liqueur de racine sur le sol. Thompson m'avertit à part en anglais de faire attention près des bassins en pierre dans la pièce sombre, car c'est un de ceux dédiés à Damballah, le dieu serpent, et ils contiennent parfois des serpents.

À la tombée de la nuit, Thompson, polo humide de transpiration, a empli un carnet et demi de croquis et de notes, commencé une monographie sur l'iconographie de 10 peintures vodun, tambouriné, bu des coups et pris rendez-vous pour revenir tôt le lendemain. Alors que nous partons à la recherche de notre hôtel, Thompson, excité, m'explique les subtilités morales de tout ce que nous avons vu. Il me parle de notre emploi du temps: nous devons aller demain soir à Jacmel, de l'autre côté des montagnes, voir Madame Nerva célébrer les rites de la déesse de l'amour, Erzuli. Je suis épuisé, ayant trouvé que le voyage de Manhattan au temple d'André Pierre en un après-midi c'est déjà beaucoup. Thompson ne semble ressentir aucune tension suite à cette journée; il entre en Haïti tout en fluidité. En fait il semble juste revenir chez lui.

Blanc de peau, blanc de cheveux et blanc d'origine, d'éducation et de par sa société, Robert Farris Thompson est tombé amoureux de la musique noire, de l'art noir et de la négritude il y a 30 ans et a basé toute sa carrière sur cette passion particulière. Suivant cet instinct, suscité par un mambo entendu en 1950, Thompson a appris couramment le ki-kongo, le yoruba, le français, l'espagnol et le portugais et s'est familiarisé avec une vingtaine de langues créoles et tribales; il a parcouru la forêt de l'Ituri au Zaïre avec des pygmées; est grand connaisseur du vaudou; a écrit quatre livres sur la religion, la philosophie et l'art ouest-africains; a organisé deux grandes expositions à la National Gallery de Washington. Il est également devenu, dansant dans un costume indigo brodé de coquillages pris sur les gésiers de crocodiles morts, "universitaire junioir membre de la Basinjon Society", agence tribale camerounaise qui contrôle la foudre et autres forces naturelles.

Incorporant l'anthropologie, la sociologie, l'ethnomusicologie et ce que Thompson nomme une "bourse scolaire pour guérilla" (il dit : "laissons les crétins se débrouiller avec ça"), la carrière de Thompson tend vers une seule fin: un savant plaidoyer de la civilisation atlantique noire. Il passe sa vie à poursuivre ce frisson cérébral qui est de rendre cohérent et significatif tout ce qui est mal compris, ou vu comme aléatoire, superficiel ou obscur à son sujet. Comme un historien de l'art extrairait des plans détaillés de la basilique une compréhension de l'esprit médiéval ou de la statuaire romaine tardive une compréhension du déclin de l'empire, Thompson travaille sur l'iconographie de la salsa, les pas de danse, les vêtements, la sculpture, le geste et l'argot pour une définition de la négritude. Il aime montrer à quel point le "primitif" est sophistiqué. Comme archéologue, il donne vie à des artefacts; comme critique, il les déchiffre; et comme vrai croyant, il promeut leur valeur artistique et spirituelle.

Le dernier livre de Thompson, Flash of the Spirit, explique les racines de l'influence africaine dans le Nouveau Monde. Il est une sorte de Baedeker du funk. Un critique a écrit: "Ce livre fait pour l'histoire de l'art ce que le dunk shot a fait pour le basket-ball."

Sous la manche droite de sa chemise Brooks Brothers, Bob Thompson porte le bracelet d'initiation en maille de fer de la divinité chasseuse de rivière Yoruba. Avec ses deux enfants, son récent divorce, ses études à Yale et Andover et ses 55 ans, il ressemble à un avocat d'entreprise en pleine forme ou à un brillant dirigeant pétrolier américain qui aurait mené une carrière polyglotte à l'étranger. Il vit à New Haven, dans le manoir géorgien du maître du collège, où l'on peut entendre le son des percussions résonner dans la cour.

En parallèle à Yale, ses élèves, des bonnes bouffes et de ses conférences, au travers de rencontres au coin de la rue et de conversations précieuses, Thompson fait du prosélytisme. Il enseigne à 100 ou 150 étudiants chaque trimestre et possède l'enthousiasme amusé d'un élève de premier cycle. Le reste de l'université connaît Thompson sous le nom de "Mambo". Pour clarifier ils diront même "noir comme Bob". Ce qui compte, c'est que le président de Yale, Bart Giamatti, brillant franc-tireur lui-même, admire suffisamment la singularité intrépide de Thompson pour l'avoir reconduit dans ses fonctions durant cinq ans.

