Le XXe siècle a connu des progrès considérables qui ont renforcé la confiance dans la démarche scientifique. Ces progrès conduisent-ils à remettre en cause l’existence de Dieu ou au contraire à la confirmer ? Louis Pasteur disait à ce propos : « Un peu de science éloigne de Dieu, beaucoup en rapproche. » Pouvons-nous faire le même constat ?
Nous nous concentrerons ici sur la question de l’existence de Dieu, non pas d’abord du Dieu chrétien mais plus généralement de l’existence d’une origine du monde. Cette interrogation n’est pas réservée aux chrétiens : Platon et Aristote, vers le IVe siècle avant Jésus-Christ, affirmaient que l’univers possède un fondement et une cause. Pour Platon, c’était une Idée du Bien dont découlaient toutes les formes de l’univers ; pour Aristote, une sorte de moteur qui mettait en mouvement l’univers. Plutôt qu’un dieu, c’était un principe qui n’était pas vraiment personnel. Mais l’on remontait à un être suprême.
Le christianisme a beaucoup insisté sur cette possibilité de remonter à un principe qui était, pour les chrétiens, identique au Dieu qui a créé le monde. Les psaumes, dans la Bible, regorgent de phrases de louange de Dieu à cause de l’observation de l’univers : « Les cieux racontent la gloire de Dieu, et l’œuvre de ses mains, le firmament l’annonce » (Ps 19, 1).
Est-ce que les connaissances sur le fonctionnement de l’univers remettent en cause cette démarche de remontée à un principe ? Pour y répondre, je m’appuierai sur les objections d’un célèbre auteur athée, Richard Dawkins.

1. Les arguments de Richard Dawkins

D’après Richard Dawkins, les sciences, et en particulier la théorie de l’évolution, permettent d’expliquer ce que l’existence de Dieu n’explique pas suffisamment. L’un de ses ouvrages est intitulé The God Delusion, traduit en français sous le titre Pour en finir avec Dieu[1]. Cet ouvrage est intéressant pour deux raisons : d’abord parce qu’il est très célèbre (il a été traduit en 35 langues environ) ; d’autre part parce qu’il présente des arguments assez représentatifs de la démarche du scientifique athée. Tentons de résumer ses arguments.

L’argument du Boeing 747 : l’improbabilité de Dieu

L’argument du Boeing 747 vient d’un physicien nommé Fred Hoyle qui entendait démontrer l’existence de Dieu à partir de l’improbabilité de l’apparition de la vie. Selon Hoyle, l’apparition de la vie sur la Terre est aussi peu probable que le fait qu’un ouragan, en balayant une décharge, assemble un Boeing 747[2]. Autrement dit, invoquer un mécanisme qui est basé sur le hasard n’explique absolument rien.
Richard Dawkins répond que l’apparition de la vie est en effet un événement d’une grande improbabilité, mais que l’existence d’un Dieu est encore plus improbable. J’explique quelque chose de quasiment miraculeux, l’existence de la vie, par un être encore plus miraculeux, Dieu. L’apparition de la vie est stupéfiante mais qu’il existe un Dieu tout-puissant, ce serait encore plus stupéfiant. Il serait encore plus miraculeux qu’il existe un être capable de faire des miracles.

« Si improbable statistiquement que soit l’entité que vous cherchez à expliquer en invoquant un concepteur, le concepteur lui-même doit nécessairement être au moins aussi improbable. Dieu est l’ultime Boeing 747. »[3]

Pour Dawkins, cela s’oppose à la démarche du scientifique. La démarche du scientifique consiste en effet à aller au plus simple : il faut rechercher l’explication la plus économique. C’est ce qu’on appelle le « rasoir d’Ockham » en référence à Guillaume d’Ockham, un théologien du XIVe siècle. Selon Dawkins, nous disposons aujourd’hui d’une explication du passage de corps très simples à une complexité organisée. L’explication ancienne, qui consistait à attribuer cela à un Dieu, peut donc être remplacée par une hypothèse plus économique, celle de l’évolution. Nous répondrons à cet argument dans la partie suivante.

Le Dieu des lacunes

La deuxième partie de l’argumentation de Richard Dawkins est dirigée contre une certaine conception de Dieu, celle des créationnistes, pour qui Dieu est un « Dieu des lacunes » (a God of the gaps) ou un Dieu « bouche-trou ». L’idée est simple : les créationnistes cherchent des lacunes dans la connaissance scientifique actuelle. S’il y a une réalité qui est apparue et qu’il n’existe pas d’explication scientifique à son apparition, alors c’est la preuve qu’il y a un autre agent, qui est Dieu. Par exemple, le créationniste soulignera qu’il est impossible d’expliquer l’apparition de l’articulation du coude de la petite grenouille fouine tachetée : aucun de ses éléments ne rendra compte de l’apparition du tout ; on ne peut pas imaginer une lente évolution jusqu’à cette articulation. Elle ne peut pas être l’assemblage de parties plus simples. Soit elle est là avec toute sa complexité, soit elle n’est pas là. Il n’y a pas d’intermédiaire donc Dieu existe. Ou bien les créationnistes vont être attirés par les fossiles qui ne correspondent à aucune espèce connue : pour eux, c’est la preuve que Dieu a mis les fossiles sur terre directement. Ce qui est derrière cette argumentation, c’est l’idée selon laquelle « la nature ne fait pas de sauts ». Si l’on constate scientifiquement que la nature fait des sauts, cela signifie que ce n’est pas un processus naturel, et qu’il y a donc un agent surnaturel à l’œuvre.
Dawkins souligne que cette argumentation va à l’encontre de la méthode scientifique elle-même. Le scientifique cherche parce qu’il est confronté à des lacunes dans la connaissance. C’est cela qui le stimule. Et l’histoire de la science montre que ces lacunes ont finalement été comblées par les nouvelles découvertes scientifiques. La légitimité de la science ne s’appuie donc pas sur le fait qu’elle explique déjà tout, mais qu’elle a à sa disposition une théorie qui lui permet de s’appliquer aux nouvelles questions qui se posent. Et si la théorie ne fonctionne pas, il faut découvrir une autre théorie. Mais on ne peut pas se contenter d’invoquer Dieu.

