écologie

La pompe biotique est un phénomène naturel qui a été mis en évidence par des chercheurs. L’étude la plus complète concernant la pompe biotique est celle conduite par une équipe scientifique russe, animée par Anastassia Makarieva et Victor Gorshkov.

Le principe de ce phénomène tient au mécanisme suivant :

1 Les espaces forestiers ont capables d’accroitre la capacité des sols à absorber l’eau de pluie en comparaison de surfaces faiblement végétalisées ou de simples surfaces agricoles. Les systèmes racinaires des arbres et la matière organique des sols forestiers favorisent la pénétration de l'eau dans les terrains qui peuvent alors stocker plus. Dans un champ sans culture (comme souvent en hiver en France) l’eau après une forte pluie s'infiltre moins facilement dans le sol, reste en surface et s’évapore ou ruisselle plus rapidement vers les cours d'eau.

2 Les arbres régulent ensuite le retour de l’eau vers l'atmosphère par évapotranspiration. C’est le résultat de processus physico-chimique de la photosynthèse, qui absorbe le gaz carbonique et l’eau pour produire de l’oxygène et les matières organiques de l’arbre, bois et feuillages.  Une partie de cette eau pompée du sol échappe à la photosynthèse et retourne à l’atmosphère par les stomates des feuilles ou des épines de résineux.

3 L’évaporation dans l’atmosphère au-dessus des massifs forestiers accentue les phénomènes de condensation et restitue de la chaleur. Cet effet par conséquent peut créer une zone dépressionnaire sur les massifs.

4 Si le massif forestier se trouve proche d’une façade maritime, la dépression peut être plus importante qu’au-dessus de la mer et engendre donc une circulation de la mer vers l’intérieur des terres, qui peut aller au-delà de la simple brise de mer, phénomène diurne.

5 Si le massif forestier est très étendu, ou si plusieurs massifs forestiers se jouxtent vers l’intérieur des continents, le flux d’air chargé en eau se propage vers l’intérieur des continents, favorisant ainsi le transport de l’eau depuis les mers et océans.

6 Même en cas de masses d’air circulant naturellement des mers vers les terres, les forêts ont cette capacité de recharger l’atmosphère en eau pour la transporter plus loin.

L’ensemble de ce processus est appelé pompe biotique.

Lorsque l’on procède à de vastes déforestations comme en Amazonie, on désamorce la pompe biotique, les précipitations diminuent et on peut créer des zones désertiques. C’est ce que l’on observe en Amazonie, ou une diminution du rythme des précipitations suit l’abattage à grande échelle de la forêt.

On voit ainsi que la forêt peut influer le climat en accompagnant le cycle de l’eau et en favorisant les précipitations.  

 

Auteur: Internet

Info: https://www.terre-du-futur.fr/pompe-biotique-definition/

[ interdépendance ] [ ​​​​​​​rivières volantes ] [ gaïa ] [ aqua simplex ] [ mécanisme météorologique vertical ] [ refroidissement terrestre ]

normalisation

Europe : les emplois fictifs et le contrôle social
Alors que l'économie en Europe périclite, le New York Times rapporte que les millions de chômeurs de la zone euro se consolent en participant à une curieuse économie parallèle peuplée de milliers d'entreprises fictives qu'on appelle des entreprises d'entraînement. Cet univers alternatif ne produit pas de biens ni de services concrets, mais il offre aux personnes des postes non rémunérés qui leur donnent un cadre, une structure et un sentiment d'intégration. Le fait de participer à ce marché du travail bidon apporte, certes, un certain soulagement à un niveau superficiel, mais quand on sait où regarder, on voit clairement qu'il s'agit de contrôle social.
Conçue après la Seconde Guerre mondiale pour offrir une formation professionnelle, cette simulation commerciale à grande échelle a actuellement pour objectif de résoudre le problème du chômage de longue durée dont souffrent plus de la moitié de ceux qui sont actuellement sans emploi dans l'UE. L'idée de base est d'empêcher les gens rejetés par le marché du travail de se sentir isolés et déprimés, en leur donnant un endroit où ils peuvent au moins faire comme s'ils avaient un emploi normal.
Le fait d'avoir une routine familière et des habitudes est réconfortant. Si vous ne parvenez pas à gratter quelques miettes pour survivre grâce à un contrat de travail temporaire sous-payé dans le monde réel, vous pouvez toujours sauver les apparences en travaillant pour un employeur qui fait semblant de vous payer pendant que votre estomac crie famine. L'article du Times décrit, entre autres, une scène digne de la double pensée d'Orwell, où une femme demande à ses collègues: "Quelle est notre stratégie pour améliorer la rentabilité ?"
On dirait Patricia Routledge s'écriant: C'est Bouquet, chère! B-U-C-K-E-T! 1
Bien que ses promoteurs soutiennent que ce vaste lieu de travail virtuel augmente le professionnalisme et la confiance en soi, le fait est que cette stratégie ne traite que les symptômes. La plupart des gens sans histoire se mettent à poser des questions difficiles quand la catastrophe les frappe et que le monde cesse de faire sens. En gardant les chômeurs occupés à s'entraîner essentiellement à enfiler des perles, on les empêche de réfléchir à des choses plus profondes et de remettre en question les principes de base de la société dans laquelle ils vivent.
Barbara Ehrenreich, l'auteur de Nickel and Dimed 2, qualifie la thérapie des faux emplois d'entraînement au déni :
"La nécessaire première étape, ainsi que le programme en douze étapes l'indique, est de surmonter le déni. La recherche d'emploi n'est pas un emploi ; la reconversion n'est pas la panacée. On peut être plus pauvre qu'on ne l'a jamais été et se sentir aussi plus libre - d'exprimer sa colère et son sentiment d'urgence, de rêver et de créer, de rencontrer d'autres personnes pour travailler avec elles à l'édification d'un monde meilleur".
Des célébrités comme Oprah Winfrey prêchent l'évangile à courte-vue du développement personnel, un récit qui prône le changement individuel, tout en ignorant presque entièrement les problèmes institutionnels plus larges. Les ploutocrates brament sentencieusement que ma richesse est ma vertu dans le sillage de l'effondrement de 2008 et de nouveaux transferts massifs de richesse. Ils ont le culot de stigmatiser les victimes de l'implosion économique qui les a mises au chômage et préconisent une bonne cure d'austérité pour les guérir. Peu importe que les milliardaires trichent en changeant la taille des buts dans les coulisses ou que les gens attentent à leur vie, comme le vieux grec, Dimitris Christoulas, qui a préféré se suicider plutôt que de mourir de faim.
Face à la menace d'un soulèvement politique, la classe dirigeante préfère que les chômeurs restent sagement sur le tapis roulant de l'emploi, le nez dans le guidon, bien dans les clous. Parce que c'est le signe que les travailleurs acquiescent tacitement au système politique, économique et social existant. Autrement, le vulgum pecus pourrait en profiter pour s'organiser et envisager des solutions de rechange. Pour la noblesse fortunée du 0,1%, cela pourrait vraiment être dangereux.

