post-darwinisme

Internet et l’informatique en général ont joué un rôle permanent dans l’histoire de la mémétique, par exemple en faisant accepter l’idée que des codes non biologiques (typiquement, les virus informatiques) puissent avoir une reproduction autonome. La résolution de problèmes industriels a rebaptisé mémétiques les algorithmes génétiques. Mais surtout, le tissu social de l’internet, plus maillé de jour en jour, constitue une deuxième couche de lien social, d’interactions et de contenu. Il prend une telle épaisseur qu’il abrite sa propre faune. Des contenus – humoristiques, effrayants ou engagés – prolifèrent à une vitesse telle qu’on ne pourrait plus les contrôler sans "fermer" Internet. On appelle cela Internet memes parce que, depuis le début, la mémétique et la web culture sont consanguines. Le court-circuit linguistique ne s’est pas fait attendre, bien que personne ne l’ait anticipé : les "mèmes Internet" sont devenus mèmes par la grâce simplificatrice des médias grand public. Le nom sans objet a fusionné avec l’objet sans nom. Malheureusement, on se polarise trop sur les contenus sémantiques d’Internet, alors que l’on devrait aussi s’intéresser à la structure procédurale qui les sous-tend, en étudiant par exemple les puissants mèmes aux implications politiques et sociétales lourdes que sont Share (partagez du contenu), Like (dites que vous aimez) et Report (signaler un abus) !

Au fil des années, la communauté des méméticiens avait commencé à "tuer le père" en se détachant progressivement de Dawkins, de son analogie trop simple, éloquemment nommée "camisole intellectuelle" (Wallace, 2013). Mais voici qu’au festival de Cannes 2013, le succès des Internet memes fait sortir du bois "l’athée le plus célèbre du monde", avec un vidéo-clip taillé selon les codes visuels de YouTube. La nouvelle "petite phrase" de Dawkins est un pied de nez à toute la science sérieuse : "L’idée même de mème a elle-même muté et évolué dans une nouvelle direction".

Le jeu de mot "mutations are designed not random" (les mutations sont créées, pas aléatoires) est délibérément contestable : il ouvre une conception nouvelle du rapport entretenu par les variantes culturelles avec le terrain humain. La créativité et l’intention de l’artiste y font partie des conditions de naissance de la solution créative, sont le générateur de hasard.

Si exaspérant soit-il, Dawkins joue son rôle de diva en "levant des fonds" : il utilise le modèle économique de demain, celui qui convertit l’attention captée en revenus. Grâce aux Internet memes, il fait d’une pierre trois coups. Car pour une nouvelle science, il ne faut pas seulement de nouvelles lunettes et beaucoup de temps de cerveau, mais aussi un nouveau champ de données, une espèce inconnue, un nouveau continent. Autrement, on se heurte au reproche classique : "mais pourquoi aurait-on besoin de vos nouvelles lunettes, alors que celles que nous fabriquons déjà fonctionnent très bien ?" L’ennui, c’est que les vieilles lunettes ne voient pas bien ce qui est en train de se passer parce que cela va trop vite.

Une autre forme de science est nécessaire pour demain

On sait dire aujourd’hui "à quelle question la mémétique apporte une réponse". Les questions apparaissent chaque jour un peu plus clairement : pourquoi les phénomènes de société échappent-ils à toute prévision et plus encore à tout contrôle ? Pourquoi même les bonnes nouvelles sont-elles surprenantes ? Qu’est-ce qui influence les influenceurs ? Jusqu’où tel bouleversement va-t-il se propager ? Est-il normal que les objets nous utilisent et communiquent entre eux ? Aujourd’hui, la difficulté de prévoir, l’irruption permanente et encouragée de la nouveauté, voire de la disruption, ainsi que l’explosion des données massives (big data) appellent les compétences sociocognitives des "tendanceurs". Pensée rapide, échanges en réseau, erreur autorisée, remise en cause permanente et preuve par l’action. La mémétique rejoint cet arsenal des chasseurs de tendances parce qu’elle voit le monde avec d’autres lunettes, des lunettes qui savent que l’on regarde du vivant autoorganisé et non plus du "construit par l’homme selon des plans". Du coup ces lunettes nous rendent davantage capables de voir ce qui change rapidement et d’en percevoir les évolutions possibles. Aujourd’hui, la mouvance de l’économie collaborative se propose de mettre en partage le "code source" d’innovations citoyennes directement prêtes à être  expérimentées. 

Il devient impossible de penser seul ou en petits groupes centrés sur l’allégeance à un seul paradigme. Les sujets d’études offerts aux sciences de l’homme par le monde contemporain affolent par leur nombre, leur diversité et leur vitesse de renouvellement. De même, la connaissance se fabrique partout en même temps, dans un tissu ouvert constitué de personnes et de machines. La conscience même du sujet connecté n’est plus la même que celle du sujet isolé. La mémétique peut fournir un ensemble de métaphores agissant à la manière de passerelles interdisciplinaires, telles que la vision des solutions comme chemins entre états instables, celle du stockage partiel des souvenirs dans les objets, ou celle de l’ADN organisationnel comme fonctionnement implicite partagé des collectifs.

Une première condition est le recentrage indispensable de l’observation, du mème abstrait vers la solution concrète que l’on voit se reproduire et évoluer.

Une autre serait de mettre en lien souplement, autour de ce concept général de solutions, toutes les observations et réflexions – sans aucune contrainte disciplinaire – sur la manière dont nos actions s’inspirent et se déclenchent à partir des corps, des lieux et des objets, se répètent, sont bien ou mal vécues en commun, sont mémorisées, fabriquent des structures, produisent des récits…

Mais avant tout, la plus importante est de reconnaître la mémétique pour ce qu’elle est : un projet collaboratif, spontané, a-disciplinaire, mondial, qui nous équipe d’un regard neuf sur ce que la vie humaine est en train de devenir… un regard qui change jusqu’à notre conception de nous-mêmes. La mémétique ne mourra pas tant que ce travail restera à faire. Elle ne s’effacera pas, si ce n’est dans un projet plus grand qui réponde aux mêmes nécessités et partage la même ouverture.

Auteur: Jouxtel Pascal

Info: In Cairn infos, reprenant Hermès, La Revue 2013/3 (n° 67), pages 50 à 56

[ distanciation ] [ recul épistémologique ]

illusionnisme

Le monde de la psychologie appliquée est un univers particulier qui se compose d’une multitude de techniques partagées avec le monde du mentalisme et ne forme avec lui en fait, qu’une seule et même entité. Un mentaliste est donc quelqu'un qui a exploré la psychologie assez profondément pour en extraire les techniques utiles, stratégies d’interaction choisies et appliquées avec soin et dans un but précis.

Nous vous déclinons ici 4 techniques de mentalisme très utiles dans un contexte conversationnel.

1) Le Yes set (théorie de l’engagement)

C'est un des piliers de l’influence, issu de la vue systémique de la persuasion développée par  Robert B. Cialdini dans les années 1980. Il est facilement vérifiable et très intuitive, stipule que le fait d’habituer les gens à effectuer une série d’actions les rend beaucoup plus susceptibles d’en effectuer par la suite. Cette idée "d’habituer" les gens prend ses sources directement dans le principe du conditionnement, que nous verrons plus en détail dans un prochain point. Cialdini explique calmement que l’engagement va de pair avec le principe de la cohérence psychologique, qui dit (en gros) que "puisque j’ai fait ceci, je devrais faire cela". Le cerveau cherchant constamment à rationaliser le monde pour mieux le comprendre, il a horreur de l’incohérence. D’où son classement en tant que technique de mentalisme de haut niveau.

2) L’Ancrage émotionnel

Un des effets stupéfiant du monde de la psychologie après l’effet miroir. Cette technique de mentalisme exploitée instinctivement par l’homme depuis des siècles. Mais il aura fallu attendre Ivan Pavlov, précurseur du comportementalisme, pour modéliser le processus de conditionnement au grand jour. En gros : Vous donnez des bonnes croquettes à votre chien, vous agitez une clochette, le chien mange les croquettes. Vous faites ça pendant une semaine, plusieurs fois par jour. A chaque fois que le chien mange, il entend le son des clochettes. Au bout d’une semaine, vous agitez les clochettes mais ne servez plus à manger… Et le chien salive. Vous recommencez des jours plus tard, le chien salive toujours. Que s’est-il passé ? Le chien a associé le son des clochettes à la nourriture et au démarrage de sa digestion. Il a été conditionné à saliver et à penser à sa nourriture au son des clochettes. Et bien sûr ça marche aussi pour les humains. 