Le principe anthropique

Le dernier grand argument que Dawkins présente est celui du principe anthropique. Ce principe part du constat que la vie, et en particulier la vie humaine, est apparue sur Terre, et que cette apparition nécessite des conditions très particulières, ce qu’on appelle aussi un « réglage fin » (fine tuning).
Pour les croyants, selon Dawkins, l’existence de conditions aussi spécifiques est la preuve que Dieu existe. Pour Dawkins, c’est au contraire un argument en faveur de l’inexistence de Dieu. En effet, si improbable que puisse être le commencement de la vie, nous savons qu’il s’est produit puisque nous sommes là[4]. Pour Dawkins, l’apparition de la vie ne peut s’expliquer que par deux hypothèses : ou bien le miracle d’un dieu ou bien une apparition naturelle par l’évolution. L’apparition à partir de ce qui n’est pas la vie, à partir de ses composants les plus élémentaires, est tout à fait envisageable selon Dawkins, et nous essayons même de reproduire ce mécanisme en laboratoire. Dawkins retourne donc l’argument du principe anthropique : la vie peut bien apparaître naturellement puisqu’elle est apparue.

Conclusion : les forces et les faiblesses de l’argumentation de Dawkins

Que penser de cette argumentation ? Elle possède ses forces et ses faiblesses. Sa force vient du fait qu’elle s’appuie sur un argument philosophique pertinent mais qui n’est pas sans ambiguïtés. Sa faiblesse principale est qu’elle se confronte aux argumentations les plus faibles. Dawkins ne se confronte pas aux grands penseurs. Par exemple, réfuter l’idée d’un Dieu des lacunes, le Dieu « bouche-trou », n’est pas très difficile. Ce n’est pas la conception des grands théologiens, comme il le dit lui-même. Il cite par exemple le théologien protestant Dietrich Bonhoeffer qui va dans le même sens que lui.
De la même manière, réfuter la religion à partir d’un exemple absurde de tribus qui adoraient le fabricant des cargos qui apportent des marchandises, parce qu’on ne sait pas d’où elles viennent, n’est pas très honnête. On ne réfute pas la religion à partir de sa version la plus idiote mais en écoutant ce que les plus grands penseurs en ont dit. On ne peut pas mettre toutes les religions dans le même panier. Un philosophe britannique, nommé Gilbert Chesterton, disait que la comparaison des religions est semblable à la comparaison des journaux : ils ont tous du papier, des articles, des journalistes mais leur contenu est très différent d’un extrême à l’autre. De même, les religions sont extérieurement très ressemblantes mais si l’on regarde ce qu’elles disent, certaines sont vraiment stupides, d’autres ont produit une sagesse plurimillénaire.

Par delà ces faiblesses, il y a néanmoins un véritable argument au cœur de son propos et qui en fait la force. C’est le fait qu’il existe une explication naturelle au processus pour lequel on invoque une explication surnaturelle. Les croyants disent : ceci n’est explicable que par l’existence de Dieu. Moi Dawkins, je dis : il existe une explication naturelle par l’évolution. Vous dites que le monde est tellement bien organisé que ceci n’est possible que par l’existence d’un Dieu créateur ; je vous réponds que l’évolution nous met sous les yeux le processus selon lequel c’est advenu. Vous dites que ces conditions très précises pour l’apparition de la vie ne peuvent venir que de Dieu en raison de leur improbabilité ; je vous réponds qu’elles ne sont pas entièrement improbables puisque vous êtes là. C’est donc à cet argument qu’il faut se confronter. Et pour cela, il faut utiliser les ressources de la philosophie.

2. Les ressources de la philosophie en alliance avec la science

Nous nous restreindrons à l’argument principal de Dawkins selon lequel l’évolution suffit à expliquer l’apparition du monde. Pour le développer, Dawkins part du Dieu bouche-trou, qui est encore une fois celui des moins bons penseurs chrétiens mais qui donne à réfléchir. Dawkins sait que ce n’est pas le meilleur argument mais sa réflexion à ce sujet est à mon avis au cœur de son propos.

Les causalités ne s’opposent pas

D’abord, pourquoi le Dieu chrétien n’est-il pas un Dieu bouche-trou ? Le Dieu bouche-trou semble venir d’une conception un peu simpliste de l’action de Dieu. Pour les créationnistes (et il en va de même pour les évolutionnistes qui leur répondent), il n’y a que deux possibilités : soit un processus vient de la nature, soit il vient de Dieu. Donc si je montre qu’il y a une explication naturelle, cela signifie que Dieu n’agit pas ; si je constate qu’il n’y a pas d’explication naturelle, cela signifie que c’est nécessairement un agent surnaturel qui l’a accompli donc Dieu existe.
Ce raisonnement est bien trop simpliste. D’abord, il ne semble pas qu’en dehors des miracles de guérison, on ait encore mis en évidence un processus dans l’univers qui ne possède aucune explication naturelle. Le développement de l’univers suit une causalité naturelle. Et si on n’a pas d’explication aujourd’hui (par exemple pour l’apparition d’un organe très complexe comme l’œil), on en aura une demain. Je ne dirais bien sûr pas la même chose pour des événements de notre monde qui peuvent relever du miracle.
Ensuite, le fait que le processus naturel ait des causes naturelles n’empêche absolument pas qu’il ait aussi des causes surnaturelles. Ce n’est pas « ou Dieu ou la nature » : mais c’est « et la nature et Dieu ». L’action de Dieu passe au travers de l’action de la nature. Mais l’action de Dieu et l’action de la nature ne relèvent pas du même plan. Ce que le biologiste Stephen Jay Gould appelle le Non-Overlapping Magisteria : les magistères ne se recouvrent pas parce qu’ils ne répondent pas à la même question. La science se demande par quel processus on passe de tel état à tel état ? Par exemple, par les mécanismes de l’évolution. Au contraire, la religion, et sur ce point elle est rejointe par la philosophie, se demande quelle est la cause la plus fondamentale de cette réalité ? Non pas comment on est passé à cet état à partir d’un état antérieur mais d’où vient ultimement cette réalité. C’est le raisonnement que faisait Aristote à propos du monde : on ne peut pas remonter de manière indéfinie à un état antérieur, sans quoi on n’a jamais d’explication ; il faut un fondement, ce qu’Aristote appelait un premier moteur. Il y a un être qui échappe au monde et qui est son fondement. Les chrétiens diront qu’il y a un Créateur.