Auteur: Blunden Bill William Alva

Info: 7 juin 2015, Counterpunch

[ pouvoir ] [ domination ] [ maitrise ]

corps-esprit

L'IA a besoin d'un corps pour passer à l'étape suivante de l'IA générale (AGI)

Un corps est le seul moyen pour elle d'apprendre le monde par l'interaction, d'après les chercheurs d'Huawei

L'intelligence artificielle a fait des progrès considérables depuis la publication du ChatGPT d'OpenAI. Toutefois, pour que l'intelligence artificielle passe à l'étape suivante, celle de l'intelligence artificielle générale (AGI), les chercheurs d'Huawei estiment qu'elle aura besoin d'un corps. Les chercheurs, qui font partie du laboratoire Noah's Ark d'Huawei basé à Paris, ont publié un rapport préliminaire sur la question. Dans ce rapport, les chercheurs d'Huawei parlent d'"intelligence artificielle incarnée", ou E-AI en abrégé. Selon l'équipe de chercheurs d'Huawei, donner un corps à l'IA est le seul moyen pour elle d'apprendre le monde par l'interaction.

L'intelligence artificielle générale, ou AGI, est considérée comme l'objectif final de la recherche sur l'IA. Il s'agit d'une IA capable de penser au même niveau que les humains et de s'attaquer à pratiquement n'importe quelle tâche. Cependant, il n'existe pas de définition concrète de l'AGI. Bien que l'IA se soit considérablement développée à ce jour, elle est encore loin d'atteindre l'AGI. C'est pourquoi les chercheurs d'Huawei proposent l'IA incarnée comme solution.

"On croit généralement que le simple fait d'augmenter la taille de ces modèles, en termes de volume de données et de puissance de calcul, pourrait conduire à l'AGI. Nous contestons ce point de vue", écrivent les chercheurs. "Nous proposons que la véritable compréhension, non seulement la vérité propositionnelle mais aussi la valeur des propositions qui nous guident dans nos actions, ne soit possible que par l'intermédiaire d'agents E-AI qui vivent dans le monde et l'apprennent en interagissant avec lui."

Le cadre d'incarnation des chercheurs semble être un plan pour un avenir lointain. La technologie n'existe pas vraiment aujourd'hui pour réaliser quelque chose comme l'IA incarnée. Tout d'abord, les grands modèles de langage (LLM) qui alimentent les chatbots d'IA sont massifs. Ils ne sont pas stockés localement, ce qui constituerait un défi pour l'IA incarnée. Les chercheurs eux-mêmes soulignent qu'il s'agit là d'un obstacle à surmonter.

Voici un extrait de l'étude :

Nous proposons l'IA incarnée (E-AI) comme la prochaine étape fondamentale dans la poursuite de l'intelligence générale artificielle (AGI), en la juxtaposant aux progrès actuels de l'IA, en particulier les grands modèles de langage (LLM). Nous parcourons l'évolution du concept d'incarnation dans divers domaines (philosophie, psychologie, neurosciences et robotique) pour souligner comment l'E-AI se distingue du paradigme classique de l'apprentissage statique. En élargissant la portée de l'E-AI, nous introduisons un cadre théorique basé sur les architectures cognitives, mettant l'accent sur la perception, l'action, la mémoire et l'apprentissage en tant que composantes essentielles d'un agent incarné.

