^{Les trois âges de l’intelligence artificielle, et les trois intelligences, tout court}

Dans un article paru dans le n^o78 de Multitudes, nous avions évoqué un « troisième âge de l’intelligence augmentée, dite intelligence artificielle ». Cette qualification de « troisième » faisait référence au classement temporel de l’intelligence symbolique de 1949 à 1970 : après sa préhistoire de Turing à Von Neumann, l’informatique faisait l’hypothèse que le cerveau fonctionnait logiquement « comme un ordinateur » (le français « ordinateur » étant plus riche que l’anglais computer qui limitait à évoquer le « calcul »). « On laissait au second plan ce qui, dans le langage, n’était pas de l’ordre du programme informatique, c’est-à-dire d’une logique formalisée grâce aux mathématiques, oubliant donc le traitement du signal symbolique, de l’image, ainsi que la perception¹ ». On parlait de l’âge de l’intelligence symbolique ou « logique ». Faute de résultats satisfaisants, c’est l’hypothèse inverse qui fut explorée ensuite et promue.

Pour arriver à résoudre des problèmes complexes, c’est-à-dire le traitement de phénomènes brassant plusieurs centaines de variables, évoluant de façon non linéaire (avec des décélérations et des accélérations), interagissant immédiatement et pas successivement, l’informatique chercha (ou prétendit chercher) à imiter le fonctionnement du cerveau. Cette imitation ne visait pas une compréhension des fonctionnements biologiques et chimiques du cerveau, qui demeurait une boîte noire. On parla de « réseaux de neurones » même s’il était clair qu’il s’agissait d’une métaphore, donc d’un emprunt. On parla ainsi d’une intelligence « connexionniste ». La deuxième précision importante fut donnée par Yann Le Cun, longtemps à la tête de l’IA de Méta (Facebook)² : l’intelligence de son modèle était celle d’un enfant entre 1 an et 6 ans, c’est-à-dire d’un enfant capable d’effectuer des opérations complexes (apprendre à manier le langage par exemple) sans pour autant être capable de lire, d’écrire, ni surtout d’être conscient de ce qu’il faisait en affichant clairement les hypothèses retenues et les principes qui avaient présidé au choix.

La critique de ce modèle d’intelligence connexionniste ou d’apprentissage inconscient, en particulier quand on s’est mis à lui confier des prises de décision en matière militaire, soulevait des questions éthiques considérables : on ne savait pas quels étaient les hypothèses logiques et méthodologiques³, par exemple quand on confie à une IA gérée à des milliers de km du terrain la décision d’éliminer un ennemi par mitrailleuse embarquée sur hélicoptère. Imaginons que les décisions de recourir à la bombe atomique, quand elles sont proposées au décideur politique, relèvent d’une boîte noire dont on ne connaît pas ce qu’il y a dedans. Des questions comme la mise en état d’alerte, la captation de l’attention de l’adversaire, si besoin au moyen de leurre à partir de fake news (vidéos d’images factices, faux documents⁴), ne sont plus des hypothèses d’école, mais la réalité du chantage stratégique.

Dans le troisième âge de l’intelligence artificielle, l’humain doté des technologies numériques entend agir avec une intelligence augmentée qui lui permet de démêler l’écheveau, l’énigme du complexe mieux que son adversaire. Notons au passage que le constat très habile du Yann Le Cun de l’époque où il étalonnait l’intelligence de ses robots de réseaux de neurones à six ans d’âge mental ne se contente pas d’essayer de les faire grandir en âge (celui de l’intelligence de Piaget d’apprentissage et de mis en œuvre de la logique, soit entre 7 et 13 ans), mais peut aussi s’adapter à la troisième intelligence d’Oliver Houdé (entre 15 et 19 ans)⁵. Cet âge, qui tourne autour de celui de la maturité et de la responsabilité, implique l’inclusion d’endogénéisation de normes inconditionnelles (comme aurait dit Kant) – concrètement l’interdiction absolue de tuer.