Sur le campus, les affiches du Chubb Fellowship expriment un peu mieux le statut de Thompson et sa particularité majeure. La bourse Chubb est un programme destiné à amener des visiteurs politiques sur le campus, elle est aussi étoffée que les bourses bien dotées peuvent l'être. Pendant le mandat de Thompson, des personnages habituels - Walter Mondale, Alexander Haig, John Kenneth Galbraith - furent parmi les conférenciers invités. Des affiches commémorant leurs visites tapissent les murs de la maison du maître comme des trophées sportifs de conférences. Une affiche, plus grande et plus audacieuse que les autres, est suspendue dans le bureau de Thompson. Elle annonce que la Chubb Fellowship parraine, pour un colloque et une réception au Timothy Dwight College, une visite de Son Altesse le Granman de la Djuka, du Surinam, "roi afro-américain véritable".

Bob Thompson donne des cours à sa classe comme un prédicateur fondamentaliste réveille sa congrégation, genoux pliés, microphone branché, le fil traînant derrière lui. Il marche parmi les 200 étudiants qui débordent de l'auditorium de Street Hall dans le couloir. Le cours d'automne de Thompson, HoA 379a, est intitulé "La structure du New York Mambo: le microcosme de la créativité noire". Sur scène, un magnétophone émet un jog pygmée; du pupitre vacant pend une carte des dominions tribales ouest-africaines; et sur l'écran : des diapositives flash de Harlem, des pygmées, des tissus de motifs syncopés et des sculptures funéraires influencées par le Kongo des cimetières de Caroline du Nord. "Pourquoi" demande Thompson, "les Noirs sont-ils si impertinents ?"

La réponse commence par l'étymologie de l'expression "descendre - get down". Il passe aux concepts yoruba de cool (itutu) et de commandement (àshe); il parle durant une marche latérale et aussi sagittale (d'avant en arrière ou inversément); de l'esthétique de la batterie; de l'importance du phrasé décalé (off-beat/à contre-temps) ; des appels et réponses; et enfin de Muhammad Ali. Puis la voix de Thompson redevient celle du prof sérieux standard et il énumère une litanie d'influences africaines:

"Une grande partie de notre argot fut créée par des gens qui pensent en yoruba et en ki-kongo, tout en parlant en anglais. Les sons de base de l'accord et du désaccord, uh-huh et unh-unh, sont purement ouest-africains. Funky est du Ki-Kongo lu-fuki, "sueur positive". Boogie vient de Ki-Kongo mbugi, qui signifie "diablement bon". Le jazz et le jism dérivent probablement de la même racine Ki-Kongo dinza, qui signifie "éjaculer". Mojo vient du terme Ki-Kongo pour "âme"; juke, comme dans jukebox, de Mande-kan qui veut dire 'mauvais'; et Babalu-Aye - comme pourle disc-jockey Babalu - est du Yoruba pur et simple qui signifie "Père et maître de l'univers".

"La plupart de nos danses de salon sont africanisées" poursuit-il, "la rhumba, le tango, même les claquettes et le Lindy. Le poulet frit est africain. Et le short patchwork J. Press est lié à un tissu d'Afrique. Même le cheerleading incorpore certains gestes Kongo apparents: main gauche sur la hanche, main droite levée faisant tournoyer un bâton. Il s'est développé au travers des groupes Vodun Rara de la Nouvelle-Orléans jusqu'au spectacle de la mi-temps des Cowboys de Dallas."

"Laisse-moi te raconter comment tout ceci s'est mis en marche", explique Thompson, assis dans un restaurant du campus. "J'ai grandi au Texas; J'étais fou de boogie. Je n'étais pas footballeur ou quoi que ce soit, et je me rends compte maintenant que tous les éléments d'attractivité que j'avais pour les filles étaient à la fois musicaux et influencés par les noirs. Durant ma dernière année à l'école préparatoire, je suis allé en voyage à Mexico. Il y avait ce mambo - Mexico était inondé de mambo - j'ai entendu des serveurs le fredonner, je l'ai entendu sur les lèvres des préposés de station-service, je l'ai entendu en arrière-plan lorsque je parlait au téléphone de l'exploitant de l'hôtel. Ce fut mon premier bain complet de musique africaine: polyphonie noire totale, multimétrie mambo. Une femme magnifique s'est arrêtée devant moi dans un café; elle a écouté cette musique et je l'ai entendue dire à son compagnon: "Mais chéri, c'est un rythme si différent."