Ce cadre est aligné sur le principe d'inférence active de Friston, offrant ainsi une approche globale du développement de l'E-AI. Malgré les progrès réalisés dans le domaine de l'IA, des défis importants persistent, tels que la formulation d'une nouvelle théorie d'apprentissage de l'IA et l'innovation d'un matériel avancé. Notre discussion établit une ligne directrice fondamentale pour la recherche future en matière d'IA électronique. En soulignant l'importance de créer des agents d'IA électronique capables de communiquer, de collaborer et de coexister avec des humains et d'autres entités intelligentes dans des environnements réels, nous visons à orienter la communauté de l'IA vers la résolution des défis à multiples facettes et à saisir les opportunités qui s'offrent à nous dans la quête de l'AGI.

Conclusion

Dans cet article, nous avons articulé le rôle critique que joue l'IA incarnée sur la voie de la réalisation de l'AGI, en la distinguant des méthodologies d'IA dominantes, notamment les LLM. En intégrant des idées provenant d'un large éventail de domaines de recherche, nous avons souligné comment le développement de l'E-AI bénéficient des connaissances existantes, alors que les LLM améliorent le potentiel d'interactions intuitives entre les humains et les entités d'IA émergentes.

Nous avons présenté un cadre théorique complet pour le développement de l'IA électronique, fondé sur les principes des sciences cognitives, mettant en évidence la perception, l'action, la mémoire et l'apprentissage, situant l'IA électronique dans le contexte du cadre d'inférence active de Friston, offrant ainsi une toile de fond théorique très large pour notre discussion. Malgré ces perspectives, le chemin à parcourir est semé d'embûches, notamment la formulation d'une nouvelle théorie de l'apprentissage adaptée à l'IA et la création de solutions matérielles sophistiquées. Ce document vise à servir de feuille de route pour les recherches en cours et à venir sur l'IA électronique, en proposant des orientations qui pourraient conduire à des avancées significatives. 

Auteur: Internet

Info: https://intelligence-artificielle.developpez.com/ - Jade Emy, 14 février 2024

[ expérience incompressible ] [ intelligence externe  ] [ intégration holistique ] [ homme-machine ] [ carbone vs silicium ] [ entendement synthétique ]

corps-esprit

L'IA a besoin d'un corps pour passer à l'étape suivante de l'IA générale (AGI)

Un corps est le seul moyen pour elle d'apprendre le monde par l'interaction, d'après les chercheurs d'Huawei

L'intelligence artificielle a fait des progrès considérables depuis la publication du ChatGPT d'OpenAI. Toutefois, pour que l'intelligence artificielle passe à l'étape suivante, celle de l'intelligence artificielle générale (AGI), les chercheurs d'Huawei estiment qu'elle aura besoin d'un corps. Les chercheurs, qui font partie du laboratoire Noah's Ark d'Huawei basé à Paris, ont publié un rapport préliminaire sur la question. Dans ce rapport, les chercheurs d'Huawei parlent d'"intelligence artificielle incarnée", ou E-AI en abrégé. Selon l'équipe de chercheurs d'Huawei, donner un corps à l'IA est le seul moyen pour elle d'apprendre le monde par l'interaction.

L'intelligence artificielle générale, ou AGI, est considérée comme l'objectif final de la recherche sur l'IA. Il s'agit d'une IA capable de penser au même niveau que les humains et de s'attaquer à pratiquement n'importe quelle tâche. Cependant, il n'existe pas de définition concrète de l'AGI. Bien que l'IA se soit considérablement développée à ce jour, elle est encore loin d'atteindre l'AGI. C'est pourquoi les chercheurs d'Huawei proposent l'IA incarnée comme solution.

"On croit généralement que le simple fait d'augmenter la taille de ces modèles, en termes de volume de données et de puissance de calcul, pourrait conduire à l'AGI. Nous contestons ce point de vue", écrivent les chercheurs. "Nous proposons que la véritable compréhension, non seulement la vérité propositionnelle mais aussi la valeur des propositions qui nous guident dans nos actions, ne soit possible que par l'intermédiaire d'agents E-AI qui vivent dans le monde et l'apprennent en interagissant avec lui."

Le cadre d'incarnation des chercheurs semble être un plan pour un avenir lointain. La technologie n'existe pas vraiment aujourd'hui pour réaliser quelque chose comme l'IA incarnée. Tout d'abord, les grands modèles de langage (LLM) qui alimentent les chatbots d'IA sont massifs. Ils ne sont pas stockés localement, ce qui constituerait un défi pour l'IA incarnée. Les chercheurs eux-mêmes soulignent qu'il s'agit là d'un obstacle à surmonter.

Voici un extrait de l'étude :

Nous proposons l'IA incarnée (E-AI) comme la prochaine étape fondamentale dans la poursuite de l'intelligence générale artificielle (AGI), en la juxtaposant aux progrès actuels de l'IA, en particulier les grands modèles de langage (LLM). Nous parcourons l'évolution du concept d'incarnation dans divers domaines (philosophie, psychologie, neurosciences et robotique) pour souligner comment l'E-AI se distingue du paradigme classique de l'apprentissage statique. En élargissant la portée de l'E-AI, nous introduisons un cadre théorique basé sur les architectures cognitives, mettant l'accent sur la perception, l'action, la mémoire et l'apprentissage en tant que composantes essentielles d'un agent incarné.