Dans les règles logiques qui gouvernent la rationalité procédurale (H. Simon), en particulier vérifier l’absence de biais dans les hypothèses déductives, ou dans les échantillons inductifs, atteindre l’âge des principes éthiques n’est évidemment pas un luxe superfétatoire dont on pourrait aisément se passer sans conséquences dévastatrices. On pourrait appeler intelligence artificielle augmentée et d’âge adulte cette prise en compte de la complexité des décisions et interactions humaines et sociales.

Et c’est là que nous rencontrons l’attention et ses nouvelles configurations à l’âge de l’intelligence artificielle complexe.

^{L’attention : le nerf de l’argent, puis de la guerre}

Le capitalisme cognitif, tel que nous avons tenté de le définir depuis 2007⁶, correspond à une période du capitalisme où ce sont les externalités positives comme négatives, et l’intelligence collective issue de la coopération en réseaux numériques, qui constituent les forces productives motrices de l’accumulation. Cette émergence consolide le rôle crucial de la production des biens-connaissances qui sont des immatériels de degré 2.

À la différence des biens-connaissances de degré 1, les immatériels de degré 2 ne sont pas codifiables en droits de propriété traditionnels comme les brevets, les droits de péage et désormais les data centers, qui déclôturent toute forme de propriété intellectuelle et artistique pour ré-enclôturer tout usage de ces ressources open source et open bar. La coopération des cerveaux interagissant en réseaux numériques est la matière de base de l’accumulation. Pour marquer la spécificité de cette production cognitive, nous avons eu recours à l’analyse du travail des abeilles (en référence directe au fameux paradigme de l’économie politique classique depuis Mandeville, la fable des abeilles). Si la valeur de la production matérielle de miel par les abeilles mellifères vaut 1 000, la production des externalités positives créées par la pollinisation des plantes vaut entre 750 et 5 000 fois plus. La production matérielle du miel n’est pas le centre de l’économie. C’est dire l’enjeu de recentrer la compréhension de l’économie à l’heure de l’écologie.

Et c’est là que l’on rencontre la question de l’attention. Tout d’abord au niveau de la conversion de l’attention de l’économie politique, qui doit se tourner vers ce qui est le plus important. Quand bien même les abeilles ne feraient pas de miel, leur importance n’en demeurerait pas moins cruciale pour la production du vivant. L’économiste doit opérer cette conversion.

Ensuite l’attention joue un rôle stratégique au sein du capitalisme cognitif dans la coopération des cerveaux en réseaux numériques et dans son expression dans les réseaux sociaux (les plateformes). L’attention au numérique, le temps passé sur les téléphones portables, sur les réseaux sociaux concurrence désormais les mesures traditionnelles du temps de travail au bureau, derrière les ordinateurs. Certes, on peut différencier le temps passé à exécuter des tâches préprogrammées dans le cadre d’un engagement de travail salarié, du temps passé à jouer à des jeux vidéo ou à scroller sur Instagram, Facebook, YouTube, TikTok. Mais à travers les plateformes d’accès gratuit, la captation de l’attention sous forme de temps passé et de réactions enregistrées devient une source de financement publicitaire majeure. La collecte de données personnelles entre à son tour en résonance avec le pilotage de la connaissance par l’intelligence artificielle, qui requiert des bases d’entraînement dans des data centers de plus en plus gigantesques.

Avec les programmes pilotés par des IA qui interviennent dans les recherches, dans les réponses en tous genres à des questions suggérées, ou ajoutées sans cesse à des programmes étoffés par leur utilisation, le but des plateformes est de susciter, de réveiller votre curiosité, de maintenir l’attention connectée dans le réseau. Le temps passé sur une application et l’autorisation de la collecte des données personnelles pour faciliter le démarchage organisent une habitude qui devient rapidement addictive.