Un mambo, titré La Camisa de Papel - de Justi Barretto, est l'icône principale de la carrière de Thompson. Une partie brisée du disque mexicain 78 tours, chanté par Perez Prado, est encadré dans son étude. "Plus précisément, il s'agit d'un noir qui porte une chemise littéralement composée de mots effrayants - d'assemblage de titres de journaux. La chanson ne craignait pas d'aborder un sujet fort - celui du début de la guerre de Corée et de la peur de la guerre thermonucléaire. Une phrase dit: "Hé, homme noir, t'as les nouvelles?" J'ai été irradié par cette musique, désespérément accro au mambo."

En 1954, Thompson passa les vacances de Thanksgiving de sa dernière année à Yale enfermé à l'hôtel Carlton House à New York, essayant de commencer un livre. Il l'avait titré : Notes vers une définition de Mambo. "Mon père était chirurgien, et avec ma mère ils étaient un peu déboussolés par ce que je faisais: 'Mon fils le mambologue!!??' Alors que j'essayais de leur expliquer cette passion..."

"La musique questionnait", dit Thompson, "et l'histoire de l'art fut la réponse." Il décida de devenir étudiant à Yale. "Plus j'étudiais, plus je voyais comment le monde avait dissimulé la source de tout cela. Ce n'était pas de la musique latine - c'était de la musique Kongo-Cubano-Brésilienne. Vous pouvez entendre les rythmes Kongo dans "The Newspaper Shirt". Et mambu en Ki-Kongo signifie "questions, questions importantes, texte". Un mambo est un séminaire sur l'entrecroisement des courants africains.

"Ce sont quelques-uns des fils du tissu: la salsa et le reggae partagent l'impulsion du mambo, et la composante mambo est à son tour sortie de Cuba en fin des années 1930. Le yoruba y est encore parlé. Si vous étiez Yoruba et pris en esclavage au XIXe siècle, vous risquiez de vous retrouver à Cuba ou dans le nord-est du Brésil. La culture afro-cubaine a survécu à l'esclavage. Ces rythmes afro-cubains sont chauds, âcres et cahotants. J'ai passé ma vie de critique littéraire", dit-il, "à essayer de rassembler tous les textes pertinents pour décoder "The Newspaper Shirt Mambo".

La prochaine étape importante dans le développement de Thompson fut une bourse de la Fondation Ford pour aller au Yoruba-land (Nigéria) pour un travail sur le terrain; il a fait 14 allers-retours entre Yale et l'Afrique. Thompson habite les deux mondes. Il raconte par exemple comment un grand prêtre de la religion Yoruba à New York est venu le voir à New Haven. La voiture du prêtre yoruba est tombée en panne. Thompson raconte que le prêtre a ouvert le capot, puis a emprunté du rhum à Thompson pour faire une brume de rhum qu'il a soufflé de sa bouche sur le moteur surchauffé (c'est un geste yoruba pour refroidir les choses). Ensuite, le prêtre a sorti sa carte de l'American Automobile Association et a appelé Triple-A.

Dans ce processus pour accéder à Yale, Thompson a publié Black Gods and Kings, The Four Moments of the Sun et African Art in Motion, à propos de l'esthétique entrelacée de la sculpture, du tissu et de la danse ouest-africains. "Flash of the Spirit" atteint maintenant des lecteurs qui ne sont pas des spécialistes, des iconographes ou des universitaires. Son prochain livre, enfin, dans 30 ans, sera le "livre mambo".

"Chaque vague d'immigration successive - dominicaine, porto-ricaine, haïtienne, jamaïcaine - améliore la musique. On peut parler de "conjugaison" d'un battement. C'est explosif. La salsa fut le tournant majeur - en 1968, New York est devenue pratiquement la capitale musicale du monde latin. Et tout cela est en pollinisation croisée avec du jazz et de la pure musique yoruba comme King Sunny Ade, et puis, via des réverbérations secondaires, vers des groupes blancs, comme les Talking Heads.