Ce cadre est aligné sur le principe d'inférence active de Friston, offrant ainsi une approche globale du développement de l'E-AI. Malgré les progrès réalisés dans le domaine de l'IA, des défis importants persistent, tels que la formulation d'une nouvelle théorie d'apprentissage de l'IA et l'innovation d'un matériel avancé. Notre discussion établit une ligne directrice fondamentale pour la recherche future en matière d'IA électronique. En soulignant l'importance de créer des agents d'IA électronique capables de communiquer, de collaborer et de coexister avec des humains et d'autres entités intelligentes dans des environnements réels, nous visons à orienter la communauté de l'IA vers la résolution des défis à multiples facettes et à saisir les opportunités qui s'offrent à nous dans la quête de l'AGI.

Conclusion

Dans cet article, nous avons articulé le rôle critique que joue l'IA incarnée sur la voie de la réalisation de l'AGI, en la distinguant des méthodologies d'IA dominantes, notamment les LLM. En intégrant des idées provenant d'un large éventail de domaines de recherche, nous avons souligné comment le développement de l'E-AI bénéficient des connaissances existantes, alors que les LLM améliorent le potentiel d'interactions intuitives entre les humains et les entités d'IA émergentes.

Nous avons présenté un cadre théorique complet pour le développement de l'IA électronique, fondé sur les principes des sciences cognitives, mettant en évidence la perception, l'action, la mémoire et l'apprentissage, situant l'IA électronique dans le contexte du cadre d'inférence active de Friston, offrant ainsi une toile de fond théorique très large pour notre discussion. Malgré ces perspectives, le chemin à parcourir est semé d'embûches, notamment la formulation d'une nouvelle théorie de l'apprentissage adaptée à l'IA et la création de solutions matérielles sophistiquées. Ce document vise à servir de feuille de route pour les recherches en cours et à venir sur l'IA électronique, en proposant des orientations qui pourraient conduire à des avancées significatives.

Auteur: Internet

Info: Jade Emy, 14 février 2024

[ expérience incompressible ] [ intelligence externe ] [ intégration holistique ]

nano-monde

2 000 atomes existent à deux endroits à la fois dans une expérience quantique sans précédent.

Une expérience a démontré un effet quantique bizarre de l'expérience de la double fente à une nouvelle échelle.

Des molécules géantes peuvent se trouver à deux endroits à la fois, grâce à la physique quantique. Les scientifiques savent depuis longtemps qu'il s'agit d'une vérité théorique fondée sur quelques faits : Chaque particule ou groupe de particules dans l'univers est également une onde - même les grandes particules, même les bactéries, même les êtres humains, même les planètes et les étoiles. Et les ondes occupent plusieurs endroits de l'espace à la fois. Ainsi, tout morceau de matière peut également occuper deux endroits à la fois. Les physiciens appellent ce phénomène "superposition quantique" et, pendant des décennies, ils l'ont démontré en utilisant de petites particules.

Mais ces dernières années, les physiciens ont augmenté l'échelle de leurs expériences, démontrant la superposition quantique en utilisant des particules de plus en plus grandes. Dans un article publié le 23 septembre dans la revue Nature Physics, une équipe internationale de chercheurs a réussi à faire en sorte qu'une molécule composée de 2 000 atomes occupe deux endroits en même temps.

Pour y parvenir, les chercheurs ont construit une version compliquée et modernisée d'une série d'anciennes expériences célèbres qui ont démontré pour la première fois la superposition quantique.

Les chercheurs savaient depuis longtemps que la lumière, envoyée à travers une feuille comportant deux fentes, créait un motif d'interférence, c'est-à-dire une série de franges claires et sombres, sur le mur situé derrière la feuille. Mais la lumière était considérée comme une onde sans masse, et non comme un élément constitué de particules, ce qui n'était donc pas surprenant. Cependant, dans une série d'expériences célèbres réalisées dans les années 1920, les physiciens ont montré que les électrons tirés à travers des films ou des cristaux minces se comportaient de manière similaire, formant des motifs comme la lumière sur le mur derrière le matériau diffractant.

Si les électrons étaient de simples particules, et ne pouvaient donc occuper qu'un seul point de l'espace à la fois, ils formeraient deux bandes, ayant à peu près la forme des fentes, sur le mur derrière le film ou le cristal. Mais au lieu de cela, les électrons frappent cette paroi selon des motifs complexes qui suggèrent que les électrons interfèrent avec eux-mêmes. C'est un signe révélateur d'une onde : à certains endroits, les pics des ondes coïncident, créant des régions plus lumineuses, tandis qu'à d'autres endroits, les pics coïncident avec des creux, de sorte que les deux s'annulent et créent une région sombre. Comme les physiciens savaient déjà que les électrons avaient une masse et étaient définitivement des particules, l'expérience a montré que la matière agit à la fois comme des particules individuelles et comme des ondes. 

Mais c'est une chose de créer un schéma d'interférence avec des électrons. Le faire avec des molécules géantes est beaucoup plus délicat. Les molécules plus grosses produisent des ondes moins faciles à détecter, car les objets plus massifs ont des longueurs d'onde plus courtes qui peuvent donner lieu à des motifs d'interférence à peine perceptibles. Or, ces particules de 2 000 atomes ont des longueurs d'onde inférieures au diamètre d'un seul atome d'hydrogène, de sorte que leur schéma d'interférence est beaucoup moins spectaculaire.