L’attention qui se présentait comme l’éveil de la curiosité, la tension de l’arc de la conscience, devient paradoxalement la routine des procédures de connexion, la réponse quasiment automatique à des sollicitations que Facebook vous rappelle (les anniversaires, les photos un an plus tard).

Certes ce mouvement presque brownien a des allures de bourdonnement pollinisateur ; il saute d’un terrain à un autre ; là où vous glanez quelques grains de pollen de connaissance, opérant des ponts amusants ou surprenants, vous espérez que vos sollicitations réveilleront des interactions inédites, inspirantes. Mais qu’en est-il vraiment ? Une pseudo biodiversité (un capharnaüm d’informations) produit-elle de nouvelles connaissances ? Ou un simple décor pour faire comme si ?

Rien de plus décevant pour quelqu’un qui connaît bien la musique (qui a une culture musicale solide, dirons-nous) que ces morceaux composés par une intelligence artificielle. Tout au plus une caricature involontaire. Pendant ce temps, l’IA des LLM est incapable de saisir le caractère humoristique ou ironique des énoncés.

Il faut dès lors nous détourner de cet usage (et ab-usage) de l’attention, qu’on appellera, de façon plus seyante, une captation abusive de clientèle, tout juste bonne à faire s’extasier des représentants de commerce des Big Tech en séminaire interne. Pour nous intéresser à ce qui apparaît avec ce que l’attention devient dans le projet de l’IA Générale⁷ – et que j’appellerai (en expliquant cette terminologie un peu surprenante) l’arbalète de l’attention 3.0.

^{L’arbalète de l’attention 3.0}

Le phénomène complexe et merveilleux de la pollinisation des plantes vivantes par les abeilles domestiques (abeilles mellifères) ou sauvages (sachant que les abeilles descendent des guêpes, des guêpes qui seraient devenues végétariennes et auraient renoncé au cannibalisme) participe des composants les plus emblématiques de la biodiversité. Une notion qui devient de plus en plus centrale pour penser et panser, comme aurait dit Bernard Stiegler, la dégradation de l’écosystème Terre.

On sait que l’empoisonnement de l’environnement, la dégradation de la biodiversité possède un marqueur draconien : la disparition des abeilles sous l’effet de l’agriculture chimique intensive⁸. Si le travail humain outillé par la puissance du numérique – et en particulier des outils de l’IA symbolique, connexionniste ou générative – doit avoir pour modèle (« idée directrice », aurait dit E. Kant) l’activité pollinisatrice des abeilles domestiques, il faut comprendre qu’il existe des conditions pour que cette activité se reproduise correctement. Un productivisme forcené de l’attention, une absence de soin de la biodiversité cérébrale, une négligence de la complexité irréductible à la complication, un cannibalisme du vivant – tous ces artifices ou artefacts minent inexorablement le caractère créateur et vivant de la connaissance. Par exemple, l’obsession de réduire les immatériels de degré 2 à des connaissances objectivées en brevets, en programmes, en formalisations, en droits d’entrée et d’usage. Ou bien l’artificialisation du cerveau par des stimulants chimiques, semblables à l’engrais de l’agriculture intensive apparue après la guerre de 1914-18.

Or, du côté de l’intelligence artificielle, on peut dire qu’on a assisté aux déconvenues de l’IA symbolique, puis connexionniste, pour rendre compte d’un comportement intelligent humain (tout réduire à la logique, puis après à la rationalité procédurale). Ce qui a ouvert la voie à un mouvement de colonisation du cerveau droit, en passant par le langage (les LLM), l’image⁹ et aujourd’hui un univers non binaire (celui des mathématiques du flou, et des logiques non binaires qu’on retrouve dans les ordinateurs quantiques). Pourquoi l’art, la photo, l’image, toute forme complexe intéressent-ils les entreprises de l’IA ?

Pourquoi l’IA Générale dans son projet Big Tech est-elle amenée à s’occuper du cerveau droit ? Tout simplement pour garder la main, pour retenir dans ses filets l’intelligence humaine pollinisatrice. Pour domestiquer l’abeille pollinisatrice humaine en maintenant son attention par la mise en spectacle de sa puissance.

