spécialistes

Tous les experts sont médiatiques-étatiques, et ne sont reconnus experts que par là. Tout expert sert son maître, car chacune des anciennes possibilités d’indépendance a été à peu près réduite à rien par les conditions d’organisation de la société présente. L’expert qui sert le mieux, c’est, bien sûr, l’expert qui ment. Ceux qui ont besoin de l’expert, ce sont, pour des motifs différents, le falsificateur et l’ignorant. Là où l’individu n’y reconnaît plus rien par lui-même, il sera formellement rassuré par l’expert.

Auteur: Debord Guy

Info: Commentaires sur la société du spectacle, 1988

[ autorité factice ] [ discours dominant ] [ compromission ] [ animateurs publiques ]

spécialistes

L’ennui avec l’expert n’est jamais qu’il cesse d’être humain, mais que dans tous les domaines où il n’est pas un expert, il s’avère un homme par trop ordinaire. Dans tous les domaines où il n’est pas exceptionnellement savant, il est d’une ignorance tout à fait commune. La prétendue impartialité des hommes de science est un immense sophisme. Si les hommes de science n’avaient pas d’idée hors de leur travail scientifique, peut-être que tout le monde s’en porterait mieux — tout le monde sauf eux. Mais à la vérité, une fois ôtés leurs habits de savants, ce n’est pas l’absence d’idées qui les singularise, mais la reprise des opinions les plus vulgaires et les plus sentimentales qui règnent dans leur coterie. Si un biologiste n’avait pas d’opinions sur l’art ou la morale, tout serait peut-être très bien, mais un biologiste a malheureusement toutes les idées fausses qu’on nourrit dans les petits cénacles brillants de son temps.

Auteur: Chesterton Gilbert Keith

Info: in William Blake, p 57

[ scientisme ] [ arrogance ] [ jugement ] [ préjugés mondains ]

expertise médiatique

Et d’ailleurs la méthode la plus efficace pour penser le monde est encore d’inventer les moyens d’en rire. Aucun intellectuel, jamais, n’a su. C’est même à cela qu’il se remarque.
Je parle de l’intellectuel dans tous ses états, pas seulement des deux ou trois ventriloques médiatiques connus de tous qui étalent régulièrement leur confusion mentale en première page du Monde ou ailleurs, à seule fin d’enrober de complication une réalité de plus en plus inintelligible, de souffler du brouillard sur le brouillard, du méli-mélo dans l’imbroglio. Je parle surtout du gros des troupes, les professionnels de la profession, les intellectuels de l’intellecture dont les opinions mécaniques, automatiques, pour la plupart positives et interchangeables, se débitent à tout propos dans les pages "débats" des quotidiens. Tel jour, l’opinion émane du CNRS. Tel autre, de l’Ehess. D’autres encore, mais plus rarement, du Cadis, du Csor, du GLWR ou du ZKH. Très exceptionnellement du XCT. Presque jamais du RLFFFFH. De toute façon, il s’agit de noyer le poisson. C’est le travail de l’expert, qui n’est pas appelé ainsi par hasard. On le remarque à ce qu’il commence par s’appuyer sur un sondage imbécile pour développer une pensée sans intérêt qui se conclut sur un appel à "réenchanter le débat politique", à "lutter contre toutes les formes d’intoléranc" ou à "dépasser les schémas anciens".
La bêtise, ici, est un service public.

Auteur: Muray Philippe

Info:

[ contrôle de l'opinion ] [ débilitage ] [ embrouillamini ] [ establishment ] [ sériosité risible ]

déshumanisation technique

Ayant éliminé l’humain de la sphère de la production (robots, automates, algorithmes), les machines le remplacent dans sa reproduction. Comme dans tous les aspects de la vie 4.0, le progrès est implacable : toujours moins d’humain. Ce que la loi de bioéthique valide en autorisant les femmes à faire des enfants sans partenaire masculin. Comme s’en glorifie Anne, consultante en ressources humaines, à L’Obs : "J’ai fait ma petite fille toute seule, en Belgique." Alice, cinq ans, est sûrement fière d’avoir une maman si forte — Toute seule ! mais avec un laboratoire, des médecins, un traitement de stimulation ovarienne, un dispositif de fécondation in vitro. L’autonomie assistée par la technologie et l’expertise. L’indépendance, c’est la dépendance.

Le plus facile à évincer était le père. Son compte est réglé. Alice en réclame un, paraît-il, mais les générations futures auront oublié ce détail. Qui plus est, cette disparition s’opère au nom du droit, ce qui renforce la bonne conscience de ceux que leur standing politique préoccupe.

Puis il faut dire que ces accouplements à visée reproductrice étaient atrocement mammifères. Pensons aux religieuses et aux "a‑sexuelles", elles aussi victimes de "stérilité sociale" et privées de leur "liberté procréative" en raison de leur chasteté. Grâce à la technologie, elles pourront enfanter comme Marie et devenir des vierges augmentées.

D’après sociologues et gynécologues, les écrans éteignent la vie sexuelle. Selon une étude de l’université de Cambridge, les couples anglais ont 40 % de rapports sexuels de moins en 2010 qu’en 1990. À ce rythme, c’est fini en 2030. Aux États-Unis, les couples ont neuf fois moins de rapports sexuels dans les années 2010 que vingt ans avant, et les "Millenials" (nés après 1990) sont les plus touchés. La plupart reconnaissent consacrer plus de temps à leur smartphone qu’à leur partenaire. On le savait depuis les années soixante, la natalité baisse avec la télé. Avec Internet, le porno est à portée de vue permanente des adolescents. Selon les spécialistes, cela en détourne beaucoup de la sexualité avec des humains en chair et en os.