Le processus d’ancrage a été largement amélioré et repris dans des domaines aussi divers que la publicité, l’humour, le storytelling, la thérapie, et est à la base du fonctionnement de l’hypnose. Parce que oui, l’ancrage fonctionne AUSSI avec les émotion et est bien sûr très exploité comme technique de mentalisme. 

En combinant  les domaines ci-dessus on "fabrique" la technique en piochant un peu partout et en l’adaptant à la situation. Il faut donc créer une atmosphère agréable et renforcer un lien émotionnel en utilisant la technique de l’ancrage émotionnel ?

3) Hypnose conversationnelle et suggestion d’idées

Nous sommes ici dans l’antichambre de la magie : cette technique de mentalisme, consiste ni plus ni moins en une maîtrise millimétrée du langage et des mots. Et ce contrôle, cette absolue suprématie sur l’histoire que votre cerveau articule, peut donner naissance à des résultats tout-à-fait remarquables. Les objectifs de l’hypnose conversationnelle sont principalement les deux suivants : 

- Éveiller des émotions chez votre interlocuteur en adoptant une forme colorée et percutante de discours

- Communiquer des suggestions d’idées en utilisant les mécanismes des sous-entendus.

Si ces buts conversationnels sont les mêmes que ceux définis dans l’hypnose thérapeutique, leur articulation est différente. On préférera une communication plus fine, car dans l’hypnose conversationnelle, l’environnement est rarement dévoilé (difficile d’être persuasif si on annonce d’emblée qu’on va être persuasif).

Au sein même de l’hypnose conversationnelle, deux techniques de mentalisme sont très souvent exploitées :

- La métaphore sous toutes ses formes (il y a plusieurs niveaux de complexité), qui permet de se projeter dans un cadre extérieur pour être libre de jouer avec les idées souhaitées (on appellera ce travail une communication "indirecte")

- La suggestion directe camouflée, qui permet d'instiguer des évocations agissantes dans le discours avec une dextérité très complexe à maîtriser. L’intonation des mots, la maîtrise des ancrages émotionnels et l’imagination y sont pour beaucoup.

4) La Synchronisation (ou l’effet miroir)

Le mystère et les incroyables résultats associés à l’effet miroir font partie des causes de la nécessité absolue de communiquer les techniques de mentalisme publiquement. L’effet miroir est le sujet d’innombrables recherches de psychologie sociale depuis au moins un demi-siècle. Comment ça marche ? C’est simple. En effet : si vous ressentez une connexion émotionnelle forte avec les gens qui vous ressemblent et qui s’impliquent aussi dans votre relation, c’est parce que vous fonctionnez souvent en "synchronisation" :

Vous pensez souvent aux mêmes choses et aux mêmes moments. Vous utilisez le même langage pour communiquer, les mêmes expressions, parfois le même ton, et les mêmes gestuelles. Vous prenez ou partagez choix et opinions similaires. Vous riez souvent de concert, il vous est plus facile de partager les émotions de l’autre (empathie affective). Etc.

Voilà donc l’effet "miroir", en référence à l’activation des fameux neurones éponymes de nos cerveaux. Essayez de remarquer les mécanismes de synchronisation/désynchronisation entre deux (ou plusieurs, mais c’est plus avancé) personnes autour de vous. Qui se synchronise sur qui ? Essayez de remarquer les conséquences de ces synchros/désynchros sur la qualité de la conversation et sur l’influence des participants… Gare aux surprises. 

Où cela mène-t-il de connaitre ou apprendre plus de techniques de mentalisme ?

Comprendre et développer l’univers de la psychologie appliquée, composée d’une multitude de techniques de mentalisme, vous permettra de les repérer et vous en protéger si elles sont utilisées avec de mauvaises intentions. Cela vous permettra aussi de savoir les utiliser et les améliorer, ce qui peut arriver si vous souhaitez renforcer un lien émotionnel, dynamiser un groupe, ou tout autre objectif.

Auteur: Internet

Info: https://humanize-project.com/atmosphere/4-techniques-mentalisme/

[ manipulation ] [ comédie ] [ rapports humains ] [ pnl ] [ programmation neurolinguistique ] [ effet Barnum ]

onomasiologie algébrique

Critique réciproque de l’intelligence artificielle et des sciences humaines

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

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

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

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

Synthèse de l’intelligence artificielle et des sciences humaines

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

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

Auteur: Lévy Pierre

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

[ mathématification idiomatique ]

peur du vide

En 1930, John Maynard Keynes avait prédit que d’ici la fin du siècle, les technologies seraient suffisamment avancées pour que des pays comme le Royaume-Uni ou les États-Unis mettent en place une semaine de travail de 15 heures. Tout laisse à penser qu’il avait raison. En termes technologiques, nous en sommes tout à fait capables. Et pourtant cela n’est pas arrivé. Au contraire, la technologie a été mobilisée dans le but de trouver des moyens de nous faire travailler plus. Pour cela, des emplois effectivement inutiles, ont dû être créés. Des populations entières, en Europe et en Amérique du Nord particulièrement, passent toute leur vie professionnelle à effectuer des tâches dont ils pensent secrètement qu’elles n’ont vraiment pas lieu d’être effectuées. Les dommages moraux et spirituels que cette situation engendre sont profonds. Ils sont une cicatrice sur notre âme collective. Et pourtant presque personne n’en parle.

Pourquoi l’utopie promise par Keynes — et qui était encore très attendue dans les années 60 — ne s’est-elle jamais matérialisée ? La réponse standard aujourd’hui est qu’il n’a pas pris en compte la croissance massive du consumérisme. Entre moins d’heures passées à travailler et plus de jouets et de plaisirs, nous avons collectivement opté pour la deuxième alternative. Il s’agit d’une jolie fable morale, sauf qu’en l’analysant, ne serait-ce qu’un court instant, nous comprenons que cela n’est pas vrai. Oui, nous avons été les témoins de la création d’une grande variété d’emplois et d’industries depuis les années 20, mais très peu d’entre eux ont un rapport avec la production et la distribution de sushis, d’iPhones ou de baskets à la mode.

Quels sont donc ces nouveaux emplois précisément ? Un rapport récent comparant l’emploi aux États-Unis entre 1910 et 2000 nous en donne une image claire et nette (il faut au passage souligner qu’un rapport similaire a été produit sur l’emploi au Royaume-Uni). Au cours du siècle dernier, le nombre de travailleurs, employés dans l’industrie ou l’agriculture a considérablement chuté. Parallèlement, les emplois de "professionnels, administrateurs, managers, vendeurs et employés de l’industrie des services" ont triplé, passant "de un quart à trois quarts des employés totaux". En d’autres termes, les métiers productifs, comme prédit, ont pu être largement automatisés (même si vous comptez les employés de l’industrie en Inde et Chine, ce type de travailleurs ne représente pas un pourcentage aussi large qu’avant).

Mais plutôt que de permettre une réduction massive des heures de travail pour libérer la population mondiale afin qu’elle poursuive ses propres projets, plaisirs, visions et idées, nous avons pu observer le gonflement, non seulement des industries de "service", mais aussi du secteur administratif, et la création de nouvelles industries comme les services financiers, le télémarketing, ou l’expansion sans précédent de secteurs comme le droit corporatiste, les administrations universitaires et de santé, les ressources humaines ou encore les relations publiques. Et ces chiffres ne prennent pas en compte tous ceux qui assurent un soutien administratif, technique ou sécuritaire à toutes ces industries, voire à toutes les autres industries annexes rattachées à celles-ci (les toiletteurs pour chiens, les livreurs de pizzas ouverts toute la nuit) qui n’existent que parce que tous les autres passent la majeure partie de leur temps à travailler pour les premières.

C’est ce que je propose d’appeler des "métiers à la con".

C’est comme si quelqu’un inventait des emplois inutiles, dans le seul but de continuer à nous faire tous travailler. Et c’est ici que réside tout le mystère. Dans un système capitaliste, c’est précisément ce qui n’est pas censé se produire. Dans les anciens et inefficaces états socialistes, comme l’URSS, où l’emploi était considéré à la fois comme un droit et un devoir sacré, le système fabriquait autant d’emploi que nécessaire (c’est une des raisons pour lesquelles il fallait trois personnes dans les supermarchés pour vous servir un morceau de viande). Mais, bien sûr, c’est précisément le genre de problème que la compétition de marché est censée régler. Selon les théories économiques, en tout cas, la dernière chose qu’une entreprise recherchant le profit va faire, c’est de débourser de l’argent à des employés qu’elle ne devrait pas payer. C’est pourtant ce qui se produit, d’une certaine façon.

