[ANALYSE] Allons-nous un jour penser à la manière des algorithmes?

Au cours de nos moments d’éveil, nous stimulons notre cerveau et pensons de différentes manières. Tantôt nous planifions nos tâches, tantôt nous calculons un trajet et à d’autres moments nous dialoguons. Ce sont des activités cérébrales qui peuvent être représentées par les neurologues sous formes d’interconnexions. Or, si les algorithmes s’apparentent à notre intelligence, notre pensée elle-même ne se modifie-t-elle pas, à force d’y être confrontée, pour ressembler à ces algorithmes ?

Chacune de nos interrogations peut aujourd’hui être comblée par notre compagnon Google. Par ailleurs, nous ne sollicitons plus notre mémoire comme avant, pour nous rappeler du nom d’un chanteur, ou bien d’une chanson, grâce à Shazam. Aussi, notre pensée est alimentée par mille et une images et suggestions. Les souvenirs et anniversaires nous sont rappelés par Facebook. Enfin, nos parcours sont organisés par Waze.

On voit également que lorsque nous prenons des décisions, nous semblons mobiliser des règles ou des procédés, plutôt que des jugements. Nous nous fions de moins en moins à notre discernement personnel. De plus, l’accès constant à l’information nous permet difficilement de prendre du recul et de réfléchir pour dégager un avis critique. Notre pensée se fond alors dans une pensée générale qui nous accompagne sans cesse.

I. LES INTELLIGENCES

On constate ainsi que la prolifération des algorithmes autour de nous vient procéduraliser nos vies individuelles. À la manière des algorithmes, nous exécutons des tâches et attendons une récompense, une fois la tâche accomplie.

Voyons, dans un premier temps, ce que peut vouloir dire Penser comme un algorithme. On doit comprendre qu’il existe plusieurs types d’algorithmes et plusieurs manières de concevoir l’IA.

a) L’intelligence artificielle symbolique et notre pensée

Le procédé de l’intelligence artificielle symbolique est analogue à la capacité d’abstraction du cerveau humain. Grâce à un arbre où chaque hypothèse conduirait à une feuille, cette modélisation de notre pensée appelé Top-Down, résout les problèmes en utilisant des concepts et en analysant des corrélations entre des situations familières. 

De type cartésien, cette intelligence procède par raisonnement logique. À caractère platonicien, les idées précèdent le savoir. Grâce à cette forme d’intelligence, nous abordons le monde au moyen d’une pensée discursive et non intuitive. Nous déduisons des situations selon des faits ou des données collectées.

b) L’intelligence artificielle numérique et notre pensée

L’intelligence artificielle numérique est associée à la théorie connexionniste. Cette théorie défend l’idée selon laquelle l’intelligence de la machine devrait s’inspirer du cerveau humain. D’après cette approche neurologique, nos processus mentaux peuvent être expliqués par l’interaction d’unités simples à travers plusieurs niveaux de neurones.

« L’IA connexionniste est l’IA des sens, et l’IA symbolique est celle du sens. »
David Sadek, VP Recherch Technologies et Innovation chez Thales.

C’est une intelligence artificielle des sens, car elle part de l’expérimentation et procède par induction pour émettre des hypothèses. C’est une approche appelée Down-Up. Plus proche de l’intuition que du raisonnement logique, cette intelligence gère beaucoup mieux les situations ambiguës.

Cette approche semble « mieux adaptée pour capturer la nature floue et probabiliste du monde qui nous entoure et que nous conceptualisons », nous disent les chercheurs Laurent Cervoni, Éric de La Clergerie et Francis Rousseaux dans leur article: Réconcilier les intelligences (artificielles) paru en France chez ActuIA.

c) Position hybride 

Divers travaux tentent aujourd’hui de réconcilier les deux formes d’intelligence. «L’apport de données issues de l’outil symbolique», selon les chercheurs cités ci-dessus, permettrait un «couplage avec des approches probabilistes et avec l’apprentissage».