Il y a donc deux questions différentes qui appellent des réponses différentes. La question du changement, du passage d’un état à un autre, fait partie de la science : il faut y répondre par des mécanismes naturels, que ce soit l’évolution en biologie, ou des changements physiques pour l’apparition de notre monde à partir d’un état initial. Mais la question de l’existence d’un monde, celle de l’origine du fait qu’il y a du changement dans le monde, ne peut pas être résolue à partir du changement lui-même. S’il y a une réponse, il faut qu’elle soit sur un autre plan que celui des processus naturels ; ou alors il faut accepter qu’il n’y ait pas de réponse.
Stephen Hawking, cosmologiste britannique, pensait avoir résolu l’énigme de la création de l’Univers en affirmant que l’Univers venait de la gravitation[5]. Le problème de cette réponse est que la gravitation suppose qu’il y ait un univers. Il pense résoudre le problème d’une création à partir de rien en exhibant un état antérieur de l’univers, où il n’y a pas de particules mais de la gravitation. Mais l’existence de la gravitation est déjà un état de l’univers. On ne s’en sort jamais.
La tradition philosophique de la métaphysique, pleinement assumée par le christianisme, va affirmer que : 1) la causalité divine et la causalité naturelle ne s’opposent pas mais vont de pair ; 2) le changement et la création sont totalement différents parce que le changement se fait à partir d’un état alors que la création est à partir de rien. Ce qui ne signifie pas que la création a eu un commencement mais qu’elle a un fondement : que tout ce qui existe provient d’une cause supérieure. Et donc 3) qu’il y a un principe à l’Univers.

Il me semble donc que l’argumentation de Dawkins contre le Dieu bouche-trou est juste. L’existence de Dieu n’est pas prouvée par le fait qu’on n’arrive pas à expliquer des processus naturels. La science procède par résolution d’énigmes. Et je suis d’accord avec lui pour affirmer que c’est de la paresse d’attribuer cela à Dieu. Mais Richard Dawkins connaît également le raisonnement métaphysique classique que j’ai opposé. Il le refuse mais de manière assez ambiguë.

Il y a un principe

Comme je l’ai dit, son argument le plus fort, qui consiste à affirmer : « il y a telle question mais je vous donne une explication naturelle » n’est pas suffisante. C’est ce que montrent les ressources de la philosophie que Dawkins connaît. À moins que pour Dawkins, l’évolution puisse rendre compte de tout ce qui existe. Et c’est là que son argumentation paraît très ambiguë. Voici comment il répond à l’argumentation métaphysique :

« La cause première que nous cherchons a dû être la simple base d’une grue à auto-amorçage qui a au bout du compte hissé le monde tel que nous le connaissons jusqu’à la complexité de son existence actuelle. »[6]

La question rebondit : est-ce que cette grue fait partie de l’univers ? Dans ce cas, elle n’explique pas l’apparition de l’univers. Ou bien est-elle en dehors de l’univers ? C’est ce que semble entendre Dawkins. Dans ce cas, elle est bien le principe premier que nous cherchons.
Soit l’évolution fait elle-même partie du monde et donc ne peut pas expliquer l’apparition du monde. Soit l’évolution est séparée du monde et explique l’apparition de l’univers à partir de rien, et dans ce cas, il y a bien un principe de l’univers, qu’on appelle l’évolution. Dans ce cas, Dawkins adopte bien une démarche métaphysique qui consiste à faire de l’évolution le principe créateur du monde.
Dans ce passage, Dawkins ne nie pas qu’il y ait un principe premier de l’univers. Mais que ce principe soit le Dieu chrétien qui se révèle et s’incarne dans le Christ. Cela signifie qu’il n’a pas la foi dans le Dieu chrétien mais pas qu’il n’y a pas de Dieu. Son dieu c’est l’évolution qui crée tout à partir de rien.

Il me semble donc que Dawkins se contredit. Toute son argumentation est basée sur le fait qu’il y a deux types d’explication, une explication naturelle et une explication surnaturelle. Dawkins défend l’explication naturelle. Mais soit il explique l’apparition de la nature par un élément naturel et cela n’explique rien ; soit il l’explique par un élément au-dessus de la nature et dans ce cas il est dans le surnaturel. Dans ce cas, « surnaturel » ne veut pas dire magique mais qu’un principe au-dessus de la nature fonde la nature. On a l’impression de buter ici sur un impensé. Richard Dawkins n’en a peut-être pas tout à fait fini avec Dieu.

3. Conclusion

Si la science rapproche de Dieu, ce n’est donc pas parce qu’elle constate qu’elle ne parvient pas à expliquer certains phénomènes naturels, mais parce qu’elle constate qu’elle ne peut pas fournir l’explication ultime de l’existence du monde. Elle ne peut expliquer que les changements dans l’univers. Le scientifique est naturellement conduit à s’interroger sur le fondement ultime du monde. Il entre alors dans une démarche métaphysique et sort de son domaine strict de compétences. S’il veut répondre correctement à la question du principe de l’univers, il devra donc s’appuyer sur la sagesse de l’humanité depuis des siècles.

L’Intelligence Artificielle est aujourd’hui une importante question de société. On ne compte plus les publications à ce sujet, que ce soit dans la littérature scientifique ou parmi les ouvrages à destination du grand public. Devant cet engouement, la Revue thomiste en ligne propose une contribution en plusieurs articles. Celle-ci s’appuiera sur la philosophie de l’homme de Thomas d’Aquin afin de démêler une expression qui semble équivoque, celle d’« intelligence artificielle ».