Auteur: PMO Pièces et main-d'oeuvre

Info: Dans "Alertez les bébés ! ", éditions Service compris, 2020, pages 74-75

[ recomposition parentale ] [ légalité du désir ] [ reproduction ] [ statistiques ]

spiritualisme

Dans La Crise du monde moderne, Guénon explique que l’intellectualité et la société occidentales sont corrompues par des déviances anormales, opposées à l’ordre traditionnel qui était celui du Moyen Âge occidental et de l’Orient dans son ensemble. D’une part, il explique que la crise intellectuelle de l’Occident moderne prend sa source dans "l’individualisme", qu’il définit comme "la négation de tout principe supérieur à l’individualité". Cette attitude mentale caractérise la pensée moderne comme une erreur ou un système de pensée faux. En effet, l’individualisme consiste, au point de vue du connaître, à refuser de reconnaître l’existence d’une "faculté de connaissance supérieure à la raison individuelle", en même temps que, du point de vue de l’être, elle est un "refus d’admettre une autorité supérieure à l’individu". Ce lien étroit entre la connaissance et l’autorité s’explique par le fait que Guénon entend la tradition dans son sens le plus purement étymologique, comme un dépôt qui, étant transmis (tradere en latin), n’est pas inventé, mais reçu, et qui, pour cette raison, ne provient originairement pas de l’être humain par innovation, mais du supra-humain par révélation. La tradition est donc sacrée par définition selon Guénon, qui la distingue bien pour cette raison de la simple coutume : nier le fondement sacré ou divin de la tradition, c’est nier ce qui en légitimait l’autorité.

Ainsi la première forme de cette négation, dans l’ordre du connaître, se caractérise par le "rationalisme", c’est-à-dire par la "négation de l’intuition intellectuelle" et conséquemment le fait de "mettre la raison au-dessus de tout". Les Anciens en effet, de Platon à saint Thomas d’Aquin en passant par Plotin et saint Augustin, enseignaient l’existence, au-dessus de la raison humaine individuelle, d’une faculté de connaissance synthétique appartenant à l’esprit par laquelle sont intuitivement saisis les principes universels de l’être et du connaître. Par opposition, les Modernes ont cessé de reconnaître l’existence et l’efficience de l’intellect, pour le confondre à partir de Descartes avec la raison, jusqu’ici considérée comme faculté humaine et individuelle de connaissance discursive appartenant à l’âme dans son enquête des lois générales de la nature. Le mouvement amorcé par Descartes devait se confirmer avec Kant qui, renversant la hiérarchie, plaça l’intellect au-dessous de la raison sous la forme de l’entendement et déclara "inconnaissables" les objets traditionnels de la métaphysique intellectualiste d’antan, au premier rang desquels Dieu.

Rationalisme et libre-examen

Cette négation de l’intuition intellectuelle explique ainsi le passage des sciences traditionnelles aux sciences modernes : "La conception traditionnelle, écrit Guénon, rattache toutes les sciences aux principes comme autant d’applications particulières, et c’est ce rattachement que n’admet pas la conception moderne. Pour Aristote, la physique n’était que “seconde” par rapport à la métaphysique, c’est-à-dire qu’elle en était dépendante, qu’elle n’était au fond qu’une application, au domaine de la nature, des principes supérieurs à la nature et qui se reflètent dans ses lois ; et l’on peut en dire autant de la ”cosmologie“ du moyen âge. La conception moderne, au contraire, prétend rendre les sciences indépendantes, en niant tout ce qui les dépasse, ou tout au moins en le déclarant “inconnaissable” et en refusant d’en tenir compte, ce qui revient encore à le nier pratiquement.

Ce qui s’est produit dans l’ordre des sciences devait donc se produire à l’égard de l’autorité religieuse, car la raison individuelle, ne reconnaissant plus de faculté supérieure la régissant, devait prétendre se substituer à l’expertise de l’Église en matière de foi, par la pratique protestante du "libre-examen". C’était donc, dans le domaine religieux, l’analogue de ce qu’allait être le “rationalisme” en philosophie ; c’était la porte ouverte à toutes les discussions, à toutes les divergences, à toutes les déviations ; et le résultat fut ce qu’il devait être : la dispersion en une multitude toujours croissante de sectes, dont chacune ne représente que l’opinion particulière de quelques individus. Comme il était, dans ces conditions, impossible de s’entendre sur la doctrine, celle-ci passa vite au second plan, et c’est le côté secondaire de la religion, nous voulons dire la morale, qui prit la première place : de là cette dégénérescence en “moralisme” qui est si sensible dans le Protestantisme actuel. 

Le matérialisme

La négation de l’intuition intellectuelle a selon Guénon des conséquences beaucoup plus tangibles et étendues que des ruptures dans le domaine théorique. Pratiquement, en effet, c’est la conception de la nature humaine et de sa place dans l’univers qui est engagée : si l’Homme n’est plus capable d’apercevoir intellectuellement et de communier spirituellement avec les réalités surnaturelles, il se met naturellement (et comment lui en vouloir ?) à borner sa vie et ses idéaux à tout ce qui ressortit au plan matériel de l’existence (...)

Auteur: Ducay Paul

Info: Sur philitt.fr, René Guénon et la réforme de l’Occident, 27 juin 2022 - extrait

[ anti-rationalisme ] [ traditionalisme ] [ post-cybernétisme ] [ christianisme diachronique ]

matérialogie

La plupart des matériaux semblent suivre une mystérieuse " règle de quatre ", que les chercheurs ne comprennent toujours pas 

La découverte de régularités et de corrélations dans des données enthousiasme généralement les scientifiques, du moins lorsqu’ils peuvent l’expliquer. Dans le cas contraire, il arrive d’estimer que les données présentent des biais ayant mené à l’apparition de telles corrélations, faisant de l’étude un véritable casse-tête. Ces défauts dans les données sont communément appelés " artefacts expérimentaux ". Récemment, des chercheurs de l’École Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL), après avoir constaté que la structure de base de la majorité des matériaux inorganiques suit une étrange " règle de quatre ", n’ont pas réussi à trouver d’explication à ce schéma (impliquant une ou plusieurs corrélations inexpliquées).