Pour réaliser l'expérience de la double fente sur des objets de grande taille, les chercheurs ont construit une machine capable de projeter un faisceau de molécules (d'énormes objets appelés "oligo-tétraphénylporphyrines enrichies de chaînes fluoroalkylsulfanyles", dont certains ont une masse plus de 25 000 fois supérieure à celle d'un simple atome d'hydrogène) à travers une série de grilles et de feuilles comportant plusieurs fentes. Le faisceau mesurait environ 2 mètres de long. C'est suffisamment grand pour que les chercheurs aient dû tenir compte de facteurs tels que la gravité et la rotation de la Terre dans la conception de l'émetteur du faisceau, expliquent les scientifiques dans leur article. Ils ont également gardé les molécules assez chaudes pour une expérience de physique quantique, et ont donc dû tenir compte de la chaleur qui bouscule les particules.

Pourtant, lorsque les chercheurs ont allumé la machine, les détecteurs situés à l'extrémité du faisceau ont révélé une figure d'interférence. Les molécules occupaient plusieurs points de l'espace à la fois.

C'est un résultat stimulant, disent  les chercheurs, qui prouve l'interférence quantique à des échelles plus grandes que celles qui avaient été détectées auparavant. "La prochaine génération d'expériences sur les ondes de matière permettra des essais à un niveau supérieur", écrivent les auteurs.

De telles démonstrations d'interférence quantique sont donc à venir, même s'il ne sera probablement pas possible de le faire nous-même à travers un interféromètre de sitôt. (Déjà le vide dans la machine nous tuerait.) Nous, les êtres géants, devrons simplement rester assis et regarder les particules s'amuser.

Auteur: Internet

Info: https://www.livescience.com/, Rafi Letzter, 04 octobre 2019

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cosmologie

Vivons-nous dans un trou noir ?

Notre univers pourrait bien se trouver dans un vaste trou noir.
Remontons le temps : avant la venue de l’Homme, avant l’apparition de la Terre, avant la formation du soleil, avant la naissance des galaxies, avant toute lumière… il y a eu le Big Bang. C’était il y a 13,8 milliards d’années.

Mais avant cela ? De nombreux physiciens avancent qu’il n’y avait rien avant cela. Le temps a commencé à s’écouler, insistent-ils, au moment du Big Bang et méditer sur tout ce qui aurait pu se produire avant ne relève pas de la science. Nous ne comprendrons jamais à quoi pouvait ressembler le pré-Big Bang, ou bien ce dont il était constitué, ou encore qui a provoqué son explosion ayant mené à la formation de notre univers. Toutes ces notions vont au-delà de la compréhension dont l’Homme est capable.

Pourtant, quelques scientifiques non-conventionnels ne sont pas d’accord. D’après la théorie de ces physiciens, un peu avant le Big Bang, toute la masse et l’énergie de l’univers naissant étaient compactées dans une boule incroyablement dense – mais pas infinie. Appelons-la la graine d’un nouvel univers.

On imagine cette graine d’une taille incroyablement petite, peut-être des trillions de fois plus petite que n’importe quelle particule observable par l’Homme aujourd’hui. Et pourtant, il s’agit d’une particule capable de déclencher la particule de toutes les autres particules, sans oublier les galaxies, le système solaire, les planètes et les êtres vivants.

S’il n’y avait qu’une chose à appeler la particule de Dieu, cela y ressemble bien.

Mais comment une telle graine peut-elle se former ? Il y a bien une idée qui circule depuis quelques années, notamment soutenue par Nikodem Poplawski de l’Université de New Haven, selon laquelle la graine de notre univers a été forgée dans le four ultime, probablement l’environnement le plus extrême qui soit : dans un trou noir.

LA MULTIPLICITÉ DU MULTIVERS
Avant d’aller plus loin, il est essentiel d’avoir en tête qu’au cours des vingt dernières années, de nombreux physiciens théoriciens en sont venus à croire que notre univers n’est pas le seul. Au lieu de cela, nous faisons plus probablement partie du multivers, un immense tableau constitué d’univers distincts, chacun centré sur son étoile brillant dans le ciel de la nuit.

Comment, ou même si, un univers est lié à un autre fait l’objet de nombreuses discussions, toutes extrêmement spéculatives et impossibles à prouver à l’heure actuelle. Selon une théorie convaincante, la graine de l’univers ressemble à celle d’une plante : il s’agit d’un fragment de matériau essentiel, très compressé, caché dans une enveloppe protectrice.

C’est précisément ce qui se crée au sein d’un trou noir. Les trous noirs sont les restes d’étoiles géantes. Lorsqu’une telle étoile arrive à cours d’énergie, son noyau se détruit à l’intérieur et la gravité se charge de transformer le tout en un ensemble incroyablement puissant. Les températures atteignent 100 milliards de degrés ; les atomes sont écrasés ; les électrons sont broyés ; et tous ces éléments sont ballottés encore et encore.

À ce stade, l’étoile est devenue un trou noir dont l’attraction gravitationnelle est telle que pas même un faisceau de lumière ne peut s’en échapper. La frontière entre l’intérieur et l’extérieur d’un trou noir est nommée" l’horizon des événements". D’énormes trous noirs, certains des millions de fois plus massifs que le soleil, ont été découverts au centre de presque toutes les galaxies, dont notre propre Voie Lactée.