 

Le rêve de l’Intelligence Artificielle (G.-M. Grange)

 

Il existe un rêve de l’Intelligence Artificielle qui s’observe à deux niveaux. Au niveau le plus apparent, mais aussi le plus superficiel, ce rêve s’observe dans les débats publics. En témoigne le nombre impressionnant de films consacrés à la peur d’une Intelligence créée par l’homme et dont l’humanité perdrait le contrôle. Le langage cinématographique se prête en effet particulièrement à un jeu émotionnel sur le destin de notre humanité.

Stanley Kubrick, dans 2001 : l’Odyssée de l’espace (1986), met en scène un superordinateur, HAL, programmé pour mener à bien la mission coûte que coûte, et qui prend le contrôle d’un vaisseau spatial pour éviter que les astronautes ne le débranchent. De même, dans le film Terminator de James Cameron (1984), le système Skynet prend le contrôle des armes et cherche à exterminer l’humanité au profit des machines.

Dans une version plus rassurante, le film Her de Spike Jonze (2013) décrit comment une Intelligence Artificielle réussit à réconcilier avec la vie un homme qui vient de se séparer de sa femme. L’IA joue le rôle d’une personne à l’écoute qui aide le personnage principal à retrouver une vie pleinement sociale. Néanmoins, les IA prennent finalement leur indépendance et stoppent leur collaboration avec l’humanité.

Ces frayeurs ne se cantonnent pas à la sphère du cinquième art et elles innervent le débat public. Stephen Hawking a déclaré en 2014 que « l’IA pouvait signifier la fin de l’espèce humaine », car les hommes seraient incapables de rivaliser avec cette intelligence artificielle. De même, Elon Musk affirmait en 2022 sur X que ChatGPT était effroyablement bon et que nous n’étions pas loin d’une IA dangereusement forte[1]. Pour Ray Kurzweil, apôtre de la fusion homme-machine qu’il nomme la singularité, l’avènement de l’IA montre que la singularité est plus proche que prévu, selon le titre de son dernier livre paru en juin 2024[2]. Selon ses prédictions, l’IA sera au niveau de l’intelligence humaine en 2029 et la fusion homme-machine aura lieu en 2045.

 

Le rêve de l’Intelligence Artificielle est également présent à un niveau plus fondamental, celui de la recherche scientifique. L’article fondateur d’Alan Turing en 1947 envisage la possibilité d’une machine intelligente et propose un test, le test de Turing, pour reconnaître son existence. En 1956, la conférence de Dartmouth est l’acte de naissance du domaine appelé désormais « intelligence artificielle », selon la formule de John McCarthy, présent lors de ce colloque. Selon les chercheurs qui s’y rassemblent : « Une tentative sera faite pour trouver comment faire en sorte que les machines utilisent le langage, résolvent des types de problèmes jusqu’ici réservés aux humains, et s’améliorent. » Cela crée une vague d’enthousiasme dans les années 1950 et 1960, enthousiasme qui va se tarir devant les difficultés rencontrées. La recherche s’essouffle, engendrant une période d’« hiver » de l’IA[3]. Les découvertes fondées sur l’IA connexionniste ont engendré une nouvelle période d’enthousiasme, c’est-à-dire un nouvel « été ». L’Intelligence Artificielle est donc un domaine soumis à la régularité des saisons, et il y a fort à craindre (ou à espérer ?) qu’il suive le rythme normal des saisons, et que l’été soit à nouveau suivi d’un hiver.

 

Il existe donc un rêve de l’Intelligence Artificielle. Pour échapper aux passions et circonscrire ce qui est en jeu, John Searle a proposé de distinguer l’IA forte (ou générale) et l’IA « faible »[4]. L’IA existante est une IA faible, c’est-à-dire dédiée à des tâches spécialisées et dénuée de toute émotion et de toute conscience : reconnaissance d’images, génération de textes, compétitions d’échecs ou de go.

Au contraire, l’IA forte serait une IA dotée des mêmes capacités intellectuelles que l’homme. Celle-ci n’existe pas à l’heure actuelle. Antoine Bordes, chercheur chez Facebook, disait que « pour faire des machines vraiment intelligentes, […] nous n’avons même pas les ingrédients de la recette[5]. » Est-ce qu’elle pourrait exister ? C’est ce problème que ces articles voudraient démêler.

 

La question revêt plusieurs enjeux. Le premier est celui de la nature de l’intelligence. Daniel Andler a publié récemment un ouvrage intitulé : Intelligence artificielle, intelligence humaine : la double énigme (2023). En effet, la recherche d’une intelligence artificielle, que cette quête soit pleinement justifiée ou non, oblige à s’interroger sur la nature de l’intelligence humaine. Les algorithmes de génération de langage comme ChatGPT sont sans doute les outils qui posent la question de la manière la plus aigüe puisque le langage est chez l’homme l’expression directe de son intelligence. L’Intelligence Artificielle réfléchit-elle ? Est-elle douée d’intentionnalité ? Ces questions sont au cœur des réflexions contemporaines sur l’IA[6].

Le deuxième enjeu est éthique. Pour prendre de bonnes décisions sur l’usage de l’IA, il est nécessaire de comprendre sa nature. Les prises de conscience récentes de la nécessité d’une réglementation de l’Intelligence Artificielle sont le signe qu’une réflexion à ce sujet est indispensable. Avant d’être juridique, celle-ci doit être morale. La philosophie de la technique du XXe siècle nous a fait comprendre que l’homme était façonné par son outil. L’IA est-elle un outil moralement acceptable malgré ses dangers ? Son utilisation par chacun de nous et dans la société tout entière est-elle bonne pour l’humanité ? La nouveauté de cette technologie suscite un grand nombre de questions.

L’enjeu est enfin théologique. Dans l’Écriture sainte, c’est l’idolâtre qui donne un visage humain à ce qui n’en a pas, car il se façonne un dieu à son image. L’Ancien Testament appelle sans cesse à se détourner des idoles, « qui ont des yeux et ne voient pas, des oreilles et n’entendent pas » (Ps 115, 5-6). La formule peut être transposée à l’IA : elle reconnait des formes mais ne les voit pas, elle exécute des tâches mais ne les comprend pas. Derrière le rêve de l’IA, se profile d’une part une interrogation sur le rapport de l’homme à sa propre humanité comme image de Dieu : n’y a-t-il pas un danger spirituel à se façonner un quasi-humain ? D’autre part, l’IA met en question le rapport de l’homme à Dieu : le seul être qui puisse tout faire (omnipotens) est Dieu. L’idolâtre cherche indûment dans une œuvre qui sort de ses mains la connaissance totale et universelle qui revient à Dieu seul. Il la consulte comme un oracle. Derrière les enjeux technologiques et philosophiques se cachent donc des enjeux humains et religieux.