Tout est parti de l’analyse de deux bases de données largement utilisées sur les structures électroniques (Materials Project et Materials Cloud3-Dimensional). Ces deux collections comprennent environ 80 000 structures électroniques de matériaux expérimentaux et prédits. En principe, tous les types de structures électroniques devraient être présentés de manière égale. Cependant, les résultats ont révélé que cela est loin d’être le cas.

Les scientifiques ont en effet constaté que 60 % des matériaux possèdent une cellule unitaire primitive (la cellule la plus petite dans une structure cristalline) constituée d’un multiple de 4 atomes. Cette récurrence est appelée " règle de quatre " par la communauté scientifique.

Des difficultés à trouver une explication définitive

Comme les scientifiques ont tendance à le faire, l’équipe de recherche en question (EPFL), dirigée par Nicola Marzari, a tenté de trouver des explications à ce schéma inattendu. Au départ, les chercheurs ont estimé que l’émergence d’un tel modèle signifiait qu’il y avait un biais quelque part dans les données.

" Une première raison intuitive pourrait venir du fait que lorsqu’une cellule unitaire conventionnelle (une cellule plus grande que la cellule primitive, représentant la pleine symétrie du cristal) est transformée en cellule primitive, le nombre d’atomes est typiquement réduit de quatre fois ", a déclaré Elena Gazzarrini, ancienne chercheuse à l’EPFL et travaillant actuellement au CERN (Genève). " La première question que nous nous sommes posée visait à déterminer si le logiciel utilisé pour transformer en cellule primitive la cellule unitaire l’avait fait correctement, et la réponse était oui ", poursuit-elle.

Une fois la piste des erreurs évidentes écartée, les chercheurs ont effectué des analyses approfondies pour tenter d’expliquer la " règle de quatre ". L’équipe s’est alors interrogée si le facteur commun pouvait être le silicium, étant donné qu’il peut lier 4 atomes à son atome central. " Nous pourrions nous attendre à constater que tous les matériaux suivant cette règle de quatre incluent du silicium ", a expliqué Gazzarrini. Malheureusement, cela n’est pas le cas.

Gazzarrini et son équipe se sont alors basés sur les énergies de formation des composés. « Les matériaux les plus abondants dans la nature devraient être les plus énergétiquement favorisés, c’est-à-dire les plus stables, ceux avec une énergie de formation négative », explique Gazzarini. " Mais ce que nous avons constaté avec les méthodes informatiques classiques, c’est qu’il n’y avait aucune corrélation entre la règle de quatre et les énergies de formation négatives ".

En considérant ces constats, Gazzarrini a envisagé la possibilité qu’une analyse plus fine recherchant une corrélation entre les énergies de formation et les propriétés chimiques puisse fournir une explication à cette règle de quatre. Ainsi, l’équipe a fait appel à l’expertise de Rose Cernosky de l’Université du Wisconsin, experte en apprentissage automatique, pour créer un algorithme d’analyse plus puissant. L’algorithme en question regroupait notamment les structures en fonction de leurs propriétés atomiques. Ensemble, Cernosky et l’équipe de Gazzarrini ont ensuite examiné les énergies de formation au sein de classes de matériaux partageant certaines similitudes chimiques. Cependant, une fois de plus, cette nouvelle approche n’a pas permis de distinguer les matériaux conformes à la règle de quatre de ceux qui ne le sont pas.

Un mystère persistant, mais qui mène vers une découverte prometteuse

Bien que jusqu’à présent l’équipe n’a pas pu résoudre l’énigme de la règle de quatre, elle a toutefois fait une belle avancée : l’exclusion de plusieurs hypothèses logiques. Les chercheurs ont également fait une découverte prometteuse (la règle de quatre), qui pourrait servir à des études futures sur ce phénomène structurel.

En effet, avec un algorithme Random Forest, le groupe est en mesure de prédire avec 87 % de précision si un composé suit la règle de quatre ou non. " C’est intéressant, car l’algorithme utilise uniquement des descripteurs de symétrie locaux plutôt que globaux ", déclare Gazzarrini. " Ceci suggère qu’il pourrait y avoir de petits groupes chimiques dans les cellules (encore à découvrir) qui pourraient expliquer la règle de quatre ", a-t-elle conclu.

Auteur: Internet

Info: https://trustmyscience.com/ - Kareen Fontaine & J. Paiano·24 avril 2024 - Source : NPJ Computational materials

[ interrogation ] [ tétravalence ] [ physique appliquée ]

machine-homme

Le début d’un gros problème: Google hallucine sur les… hallucinations de ChatGPT

Le moteur de recherche s’est basé sur une information inventée par ChatGPT pour fournir une réponse erronée. Selon un expert, ce genre de fausses informations risquent de se multiplier

(photo) Image créée le 4 octobre 2023 par le générateur de Bing de Microsoft, avec la requête "an egg melting slowly in an oven, very realistic photograph".

Observez bien l’image illustrant cet article: elle est impossible à reproduire dans la vie réelle. Et pour cause, il s’agit d’une image créée avec le générateur d’illustrations de Bing, appartenant à Microsoft. L’auteur de ces lignes a écrit la commande, en anglais, "un œuf fondant lentement dans un four, photographie très réaliste". Et Bing a ensuite affiché un résultat convaincant et de qualité. Un peu comme on lui demande de dessiner un tyrannosaure rose nageant dans le lac Léman. Dopés à l’intelligence artificielle (IA), les générateurs d’images peuvent absolument tout faire.