"La musique est un domaine où l'influence noire est omniprésente. Leurs rythmes secouent ce siècle. Quoi qu'on ait pu refuser aux Noirs, les ondes sont à eux. À l'heure actuelle, d'importantes collisions culturelles ont lieu à New York. La ville est devenue un organe coloré des cultures. Si vous avez manqué le Ballet Russe et le Rite de Stravinsky à Paris au début du siècle, ne vous inquiétez pas. Il y a maintenant des événements de cet ordre stravinskien dans le quartier."

"New York en tant que ville africaine secrète" voilà ce que Thompson appelle son cours de premier cycle à Yale. "Quasi voyage scolaire" que nous entreprenons tous les deux un jour et qui commence à 89th Street et sur Amsterdam Avenue dans un botanica, ou boutique d'articles religieux, où les autels fumants des divinités ouest-africaines partagent l'espace avec Pac-Man et Donkey Kong. Juste au coin de la rue se trouve la Claremont Riding Academy, où les élèves de sixième année des écoles privées prennent des cours, et deux pâtés de maisons plus à l'est se trouvent les coopératives de logements dans lesquelles ils vivent sur Central Park. Cet après-midi, nous traversons le sombre bidonville dominicain sous Columbia University, Harlem, Queens et les bandes jamaïcaines et haïtiennes de Brooklyn. Près de la coupole néoclassique du Musée de Brooklyn se trouve La Boutanique St. Jacques Mejur, qui vend des figurines en cire, des bougies conditionnelles "Du Me", un aérosol "Love", "Success" et "Commanding Do My Will". L'une des bougies est une bougie de vengeance, qui promet de transmettre le mal, le déshonneur, les conflits, l'infidélité, la pauvreté, le danger et les puissants ennemis au nom de celui qui est inscrit sur son côté.

"Ce truc est une combine touristique", dit Thompson. "Le vodun est un système moral de croyance comme les autres, mélange de croyances dahoméennes, kongo et chrétiennes. Nous vivons dans le péché intellectuel avec la culture Kongo et Yoruba. Le Kongo est une culture légale-thérapeutique-visionnaire aussi riche et dense que le christianisme ou le judaïsme; elle me rappelle le judaïsme.

"Mais les Occidentaux restent toujours dans les même zones tempérées lorsqu'ils recherchent la philosophie. Les juifs deviennent bouddhistes, les méthodistes deviennent bahaïs; ils ne vont jamais au sud. Mais maintenant, les religions Kongo et Yoruba prospèrent à New York. Traversez simplement la rue et vous êtes en Afrique. "

Pour Thompson, les trois étapes progressives de la culture atlantique noire sont comme trois versions d'un texte inscrit sur une sorte de pierre de Rosette noire Atlantique. Elle se déplace à New York, intellectuellement péripatéticienne, dans les deux sens via les traces des trois étapes de son sujet. Primo, les tribus dont les esclaves furent pris au Nigeria, au Mali, au Cameroun et au Zaïre. Deuxièmement, les cultures afro-antillaises qui en résultent, y compris les célébrités vodun d'Haïti et les adeptes de Capoera du Brésil. Enfin, les salles de danse, les clubs, la culture ghetto pop de New York.

Au club brésilien SOB's, sur Varick Street, amis, collègues, diffuseurs de livres et éditeurs se rassemblent, un peu sous le charme, alors que cinq batteurs cubo-yoruba tiennent un rythme féroce sur scène. C'est la fête de Random House bool pour le lancement de "Flash of the Spirit" de Thompson. Une démonstration de Capoera suit - mélange brésilien de ballet et d'art martial - produite par deux athlètes torse nu, devant le bar. Thompson danse doucement dans sa combinaison J. Press, tête haute, dos et bras relâchés. C'est intrinsèque à son alternance constante entre participer et observer, de même qu'on peut le voir à la fois donner des conférences et danser durant ces dernières.

"Les religions africaines entremêlent une critique morale élevée doublée d'un délicieux backbeat boogie", dit Thompson. "Elles nous attirent vers une perspicacité morale qui active le corps tout en exigeant une conscience sociale. Les mambos d'Eddie Palmieri peuvent recouper les phrasés musicaux yoruba religieux avec le populaire New York noir."

Alors qu'il danse, Thompson note mentalement le sens et le contenu culturel de ce que tout le monde dans la salle pense n'être qu'une danse. "Derrière toute la viscosité et le groove se cache une philosophie qui dit que dans l'horreur de ces temps qu'il y a un antidote. C'est de ces petits villages ternes de stalles en béton et de générateurs portables que vient cette musique, elle porte un message qui dit que tu peux "rejouer" le désastre - que tu peux le transformer, prendre la mort et l'horreur et les transformer en roue et en carrousel."