 

Démystifier l'Intelligence artificielle (A. Lorentz)

Démystifier l'Intelligence artificielle, avec Antoine Lorentz, data scientist.

 

L'IA, un automate de l'intelligence (E. Perrier)

L’étrange association

L’expression Intelligence artificielle associe deux termes qui s’accordent mal. D’un côté, l’intelligence ne désigne pas seulement une fonction (comme un capteur ou un ordinateur), ni seulement une faculté (comme la capacité à traiter de l’information), mais une activité naturelle vitale. D’un autre côté, l’adjectif artificiel qualifie un produit de l’art, un artéfact. “Artificiel” s’oppose alors à “naturel” comme la voiture par rapport au cheval ou la lampe par rapport au soleil. Dans ces conditions, comment une intelligence, activité naturelle vitale, pourrait-elle être en même temps artificielle, un produit de l’art humain ?

Face à l’incompatibilité entre nature et artéfact, il devient nécessaire de distinguer deux sens  possibles de l’expression Intelligence artificielle :

« Intelligence artificielle » au sens plénier. On pourrait d’abord entendre cette expression au sens le plus fort, celui où l’homme parviendrait à produire une véritable intelligence. Par son ingéniosité, il aurait réussi ou devrait réussir à combler l’espace entre l’artéfact et la nature, à littéralement fabriquer une chose naturelle, et même mieux, une intelligence. Au moins deux objections surgissent alors.

• En premier lieu, l’intelligence est l’activité vitale la plus élevée que nous connaissions dans l’échelle des réalités de la nature. Même ceux qui n’y voient qu’un simple degré de l’évolution du vivant s’accordent à le reconnaître. L’intelligence se place au-dessus des activités purement corporelles, au-dessus des activités végétatives, au-dessus des activités caractéristiques des animaux. Par conséquent, si nous savions produire une véritable intelligence artificielle, notre artéfact serait placé au sommet de l’échelle de la vie. Or dans l’ordre des productions, il faut savoir produire ce qui est inférieur pour pouvoir produire ce qui est supérieur. Avant de prétendre produire une intelligence, peut-être faudrait-il déjà arriver à produire ne serait-ce qu’une cellule vivante.
• En second lieu, si nous étions capables de produire une intelligence identique à la nôtre, alors notre intelligence appartiendrait au même genre de réalités que ce que nous produisons grâce à elle, à savoir le genre des artéfacts. Car là où deux réalités sont identiques, il faut bien qu’elles soient constituées de la même façon. Les diamants de synthèse, par exemple, sont pour l’essentiel identiques aux diamants naturels parce que les uns et les autres sont constitués au terme d’un processus de cristallisation. Or notre intelligence n’est manifestement pas un artéfact. D’une part, elle n’en a pas le caractère matériel, composite, modulaire, inerte, déterministe, corruptible par parties, etc. Pour le dire d’un mot, il y a entre les “intelligences artificielles” et notre intelligence la distance de la substance la plus construite à la substance la moins construite ou, plus exactement, la plus simple de notre monde[7]. D’autre part, notre expérience de la production des artéfacts est qu’elle requiert d’y mettre de la réflexion. Il faut que l’intelligence développe un art de l’artéfact à faire. Pour produire une “intelligence artificielle” il est donc nécessaire de développer un art de l’intelligence artificielle. De ce fait, il y aura toujours cette différence entre l’intelligence véritable et un artéfact intelligent que la première développe l’art qui sert à faire le second[8]. A contrario, puisque l’intelligence artificielle est différente de notre intelligence par sa constitution même, elle ne mérite pas au sens plénier le nom d’intelligence.

 

« Intelligence artificielle » au sens large. À défaut de sens plénier, l’expression peut s’entendre d’une autre manière, où l’on parle d’intelligence en raison d’une certaine ressemblance avec notre intelligence. De même que la mémoire d’un ordinateur tire son nom de la ressemblance avec notre mémoire, de même existerait-il une technologie informatique qui mériterait d’être appelée intelligence en raison de sa ressemblance avec notre intelligence. Il ne s’agirait donc en rien de franchir la distance entre artéfact et nature, de rapprocher l’ordinateur de notre intelligence, mais de faire du ressemblant. De fait, le projet consistant à fabriquer un objet ressemblant au vivant est beaucoup plus accessible et peut se recommander d’une longue expérience, celle des automates.

 

L’automate : entre objet inerte et vivant

Le terme automate est fort ancien. On le trouve chez Homère, lorsqu’il décrit les portes de l’Olympe qui s’ouvrent d’elles-mêmes (αὐτόμαται δὲ πύλαι μύκον οὐρανοῦ, Illiade, 5.749) et il se répand dans la littérature grecque pour désigner un mouvement qui a la ressemblance du vivant par sa spontanéité, en ce qu’il semble ne pas avoir été provoqué de l’extérieur (à la manière dont les marionnettes semblent se mouvoir elles-mêmes). Dans notre langue, Rabelais en fournit une judicieuse définition, héritée des discussions médiévales :

« petitz engins automates, c'est a dyre soy movens eulx mesmes » (Gargantua (1535), I, 22)

À titre d’exemple, pensons au petit singe automate tapant sur un tambour qui a réjoui des générations d’enfants (cf. fig. 1). S’il les fascinait, c’était en raison de sa plus grande ressemblance avec le vrai singe que l’habituel singe en peluche, précisément en ce qu’il se meut lui-même comme le font les vivants.

L’automate et le principe du mouvement

Concentrons notre attention sur la propriété de l’automate. Pour se mouvoir soi-même, il faut avoir en soi le principe de son mouvement, ce qu’on appelle le moteur. Nos trois variétés de singes diffèrent quant à leur moteur.