Mais lorsqu’il s’agit de répondre factuellement à des questions concrètes, l’IA se doit d’être irréprochable. Or ce n’est pas toujours le cas. Pire encore, des systèmes d’intelligence artificielle peuvent se nourrir entre eux d’erreurs, aboutissant à des "hallucinations" – noms courants pour les informations inventées de toutes pièces par des agents conversationnels – qui en créent de nouvelles.

Un œuf qui fond

Récemment, un internaute américain, Tyler Glaiel, en a fait l’éclatante démonstration. Le développeur informatique a d’abord effectué une simple requête sur Google, "can you melt eggs", soit "peut-on faire fondre des œufs". Réponse du moteur de recherche: "Oui, un œuf peut être fondu. La façon la plus courante de faire fondre un œuf est de le chauffer à l’aide d’une cuisinière ou d’un four à micro-ondes". Google a affiché cette réponse loufoque (un œuf durcit, il ne fond pas, évidemment) dans ce qu’on appelle un "snippet", soit une réponse extraite d’un site web, affichée juste en dessous de la requête. Google montre depuis des années des "snippets", grâce auxquels l’internaute n’a pas à cliquer sur la source de l’information, et reste ainsi dans l’univers du moteur de recherche.

Quelle était la source de cette fausse information? Le célèbre site Quora.com, apprécié de nombreux internautes, car chacun peut y poser des questions sur tous les sujets, n’importe qui pouvant répondre aux questions posées. N’importe qui, dont des agents conversationnels. Quora utilise ainsi des systèmes d’IA pour apporter certaines réponses. Dans le cas présent, le site web indique que c’est ChatGPT qui a rédigé cette "hallucination" sur les œufs. Google s’est donc fait avoir par Quora, qui lui-même s’est fait avoir par ChatGPT… Ou plus précisément par l’une de ses anciennes versions. "Quora utilise l’API GPT-3 text-davinci-003, qui est connue pour présenter fréquemment de fausses informations par rapport aux modèles de langage plus récents d’OpenAI", explique le site spécialisé Ars Technica. Expérience faite, aujourd’hui, cette grosse erreur sur l’œuf ne peut pas être reproduite sur ChatGPT.

Risque en hausse

Mais avec de plus en plus de contenu produit par l’IA et publié ensuite sur le web, la menace existe que des "hallucinations" se nourrissent entre elles et se multiplient ainsi dans le domaine du texte – il n’y a pas encore eu de cas concernant des images. "Il est certain que le risque d’ hallucination va augmenter si les utilisateurs ne demandent pas à l’IA de s’appuyer sur des sources via la recherche internet. Beaucoup de contenu en ligne est déjà, et va être généré par des machines, et une proportion sera incorrecte en raison d’individus et contributeurs soit mal intentionnés, soit n’ayant pas les bonnes pratiques de vérification des sources ou de relecture des informations", estime Rémi Sabonnadiere, directeur de la société Effixis, basée à Saint-Sulpice (VD), spécialisée dans les modèles de langage et l’IA générative.

Est-ce à dire que Google pourrait devenir moins fiable? "Difficile à dire, cela dépendra surtout de l’utilisation que nous en faisons, poursuit l’expert. Il y a déjà beaucoup de contenu faux en ligne de nos jours quand nous sommes sur Google, mais avec une bonne recherche et un esprit critique, nous ne tombons pas dans les pièges. Il en va de même avec l’utilisation de l’intelligence artificielle. Avec l’IA générative, les contenus erronés, biaisés et tendancieux vont être de grande qualité en termes de forme, convaincants et bien écrits, rendant l’identification difficile."

Modèles spécialisés

Mais des efforts sont réalisés pour minimiser ces risques. Selon Rémi Sabonnadiere, l’industrie investit énormément dans la recherche et le développement pour minimiser ces problèmes. "Les créateurs de LLM [grands modèles de langage] cherchent à améliorer la précision et la fiabilité des informations générées. Parallèlement, l’émergence de modèles spécialisés dans des domaines comme la médecine, le droit, ou la finance est une tendance encourageante, car ils sont souvent mieux armés pour fournir des informations précises et fiables."

Reste que la fusion entre moteurs de recherche et agents conversationnels – que ce soit Bard pour Google ou Bing pour Microsoft – va compliquer la situation. On avait déjà vu Bard afficher une grossière erreur, lors de son lancement, concernant le télescope James Webb. Les géants de la tech tentent de réduire ces erreurs. Mais les utilisateurs doivent se former en conséquence, affirme Rémi Sabonnadiere, et mieux maîtriser les "prompts", soit les commandes texte: "Maîtriser les prompts est une compétence essentielle pour naviguer dans l’ère de l’information générée par l’IA. Une formation adéquate en ingénierie de prompt peut aider à prévenir les risques liés aux hallucinations de l’IA et aux informations erronées". A noter qu’Effixis a créé à ce propos une formation pour répondre à des besoins spécifiques sur les "prompts".

Auteur: Internet

Info: Le Temps.ch, 5 octobre 2023, par Anouch Seydtaghia

[ machine-homme ] [ sémantique hors-sol ] [ invite de commande langagière ]

magouilles

Industrie du médicament : "J'ai vendu mon âme au diable"

John Virapen, 64 ans, livre le récit de son parcours dans l'industrie pharmaceutique. Une confession professionnelle peu ordinaire. John Virapen, ancien directeur de la firme Eli Lilly en Suède, a rédigé dans sa soixante-quatrième année une confession professionnelle peu ordinaire.

"Depuis des années parfois aux premières heures du jour des silhouettes fantomatiques m’apparaissent en rêve, écrit-il en préambule. Elles se tapent la tête contre les murs ou s’entaillent les bras et la gorge a coups de rasoir. J’ai maintenant compris que j’avais indirectement contribué a la mort de personnes dont les ombres me hantent.