DES QUESTIONS À L'INFINI
Si vous vous basez sur les théories d’Einstein pour déterminer ce qui se produit au fond d’un trou noir, vos calculs vous mèneront à un endroit infiniment dense et petit : un concept hypothétique appelé singularité. Mais les infinités n’ont pas vraiment leur place dans la nature et le fossé se creuse avec les théories d’Einstein, qui permettent une incroyablement bonne compréhension du cosmos mais ont tendance à s’effondrer dès lors que d’énormes forces sont impliquées, comme celles en action dans un trou noir ou encore celles qui ont rythmé la naissance de notre univers.

Des physiciens comme le Dr. Poplawski avancent que la matière d’un trou noir atteint un point à partir duquel elle ne peut plus être écrasée. Aussi petite puisse-t-elle être, cette "graine" pèse le poids d’un milliard de soleils et est bien réelle, contrairement à une singularité.

Selon le Dr. Poplawski, le processus de compaction cesse car les trous noirs sont en rotation, ce qui dote la graine compactée d’une bonne torsion. Elle n’est alors pas seulement petite et lourde ; elle devient tordue et compressée, comme ces jouets montés sur ressorts, prêts à jaillir de leur boîte.

Jouets qui peuvent rapidement se rétracter lorsqu’on les y force. Appelez ça le Big Bang – ou le "big bounce" (le grand rebond) comme le Dr. Poplawski aime à le dire.

En d’autres termes, il est possible que le trou noir soit comme un conduit – une "porte à sens unique", explique le Dr. Poplawski – entre deux univers. Cela signifie que si vous tombez dans le trou noir au centre de la Voie Lactée, on peut imaginer que vous (ou du moins les particules complètement éclatées dont vous étiez auparavant composés) finirez dans un autre univers. Celui-ci ne se situe pas dans le nôtre, comme l’ajoute le scientifique : le trou fait tout bonnement office de lien, comme une racine partagée qui connecterait entre eux deux peupliers.

Qu’en est-il de nous autres, ici, dans notre propre univers ? Nous pourrions alors bien être le produit d’un autre univers, plus ancien. Appelons-le notre univers "mère". La graine que cette mère a forgée au sein d’un trou noir aurait peut-être connu son grand rebond il y a 13,8 milliards d’années. Et même si notre univers s’est étendu rapidement depuis, il se pourrait bien que nous soyons toujours cachés derrière l’horizon des événements d’un trou noir.

Auteur: Internet

Info: De Michael Finkel sur https://www.nationalgeographic.fr, avril 2019

[ spéculation ]

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 ]

nord-sud

L’Âge de la colère Parfois, après une longue attente, apparaît un livre qui écorche l’esprit du temps, brillant comme un diamant fou. Age of Anger, de Pankaj Mishra, auteur aussi du livre fondateur From the Ruins of Empire, pourrait bien en être le dernier avatar.

Pensez à ce livre comme à une ultime arme – conceptuelle – mortelle, fichée dans les cœurs et les esprits d’une population dévastée d’adolescents cosmopolites déracinés 1 qui s’efforcent de trouver leur véritable vocation, au fur et à mesure que nous traversons péniblement la plus longue période – le Pentagone dirait infinie – de guerres mondiales ; une guerre civile mondiale – que dans mon livre 2007 Globalistan j’ai appelée " Liquid War " : Guerre nomade.

L’auteur, Mishra, est un pur produit, subtil, de East-meets-West 2. Il soutient, pour l’essentiel, qu’il est impossible de comprendre le présent si nous ne reconnaissons pas la prégnance souterraine de la nostalgie du mal du pays, qui contredit l’idéal du libéralisme cosmopolite, incarné dans une " société commerciale universelle d’individus rationnels, conscients de leurs intérêts personnels ", conceptualisée par les Lumières via Montesquieu, Adam Smith, Voltaire et Kant.

Le vainqueur de l’histoire est finalement le récit aseptisé des Lumières bienveillantes. La tradition du rationalisme, de l’humanisme, de l’universalisme et de la démocratie libérale était censée avoir toujours été la norme. Il était " manifestement trop déconcertant ", écrit Mishra, " de reconnaître que la politique totalitaire cristallisait des courants idéologiques – racisme scientifique, rationalisme chauvin, impérialisme, technicisme, politique esthétisée, utopie, ingénierie sociale " qui bouleversaient déjà l’Europe à la fin du XIXe siècle. Ainsi, évoquant " le regard furtif en arrière, au-dessus de l’épaule, vers la terreur primitive ", de T.S. Eliot –, qui a finalement conduit l’Ouest à se dresser contre Le Reste du Monde –, nous devons regarder les précurseurs. Fracasser le Palais de Cristal

Entre en scène Eugène Onéguine de Pouchkine, " le premier d’une grande lignée d’hommes inutiles dans la fiction russe ", avec son chapeau de Bolivar, tenant une statue de Napoléon et un portrait de Byron, allégorie de la Russie essayant de rattraper l’Occident, " une jeunesse spirituellement déchaînée avec une conception quasi-byronienne de la liberté, encore pleine du romantisme allemand ". Les meilleurs critiques des Lumières devaient être Allemands et Russes, derniers venus à la modernité politico-économique. Deux ans avant de publier ses étonnants Carnets du sous-sol, Dostoïevski, dans sa tournée en Europe occidentale, voyait déjà une société dominée par la guerre de tous contre tous, où la plupart étaient condamnés à être perdants.