Un autre soir, au Château Royal, une salle de danse haïtienne dans le Queens, Thompson est à peu près le seul visage blanc parmi un millier d'élégants Haïtiens. Criant en créole au-dessus du merengue, il est en conversation profonde avec le chef d'orchestre; le groupe a été invité à Yale. Sur la piste de danse, Thompson semble transporté - regard d'un homme dans un bain chaud.

"Il s'agit de libérer les impératifs moraux dans le divertissement", explique Thompson. "La musique est à la fois morale et sournoise; elle porte autant de dandysme et de ruse urbaine que tout ce qui fut écrit à Paris à l'époque de Ravel. L'Occident peut en extraire les parties les plus ambrosiales et se laisser emporter par le rythme vers des sublimités morales."

Bien que Thompson vive et se déplace au sein d'un milieu hip, lui-même n'a rien de particulièrement branché. Il agit de la manière inconsciente et directe du soldat professionnel - marche ordonnée, jamais de pagaille, léger balancement des bras lors de la foulée - qui donne l'impression qu'il est toujours sur le point de faire quelque chose. Sa position et ses perspectives n'ont rien de la morosité typique de l'universitaire. Mais son attention est hautement idiosyncrasique; ses actions semblent dictées par un programme connu de lui seul.

Lorsqu'il est plongé dans une ambiance tout à fait blanche, comme une conférence au Metropolitan Museum of Art de New York ou assis dans cet endroit incongru que sont les salons de la maison du maître de Yale, Thompson perd parfois le rythme. Il s'éloigne, comme privé de l'objet de ses affections. Ensuite, quelque chose de banal - une remarque, le phrasé d'une remarque ou peut-être une scène d'un film diffusé au Showcase Cinema à Orange - lui offre une petite étincelle de négritude, et il est à nouveau attentif. Il donne parfois l'impression d'être en tournée d'inspection, cherchant dans le monde blanc des signes salutaires de culture noire. On sent qu'il suit sans cesse, avec ce qu'il appelle ses "yeux noirs", les contours de l'objet d'un désir spirituel.

Thompson tient à faire la distinction entre pratique de la religion ouest-africaine et l'enseignement de la culture dont elle fait partie. Récemment, quelqu'un qu'il connaissait à peine lui a demandé des conseils spirituels et Thompson en fut consterné. Il se considère comme un médium, mais un médium du genre le plus ordinaire. Il pense que ce qu'il doit enseigner n'est que ce qu'il choisit et filtre de toutes ses "informations" du monde. Dans les livres de Thompson, les sections de notes biographiques contiennent des centaines et des centaines de minuscules petits noms sonores, qui, s'ils sont lus à haute voix, ressemblent aux listes des annuaires téléphoniques de Lagos, Rio, Ouagadougou et New Haven combinés. Telles sont les sources du "flash de l'esprit" sans lequel, Thompson, n'est "que Joe, l'universitaire aux cheveux gris".

S'il y a une partie des croyances africaines auxquelles Thompson adhère, c'est ce qu'il perçoit comme leur génie social. L'épiphanie de Thompson, s'il y en a une dans sa sphère très privée, se distingue par les accents pleine de sens qu' utilise lorsqu'il parle des incendies dans les forêts pygmées, des prêtresses de la rivière au Cameroun, de l'escalade des arbres zaïrois pour le miel et de la dernière veille de Nouvel An sur la plage de Copacabana à Rio, où Thompson a vu des milliers de femmes de chambre, gardiennes, journalières et leurs enfants, creuser des trous dans le sable à minuit pour y mettre des bougies, applaudissant lorsque les lumières furent emportée hors du rivage par la marée.

Ceux qui minimisent l'importance de ces rituels folkloriques noirs et du travail de la vie de Thompson le rendent furieux. "Comment les gens osent-ils fréquenter l'Afrique?" il demande. "Ces gens sont des géants qui nous apprennent à vivre. Il y a une voix morale ancrée dans l'esthétique afro-atlantique que l'Occident est infichu de saisir. Les occidentaux ne voient pas les monuments, juste la philosophie pieds nus venant des anciens du village. Alors que le monument est une grande forme d'art qui réconcilie, qui tente de reconstruire moralement une personne sans l'humilier. "Parfois, lorsque Thompson commence à s'échauffer, sa voix prend des cadences du discours noir."