Alors que les entreprises s’engagent dans des campagnes de restrictions impitoyables, ces licenciements touchent principalement la classe des gens qui produisent, déplacent, réparent ou maintiennent les choses; alors qu’à travers une étrange alchimie que personne ne peut expliquer, le nombre de "gratte-papier" semble gonfler, et de plus en plus d’employés finissent, à l’instar des travailleurs de l’ex-URSS, par travailler 40 ou 50 heures par semaine, mais avec un temps effectif de travail utile de 15 heures, exactement comme Keynes l’avait prédit, puisque le reste de leur temps consiste à organiser ou à participer à des séminaires de motivation, à mettre à jour leur profil Facebook ou à télécharger des séries télévisées.

La réponse n’est de toute évidence pas économique : elle est morale et politique. La classe dirigeante a compris qu’une population heureuse, productive et bénéficiant de temps libre est un danger mortel (pensez à ce qui s’est passé lorsque cela a commencé à se réaliser dans les années 60). Et, d’un autre côté, le sentiment selon lequel le travail étant une valeur morale intrinsèque et que quiconque refusant de se soumettre à une forme intense de travail pendant ses journées ne mérite rien, est extraordinairement pratique pour eux.

Autrefois, considérant l’augmentation apparemment infinie des responsabilités administratives dans les départements universitaires britanniques, j’en ai déduit une vision possible de l’enfer. L’enfer, c’est un groupe d’individus qui passent le plus clair de leur temps à effectuer des tâches qu’ils n’aiment pas et pour lesquelles ils ne sont pas spécialement doués. Disons qu’ils ont été engagés parce qu’ils étaient de très bons menuisiers, et qu’ils découvrent ensuite qu’ils doivent passer une grande partie de leur temps à cuire du poisson. Effectuer cette tâche n’est pas non plus indispensable, mais au moins il y a une quantité très limitée de poissons à faire cuire. Et pourtant, ils deviennent tous complètement obsédés par le fait que certains de leurs collègues passent peut-être plus de temps à faire de la menuiserie sans contribuer de manière équitable à faire frire du poisson et, très rapidement, des piles entières de poisson mal cuits et inutiles envahissent l’atelier, et cuire du poisson est devenu l’activité principale.

Auteur: Graeber David

Info: Thought Info http://partage-le.com/2016/01/a-propos-des-metiers-a-la-con-par-david-graeber/

[ déséquilibre ] [ absurde ] [ diminution du travail ]

corps-esprit

Lourdement handicapé, Stephen Hawking, auteur d’"Une brève histoire du temps" est le héros d’un film. L’anthropologue des sciences Hélène Mialet dévoile le système d’une personnalité fascinante.

Au-delà de ses contributions importantes sur la connaissance des trous noirs, l’exceptionnalité de l’homme réside aussi dans sa condition physique. Atteint de sclérose latérale amyotrophique, une dégénérescence des neurones moteurs, il est paralysé depuis des dizaines d’années. Ne pouvant plus parler, il communique par l’intermédiaire d’un ordinateur équipé d’un logiciel de synthèse vocale qu’il dirigeait au départ avec son doigt, plus récemment par une contraction de la joue. Grâce à ce système, il a écrit Une Brève Histoire du temps, ouvrage de référence vendu à près de dix millions d’exemplaires. A 73 ans, Stephen Hawking, élevé au statut d’icône du génie scientifique, continue d’écrire et de donner des conférences. Comment? C’est la question posée par Madame Mialet, philosophe et anthropologue des sciences, professeure invitée à l’Université de Californie à Davis, aux Etats-Unis, qui a côtoyé ce scientifique hors du commun. Elle a passé dix ans à l’interviewer, l’observer, à rencontrer ses proches et ses collègues.

Samedi Culturel: Qui est Stephen Hawking?

HM : Difficile de répondre, parce qu’il est une icône. On imagine que Stephen Hawking, lourdement handicapé, est capable, seul, de produire de la science. Il incarne le mythe de notre modernité, qui trouve son origine dans l’interprétation de la pensée de Descartes, selon laquelle on n’a pas besoin d’un corps pour penser et qu’il suffit d’avoir un esprit. Stephen Hawking renchérit lui-même en disant: "Pour faire de la physique, un esprit suffit." J’ai pris ça au mot et en tant qu’ethnographe, j’ai passé des années à le suivre, à étudier sa façon de travailler, à interviewer ses étudiants et ses collègues. Il est devenu en quelque sorte ma tribu! J’ai reconstruit le réseau de compétences qui l’entoure et mis en évidence un collectif complexe. La question posée dans mon livre est plutôt: où est Stephen Hawking dans ce collectif?

SC : Est-ce que l’esprit brillant de Stephen Hawking suffit seul à faire de la science?

HM : Non, je ne pense pas. Parce qu’il ne peut pas bouger ni manipuler des objets. Il ne peut parler que par l’intermédiaire d’une voix de synthèse générée par un ordinateur. Il doit tout déléguer aux machines et aux individus. Ses proches ont appris à communiquer avec lui plus rapidement en lui posant des questions auxquelles il répond par oui ou non. Le type de vocabulaire engrangé dans son ordinateur est organisé, et le logiciel complète systématiquement ses phrases en reconnaissant ses motifs d’expression. Les gens aussi finissent ses phrases, ce qu’il n’aime pas d’ailleurs, et mettent en action ses énoncés. Contrairement à ce que l’on croit, tout n’est pas dans sa tête mais aussi à l’extérieur. Ses étudiants organisés autour de lui mènent les projets de recherche, font les calculs. En bout de course il est l’auteur principal et ceux qui l’ont aidé disparaissent du processus.

SC : Stephen Hawking est-il différent d’autres scientifiques?

HM : Non, son corps étendu au collectif lui permet de faire de la science comme tout chercheur à son niveau. Les chefs de laboratoire aussi lancent des pistes de recherche à d’autres qui font les expériences. Stephen Hawking est singulier car il est très collectivisé, et non parce qu’il serait coupé du monde social et matériel.

SC : Comment a-t-il réagi à la lecture de votre livre?

HM : Je le lui ai envoyé mais je n’ai pas eu de retour. Sa secrétaire m’a dit qu’il avait trouvé bizarre la couverture choisie par l’éditeur de la version anglaise [l’image montre une statue en marbre de lui dans son fauteuil flottant au milieu des étoiles]. Je suis assez d’accord, car cette illustration retombe dans le mythe du personnage.

SC : Comment se passaientvos rencontres?

HM : Ça m’a pris deux ans pour avoir accès à lui. Mon premier entretien, en 1998, a été très déstabilisant car toute l’interaction passait par l’ordinateur. Je n’arrivais pas à lire son langage corporel. Je posais mes questions, il répondait en tapant, et sa voix synthétique parlait souvent avec un décalage temporel. Nos deux regards étaient dirigés vers l’écran. Parfois, ses assistants s’occupaient de lui, ce qui troublait l’interaction. Un moment, la machine s’est arrêtée de fonctionner. En fait, quand on est très proche de lui, on ne sait plus où il est. Alors que quand on s’en éloigne, à travers les médias et les films, on perçoit Stephen Hawking, le génie, c’est-à-dire un individu doté de qualités stables, d’histoires reproduites sur sa personne et ses découvertes scientifiques.

SC : L’avez-vous revu par la suite?

HM : Oui, à la conférence sur la théorie des cordes à Berlin, en 1999. Nous avons dansé avec lui dans un night-club! Son attaché de presse avait passé plusieurs semaines à Berlin pour sélectionner le plus accessible. Quand nous sommes arrivés dans le night-club, il est allé au milieu de la piste et tout le monde a dansé autour de lui. Plus tard, à la fin de mon séjour à Cambridge, en 2007, il m’a invité plusieurs fois à souper à l’université ou chez lui. Il avait envie de parler plus intimement de sa façon de penser et de travailler.

SC : Comment pense Stephen Hawking?

HM : A cette question, il a répondu: "En images" Selon ses étudiants, il résout des problèmes en les mémorisant. Il a développé une façon de penser de manière visuelle en manipulant des diagrammes que ces étudiants dessinent sous ses yeux. Ils écrivent aussi, sous ses yeux, les démonstrations des équations à résoudre, et lui dit si elles sont justes ou pas. Mes observations montrent que même le travail intellectuel le plus abstrait nécessite l’usage du corps, dans le cas de Stephen Hawking, de ses yeux qui regardent les autres travailler et du corps des autres qui dessinent les diagrammes. C’est un va-et-vient constant.

SC : Quelle relation entretient-il avec son entourage?