Je n’ai évidemment tué personne directement, mais aujourd'hui je ne peux pas ne pas me sentir responsable en partie de ces morts. J’ai été un instrument, un exécutant, mais consentant, aux mains de l’industrie. […] J’ai été certes manipulé, mais sans me poser de questions. J’ai vendu mon âme au diable."

Le cas du Prozac
D’origine indoue et fils de pêcheur illettré de la Guyane britannique, l’auteur de ce mea culpa glaçant est entré dans l’industrie pharmaceutique, en 1968, par la toute petite porte. En acteur habile de ce qui ne s’appelle pas encore marketing, John Virapen est déjà en 1981 directeur des ventes de la firme Eli Lilly pour la Suède.

Il raconte les petits pactes inavouables qui se scellent dans ce milieu feutré, et la main mise des firmes sur les leaders d’opinion, ces grands professeurs renommés et gardiens de la doxa. Ainsi l’entre eux, spécialiste du traitement de la douleur et expert au ministère de la santé, recevait-il de Lilly un salaire fixe, moyennant conseil, relecture de brochures et autres conférences.

On faisait surtout appel à lui en cas d’attaque contre nos produits dans les médias, souvent à propos d’effets secondaires. Il écrivait immédiatement des articles en notre faveur dans les journaux médicaux. Le microcosme médical était rassuré, la grande presse n’en parlait plus."
En 1986, pour le lancement de la fluoxétine d’Eli Lily, molécule d’or baptisée Prozac qui sera jusqu’à expiration du brevet en 2001 l’antidépresseur le plus prescrit au monde, John Virapen va commettre ce qui le hante au petit matin : avoir aidé à promouvoir un médicament dont il connaissait –déjà- l’impact suicidaire (pour les effets secondaires réels des psychotropes, voir le site de veille sanitaire indépendant de David Healy, chercheur à l’université de Cardiff RxiSK.org) et dont la supériorité sur le placébo n’est toujours pas établie en 2014.

Mais pour l’heure, tandis qu’au siège on organise le plan com’ qui fera de la dépression une maladie couramment diagnostiquée dans tous les pays riches, les satrapes de Lilly s’affairent dans les capitales afin d’obtenir pour le Prozac une autorisation de mise sur le marché.

Comment des suicidés ont disparu
A Stockholm, John Virapen sait qu’un expert indépendant a été officiellement désigné pour émettre un avis. Le nom du professeur est confidentiel, pour tenir éloignés les lobbies justement. John Virapen veut savoir. Il n’y a dans toute la Suède que cinq experts psychiatres suffisamment qualifiés pour avoir été sollicité par l’Etat.

L’un fait partie des autorités de santé ; ça ne peut être lui. Pour les quatre autres, il va agir en profiler et demander à ses visiteurs médicaux de se renseigner, discrètement. Après quelques semaines de ce maillage discret, l’expert est repéré : c’est Pr Z., à Göteborg. "J’entrepris d’étudier le Pr Z. de plus près. Il aimait la voile. Je m’achetai un livre sur la voile." Virapen l’appelle, et parvient à l’inviter à dîner.

Un facteur a joué en ma faveur, je n’aimais pas le Pr Z, poursuit-il. Une réelle sympathie rend les manipulations plus difficiles. On n’aime pas piéger une personne qu’on apprécie. On ne veut pas obliger quelqu’un qu’on aime à franchir les frontières de la légalité. Le fait de ne pas aimer était donc un atout."
Un deuxième dîner va sceller leur entente. "L’argent est toujours utile", répond l’expert indépendant quand son hôte lui demande ce qui ferait accélérer son affaire. Le lendemain, Virapen appelle le bureau de Lilly à Copenhague, qui supervise les pays du Nord, explique qu’il faut 100.000 couronnes pour obtenir une autorisation rapide, soit 20.000 dollars. "Le bureau de Copenhague consulta celui de Genève. Cela prit 24 heures. Puis je reçus un appel :'John, faites tout ce qui vous semble nécessaire.'"

L’expertise du Dr Z. en fut quelque peu orientée. Dans le dossier initial, voici un exemple de ce qu’on pouvait lire : "Sur dix personnes ayant pris le principe actif, 5 eurent des hallucinations et firent une tentative de suicide dont 4 avec succès." A la place on lisait désormais : "Les 5 derniers ont présentés divers effets secondaires." Escamotés, les suicidés sous Prozac, au cours de la phase d’expérimentation.

Au dessus des lois ? Au dessus des Etats ?
Ce témoignage paraît un mois après celui de Bernard Dalbergue, ancien cadre de chez Merck ; un an après l’ouvrage de Julie Wasselin qui fut pendant trente ans visiteuse médicale; et dix ans après que Philippe Pignarre, ancien de chez Synthelabo et lanceur d’alerte avant l’heure, a publié "Le Grand secret de l’industrie pharmaceutique". Tous démontrent que la santé est depuis trente ans une affaire de business et de marketing sur fonds de désinformation aux conséquences criminelles.

La confession de John Virapen a été traduite par Philippe Even, qui poursuit ainsi un travail de recadrage entrepris en 2005, soit cinq ans avant le scandale Servier, avec sa traduction du livre Marcia Angell, rédactrice en chef démissionnaire du prestigieux "New England Journal of Medecine" (NEJM), "La vérité sur les compagnies pharmaceutiques".

Étrangement, ces révélations ne suscitent pas l’effroi et les révolutions qu’elles devraient. Comme si la pharmaco-délinquance était une fatalité, et l’industrie du médicament une organisation impossible à contrôler, au dessus des lois, au dessus des Etats.