• Le singe en peluche est complètement passif. Pour qu’il batte un tambourin, il faut lui saisir les bras et les agiter. Autrement dit, chez le singe en peluche, il n’y a d’autre moteur que celui qui exerce sa force de l’extérieur (cf. fig. 2).

• L’innovation apportée par l’automate consiste à insérer un moteur à l’intérieur du singe, par exemple un ressort que l’on remonte et qui, en se détendant, entraîne des rouages et des tiges agitant les bras. Le singe automate n’a plus besoin d’être immédiatement mû par un moteur extérieur, il a seulement besoin que son moteur intérieur soit remonté pour se mouvoir lui-même. Tout le mouvement de l’automate dépend donc de l’activité d’une de ses parties, le ressort-moteur : la partie motrice meut les parties passives (cf. fig. 3).

 

• Si le singe vivant se meut aussi lui-même, on ne saurait pourtant le confondre avec l’automate. Dans le singe vivant, il n’y a pas de partie motrice qui dépende d’un agent extérieur. Chaque partie de son corps est motrice d’une autre, tout en étant mue par un principe premier de mouvement qui se trouve dans le singe. C’est pourquoi on doit poser qu’il y a un moteur interne (puisque le singe se meut lui-même), et en même temps que ce moteur est distinct de tout le corps du singe (puisque toute partie du corps est mue). Ce que l’on appelle une âme. De sorte que le singe vivant ne se meut pas seulement lui-même, il se meut par lui-même là où l’automate se meut par une partie de lui-même (cf. fig. 4).

Ainsi le singe automate ressemble-t-il plutôt au singe en peluche, à ceci près que le moteur a été placé à l’intérieur. Toutefois, quant au mouvement, le singe automate ressemble plutôt au singe vivant, à ceci près qu’il n’a pas d’âme pour l’animer.

 

L’automate comparé au vivant

Nous venons de mettre en évidence un grand principe de compréhension des automates : ils n’ont rien de vivant en eux-mêmes, mais ils ressemblent au vivant dans leur mouvement, dans ce qu’ils font. La ressemblance d’un automate avec le vivant se prend toujours de l’opération, et de l’opération seulement.

D’un côté il y a entre l’automate et le vivant une différence de nature. L’automate est une machine. Une machine est un système de sous-ensembles organisés pour fonctionner de concert en étant asservis à un moteur. L’automate représente une forme améliorée de machine par l’intégration de la fonction motrice, qui libère de l’asservissement à un moteur extérieur. Or cette amélioration, si elle ajoute à la machine, ne change pas sa nature. Machine il est, machine il demeure. Le vivant au contraire est une seule réalité avec son principe de mouvement. L’âme n’est pas une amélioration pour le vivant, elle est une condition de son existence et si le vivant la perd, il meurt et se corrompt. Autrement dit, l’unité entre le vivant et son principe de mouvement est substantielle.

D’un autre côté, il y a une ressemblance dans la manière d’être porté à l’opération : l’automate se meut lui-même comme le vivant, bien que selon sa nature il ne soit pas un vivant.

« Est appelé vivant tout ce qui s’agit au mouvement ou à quelque opération. Mais ce dont la nature n’est pas de cette sorte ne peut être appelé vivant sinon par une certaine similitude. » (Thomas d’Aquin, Sum. theol., Ia, q. 18, a. 1)

Ainsi, de même que le singe automate n’est pas un vivant mais ressemble au vivant en se mouvant lui-même, de même l’intelligence artificielle n’est pas une intelligence, mais elle ressemble à une intelligence en se mouvant elle-même : on lui envoie une requête, et elle produit d’elle-même une réponse qui ressemble à la réponse d’une intelligence vivante.

Ce point est essentiel : en raison de la ressemblance d’opération, l’intelligence artificielle et l’intelligence humaine offrent des points de comparaison et peuvent être mises en concurrence quant à la production de résultats ; mais en raison de leur différence de nature, l’intelligence artificielle et l’intelligence humaine n’ont rien à voir quant à ce qui les constitue.

 

L’Intelligence artificielle est une machine

La grande réussite technologique de l’intelligence artificielle a été d’élaborer une machine capable d’imiter l’opération intelligente. Si l’IA est fondamentalement une machine, elle est une machine sophistiquée ayant une application très spécifique. Pour mieux cerner la complexité et la spécificité de la machine IA, commençons par une machine simple.

Prenons l’exemple d’un motoculteur. Sommairement, le motoculteur est un système de trois sous-ensembles : un moteur thermique et sa transmission, une unité de lames autour d’un axe rotatif, un guidon de commandes et de direction. Le système sert à travailler la terre, c’est-à-dire qu’il opère sur une réalité corporelle, sur une chose. Notons enfin que l’automatisme est limité à la rotation des lames, car le motoculteur a besoin d’être guidé par l’homme en prise directe durant toute la durée d’usage de la machine.

Avec l’ordinateur, la machine change de fonction, elle n’opère plus sur une chose mais sur de l’information. Un ordinateur traite automatiquement des signes. Pour ce faire, il y a encore besoin d’un moteur matériel, car une machine est intrinsèquement liée au monde des corps. Mais ce moteur matériel, un processeur, est le support d’un moteur logiciel consistant en des instructions de traitement de signes. En conséquence, l’ordinateur doit d’abord être programmé par des ingénieurs, pour que l’utilisateur puisse accomplir des tâches en exécutant les programmes.

 

Avec l’IA une nouvelle tâche est assignée à la machine. On lui demande d’exécuter des opérations non sur les signes mais sur le contenu des signes. Pour ce faire, il faut ajouter un troisième étage de moteur, au-dessus du processeur et des programmes, que l’on peut appeler une logique singulière (nous allons voir pourquoi). Ce moteur est constitué par les ingénieurs au travers d’une phase dite d’apprentissage, de telle sorte que la machine soit capable de produire d’elle-même une réponse à la requête de l’utilisateur.