HM : Il a beaucoup d’humour, ce qui lui permet d’établir un lien rapide avec les gens. Il fait preuve d’une grande force de caractère et exerce aussi un certain contrôle sur son entourage. Ses assistants les plus proches, qui s’occupent de la logistique, des voyages, restent rarement plus d’un an car ils sont épuisés de répondre jour et nuit à ses besoins. Et il maîtrise beaucoup son image auprès des journalistes.

SC : Il n’a jamais voulu changer l’accent américain de sa voix synthétique. Pourquoi?

HM : Beaucoup de compagnies anglaises ont voulu lui rendre son accent anglais. Il a résisté et n’a pas accepté car il disait que sa voix américaine était devenue sa voix. Des logiciels plus récents lui permettraient de communiquer plus vite mais il ne veut pas les changer car il s’y est habitué.

SC : En quoi Stephen Hawking est-il exceptionnel?

HM : Pour ses travaux scientifiques sur les trous noirs, évidemment, notamment ceux des années 1970, qui étaient des découvertes fondamentales. Mais pour moi, cet homme est exceptionnel car il devient un exemple par sa condition inhabituelle. Sa situation de handicap et de dépendance rend visible ce que l’on ne voit pas autrement, comme ce qu’il faut pour être une star, un chef de laboratoire, mais aussi ce qui est nécessaire pour penser visuellement ou pour qu’une conversation soit fluide.

A Cambridge, des archives sont en cours de construction avec les articles sur Stephen Hawking et ses propres articles. Elles posent la question de l’archivage d’un auteur à l’ère du digital. Pour lui, tout passe par la machine depuis longtemps, et il décide lui-même de ce qu’il veut garder ou non. Nous devenons tous dépendants de nos tablettes et ordinateurs, mais lui l’a été avant tout le monde. Il a utilisé des programmes qu’on utilise tous maintenant, comme ceux qui complètent ses mots et ses phrases. Stephen Hawking est un pionnier du post-humanisme. 

Auteur: Mialet Hélène

Info: Sur Le Temps.ch, 16 janvier 2015. A propos de : A la recherche de Stephen Hawking, de H M, 2014, Ed. Odile Jacob, 168 p.

[ starification ] [ scientifique vedette ]

dernières paroles

MA DERNIERE CARTOUCHE... ULTIME COMBAT POUR UNE CAUSE ORPHELINE
Non ! Le LAOS n'était pas une " colonie " comme les autres. Nous ne l'avions pas pris de force: il s'était donné à nous librement à la suite d'une sorte d'attirance réciproque nouée à l'occasion d'événements dramatiques. " A la conquête des coeurs ! " écrivait Auguste PAVIE dont la personnalité attachante avait séduit le vieux Roi Oun KHAM qui avait placé son royaume sous la protection de la France pour échapper à la cruelle tutelle du voisin siamois.
Non ! Les Laotiens ne sont pas un peuple comme les autres. Leur art de vivre, leur façon d'être heureux malgré, ou peut-être à cause, d'une extrême pauvreté ; leur aménité, leur nonchalance (parfois stigmatisée par leur laborieux voisin vietnamiens, la bouleversante douceur de leurs femmes, la gentillesse de leurs enfants en font un peuple à part dans un monde dominé par la loi du profit. A l'exception notable des H'mongs, victimes depuis 1975 d'un véritable génocide, ce ne sont pas de farouches guerriers mais ils savent, sans se plaindre, mourir au combat et ont le courage de se faire tuer en se portant au secours d'un frère d'armes. C'est ainsi que, le 17 juillet 1950 vers 14 h, près de Ban Saka, le chasseur Ba LAN, mortellement frappé à mes côtés, ne prononce qu'un mot, thièp, pour signaler qu'il est blessé ; il s'éteint, 10 heures plus tard, sans avoir une seule fois crié sa souffrance ! Et lorsque, le 7 juillet 1954, je me débats dans la Nam Hin Boun en crue sous les tirs d'une cinquantaine de Viets, le sergent LIENE qui a déjà traversé la rivière fait demi-tour et se jette è l'eau pour me secourir ; il est tué d'une balle dans la tête à quelques brasses de moi ! Et le lendemain (8 juillet), alors que, blessé, j'étais dans l'incapacité de franchir une barre calcaire de plusieurs centaines de mètres de haut pour rejoindre les miens, de braves paysans lao m'ont littéralement porté par-dessus l'obstacle, et cela au péril de leur propre existence !
Non ! Les Laotiens n'étaient pas des amis comme les autres, ceux qui vous oublient lorsque viennent les épreuves et les dangers : quand les Japonais exécutèrent leur " coup de force " du 9 mars 1945 avec une traîtrise peu en rapport avec les principes du " bushido ", il y eut, en de nombreux endroits, et notamment à Thakkek, une véritable chasse à l'homme blanc. Ceux qui étaient pris étaient souvent décapités. Monsieur Henri FRAISSE, Sous-préfet à Mortagne-au-Perche en 1991, se souvient : petit garçon habitant Thakkek avec ses parents, lui et sa famille ont été sauvés par des Laotiens qui, au péril de leur vie, les ont emmenés, cachés et nourris jusqu'à ce que tout danger soit écarté. Et, dans tout le pays, les Laotiens ont agi de même, au secours des Français menacés.
C'est dans ce contexte d'amitié partagée que la France, du temps de sa grandeur, à signé, après Dien Bien Phu dont le choix avait été dicté par le souci de protéger le Laos, trois traités garantissant la liberté et l'indépendance du royaume du Million d'Eléphants et du Parasol Blanc. D'abord le Traité de Genève de 1954 mettant fin à notre guerre d'Indochine. Ensuite, les Accords de Genève de 1962 garantissant la neutralité du Laos. Enfin, le Traité de Paris de 1973 pour le respect et la reconnaissance de l'indépendance, de la souveraineté et de l'intégrité territoriale du Royaume du Laos. Or ces accords ont été violés, sans réaction notable des signataires, par la République Démocratique du Viet Nam (devenue depuis République Socialiste du Viet Nam) : dès le retrait précipité des Américains fin 1975, d'importantes forces armées nord-vietnamiennes ont envahi le Laos et permis aux maigres effectifs communistes lao de s'emparer du pouvoir par la force lors du " coup d'état " du 2 décembre 1975. Il faut savoir que les effectifs vietnamiens engagés à cette occasion ont été (officiellement) démobilisés sur place et convertis en ouvriers travaillant dans le cadre d'un projet de développement rural financé par les aide internationales. En réalité, ces aides ne font qu'entretenir une armée d'occupation vietnamienne abritée dans la Zone Spéciale Stratégique de Xay Somboun (au sud-ouest de Xieng Khouang), véritable Base de regroupement de soldats et cache d'armes lourdes (artillerie et blindés). Ces importantes forces vietnamiennes sont toujours prêtes à intervenir sans délai en cas de soulèvement populaire ou de coup d'état contre le gouvernement actuel, mis en place par Hanoï. C'est d'ailleurs dans cette zone qu'ont eu lieu les répressions les plus féroces contre les résistants H'mongs désespérément accrochés au fameux massif du Phou BIA. En outre, il m'a été confirmé par différentes sources (dont certaines sont implantées au sein même du pseudo Gouvernement Laotien), que le Viet Nam avait procédé, depuis plusieurs années, à une massive colonisation de peuplement en installant au Laos, sur les meilleures terres, 3 millions de vietnamiens communistes bénéficiant d'avantages exceptionnels. De surcroît, on constate une mainmise des vietnamiens sur les différents services artisanaux (coiffeur. menuisier, épicier, boucher etc.) au détriment des Laotiens.
Lorsque, fin 1975, les Américains se sont " désengagés " du conflit vietnamien, je n'ai pas compris que le Laos allait perdre son indépendance et qu'une inhumaine dictature communiste allait lui être imposée par la force des armes. Nos gouvernants ont feint de croire qu'il s'agissait d'une affaire intérieure laotienne, ce qui les dispensait d'agir dans le cadre de nos engagements. Et lorsque le père Jean-Marie OLLIVIER, oblat de Marie Immaculée, a voulu dénoncer, pour en avoir été témoin, cette ingérence d'une puissance étrangère dans les affaires intérieures d'un état indépendant, on lui a répondu..., qu'on " ne voulait pas le savoir " ! J'ai, d'ailleurs, écrit à ce sujet un article contenant le récit détaillé du Père OLLIVIER sous le titre " Les lépreux de SOMSANOUK et le Missionnaire qui en savait trop ".
Par suite du mutisme complice des autorités françaises, je n'ai appris l'asservissement du Laos qu'en 1999, en lisant le témoignage terrifiant du Colonel Khamphan THAMMAKHANTI, l'un des rares rescapés de ces goulags qui font partie de la " culture " communiste. Ce récit, intitulé " La vérité sur le camp-prison N°01 ou camp de la mort au point 438-745? M'a été transmis par SAR le Général Tiao SAYAVONG, ancien commandant de la 1ère Région Militaire (Luang Prabang) et demi-frère du roi Sri Savang VATTHANA. Ce Général, que j'avais connu lieutenant à Thakkek en 1954, avait lui-même passé 16 ans en camp de " rééducation ". Quelque temps après avoir témoigné, lui et le Colonel THAMMAKHANTI sont morts des suites des mauvais traitements qu'ils avaient endurés,,,
Avec une grande naïveté, j'ai pensé que nos " média " et nos gouvernants n'étaient pas " au courant ". Il m'appartenait donc de dénoncer le crime. Ce que j'ai fait en m'adressant aux grands journaux, aux mouvements de défense des peuples opprimés, aux politiciens, à Mr CHIRAC puis à son épouse, à certaine vedette de la chanson, à Mr KOUCHINER. à Mr MENARD, à Mr d'ORMESSON, à Mr DEVEDJIAN, au candidat puis au Président SARKOZY et à son épouse. Les réponses sont allées du silence méprisant aux justifications minables ou mensongères. Et j'ai fini par comprendre qu'ils étaient tous " au parfum ", un parfum de cadavres, et que tous participaient à cette conspiration du silence qui protège les crimes communistes.
Et puis, au début de l'année 2010, est arrivé l'inacceptable : 4200 H'mongs enfermés depuis des décennies dans un " camp de regroupement " thaïlandais ont été livrés à leurs bourreaux lao-viets afin d'améliorer encore les bonnes relations (commerciales) nouées depuis déjà longtemps entre la République Démocratique Populaire Lao et le Royaume Thaïlandais. Survenant au moment où l'on " commémorait " la sinistre " rafle du Vel. D'Hiv. " Commise pour des raisons ethniques sur des effectifs comparables, ce crime (connu avant d'être consommé) aurait dû soulever une énorme vague d'indignation. C'était compter sans le pouvoir discrétionnaire des journalistes de tous bords qui ont littéralement escamoté l'événement. A part deux ou trois brefs communiqués, que personne n'a repris mais qui pourront, plus tard, servir d'alibi, et ce sont toutes les " belles consciences brevetées " qui sont restées muettes, enveloppant dans un linceul de silence les 4.200 H'mongs partis pour leur dernier voyage...
Après une période de découragement, j'ai décidé de jouer ma dernière carte ou, plus exactement, de tirer ms dernière cartouche. Dans ma tête. En d'autres termes, je vais me " faire sauter le caisson " pour expier ma part de honte et protester contre la lâche indifférence de nos responsables face au terrible malheur qui frappe nos amis Lao. Ce n'est pas un suicide mais un acte de guerre visant à secourir nos frères d'armes en danger de mort. Quant à vous, les gouvernants sans honneur, vous, les grands " média " sans courage et vous, les " collabos " sans vergogne, je vous crache mon sang et mon mépris à la gueule !
Je demande pardon à tous ceux qui m'aiment pour le chagrin que je vais leur causer. Signé : Le Colonel Robert JAMBON, Retraité des Troupes de Marine