Auteur: Crignon Anne

Info: Le Nouvel Observateur Publié le 18 avril 2014

[ big pharma ]

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 ]

monde covidien

Paniques anticomplotistes

Si Hold-up n’avait pas existé, les anticomplotistes l’auraient inventé. C’est le produit parfait, le bloc de complotisme-étalon en platine iridié, déposé au Pavillon de Breteuil à Sèvres.(...)

Le torrent de commentaires qu’a immédiatement suscité la diffusion du documentaire est sans doute le premier signe qui trahit la fébrilité — du temps a passé depuis le mépris et les ricanements. Si encore il n’y avait que la quantité. Mais il faut voir la "qualité". C’est peut-être là le trait le plus caractéristique de l’épisode "Hold-up" que toutes les réactions médiatiques ou expertes suscitée par le documentaire ne font que reconduire les causes qui l’ont rendu possible. Les fortes analyses reprises à peu près partout ont d’abord fait assaut de savoirs professionnels par des professionnels : "la musique" — inquiétante (la musique complotiste est toujours inquiétante), le format "interviews d’experts sur fond sombre" (le complotisme est sombre), "le montage" (le montage… monte ?). C’est-à-dire, en fait, les ficelles ordinaires, et grossières, de tous les reportages de M6, TF1, LCI, BFM, France 2, etc. Et c’est bien parce que l’habitude de la bouillie de pensée a été installée de très longue date par ces formats médiatiques que les spectateurs de documentaires complotistes ne souffrent d’aucun dépaysement, se trouvent d’emblée en terrain formel connu, parfaitement réceptifs... et auront du mal à comprendre que ce qui est standard professionnel ici devienne honteuse manipulation là.

Complotistes ou décrypteurs ?

Mais les médias ont passé ce point d’inquiétude où l’on sent bien qu’on ne peut plus se contenter de la stigmatisation des cinglés. L’urgence maintenant c’est de comprendre — hélas en partant de si loin, et avec si peu de moyens. Alors la science médiatique-complotologique pioche pour refaire son retard, et tout y passe. Il y a d’abord, nous dit très sérieusement Nicolas Celnik dans Libération (lui aussi a compris qu’il ne fallait plus se moquer, alors il écrit une "Lettre à (son) ami complotiste"), que l’un des ressorts positifs des adeptes de complots vient de "l’impression d’avoir découvert ce qui devait rester caché". Mais Nicolas Celnik sait-il que le vocable princeps de l’idéologie journalistique est "décrypter", ce qui, si l’on suit bien l’étymologie, signifie, précisément, mettre à découvert ce qui était caché. Il n’est pas un organe de presse qui ne s’enorgueillisse de ses "décryptages". (...)

Le décryptage autorisé a toujours consisté en cette forme particulière de recryptage, mais ici tout à fait inconsciente

Ici le parallélisme manifestement inaperçu entre les îlotes tentant de "découvrir ce qui devrait rester caché" et l’aristocratie des "décrypteurs" se complique de ce que le décryptage autorisé n’a jamais rien décrypté, qu’il a même toujours consisté en cette forme particulière de recryptage, mais ici tout à fait inconsciente, en quoi consiste le catéchisme néolibéral. Il suffit d’écouter un "décrypteur" livrer aux masses abruties qu’il a la bonté d’éclairer le sens profond de la suppression de l’ISF, de la réduction de la dette publique ou du démantèlement du code du travail pour être au clair sur ce que "décrypter" signifie réellement — à savoir voiler dans les catégories de la pensée néolibérale. "Décrypter", c’est avoir admis que les gueux ne se contentent plus d’une simple injonction, et entreprendre de leur en donner les bonnes raisons. Par exemple : "il faut supprimer l’ISF sinon les cerveaux partiront" — là c’est décrypté ; "il faut réduire la fiscalité du capital pour financer nos entreprises" (tout est clair) ; "il faut fermer des lits pour que l’hôpital soit agile" (décryptage de qualité : qui voudrait d’un hôpital podagre ou arthritique ? on comprend) ; "il faut réduire les dépenses publiques pour ne pas laisser la dette à nos enfants" (clarté économique, clarté morale), etc.

C’est très exaltant pour un journaliste de décrypter, ça donne un grand sentiment d’utilité sociale, c’est comme une charité démocratique. Les gueux ne pouvaient pas apercevoir tout ça, ça leur restait donc crypté — du coup on le leur décrypte. Décrypter, c’est faire comprendre aux intéressés ce qu’on va leur faire, pourquoi c’est nécessaire, et pourquoi c’est bon pour eux. (...)

Les complotistes en tout cas ont parfaitement reçu le message du "décryptage", à ceci près qu’à force de s’entendre administrer par d’autres un sens inaperçu du monde qui les bousille en leur expliquant qu’il est le meilleur possible, ils ont entrepris de s’en chercher un autre par eux-mêmes. Ça ne donne sans doute pas des résultats bien fameux — mais à décrypteur, décrypteur et demi. C’est le "décryptage" lui-même qui, pour permettre aux journalistes de faire les entendus, a installé l’idée qu’il y avait quelque chose à aller chercher dessous. Les complotistes les prennent au mot, à ceci près que le quelque chose des décrypteurs étant toujours la même chose, eux se mettent en devoir d’aller chercher autre chose.