 

L’IA ne quitte en rien le domaine des artéfacts. L’IA a la nature d’une machine, elle n’a rien de la nature d’un vivant et encore moins d’une intelligence. Et cependant, elle est capable de traiter et de produire des contenus intelligibles toute seule, orientée seulement par les requêtes de l’utilisateur. L’IA ressemble alors à l’intelligence humaine en ce qu’elle produit des contenus intelligibles, tout en différant de l’intelligence humaine comme l’automate diffère du vivant : la production automatisée de contenus intelligibles est machinique par son principe même.

 

Une logique pour l’IA

Comment est-il possible d’opérer sur des contenus intelligibles sans être intelligent ? Nous aurons l’occasion de revenir dans l’article suivant sur la manière dont ce défi technologique a été relevé. Ce qui nous importe pour l’instant est de comprendre la spécificité d’une machine ayant cette capacité par rapport aux autres machines. Pour ce faire, il faut remarquer trois choses.

La première est qu’il n’est pas nécessaire d’être intelligent pour produire du contenu intelligible, il suffit que le contenu produit soit intelligible pour quelqu’un d’intelligent. Par exemple, il n’est pas nécessaire que le perroquet comprenne ce qu’il parle pour que ce qu’il parle ait du sens, il suffit qu’un homme puisse comprendre ce que le perroquet dit. De même, on ne demande pas à la machine de penser, mais seulement de produire du contenu qui soit intelligible par l’utilisateur de la machine. Autrement dit, c’est le résultat qui compte, pas la manière dont il a été obtenu. Comme pour toute machine, c’est à la qualité ou à l’utilité de ce qu’elle fait que l’on mesure la qualité ou l’utilité d’une IA.

Une deuxième remarque en découle. Pour que la machine puisse produire du contenu intelligible il lui faut obéir à une logique. La production d’un tel contenu ne peut en effet être aléatoire, car ce qui est produit aléatoirement échappe à toute logique alors qu’un contenu intelligible est forcément logique. Pour autant, il n’est pas nécessaire que la machine obéisse à une logique rationnelle puisque la machine n’a pas à penser. Il suffit que la machine obéisse à une logique adaptée à la production de contenu intelligible. De même le perroquet de notre exemple obéit à sa propre logique animale (basée sur la connaissance sensible), alors qu’il parle des contenus obéissant à une logique rationnelle. Sa logique animale est nécessaire, et elle suffit dans une certaine mesure.

Cela conduit à une troisième remarque. La logique d’une machine est de soi celle du mécanisme, de l’enchaînement d’actions ad unum, où chaque action est déterminée à produire un seul type d’effet. C’est ce qui en fait l’intérêt (le résultat produit est prévisible et reproductible) autant que la limite : parce que la machine ne sait faire que ce qu’on l’a déterminée à faire, son champ d’application est borné aux réalités adaptées à sa fonction. Au-delà de son domaine utile, elle est inadaptée. Par exemple, la logique du motoculteur tient dans la rotation d’une lame avançant dans un terrain meuble. Le motoculteur s’avère donc inadapté pour tailler des arbres ou philosopher. De même la logique classique des ordinateurs a pour domaine utile la manipulation de signes, à condition que les variables initiales ainsi que les séquences d’instructions soient en nombre limité. Or une telle logique est inadaptée à l’IA, qui opère sur le contenu des signes. Ces contenus ne sont pas prédéfinis, leur comparaison peut se faire sur des variables innombrables, leur manipulation est infiniment complexe, et par-dessus tout cela les requêtes sont inconnues à l’avance, alors qu’il faut produire des résultats toujours pertinents (c’est à cette condition que l’IA ressemble à l’intelligence).

L’IA impose donc un changement de paradigme et une autre logique. Pour comprendre ce changement, il faut se rappeler qu’il y a deux manières de conduire un agent à accomplir une tâche : soit il est d’abord instruit de la théorie avant d’avoir à la mettre en application, soit il est immergé dans la pratique et apprend “sur le tas”, par l’expérience, avant de mettre à profit son expérience. L’une et l’autre sont transposables dans la constitution d’une machine moyennant des adaptations.

• Le paradigme de l’informatique classique (ou plus précisément de l'IA symbolique) correspond à la première voie, celle où la théorie dirige l’action. En amont, l’ingénieur résout toutes les situations du domaine utile de la machine, en établissant les séquences d’instructions conduisant au résultat voulu. Il fige alors le catalogue des procédures dans un programme, qui sera la logique de l’ordinateur lors de l’exécution. La machine est ainsi constituée par la fixation de ce qu’on peut appeler une logique de résolution par les principes.
• Le paradigme propre à l’IA connexionniste correspond à la seconde voie, celle où par l’expérience on apprend à bien agir[9]. En amont le travail de l’ingénieur consiste à optimiser une pragmatique, c’est-à-dire à tester en situation un schéma d’action pour évaluer le contenu intelligible qu’il produit, puis à le modifier légèrement pour voir si le résultat est meilleur, et ainsi de suite jusqu’à ce que le résultat soit jugé satisfaisant. Le schéma d’action ainsi établi par apprentissage est alors figé, et c’est lui qui servira de logique à l’ordinateur pour traiter n’importe quelle situation qu’on lui présentera. La machine est donc constituée par la fixation de ce qu’on peut appeler une logique de résolution par la fin (ou par le résultat).

La différence la plus remarquable entre les deux voies est la suivante. Une logique de résolution par les principes marche pour autant qu’on sait exactement ce qu’elle fait et pourquoi cela doit marcher. Au contraire, avec une logique de résolution par la fin, il n’est pas nécessaire de savoir ce qu’elle fait et pourquoi cela devrait marcher pour qu’elle marche. Dans le premier cas, c’est parce qu’on a tiré toutes les conséquences des principes, sans se tromper et sans rien oublier, que la logique est fonctionnelle. Dans le second, c’est parce qu’on a développé une expérience des bonnes recettes, des pragmatiques qui donnent de bons résultats, que la logique est fonctionnelle.

 

La constitution de la machine IA

Nous venons de voir que, pour produire des contenus intelligibles avec une machine, il faut que la machine obéisse à une logique de résolution par la fin, fixée au terme d’un apprentissage.  Deux caractéristiques fondamentales doivent être soulignées : 1/ la logique de l’IA est non-rationnelle par construction ; 2/ par sa constitution, chaque machine IA est une logique singulière.