Auteur: Jambon Robert

Info:

[ suicide ]

mimétisme

La surexposition a déformé la science des neurones miroirs

Après une décennie passée à l’écart des projecteurs, les cellules cérébrales autrefois censées expliquer l’empathie, l’autisme et la théorie de l’esprit sont en train d’être affinées et redéfinies.

Au cours de l'été 1991, le neuroscientifique Vittorio Gallese étudiait la représentation du mouvement dans le cerveau lorsqu'il remarqua quelque chose d'étrange. Lui et son conseiller de recherche, Giacomo Rizzolatti, de l'Université de Parme, suivaient les neurones qui devenaient actifs lorsque les singes interagissaient avec certains objets. Comme les scientifiques l'avaient déjà observé, les mêmes neurones se déclenchaient lorsque les singes remarquaient les objets ou les ramassaient.

Mais ensuite, les neurones ont fait quelque chose auquel les chercheurs ne s'attendaient pas. Avant le début officiel de l'expérience, Gallese a saisi les objets pour les montrer à un singe. À ce moment-là, l’activité a augmenté dans les mêmes neurones qui s’étaient déclenchés lorsque le singe avait saisi les objets. C’était la première fois que quelqu’un observait des neurones coder des informations à la fois pour une action et pour un autre individu effectuant cette action.

Ces neurones firent penser à un miroir aux chercheurs : les actions observées par les singes se reflétaient dans leur cerveau à travers ces cellules motrices particulières. En 1992, Gallese et Rizzolatti ont décrit pour la première fois ces cellules dans la revue Experimental Brain Research , puis en 1996 les ont nommées " neurones miroirs " dans Brain.

Les chercheurs savaient qu’ils avaient trouvé quelque chose d’intéressant, mais rien n’aurait pu les préparer à la réaction du reste du monde. Dix ans après la découverte, l’idée d’un neurone miroir était devenue un des rare concept neuroscientifique capable de captiver l’imagination du public. De 2002 à 2009, des scientifiques de toutes disciplines se sont joints aux vulgarisateurs scientifiques pour faire sensation sur ces cellules, leur attribuant davantage de propriétés permettant d'expliquer des comportements humains aussi complexes que l'empathie, l'altruisme, l'apprentissage, l'imitation, l'autisme et la parole.

Puis, presque aussi rapidement que les neurones miroirs ont émergé les doutes scientifiques quant à leur pouvoir explicatif. En quelques années, ces cellules de célébrités ont été classées dans le tiroir des découvertes prometteuses pas à la hauteur des espérances.

Pourtant, les résultats expérimentaux originaux sont toujours valables. Les neurones du cortex prémoteur et des zones cérébrales associées reflètent des comportements. Même s'ils n'expliquent pas facilement de vastes catégories de l'expérience humaine, les neurones miroirs " sont vivants et actifs ", a déclaré Gallese.

Aujourd'hui, une nouvelle génération de neuroscientifiques sociaux relance les travaux pour étudier comment les neurones dotés de propriétés miroir dans tout le cerveau codent le comportement social.

L'ascension et la chute

Les neurones miroirs ont d'abord fasciné par le fait qu'ils n'étaient pas du tout à leur place. Dans une zone du cerveau dédiée à la planification motrice, on trouvait des cellules aux propriétés uniques qui réagissaient pendant la perception. En outre, les chercheurs de Parme ont interprété leurs résultats comme une preuve de ce que l'on appelle la "compréhension de l'action" dans le cerveau : Ils affirmaient que les singes pouvaient comprendre ce que faisait un autre individu et que cette intuition était résolue dans une seule cellule.

Le neurone miroir était donc un " moyen immédiatement accessible pour expliquer un mécanisme bien plus complexe ", a déclaré Luca Bonini, professeur de psychobiologie à l'Université de Parme qui n'a pas participé à l'étude originale. Galvanisés par cette interprétation, les chercheurs ont commencé à projeter leur " compréhension " sur un nombre illimité de cellules qui semblaient semblables à des miroirs.

Cette fanfare enthousiaste faussa l’étude des neurones miroirs et perturba la carrière des chercheurs.

Au début des années 2000, le spécialiste des sciences cognitives Gregory Hickok de l'Université de Californie à Irvine a découvert que les neurones des zones motrices du cerveau liées à la production de la parole devenaient actifs lorsque les participants écoutaient la parole. Bien que cette découverte ne soit pas choquante – " c’est exactement ainsi que fonctionne le système ", déclara Hickok – d’autres scientifiques ont commencé à visualiser ses résultats sous l'angle des neurones miroir. Il savait que cette théorie ne pouvait pas s'appliquer à son travail. D’autres encore ont suggéré que lorsque les auditeurs percevaient la parole, les neurones du cortex moteur " reflétaient " ce qu’ils entendaient.

(Photo : Gregory Hickok étudie les circuits neurologiques impliqués dans la parole. Ses doutes sur la théorie des neurones miroirs l'ont amené à devenir l'adversaire scientifique de Vittorio Gallese et lui ont valu un contrat pour le livre Le Mythe des neurones miroirs – " dont le titre n'était vraiment pas juste ", selon Gallese.)