À Londres, en 1862, à l’Exposition internationale au Palais de Cristal, Dostoïevski eut une illumination : " Vous prenez conscience d’une idée colossale […] qu’il y a ici la victoire et le triomphe. Vous commencez même vaguement à avoir peur de quelque chose. " Tout stupéfié qu’il était, Dostoïevski, plutôt astucieux, a pu observer comment la civilisation matérialiste était tout autant renforcée par son glamour que par sa domination militaire et maritime.

La littérature russe a finalement cristallisé le crime de hasard comme le paradigme de l’individualité savourant son identité et affirmant sa volonté – thème repris plus tard, au milieu du XXe siècle, par l’icône de la Beat Generation William Burroughs, qui prétendait que tirer au hasard était son frisson ultime.

Le chemin avait été tracé pour que le festin des mendiants commence à bombarder le Palais de Cristal – même si, comme Mishra nous le rappelle : " Les intellectuels du Caire, de Calcutta, de Tokyo et de Shanghai lisaient Jeremy Bentham, Adam Smith, Thomas Paine, Herbert Spencer et John Stuart Mill " pour comprendre le secret de la bourgeoisie capitaliste en perpétuelle expansion.

Et ceci après que Rousseau, en 1749, a posé la pierre angulaire de la révolte moderne contre la modernité, aujourd’hui éparpillée dans un désert où les échos se répondent, le Palais de Cristal est de facto implanté dans des ghettos luisants partout dans le monde.

Le Bwana des Lumières : lui mort, Missié

Mishra crédite l’idée de son livre à Nietzsche, en commentant la querelle épique entre l’envieux plébéien Rousseau et Voltaire, l’élitiste serein – qui a salué la Bourse de Londres, quand elle est devenue pleinement opérationnelle, comme l’incarnation laïque de l’harmonie sociale.

Mais ce fut Nietzsche qui finit par devenir l’acteur central, en tant que féroce détracteur du capitalisme libéral et du socialisme, faisant de la promesse séduisante de Zarathoustra un Saint Graal attractif pour les bolcheviks – Lénine le haïssait –, le gauchiste Lu Xun en Chine , les fascistes, anarchistes, féministes et hordes d’esthètes mécontents.

Mishra nous rappelle également comment " les anti-impérialistes asiatiques et les barons voleurs américains empruntent avec empressement " à Herbert Spencer, " le premier penseur véritablement mondial " qui a inventé le mantra de " la survie du plus apte " après avoir lu Darwin.

Nietzsche était le cartographe ultime du ressentiment. Max Weber a prophétiquement décrit le monde moderne comme une " cage de fer " dont seul un leader charismatique peut permettre l’évasion. De son côté, l’icône anarchiste Mikhaïl Bakounine avait déjà, en 1869, conceptualisé le révolutionnaire coupant " tout lien avec l’ordre social et avec tout le monde civilisé […] Il est son ennemi impitoyable et continue de l’habiter avec un seul but : Détruire ".

S’échappant du " cauchemar de l’histoire " du suprême moderniste James Joyce – en réalité la cage de fer de la modernité – une sécession, viscéralement militante, hors " d’une civilisation fondée sur un progrès éternel sous l’administration des libéraux-démocrates " est en train de faire rage, hors de contrôle, bien au-delà de l’Europe.

Des idéologies, qui pourraient être radicalement opposées, ont néanmoins grandi en symbiose avec le tourbillon culturel de la fin du XIXe siècle, depuis le fondamentalisme islamique, le sionisme et le nationalisme hindou jusqu’au bolchevisme, au nazisme, au fascisme et à l’impérialisme réaménagé.

Dans les années trente, le brillant et tragique Walter Benjamin, avait non seulement prophétisé la Seconde Guerre mondiale mais aussi la fin de la partie, alors qu’il était déjà en train d’alerter sur la propre aliénation de l’humanité, enfin capable " d’expérimenter sa propre destruction comme un plaisir esthétique du premier ordre ". La version pop actuelle en live-streaming, style bricolage, comme ISIS, essaie de se présenter comme la négation ultime des piétés de la modernité néolibérale.

L’ère du ressentiment

Tissant les fils savoureux de la politique et de la littérature par pollinisation croisée, Mishra prend son temps pour poser la scène du Grand Débat entre ces masses mondiales en développement, dont les vies sont forgées par " l’histoire largement reconnue de la violence " de l’Occident atlantiste, et des élites modernes nomades (Bauman) tirant profit du rendement de la partie – sélective – du monde qui a fait les percées cruciales depuis les Lumières dans la science, la philosophie, l’art et la littérature.

Cela va bien au-delà d’un simple débat entre l’Orient et l’Occident. Nous ne pouvons pas comprendre la guerre civile mondiale actuelle, ce " mélange intense d’envie, de sentiment d’humiliation et d’impuissance post-moderniste et post-vérité ", si nous n’essayons pas de " démanteler l’architecture conceptuelle et intellectuelle des gagnants de l’histoire en Occident ", issue du triomphalisme des exploits de l’histoire anglo-américaine. Même au summum de la Guerre froide, le théologien américain Reinhold Niebuhr se moquait des " ternes fanatiques de la civilisation occidentale " dans leur foi aveugle selon laquelle toute société est destinée à évoluer exactement comme une poignée de nations occidentales – parfois – l’ont fait.