Pour le comprendre, prenons l’analogie de l’apprentissage de la marche chez l’enfant. Il s’agit d’un apprentissage très complexe, demandant l’intégration de nombreuses données : mouvement des membres, stabilité au sol, équilibre des masses autour du centre de gravité, contrôle par l’oreille interne, maîtrise du déplacement. Toutes ces données doivent être traitées et consolidées à la volée, les réactions doivent être actualisées et rectifiées en temps réel, de telle sorte que l’enfant parvienne à avancer de manière assurée, souple et continue, quelles que soient les conditions du terrain (déclivité, inégalité du sol, adhérence fluctuante, etc.) ou les circonstances (avec ou sans chargement, en modifiant l’attention depuis les pieds jusqu’à l’environnement proche ou lointain, etc.).

Dans l’apprentissage de la marche, deux intelligences interviennent, celle de l’enfant qui est stimulé à diriger ses pas et celle des parents qui le guident, le conseillent et l’encouragent. De ce point de vue, les parents peuvent aider l’enfant en lui communiquant quelques procédures relevant d’une logique de résolution par les principes : « commence par trouver ton équilibre », « lève d’abord la jambe gauche », « garde les bras le long du corps », « si le sol monte lève plus haut la jambe », etc. Mais cette logique trouve très rapidement ses limites car il n’est pas question d’apprendre à l’enfant les théorèmes de physique, de mécanique ou de mathématique auxquels le mouvement devrait obéir pour faire ne serait-ce qu’un seul pas.

En réalité, l’apprentissage de la marche ne requiert aucunement que l’enfant comprenne tout ce qu’il fait et pourquoi il doit le faire, car c’est au niveau neurologique que la marche est résolue, de telle sorte que l’enfant n’aie même plus à réfléchir à ce qu’il doit faire pour marcher. La logique de résolution par la fin s’impose d’elle-même : certes, le résultat doit être intelligible et obéir à une logique rationnelle (pour que l’enfant soit maître de ses déplacements), mais ce résultat est atteint par la mise en place de schémas neurologiques de résolution de la marche qui obéissent à une logique non-rationnelle, celle des connexions neuronales intégrant toutes les variables de la marche.

Dès lors, savoir marcher doit être précédé par une phase d’apprentissage. On répète l’exercice dans des conditions simplifiées, la mère se place devant pour guider l’enfant. Elle donne peu d’instructions, l’essentiel de son intervention est de stimuler, d’encourager, pour que l’enfant force son cerveau à mettre en place sa propre logique de résolution vers la fin, qui est de rejoindre la mère.

Ce qui apparaît alors est que la logique mise en place lors de l’apprentissage est singulière : non seulement elle n’est pas rationnelle puisqu’elle est proprement une neuro-logique, mais elle est absolument unique à cet enfant, ayant appris dans telles conditions, ayant rencontré telles difficultés, ayant intégré telle variable avant telle autre dans ses schémas de résolution. De telle sorte que si les démarches possèdent de grandes similitudes entre les hommes, si elles fonctionnent avec les mêmes recettes, avec des pragmatiques homogènes, elles sont le produit en chacun d’une logique qui n’appartient qu’à lui. Au niveau neurologique, il y a autant de logiques de résolution de la marche qu’il y a eu d’apprentissages.

De même en va-t-il pour l’IA. Une machine IA est constituée par un apprentissage, afin de fixer une logique de résolution vers la fin, non-rationnelle et singulière. L’apprentissage vise à mettre en place des schémas de résolution conduisant à un résultat qui satisfasse les ingénieurs. L’intelligence humaine intervient pour sélectionner, valider, renforcer, les meilleurs schémas. C’est cette logique singulière telle qu’elle a été fixée dans les conditions d’apprentissage, qui est le moteur de l’IA. C’est elle qui sera ensuite mise en exploitation pour produire des contenus intelligibles en réponse aux requête qu’on lui adressera.

 

 

Conclusion

Faisons le bilan de notre enquête. Nous avons établi qu’une IA est

• une machine (un artéfact et non un vivant),
• automate de l’intelligence (ressemblant à l’intelligence seulement quant à l’opération),
• consistant en une logique de résolution vers une fin (et non de résolution par les principes),
• visant à produire des contenus intelligibles par les hommes (sans avoir à penser),
• fixée par apprentissage sous contrôle de l’intelligence (c’est une pragmatique et non un catalogue de procédures),
• non-rationnelle (c’est une logique machinique),
• singulière parce qu’individualisée par cet apprentissage particulier (ses produits obéissent tous à la même logique, laquelle est différente d’une IA à une autre),
• portant sur des contenus de signes (et non pas sur des signes),
• intégrée à une machine informatique (en surcouche du moteur matériel et du moteur logiciel de l’ordinateur).

 

fr. Emmanuel Perrier, o.p.

---

[7] Thomas d’Aquin relève cette distance qu’on trouve de manière générale entre les réalités naturelles et les réalités artificielles (cf. Sent. De anima, II, l. 1, n. 218). Dans le cadre d’une étude de ce qu’est l’intelligence, la comparaison devrait être poussée plus loin : en raison de son immatérialité, l’intelligence n’est pas une réalité sujette à la génération, et en raison de son intellectualité elle ne peut venir à l’existence que par création (cf. l’argumentaire de Thomas d’Aquin, SCG, II, c. 50, 65, 86, 87).

[8] Quoique dans un tout autre contexte, on trouvera d’utiles développements en Thomas d’Aquin, De substantiis separatis, c. 9.

[9] L’informatique connaît une voie mixte, celle des algorithmes d’énumération complète (ou “de force brute”) améliorés par des heuristiques pratiques (de renforcement par exemple). Ils ont été utilisés en cryptographie ou pour les jeux d’échecs. La logique fixée théoriquement consiste à résoudre un problème par essai-échec jusqu’à tomber sur la bonne solution. Mais elle inclut une partie pratique consistant à privilégier les voies qui se révèlent les plus prometteuses.