"Ce sont les canons du cool: il n'y a pas de crise qui ne puisse être pesée et résolue; rien ne peut être réalisé par l'hystérie ou la lâcheté; vous devez porter et montrer votre capacité à réaliser la réconciliation sociale. Sortez du cauchemar. C'est un appel au dialogue, au con-gress et à l'auto con-fiance. "Ce tea-shirt avec ces phrases issue de titres de journaux" ne fait que poser le problème sur ta poitrine. Les formes d'art afro-atlantique sont à la fois juridiques, médicales et esthétiques. C'est une manière intransigeante d'utiliser l'art."

À Jacmel, à 8 h 30 du matin, Thompson et moi déjeunons avec des croissants à bord de la piscine de l'hôtel, discutant au son des tambours qui résonnent sur la plage. La veille au soir, dans son temple en carton ondulé, la charmante prêtresse Madame Nerva, qui aime beaucoup plaisanter, a donné son bâton constellé de bonbons à un homme, avec pour consigne d'appeler les batteurs et la congrégation pour le lendemain matin. Il y a 50 voduistes à l'intérieur du temple vibrant quand nous arrivons, y compris le flic local. Cinq batteurs, dirigés par un homme du nom de "Gasoline", suivent un rythme sauvage et déferlant. Dix-neuf femmes noires vêtues de robes blanches et de turbans blancs sortent en dansant d'une porte de l'autel pour se mettre en en cercle autour de Madame Nerva, qui, vêtue d'une robe dorée, secoue un hochet et une cloche sacrés pour donner le tempo. À tour de rôle, chacune des femmes prend la main de Madame Nerva et tombe dans un geste à la fois révérencieux et prostré, lui tenant la main tout en descendant pour embrasser le sol à ses pieds.

Tandis que deux femmes tenant des drapeaux dansent autour de lui, un jeune homme dessine lentement dans la poudre blanche sur le sol un cœur ou une vulve, avec en superposé des épées et un serpent. Au moment où il termine l'image, la cérémonie double d'intensité et les femmes tournent avec des bougies, puis s'agenouillent. Soudain, l'icône est effacée et Madame Nerva se précipite dans la pièce en tenant une poupée américaine en plastique blanche d'un mètre (elle est faite de rangées de maïs et d'une main droite d'enfant qui fait le salut Kongo). Un à la fois, nous sommes embrassés par la poupée sur nos joues gauches. Une femme, tourbillonnant avec un turban sur la tête, devient possédée et commence à se trémousser et à tanguer. Les autres danseurs la frappent doucement pour la calmer et faire partir l'esprit. Elle s'évanouit et ils la retiennent. La ligne des danseurs s'est rompue; les tambours s'arrêtent.

"Un peu sauvage pour un simple sondage", me dit Thompson alors que nous faisons nos adieux. "Cette femme n'était pas censée être possédée. As-tu entendu comment Mme Nerva a décrit la possession - tel "un dialogue avec l'Afrique"? "

Nous retournons par les montagnes vers Port-au-Prince, pour un retour dans l'après-midi à New York. À 15 heures, après le déjeuner et un saut dans la piscine de l'hôtel, nous sommes en train de prendre un verre dans l'avion, Thompson est en train de remplir ses carnets de croquis et de notes.

"Il y a tout un langage dans la possession", dit-il, "une expression et une position différentes pour chaque dieu. L'Occident a oublié les états de ravissement sacré, mais l'art chrétien s'est construit sur l'extase. Le gothique était extatique - les cathédrales ne peuvent pas être comprises sans référence à lui." Il montre une photo sur la couverture de son cahier qui présente une femme aux yeux retournés. "C'est l'histoire de l'art vivant. Et il faut comprendre les états extatiques pour comprendre l'art extatique."

Thompson se tord sur son siège pour montrer les gestes de possession. Il lève les bras, les plie au coude, puis les lève les paumes vers le haut, doigts écartés. Il projette sa tête en arrière, yeux fermés; puis avance rapidement; puis fait des grimaces, trois façons différentes. Il baisse les bras, prend un verre et dit: "Ce n'est pas si hérétique d'examiner l’extase. Après tout". Ici il dessine dans son cahier une figure d'homme, tête renversée en arrière avec une ligne de visée qui va vers le haut - "la rosace de Chartres ne peut être vue que sous un angle extatique."

Auteur: Iseman Fred

Info: https://www.rollingstone.com 22 novembre 1984. Trad Mg (à peaufiner)

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