Pour bien se positionner, Hickok commença par dire au début de ses exposés de recherche que son travail n'avait rien à voir avec les neurones miroirs – un choix qui le plaça par inadvertance au centre du débat. En 2009, le rédacteur en chef du Journal of Cognitive Neuroscience invita Hickok à rédiger une critique de cette théorie. Il utilisa la parole comme test pour réfuter l'affirmation grandiose selon laquelle les neurones miroirs du cortex moteur permettaient à un singe de comprendre les actions d'un autre. Si, selon Hickok, il existe un mécanisme neuronal unique qui code la production d’une action et la compréhension de cette action, alors les dommages causés à ce mécanisme devraient empêcher les deux de se produire. Hickok a rassemblé un dossier d'études montrant que les dommages causés aux zones de production de la parole ne perturbaient pas la compréhension de la parole. Les données, écrit-il, " démontrent sans équivoque que la théorie des neurones miroirs sur la perception de la parole est incorrecte, quelle que soit sa présentation ».

Critique qui conduisit à un livre puis en 2015, à une invitation à débattre publiquement avec Gallese au Centre pour l'esprit, le cerveau et la conscience de l'Université de New York. Partageant la scène pour la première fois, les deux scientifiques distingués échangèrent des points de vue concurrents avec quelques légères taquineries, suivies de sourires autour de quelques bières.

Si cette confrontation s'est déroulée à l'amiable, il n'en fut pas de même des réactions à l'engouement pour les neurones miroirs.  Aujourd’hui, Gallese reste surpris par " l’acrimonie " à laquelle il fut confronté au sein de la communauté scientifique. " Je ne pense pas que quiconque ait été scruté aussi profondément que nous ", dit-il.  Et l’effet sur l’étude de ces cellules cérébrales fut profond. Dans les années qui ont suivi le débat à New York, les neurones miroirs disparurent du discours scientifique. En 2013, au plus fort du battage médiatique, les scientifiques ont publié plus de 300 articles portant le titre " neurone miroir ". En 2020, ce nombre avait diminué de moitié, pour atteindre moins de 150.

Le neurone miroir, redéfini

Cet épisode est représentatif de la manière dont l'enthousiasme suscité par certaines idées peut transformer le cours de leurs recherches. Gallese a attribué le déclin des études sur les neurones miroirs à la peur collective et à l'autocensure. " Les chercheurs craignent que s'ils évoquent l'étiquette neurones miroirs, l'article pourrait être rejeté ", a-t-il déclaré.

En conséquence, les chercheurs ont adopté une terminologie différente – " réseau d’activation d’action ", par exemple – pour expliquer les mécanismes miroirs dans le cerveau. Le terme " neurone miroir " est également devenu obscur. Au début, sa définition était claire : c'était une cellule motrice qui tirait lors d'un mouvement et également lors de la perception d'un mouvement identique ou similaire. Cependant, à mesure que les chercheurs utilisaient ce terme pour expliquer les phénomènes sociaux, la définition devenait lourde au point de devenir une " théorie invérifiable ", a déclaré Hickok.

Aujourd’hui, après une période de réflexion, les neuroscientifiques sociaux extraient les cellules de la boue biologique. En regardant au-delà des zones motrices du cerveau, ils découvrent ce qui ressemble étrangement à des neurones miroirs. L'année dernière, une équipe de l'Université de Stanford a rapporté dans Cell la découverte de neurones qui reflètent l'agressivité chez la souris. Cette suite de cellules se déclenchait à la fois lorsqu’une souris se comportait de manière agressive et lorsqu’elle regardait les autres se battre. Parce que les cellules sont devenues actives dans les deux contextes, les chercheurs ont suggéré qu’elles seraient des neurones miroirs.

"C'était le premier exemple démontrant l'existence de neurones miroirs associés à un comportement social complexe", a déclaré Emily Wu, professeur adjoint de neurologie à l'Université de Californie à Los Angeles, qui n'a pas participé à la recherche.

Cette découverte s’ajoute à un nombre croissant de preuves selon lesquelles les neurones situés au-delà du cortex prémoteur ont des propriétés miroir lorsque deux animaux interagissent socialement. Ces mêmes cellules se déclenchent lors d’actions ou d’émotions  personnelles et en réponse au fait de voir d’autres vivre les mêmes expériences.

Techniquement, selon la définition originale, ces cellules ne sont pas des neurones miroirs, a déclaré Hickok : Les neurones miroirs sont des cellules motrices, pas des cellules sociales. Cependant, Wu ne se soucie pas des définitions. Plutôt que débattre de ce qui est ou non un neurone miroir, elle pense qu'il est plus important de cataloguer les propriétés fonctionnelles du miroir qui caractérisent les cellules, où qu'elles se trouvent dans le cerveau.

L’objectif serait de décrire l’étendue de ces neurones et comment, au niveau électrophysiologique, ils se comportent de manière unique. Ce faisant, ces scientifiques dissipent le nuage de battage médiatique autour de la vision de ces cellules telles qu’elles sont réellement.



 

Auteur: Internet

Info: https://www.quantamagazine.org/ - Meghan Willcoxon, 2 avril 2024

[ pulsions partagées ] [ actions symboles ]

autodétermination

Le (non-)rôle de la conscience
Le biologiste François Jacob a utilisé à propos de notre cerveau, une image admirable : le cerveau humain est conçu, dit-il, comme une brouette sur laquelle aurait été greffé un moteur à réaction. Par cette image frappante, il attirait notre attention sur le fait que notre cerveau n’est pas constitué comme une machine d’une seule pièce. Il y a en son centre, le cerveau reptilien, appelé ainsi parce qu’il possède déjà la même structure chez le reptile, et le cerveau des mammifères s’est construit comme une couche additionnelle, absolument distincte : le cortex est d’une autre nature que le cerveau reptilien. Lequel est celui des sens, de la réaction immédiate, celui du réflexe, de l’affect, comme s’expriment les psychologues.

Le cortex s’est spécialisé dans le raisonnement, dans la réflexion rationnelle, l’enchaînement des arguments, le calcul mathématique, tout ce qui est de l’ordre des symboles, et il est greffé sur ce cerveau reptilien qui est lui d’une nature purement instinctive, ce qui fait que nous réagirons par l’enthousiasme ou par la peur devant ce que notre cerveau-cortex aura déterminé de faire. Les plus beaux exemples dans ce domaine, ce sont bien sûrs les traders qui nous les proposent. Ceux d’entre mes lecteurs qui connaissent des traders savent que le jour où ils ont gagné beaucoup d’argent ils sont dans les restaurants et les bars des beaux quartiers, ils fument de gros cigares et boivent beaucoup, alors que les jours où ils ont perdu des sommes impressionnantes, on les voit beaucoup moins : ils sont à la maison, ils essaient de dormir et ont pris des cachets pour tenter d’y parvenir.

Une autre caractéristique de notre cerveau, c’est que la conscience que nous avons de ce que nous faisons, cette conscience n’a pas véritablement été conçue comme un instrument qui nous permette de prendre des décisions. Quand les psychologues sont allés expérimenter, dans les années 1960, autour de la question de la volonté, ils ont fait la découverte sidérante que la volonté apparaît dans le cerveau après qu’a été réalisé l’acte qu’elle est censée avoir déterminé. La représentation de la volonté que nous allons poser un acte, n’intervient en fait qu’une demi-seconde après que l’acte a été posé, alors que l’acte lui-même a pu être réalisé un dixième de seconde seulement après l’événement qui en a été le véritable déclencheur.

Le psychologue qui a découvert cela est Américain et son nom est Benjamin Libet (1916-2007). La première hypothèse qu’il a émise, quand les faits lui sont apparus dans toute leur clarté, a été d’imaginer qu’il existait un mécanisme dans le cerveau qui permet à une information de remonter le temps. Son explication première n’a pas été que "volonté" est un mot dénotant un processus illusoire, une mésinterprétation de notre propre fonctionnement, mais que la volonté devait bien – comme nous l’imaginons spontanément parce que les mots de la langue nous le suggèrent fermement – décider des choses que nous allons accomplir, et que la seule explication possible était que la volonté remonte dans le temps pour poser les actes que nous supposons qu’elle détermine, seule manière de rendre compte du décalage d’une demi-seconde observé.

Il n’y a donc pas comme nous l’imaginions avant la découverte de l’inconscient, une conscience décidant de tous nos actes, à l’exception des actes réflexes. Il n’y a pas non plus, comme Freud l’avait imaginé, deux types d’actes : les uns déterminés par la conscience et les autres par l’inconscient, il n’y a – du point de vue décisionnel – qu’un seul type d’actes, déterminés par l’inconscient, la seule différence étant que certains apparaissent dans le "regard" de la conscience (avec une demi-seconde de retard sur l’acte posé), et certains non.