Et cela – ironie ! – tandis que le culte internationaliste libéral du progrès imitait le rêve marxiste de la révolution internationaliste.

Dans sa préface de 1950 aux Origines du totalitarisme – un méga best-seller ressuscité –, Hannah Arendt nous a essentiellement dit d’oublier la restauration éventuelle du Vieil ordre mondial. Nous avons été condamnés à voir l’histoire se répéter, " l’itinérance à une échelle sans précédent, l’absence de racines à une profondeur sans précédent ".

Pendant ce temps, comme Carl Schorske l’a noté dans son spectaculaire Fin-de-Siècle à Vienne : Politique et Culture, l’érudition américaine a " coupé le lien de conscience " entre le passé et le présent, carrément aseptisé l’Histoire, des siècles de guerre civile, de ravage impérial, de génocide et d’esclavage en Europe et en Amérique ont ainsi tout simplement disparu. Seul le récit TINA (il n’y a pas d’alternative) a été autorisé, voici comment les atlantistes, avec le privilège de la raison et l’autonomie de la personne, ont fait le monde moderne.

Entre maintenant en scène Jalal Al-e-Ahmad, né en 1928 dans le sud pauvre de Téhéran, et l’auteur de Westoxification (1962), un texte majeur de référence sur l’idéologie islamiste, où il écrit que " l’Érostrate de Sartre tire au revolver, avec les yeux bandés, sur les gens dans la rue ; le protagoniste de Nabokov précipite sa voiture dans la foule ; et l’Étranger, Meursault, tue quelqu’un en réaction à un mauvais coup de soleil ". Vous pouvez parler d’un croisement mortel – l’existentialisme rencontre les bidonvilles de Téhéran pour souligner ce que Hanna Arendt a appelé la " solidarité négative ".

Arrive ensuite Abu Musab al-Suri, né en 1958 – un an après Osama ben Laden – dans une famille de la classe moyenne dévote, à Alep. C’est Al-Suri, et non l’Égyptien Al-Zawahiri, qui a conçu une stratégie de djihad mondial sans leader dans The Global Islamic Resistance Call, basée sur des cellules isolées et des opérations individuelles. Al-Suri était le " choc des civilisations " de Samuel Huntington appliqué à al-Qaïda. Mishra le définit comme le " Michel Bakounine du monde musulman ".

Cette " syphilis des passions révolutionnaires

Répondant à cette ridicule affaire néo-hégélienne de " fin de l’histoire ", après la Guerre froide, Allan Bloom a averti que le fascisme pourrait être l’avenir ; et John Gray a télégraphié le retour des " forces primordiales, nationalistes et religieuses, fondamentalistes et bientôt, peut-être, malthusiennes ".

Et cela nous amène à expliquer pourquoi les porteurs exceptionnels de l’humanisme et du rationalisme des Lumières ne peuvent expliquer l’agitation géopolitique actuelle – de ISIS au Brexit et à Trump. Ils ne peuvent jamais arriver à penser quelque chose de plus sophistiqué que l’opposition binaire de libre et non libre ; les mêmes clichés occidentaux du XIXe siècle sur le non-Occident ; et la diabolisation incessante de cet éternel Autre arriéré : l’islam. De là la nouvelle " longue guerre " (terminologie du Pentagone) contre l’islamofascisme. Ils ne pourraient jamais comprendre, comme le souligne Mishra, les implications de cette rencontre d’esprits dans une prison de Supermax au Colorado entre l’auteur de l’attentat d’Oklahoma City, l’Américain pur jus Timothy McVeigh et le cerveau de la première attaque contre le World Trade Center, Ramzi Yousef (musulman normal, père pakistanais, mère palestinienne).

Ils ne peuvent pas comprendre comment les concepteurs d’ISIS arrivent à enrégimenter, en ligne, un adolescent insulté et blessé d’une banlieue parisienne ou d’un bidonville africain et le convertir en narcissique – baudelairien ? – dandy fidèle à une cause émergente, pour laquelle il vaut la peine de se battre. Le parallèle entre le bricolage djihadiste et le terrorisme russe du XIXe siècle – incarnant la " syphilis des passions révolutionnaires ", comme l’a décrit Alexander Herzen – est étrange.

Le principal ennemi du djihad de bricolage n’est pas même chrétien; c’est le shi’ite apostat. Les viols massifs, les meurtres chorégraphiés, la destruction de Palmyre, Dostoïevski avait déjà tout identifié. Comme le dit Mishra, " il est impossible pour les Raskolnikov modernes de se dénier quoi que ce soit, mais il leur est possible de justifier tout ".

Il est impossible de résumer tous les feux croisés rhizomatiques – salut à Deleuze et Guattari – déployés à l’Âge de la colère. Ce qui est clair, c’est que pour comprendre la guerre civile mondiale actuelle, la réinterprétation archéologique du récit hégémonique de l’Occident des 250 dernières années est essentielle. Sinon, nous serons condamnés, comme des gnomes de Sisyphe, à supporter non seulement le cauchemar récurrent de l’Histoire, mais aussi son coup de fouet perpétuel.

Auteur: Escobar Pepe

Info: Février 2017, CounterPunch. Beaucoup d'idées sont tirées de son ouvrage : Globalistan, How the Globalized World is Dissolving into Liquid War, Nimble Books, 2007

[ vingt-et-unième siècle ]