Par ailleurs, le symbolique n’est pas nécessairement conçu comme une surcouche de réseaux neuronaux. Ces réseaux peuvent s’appuyer sur des bases de connaissances symboliques. Les deux intelligences peuvent donc cohabiter. Qu’en est-il de notre pensée ?

II. PRISE DE DÉCISION ET JUGEMENTS

On se demande alors si nous-mêmes avons une autonomie de pensée. À l’intérieur de toutes les procédures, pouvons-nous dire que nous émettons des jugements éclairés et réfléchis. On questionne ainsi le libre-arbitre et on s’aperçoit qu’il est mis en jeu à l’intérieur des systèmes de pensée. 

Notre pensée devient une pensée systématique. Sur les fils d’actualité, nos jugements sont influencés par les pensées dominantes. Or les nouvelles que nous recueillons nous sont parvenues de manières organique et calculée. On peut penser aux publicités micro-ciblées et aux suggestions offertes qui fonctionnent aux moyens d’algorithmes. 

« Nous allons vers une société où les gens se font dire par des algorithmes quels sont leurs goûts. »

David De Cremer, Provost Chair, National University of Singapore (NUS) Business School

À l’intérieur de cet environnement mathématisé, sommes-nous encore à même de prendre de bonnes décisions? Ne devenons-nous pas tout simplement de dociles utilisateurs qui prenons des décisions sous influence?

Mais alors que deux approches se côtoient en IA, sommes-nous également conditionnés par deux modes de pensée différents? Avons-nous un raisonnement plutôt discursif ou plutôt dialectique? La dialectique se rapprochant plus d’un apprentissage par essais et erreurs comme l’apprentissage profond non supervisé.

III. LES LIMITES DE L’ANALOGIE

L’analogie est intéressante à analyser. La pensée, dite procédurale, est celle qui nous à conditionne prendre des décisions selon un certain nombre de règles. Il s’agit de classer et d’ordonner nos connaissances pour déduire des hypothèses. 

Notre pensée connexionniste serait alors de quel ordre?  C’est celle qui, par synthèse, nous permettrait d’avoir une vue d’ensemble d’une situation particulière. Elle est proche de l’intuition qui nous aide à saisir un rapprochement dans une situation inconnue. 

Ces deux approches distinctes nous interdisent de caractériser notre pensée sous un des deux types d’intelligence artificielle. La procéduralisation de la pensée devrait alors s’accompagner d’une forme de connexion, sans laquelle nous pouvons difficilement avoir de vue d’ensemble. Ainsi notre pensée, constamment connectée à une pensée générale ou collective, ne peut pas se comprendre en dehors de ses interactions. 

Difficile de dire alors que nous Pensons comme des algorithmes. D’autre part, certains refusent de limiter les progrès de l’intelligence artificielle à une comparaison avec le cerveau humain.

« L’analogie selon laquelle le cerveau est comme un ordinateur est dangereuse et bloque les progrès de l’IA.»

Pascal Kaufmann, CEO at Starmind

CONCLUSION

En définitive, il semblerait que notre pensée et ses modalités soient de plus en plus intrinsèquement liées à l’intelligence artificielle. D’un côté, nous modelons nos capacités cérébrales à nos activités de plus en plus numériques. De l’autre, nous modélisons sous différentes formes d’algorithmes des procédés de pensées. Les avancées de l’un nourissent celles de l’autre car l’intelligence humaine et l’intelligence artificielle sont intimement connectées. 

BIBLIOGRAPHIE

Cervoni, Laurent; de La Clergerie, Éric; Rousseaux, Francis, Réconcilier les intelligences (artificielles), ActuIA, 2021.

Cremer, David; Leadership by algorithm, 2020.

Hosanagar, Kartik; Who Made That Decision: You or an Algorithm?, The Wharton School, The University of Pennsylvania, 2019.

Miller, Ron; Artificial intelligence is not as smart as you (or Elon Musk) think, TechCrunch, 2021.

Zao-Sanders, Marc; How to Think for Yourself When Algorithms Control What You Read, Harvard Business Publishing, 2018.

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