L’attention 1.0 s’est confondue avec la capture du signe écrit numérique dans la production de l’information. L’attention 2.0 a marqué la capture de l’interaction entre les agents et les dispositifs machiniques comme les plateformes dans le contrôle de la communication (la fidélisation de la clientèle selon les pistes bien explorées par l’École de Francfort dès les années 1950).

L’attention 3.0, bien en phase avec la capture des immatériels de degré 2 et des externalités positives issues de la pollinisation, s’avérait plus complexe. La notion de l’attention réduite à l’assiduité, à la présence continue dans le réseau, dans ses filets (avec ses avantages de membre du club) était en effet très pauvre. Voire radicalement simpliste. L’entraînement confondu avec la discipline d’une répétition fidèle oublie le premier entraînement de la volonté de prêter attention (la curiosité). Bref, ce qui nous tire la main et qui déteste déjà la répétition, l’habitude, l’automatique, la routine.

Si les grands patrons de l’IA avaient eu tant soit peu de culture philosophique¹⁰, voire religieuse, qu’elle soit occidentale ou orientale, ils auraient tiré d’autres écheveaux plus féconds. Par exemple celui de la théorie husserlienne de l’épochè phénoménologique, ou suspension intentionnelle des fils du vécu¹¹. Si l’on veut faire attention (soit au réel, soit à sa propre conscience), il faut procéder à une coupure avec l’expérience sensible, toujours prise dans les filets illusoires des flux de conscience. Cette remise en question radicale du moi, de la perception, du monde, est très éloignée des théories psychologisantes de l’attention, de la concentration optimale dans l’état de flow¹², censée procurer un état de bien-être comme n’importe quelle drogue.

De même la capacité à se concentrer, à chercher à atteindre un objet suprême comme Dieu, entraîne les débats traditionnels de la mystique sur la complexité. La flèche mystique de Saint-Jean de la Croix ou de Sainte Thérèse d’Avila renvoie les conseils de « concentration » et les stratégies de capture à des enfantillages grotesques. Comme disait Maître Eckhart : « il y en a qui aiment Dieu comme ils aiment leur vache » ! Dans la nuit obscure des Carmes Déchaussés, pour désirer tout, ne rien désirer. Pauvre logique aristotélicienne. Pauvre IA connexionniste ! La logique stoïcienne, avec le rejet du principe du tiers exclu, nous aide davantage.

Un dernier koan zen pour faire avancer les élèves dans la concentration ou la compréhension de textes difficiles. Les enseignements confucéens comme taoistes s’interrogent sur la meilleure méthode pour avancer dans la sagesse. L’attention, ou plutôt la tension, est conseillée. Mais de quoi dépend la flèche de l’attention pour qu’elle réveille l’endormi et atteigne sa cible ? De l’archer, ou plutôt du sage qui doit entraîner son corps à bander l’arc.

Cette proposition exaspérait les tenants de l’école des Légistes (période des Royaumes combattants, 481-221 avant JC, avec Shen Dao et Han Feizi), qui ne la trouvaient pas assez objective et bien trop dépendante des individualités, y compris et surtout celle du « sage ». Alors comment atteindre la voie et se concentrer sur elle ? L’École des Légistes se réfère à l’arbalète, bien plus objective, précise et meurtrière que l’arc cher à Confucius¹³. La portée de l’arbalète est de 100 mètres de plus qu’un arc. Elle est beaucoup moins dépendante de l’habileté et de l’attention de l’archer qui la manie.

Au fond, la proposition d’une Intelligence Artificielle Générale ne serait-elle pas l’arbalète 3.0 de l’attention, quand les géants de la Big Tech deviennent la manifestation par excellence du pouvoir de l’État, de sa surveillance des individus, selon les nouveaux Légistes Numériques qui ont fait école aux États-Unis, tout en étant en train de retomber sur leurs pieds en Chine ?