Cérébroscopie des complotistes

Alors on va chercher pourquoi l’autodécryptage des gueux décrypte de travers. Ici la science complotologique est à son meilleur. Comme les sciences les plus avancées, elle isole des "effets". Par exemple la physique connaît "l’effet Compton", "l’effet Doppler", "l’effet Einstein". La complotologie, pour sa part dispose de l’effet "millefeuille argumentatif". Impossible d’ouvrir un article sur Hold-up sans avoir à manger du millefeuille (argumentatif) — une feuille de vrai, une feuille de faux, une feuille de vrai... Un journaliste de Mediapart va plus loin et pose gravement la question : "pourquoi nos cerveaux sont-ils si perméables" (à l’aberration complotiste) ? "Nos" : pas de discrimination offensante. "Cerveaux" : parce que c’est là-dedans que ça se passe. La réception du complotisme, c’est une affaire "dans le cerveau". Un psychologue social, dont la psychologie sociale n’a plus rien de social (mais c’est la grande tendance de la psychologie sociale) saisit aussitôt la perche du "cerveau" : comme une invitation faite aux sciences cognitives et à leur panacée explicative : le biais. Pourquoi le "cerveau" (des complotistes) erre-t-il ? Parce qu’il est en proie à des biais (cognitifs) — marche aussi avec "pourquoi votre fille est muette" : elle est en proie à des biais (auditifs). Après le biais pâtissier (celui du millefeuille — particulièrement traître avec toute cette crème, on ne sait plus si on mange des feuilles vraies ou des feuilles fausses), le biais de confirmation, puis le biais d’intentionnalité (à qui profite le crime ?), etc. De ce qu’il y a des biais, il résulte que la pensée n’est pas droite. C’est scientifique, on a bien avancé.

(...)

Les paroles institutionnelles en ruines

Voilà donc où en est la "compréhension" du fait complotiste dans les médias assistés de leurs experts satellites. D’où naît irrésistiblement un désir de compréhension de cette "compréhension", ou plutôt de cette incompréhension, de cette compréhension tronquée sur l’essentiel. En réalité, que la formation des opinions reprenne toute liberté, pour le meilleur et pour le pire, quand l’autorité des paroles institutionnelles est à terre, ça n’a pas grand-chose de surprenant. Mais pourquoi l’autorité des paroles institutionnelles est-elle à terre ? C’est la question à laquelle les paroles institutionnelles ont le moins envie de répondre. On les comprend : l’examen de conscience promet d’être douloureux, autant s’en dispenser — et maintenir le problème bien circonscrit au cerveau des complotistes.

Mais pourquoi l’autorité des paroles institutionnelles est-elle à terre ? C’est la question à laquelle les paroles institutionnelles ont le moins envie de répondre

C’est que l’autorité des paroles institutionnelles n’a pas été effondrée du dehors par quelque choc exogène adverse : elle s’est auto-effondrée, sous le poids de tous ses manquements. À commencer par le mensonge des institutions de pouvoir. Les institutions de pouvoir mentent. Mediator : Servier ment. Dépakine : Sanofi ment. Bridgestone : Bridgetsone ment. 20 milliards de CICE pour créer un million d’emplois : le Medef ment. Mais aussi : Lubrizol, les pouvoirs publics mentent ; nucléaire, tout est sûr : les nucléocrates mentent. Loi de programmation de la recherche : Vidal ment (mais à un point extravagant). Violences policières, alors là, la fête : procureurs, préfecture, IGPN, ministres, président de la République, tout le monde ment, et avec une obscénité resplendissante qui ajoute beaucoup. Covid : hors-concours.

Le capitalisme néolibéral a déchaîné les intérêts les plus puissants, or là où les intérêts croissent, la vérité trépasse. C’est qu’il faut bien accommoder la contradiction entre des politiques publiques forcenées et l’effet qu’elles font aux gens. Or pour combler ce genre d’écart, quand on a décidé de ne pas toucher aux causes de l’écart, il n’y a que le secours des mots. Alors on arrose généreusement avec du discours. Au début on fait de la "pédagogie", on "décrypte". Et puis quand le décryptage ne marche plus, il ne reste plus qu’à mentir — à soutenir que ce qui est n’est pas ("la police républicaine ne se cagoule pas, elle agit à visage découvert"), ou que ce qui n’est pas est (on ferme des lits pour améliorer l’accueil des malades). Quand il n’est pas pure et simple répression, le néolibéralisme finissant n’est plus qu’une piscine de mensonge. Nous baignons là-dedans. C’est devenu une habitude, et en même temps on ne s’y habitue pas. Vient forcément le moment où l’autorité de la parole institutionnelle s’effondre parce que l’écart entre ce qu’elle dit et ce que les gens expérimentent n’est plus soutenable d’aucune manière.

Alors ça part en glissement de terrain, et tout s’en va avec, notamment les médias d’accompagnement, précisément parce qu’ils auront accompagné, trop accompagné, pendant trop longtemps. Ils auront tant répété, tant ratifié, se seront tant empressés. Les complotistes voient l’esprit critique de la presse se réarmer dans la journée même de la parution d’un documentaire. Mais, en matière d’esprit critique, ils se souviennent aussitôt des interviews de Léa Salamé, de Macron interrogé par TF1-France2-BFM, de la soupe servie à la louche argentée, de la parole gouvernementale outrageusement mensongère mais jamais reprise comme telle, ils se souviennent de deux mois d’occultation totale des violences policières contre les "gilets jaunes", ils se souviennent du journalisme de préfecture qui a si longtemps débité tels quels les communiqués de Beauvau, certifié l’envahissement de la Salpêtrière par des casseurs.(...) C’est long trente ans à ce régime, pendant que le chômage, la précarité, les inégalités, les suicides et les services publics explosent. Ça en fait du travail de sape dans les esprits.