Dans l’article où je proposais pour la première fois une théorie complète de la conscience tenant compte des découvertes de Libet, j’écrivais : "la conscience est un cul-de-sac auquel des informations parviennent sans doute, mais sans qu’il existe un effet en retour de type décisionnel. C’est au niveau de l’affect, et de lui seul, que l’information affichée dans le regard de la conscience produit une rétroaction mais de nature "involontaire", automatique" (Jorion 1999 : 179). Je suggérais alors de remplacer, pour souligner les implications de la nouvelle représentation, le mot "conscience" par "imagination", et le mot "inconscient", par "corps", pour conclure alors que toutes nos décisions sont en réalité prises par notre corps mais que certaines d’entre elles (celles que nous avions l’habitude d’attribuer à notre "volonté") apparaissent à notre imagination : "En réalité, la prise de décision, la volonté, a été confiée au corps et non à l’imagination" (ibid. 185).

Il restait à comprendre pourquoi le regard de la "conscience" est apparu dans l’évolution biologique. L’explication – en parfait accord avec les observations de Libet – est qu’il s’agit d’un mécanisme nécessaire pour que nous puissions nous constituer une mémoire (adaptative) en associant à nos percepts, les affects qu’ils provoquent en nous, et ceci en dépit du fait que les sensations en provenance de nos divers organes des sens (nos "capteurs"), parviennent au cerveau à des vitesses différentes (ibid. 183-185).

Les observations de Libet, et la nouvelle représentation de nos prises de décision qui en découle, ont d’importantes conséquences pour nous, et en particulier quand nous voulons reconstruire sur un nouveau mode la manière dont nous vivons. Il faut que nous tenions compte du fait que notre conscience arrive en réalité toujours quelque temps après la bataille.

Il y a des gens heureux : ceux dont la conscience constate avec délice les actes qui ont été posés par eux. Il n’y a pas chez eux de dissonance, il n’y a pas de contradiction : nous sommes satisfaits de constater notre comportement tel qu’il a eu lieu. Et c’est pour cela que l’affect n’est pas trop déçu de ce qu’il observe. L’affect réagit bien entendu : soit il cautionne ce qu’il peut observer comme étant à l’œuvre, soit il est déçu quand il constate le résultat. On peut être honteux de ce qu’on a fait. Nous pouvons nous retrouver parfaitement humiliés par les actes qui ont été posés par nous : par ce que la conscience constate après la bataille. En voici un exemple : je me trouve dans le studio de FR 3, pour l’émission "Ce soir (ou jamais !)", et la personne invitée pour la partie musicale en fin d’émission, c’est Dick Rivers, et je lui dis : "C’est formidable, cette époque où vous chantiez avec Les chaussettes noires !", et il me répond : "En réalité, le nom de mon groupe, c’était Les chats sauvages". J’étais tellement humilié d’avoir commis une pareille bévue ! Il s’agit là d’un exemple excellent de dissonance, et ma conscience qui intervenait avec une demi-seconde de retard était extrêmement gênée de devoir être confrontée au triste sire que j’étais.

Bien sûr, nous sommes devenus très forts dans notre manière de vivre avec une telle dissonance : nous réalisons des miracles en termes d’explications après-coup de notre propre comportement. J’écoute parfois, comme la plupart d’entre nous, des conversations dans le métro ou dans le bus où une dame explique à l’une de ses amies à quel point elle était maître des événements : "Elle m’a dit ceci, et tu me connais, je lui ai répondu du tac-au-tac cela, et tu aurais dû voir sa tête…". Nous sommes très forts à produire des récits autobiographiques où nous intégrons l’ensemble des éléments qui font sens dans une situation, après coup. Plusieurs concepts de la psychanalyse renvoient aux différentes modalités de nos "rattrapages après la bataille", quand la conscience constate les dégâts que nous avons occasionnés par nos actes et tente de "faire avec" : la psychanalyse parle alors d’élaboration secondaire, de rationalisation, de déni, de dénégation, etc.

Pourquoi est-ce important d’attirer l’attention sur ces choses ? Parce que nous contrôlons beaucoup moins de manière immédiate ce que nous faisons que nous ne le laissons supposer dans les représentations que nous en avons. Dans celles-ci, nos comportements sont fortement calqués sur ce qu’Aristote appelait la cause finale : les buts que nous nous assignons. Bien sûr, quand nous construisons une maison, nous définissons les différentes étapes qui devront être atteintes successivement et nous procédons de la manière qui a été établie. Nous avons la capacité de suivre un plan et un échéancier, de manière systématique, mais la raison n’est pas, comme nous le supposons, parce que nous procédons pas à pas, d’étape en étape, mais plutôt parce que nous avons posé la réalisation de la tâche comme un "souci" projeté dans l’avenir, souci dont l’élimination nous délivrera et nous permettra… de nous en assigner de nouveaux. Encore une fois, c’est l’inconscient ou, si l’on préfère, le corps, qui s’en charge. J’écrivais dans le même article : "Wittgenstein s’est souvent interrogé quant à la nature de l’intention. Il se demande par exemple, "‘J’ai l’intention de partir demain’ – Quand as-tu cette intention ? Tout le temps : ou de manière intermittente ?" (Wittgenstein 1967 : 10). La réponse à sa question est en réalité "tout le temps dans le corps et de manière intermittente dans l’imagination"" (ibid. 189).

Mais dans nos actes quotidiens, dans la façon dont nous réagissons aux autres autour de nous, parce que nous vivons dans un univers entièrement social, il faut que nous prenions conscience du fait que nous avons beaucoup moins de maîtrise immédiate sur ce que nous faisons que nous ne l’imaginons le plus souvent, une maîtrise beaucoup plus faible que ce que nous reconstruisons par la suite dans ces discours autobiographiques que nous tenons : dans ces discours de rationalisation, d’autojustification faudrait-il dire, que nous produisons à l’intention des autres. Il faut bien dire que, sachant comment eux-mêmes fonctionnent, ils n’y croient pas en général. Et nous en sommes les seules dupes.

Auteur: Jorion Paul

Info: 7 avril 2012, dans Notre cerveau : conscience et volonté, "Le secret de la chambre chinoise", L’Homme 150, avril-juin 1999 : 177-202, Wittgenstein, Ludwig, Zettel, Oxford, Basil Blackwell, 1967

[ illusion ]

homme-animal

Le langage du chant des oiseaux
Pendant plus de 30 ans, Donald Kroodsma a travaillé pour démêler de tels mystères de communication avienne. Par des études sur le terrain et des expériences de laboratoire, il a étudié les forces écologiques et sociales qui ont contribué à l'évolution de l'apprentissage vocal.
Les jeunes perroquets, oiseaux chanteurs et colibris apprennent un répertoire de chansons, comme les enfants en bas âge apprennent à parler. Mais pourquoi cette capacité d'apprendre un système de communication vocal est-il quelque chose que nous partageons avec les oiseaux, mais pas avec nos parents plus proches, tels que les primate ?
Kroodsma a prêté une attention particulière à la variation locale des types de chants - donnés comme dialectes. Par exemple, la Mésange à tête noire (atricapillus Parus) de Martha's Vineyard, a un chant entièrement différent de son homologue terrestre qui vit au Massachusetts dit il. Aussi, les oiseaux qui vivent sur une frontière entre deux dialectes ou qui passent du temps dans différents secteurs peuvent devenir "bilingues" apprenant les chansons de plusieurs groupe de voisins.
Récemment, Kroodsma a découvert que l’Araponga tricaronculé (tricarunculata Procnias) change constamment son chant, créant ce qu'il appelle "une évolution culturelle rapide à chaque génération." Ce genre d'évolution du chant est connu chez les baleines mais, jusqu'ici, rarement dans les oiseaux. Professeur de biologie à l'université du Massachusetts à Amherst, Kroodsma est également Co-rédacteur du livre Ecology and Evolution of Acoustice Communication in Birds (Cornell University Press, 1996). Bien qu'il projette de continuer ses études sur le terrain, il dit qu'un de ses buts les plus importants est maintenant d'aider les gens à comprendre " Comment écouter les chant d'oiseaux. Beaucoup de gens peuvent identifier une grive des bois (Hylocichla mustelina) quand ils l’entendent. Son chant est un des plus beau au monde – mais peu réalisent qu'ils pourraient entendre les choses que la grive communique s’ils savaient juste écouter."