En fait c’est très simple : pourquoi les paroles institutionnelles s’effondrent-elles ? Parce que, dans le temps même où elles présidaient au délabrement de la société, elles auront, chacune dans leur genre, ou trop menti, ou trop couvert, ou trop laissé passer, ou trop regardé ailleurs, ou trop léché, que ça s’est trop vu, et qu’à un moment, ça se paye. Le complotisme en roue libre, c’est le moment de l’addition. Il faut vraiment être journaliste, ou expert de Conspiracy Watch pour ne pas voir ça. Trente ans de ruine à petit feu de l’autorité institutionnelle, et puis un beau jour, l’immeuble entier qui s’effondre : le discrédit. Mais normalement on sait ça : le crédit détruit, ne se reconstruit pas rapidement. Maintenant, il y a les ruines, et il va falloir faire au milieu des gravats pour un moment. On comprend que la plupart des médias, qui comptent au nombre des gravats, ne se résolvent pas à regarder le tableau. C’est bien pourquoi il fallait faire aussitôt un hold-up sur Hold-up : pour en fixer la "compréhension", et qu’elle ne s’en aille surtout pas ailleurs.

Rééducation et bienveillance

En attendant, la soupe est renversée et on a les complotistes sur les bras. Comment faire ? On a compris que l’heure de les traiter de cinglés était passée et qu’il urge de trouver autre chose pour endiguer la marée. Mais quoi ? Dans l’immédiat, pas grand-chose hélas, en tout cas pas ça. Il va falloir se faire à l’idée que la ruine des constructions de longue période, comme le crédit fait à la parole institutionnelle, ne se répare que par des reconstructions de longue période (par exemple, la destruction présente de la chaîne éducation-recherche prendra des décennies à être surmontée). Tant que la phalange anticomplotiste continuera d’apparaître telle qu’elle est, c’est-à-dire soudée au bloc des pouvoirs, le crédit de l’ensemble restera à zéro. En réalité, tant que la masse "médias" ne se fragmentera pas, tant que ne s’en détachera pas une fraction significative, qui rompe avec la position globale de ratification de l’ordre néolibéral et de déférence à l’endroit de tous ses pouvoirs, les clients du complotisme continueront de n’y voir qu’un appareil homogène de propagande — et d’aller chercher "ailleurs". Les gens ne vont chercher un "ailleurs" au-dehors que lorsque le champ institutionnel a échoué à aménager un "ailleurs" au-dedans. Mais quel aggiornamento, quelles révisions déchirantes, cette rupture, maintenant, ne suppose-t-elle pas ?

Pour l’heure, incapable, la parole autorisée cherche fébrilement quelque autre ressource — mais forcément au voisinage de ses formes de pensée invétérées. Idée de génie et redéploiement pédagogique : on va aller leur parler. Mais gentiment cette fois. On va leur écrire des lettres, en leur disant qu’ils sont nos amis — c’est donc la version Libération. Il y a celle du Monde. Si l’ambiance générale n’était pas si flippante, ce serait à se rouler par terre de rire. Tout y est. On va chercher Valérie Igounet de Conspiracy Watch — on avait l’habitude jusqu’ici de Rudy Reichstadt mais lui est trop épais, c’était l’anticomplotisme première manière, maintenant on ne peut plus le sortir. Dans la saison 2, ça donne : "Il faut réfuter par des faits, décrypter, mais sans être dans l’accusation ou la moquerie". Voilà la solution : tout dans l’onctueux, l’humain et la bienveillance — on est excellemment partis. "On est sur un fil", ajoute quand même l’experte dans un souffle. Tu l’as dit Valérie.

Tristan Mendès-France, lui, explique à peu de choses près qu’on a le stock des zinzins sur les bras et qu’avec eux, c’est foutu, il faudra faire avec. Mais que tout notre effort doit aller à enrayer les nouveaux recrutements : "il faut viser les primo-arrivants, faire de la prévention". Valérie Igounet a déjà commencé : elle mène, nous explique Le Monde, "de nombreux ateliers avec l’Observatoire du complotisme auprès d’enfants" — il faut prendre les "primo-arrivants" de loin. Tout le problème de l’anticomplotisme, c’est qu’il peut prononcer l’âme claire une phrase pareille qui, normalement, devrait faire froid dans le dos. Qu’on n’aille pas croire à une embardée individuelle : c’est la ligne générale. Le nouvel expert gyroscopique — il tourne sur à peu près tous les médias, France Culture, Le Monde, Regards —, Thomas Huchon, pense également qu’il faut "faire de l’éducation aux médias (…) en gros de la prévention pour vacciner contre l’épidémie de “fake news”". On se croirait au point de presse de Jérôme Salomon, et ça n’est pas un hasard. Car c’est cela qu’on trouve dans une tête d’anticomplotiste : des images de bacilles, de prophylaxie et de cordon sanitaire. De politique ? Aucunement. Ça n’est pas une affaire de politique, ou de discours politique : c’est une affaire médicale.

On voit d’ici à quoi pourra ressembler "l’éducation", ou plutôt la rééducation, aux médias. L’essentiel est que l’analyse du complotisme soit ramenée à son cadre : d’un côté le pathologique, de l’autre le pédagogique. Et puis, dans le camp-école réaménagé, les éducateurs, nous est-il désormais garanti, seront pleins d’empathie et d’écoute : "la diffusion du complotisme, conclut l’article du Monde, pose un défi à une multitude d’acteurs qui doivent plus que jamais prendre le temps d’expliquer, de démontrer, sans ostraciser ni caricaturer". De ne rien comprendre à ce point, c’en est extravagant. Finalement, rien n’a bougé d’un iota, le complotisme a encore de beaux jours devant lui. On se croirait revenu dans Tintin au Congo, mais où on aurait rappelé les missionnaires pour leur faire faire une UV de psycho avant de les renvoyer sur le terrain : "Nous n’économiserons ni notre patience ni notre bonté pour vous faire apercevoir que les esprits de la forêt n’existent pas. Puisque ce qui existe, c’est Dieu". 

Auteur: Lordon Fredéric

Info: https://blog.mondediplo.net/paniques-anticomplotistes, 25 nov 2020

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