SA : Pouvez vous faire une comparaison entre la façon dont un bébé oiseau apprend à chanter et la façon dont un jeune humain apprend à parler ?
DK : En surface, c'est remarquablement similaire. Je passe souvent une bande de ma fille, enregistrée quand elle avait environ une année et demi. Elle prend tout qu'elle connaît "bruits de toutou, de chat, etc " et les rapièce aléatoirement ensemble dans un ordre absurde de babillage. Ainsi quand on passe la bande d'un jeune oiseau et qu’on dissèque ce qu'il fait dans ce que nous appelons son "subsong" il se passe exactement la même chose. Il prend tous les bruits qu'il a mémorisés, tous les bruits auxquels il a été exposé, et les chante dans un ordre aléatoire. Il semble que ce que le bébé humain et le bébé oiseau font est identique. Certains pourraient voir ceci comme une comparaison grossière, mais elle est très intrigante.
SA : Pourquoi les répertoires de chants et les dialectes de certains oiseaux changent-ils d'un endroit à l'autre ?
DK : Pour les espèces d'oiseaux qui n'apprennent pas leurs chants, j'aime penser de manière simpliste que leurs chants sont codés dans leur ADN. Avec ces oiseaux, si nous trouvons des différences dans les chants d'un endroit à l'autre, cela signifie que l'ADN est aussi changé et que les populations sont génétiquement différentes. Mais il y a des espèces dans lesquelles les chants ne sont pas codés par l'ADN. Alors nous avons quelque chose très semblable aux humains, la parole est apprise et varie d'un endroit à l'autre. Si par exemple, tu a été élevé en Allemagne, tu parleras allemand plutôt que l'anglais, sans changement de gènes. Ainsi avec les oiseaux qui apprennent leurs chants, on obtient ces différences frappantes d'un endroit à l'autre parce que ces oiseaux ont appris le dialecte local.
SA : Comment est-ce influencé par le nomadisme de l’oiseau ?
DK : Si tu sais que le reste de ta vie tu parleras anglais, tu travailleras dur à l'anglais à l'école. Mais qu'en serait-il si tu savais que tu seras jeté à plusieurs reprises dans des milieux avec des personnes parlant des langues différentes ? Tu commences ainsi à entrevoir l'énorme défi que ce serait d'apprendre la langue ou le dialecte de tous ces différents endroits. Alors je pense que les oiseaux nomades comme les Troglodyte à bec court [Cistothorus platensis], parce qu'ils vivent avec différents oiseaux tous les quelques mois partout dans la géographie, ne prennent pas la peine d'imiter les chansons de leurs voisins immédiats. Ils composent une certaine sorte de chant généralisé, ou plutôt ce sont des instructions de l’ADN leur permettent d'improviser la chanson du Troglodyte à bec court. Le contraste du Troglodyte à bec court avec le Troglodyte des marais [Cistothorus palustris] est très intéressant. Les Troglodytes des marais occidentaux de la région de Seattle ou de Californie, restent sur leur territoire pendant toute l'année. Une fois qu'un mâle s'installe sur un territoire il apprend les chants de ses voisins. Ils vivent tous au sein d’une communauté très stable, et je pense que cela leur donne l'élan pour s'imiter les uns les autres. Mais J'aimerai quand même bien avoir la réponse à ça : Pourquoi s'imitent ils tous… pourquoi ont ils les mêmes chants ?.
SA : Une des manières ou vous avez montré que la connaissance de chants est innée - plutôt qu'apprise - chez certaines espèces fut de priver de jeunes Moucherolles de leur capacité d'entendre.
DK : Nous avons fait un tas d'expériences, mais nous savions que l'étape finale avant de pouvoir déclarer qu'ils apprennent était de les empêcher de pratiquer l'audition elle-même. Ainsi nous avons obturé les oreilles des quelques Moucherolle [Sayornis phoebe] et elles continuèrent de produire toujours parfaitement leurs beaux chants. Elles n'auraient pas du être capable de développer des chants normaux après avoir été rendues sourdes s'il n'y avait pas quelque composant d'apprentissage inné.
SA : Vous avez comparé l’Araponga tricaronculé du Costa Rica à la baleine à bosse [Megaptera novaeangliae] parce que leurs chants évoluent rapidement à chaque génération. Comment savoir que les chants des Arapongas ont évolué depuis que les gens ont commencé à les enregistrer ?
DK : Nous avons une série d'enregistrements datant du milieu des années 70, nous donnant une utile documentation sur leurs chants dans trois dialectes. Dans deux des dialectes, les chants des années 70 sont rigoureusement différents des chants aujourd'hui. Dans le troisième, celui avec lequel nous travaillons le plus soigneusement, nous pouvons montrer plusieurs micro changements fait avec le temps. Un des changements est un très un fort sifflent qui a diminué dans sa fréquence [hauteur] depuis les années 70. Celle-ci est passée d'environ 5.500 hertz, (cycles par seconde) descendant à environ 3.700 hertz. C'est une baisse énorme, une baisse moyenne de 70 hertz par an de 70 à 2001.
SA : L’Arapongas (Bellbird) est-il unique parmi les oiseaux dans le sens que ses chants évoluent de cette façon ?
DK : Ces oiseaux réapprennent probablement leurs chansons tout le temps... Ils surveillent ce que les autres oiseaux chantent, n’est-ce pas. Ce genre de modification n'a été démontré qu'avec deux autres sortes d’oiseau, dont le Cassique cul-jaune [ Cacicus cela] du Panama. C'est un merle qui vit en colonies. Les chants dans ces colonies changent en une génération. Avec des oiseaux qui ont des vies assez courtes, comme les Passerin indigo [ Passerina cyanea], qui vivent environs deux ans, une fois que le mâle à développé son chant il le garde toute sa vie. Les chants d’Araponga évoluent au-travers des générations, de manière très proche à la baleine à bosse.
SA : Pourquoi pensez-vous que les chants de l’Araponga se modifient avec le temps ?
DK : Comme probablement dans la plupart des systèmes où relativement peu de mâles réussissent. Le mâle doit exposer son chant à une assistance des femelles, celles-ci conviennent quant à qui est le meilleur mâle. Elles sont probablement la cause d’un système qui permettrait aux mâles de montrer depuis combien de temps ils sont dans les environs : s'ils chantent les chants des dialectes locaux et s’ils ont suivis les changements. Ainsi les mâles qui réussissent pourraient changer leurs chants, forçant les autres mâles, particulièrement les plus jeunes, à rester à niveau. Ce pourrait être une manière pour que les femelles puissent identifier les mâles dominants ou ceux qui ont été dans la population depuis le plus longtemps.
SA : Une des manières qui vous a permis de montrer que les Arapongas apprennent leurs chants est que vous avez découverts qu'ils imitent d'autres oiseaux.
DK : Un ami m'a parlé d'une ville du Brésil appelée Arapongas. Si tu dis "Arapongas" en soulignant le "pong" plus ou moins c'est comme décrire un de ces Araponga à gorge chauve qui habite le Brésil méridional. La ville est baptisée du nom de cet oiseau. Les gens gardent des Arapongas en cage dans cette ville. Mon ami a entendu un là-bas, en cage, faire des bruits comme un merle de Chopi [Gnorimopsar chopi]. Il a découvert qu'il avait été élevé avec des merles de Chopi et qu’il avait appris des éléments - sifflements et ronronnements - de leurs chants. C'était une jolie expérience faite par des amateurs d'oiseau, qui donne ce que je vois comme la preuve claire qu'un Araponga a appris ses sons des merles.
SA : Pourquoi trouvez-vous les l’Araponga si attrayants ?
DK : Il est difficile de penser objectivement une fois qu’on observe ces oiseaux parce qu'ils sont si charismatiques. Ils sautent à cloche-pied sur leurs perchoirs, se mettent en garde, se poussent entre eux en bas des perchoirs, ils se crient dans des oreilles, ils collent leurs têtes dans les bouches d'autres oiseaux. Ils sont simplement extraordinaires. La chose que je trouve excitante en tant que scientifique c'est que c'est seulement le quatrième groupe d'oiseaux au sujet desquels nous sommes documentées pour ce type d'étude vocale. Je pense qu'ils ouvrent une fenêtre sur les conditions dans lesquelles l'apprentissage vocal pourrait avoir évolué dans d'autres groupes ou espèces.
SA : Quels mystères de chant d'oiseaux voudriez vous résoudre dans votre vie ?
DK : Pourquoi les oiseaux acquièrent ils les sons de cette manière ? Pourquoi certains oiseaux apprennent ils et d'autres pas ? Les merles proches les uns des autres semblent avoir des chansons différentes, cela suggère qu'ils les composent probablement. Il doit y avoir une sorte de grand modèle évolutionnaire avec lequel tous ces oiseaux fonctionnent, et si nous en savions juste assez au sujet de leurs histoires de vie, mon sentiment tripal est que toute cette variété que nous voyons parmi des oiseaux commencerait à se comprendre.

Auteur: Fortean times

Info: Entrevue entre Donald Kroodsma et Jennifer Uscher, auteur scientifique indépendante de New York, spécialisée sur les oiseaux. Vers 2004

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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

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