Création et intelligence artificielle : quel modèle pour imiter l’humain ?

Création et intelligence artificielle : quel modèle pour imiter l’humain ?

« À l’origine de la vie, il s’est créé une sorte de boucle, une sorte de machinerie naturelle qui revient sur elle-même et qui produit des éléments toujours plus divers qui vont créer un être complexe qui sera vivant. Le monde lui-même s’est autoproduit de façon très mystérieuse. La connaissance doit avoir aujourd’hui des instruments, des concepts fondamentaux qui permettront de relier. » Edgar Morin, 1995.

Lorsque je suis sorti d’école de design, j’avais appris à « être créatif », mais je ne savais pas réellement expliquer pourquoi. Intuitivement, je comprenais comment stimuler cette faculté, mais des zones de flou persistaient quand il fallait verbaliser de manière précise l’ensemble des causes et dimensions à l’œuvre. En investiguant la littérature scientifique en psychologie, en gestion et au sein des sciences de l’ingénieur, même constats des chercheurs : zones de flou restantes, manque de convergence dans les approches, et difficultés à généraliser les résultats expérimentaux. Malgré plus d’un siècle de recherches (les premiers travaux remontent aux alentours de 1900), on admettait avoir toujours du mal à expliciter précisément un processus pourtant fondamental de la vie humaine.

C’est dans ce contexte que j’ai entrepris des travaux de recherche entre 2012 et 2015, avant tout par motivation personnelle au départ, pour mieux comprendre mon propre fonctionnement en tant que designer. Mon angle d’attaque fut celui de l’approche systémique : rassembler tous les savoirs quel que soit les « chapelles » et disciplines, et tenter de les relier au sein d’un modèle complexe mais exhaustif. Un véritable pari, tant cette approche est, encore aujourd’hui, trop peu utilisée malgré sa puissance pour traiter la complexité.

Cet article présente les résultats condensés de mes travaux, qui ont abouti à la formalisation d’un modèle systémique de la création. Sa complexité le destine plutôt à un public expert, de chercheurs, d’informaticiens, ou de passionnés d’intelligence artificielle, de robotique ou encore du big data. Il est d’ailleurs plutôt conseillé d’avoir lu mes précédents articles pour tout comprendre de celui-ci. J’espère qu’il pourra contribuer à l’enrichissement des modèles de traitement massif de données et autres algorithmes, orientés vers une imitation de la pensée humaine. Pour d’autres desseins, j’espère qu’il vous donnera l’envie d’utiliser davantage les principes des approches systémiques, tant leurs apports sont pertinents face aux enjeux complexes auxquels font faces nos sociétés.

Quelques bases sur la modélisation systémique :

Commençons par rappeler quelques éléments de méthode. Pour modéliser un système complexe on choisit d’abord un modèle « vide » puis on le complète avec les éléments d’informations tirés de notre analyse du phénomène étudié. Le modèle finalisé fait ainsi apparaitre des processus ou comportements à partir desquelles on formule des hypothèses, puis des projets d’action au sein de celui-ci. Le modèle est lui-même un système complexe : un modèle conçu complexe d’un phénomène perçu complexe.

Avant de commencer, il est toujours important de rappeler quelques guidelines bien utiles pour éviter les erreurs dans la modélisation (ici celles de Joël De Rosnay) :

  • Ne pas simplifier les processus et les couplages afin d’éviter les déséquilibres
  • Différencier les éléments du système afin de faire émerger une totalité organisée
  • Décentraliser des éléments afin de rétablir une forme d’équilibre ou de symétrie
  • Ne pas négliger l’influence de l’environnement dans la définition et l’évolution
  • Conserver les contraintes internes et externes pour maintenir le système
  • Rechercher les points d’amplification afin de l’influencer dans une direction donnée
  • Considérer les processus d’informations comme une énergie importante du système
  • Respecter les temps de réponse issus de l’organisation et des effets combinés

Ensuite, se rappeler qu’un système se pense toujours en relation permanente avec son environnement. Il échange avec lui énergie, matière, et informations afin de maintenir son organisation contre la dégradation qu’exerce le temps. Ce système ouvert et son écosystème sont donc en interaction constante, l’un modifiant l’autre, et se trouvant modifié en retour, c’est là toute la difficulté de leur modélisation.

Enfin, se poser la question du degré de complexité organisationnelle de votre système, ici on peut se référer à la classification de Kawamoto (1995) :

1. les systèmes de première génération : cette définition qualifie la façon dont un système se maintient malgré les fluctuations dans l’environnement, aussi dénommée l’« homéostasie » (théories des systèmes dynamiques équilibrés).

2. les systèmes de seconde génération : cette définition qualifie la façon dont la structure du système se cristallise à partir du chaos, le concept clé est l’« auto-organisation » (théories pour les systèmes dynamiques non-équilibrés).

3. les systèmes de troisième génération : cette définition qualifie la façon dont un système se réalise lui-même au cours du temps, le concept clé étant l’« auto-poïèse » (théories de l’auto-production). Un système dit « auto-poïétique » est donc un système dont le but est de s’autoproduire lui-même au cours du temps (comme nos cellules par exemple).

En général c’est ce dernier type de système qui nous intéresse car il permet de décrire les phénomènes les plus complexes (notamment les organismes vivants).

 La genèse du modèle systémique de la création :

Nous voilà donc parti pour la modélisation d’un des phénomènes humains les plus complexes qui soit : l’acte de création. Après avoir investigué un état de l’art multidisciplinaire (ingénierie, psychologie, gestion, …) il est temps d’organiser tous ces contenus pour essayer de mettre en évidence des patterns pertinents.

En synthèse, dans le cas de « l’acte de création », nous avons donc :

  • Une personne qui interagit avec les objets de son environnement dans un cycle continu de perception et de transformation des informations qu’il découvre.
  • Une personne qui interagit avec d’autres personnes et leurs connaissances, soit pour le travail collectif (enrichissement actif),soit pour le jugement social (évaluation par les pairs).
  • Une personne qui interagit « avec elle-même », à travers un cycle alternant cognition consciente et pré-consciente (maturation inconsciente d’images mentales préalablement mémorisées).

A ce stade on cherche à clarifier les éléments du phénomène, en définissant des niveaux topologiques, afin de mettre en avant les processus de couplage entre les différents éléments. En clair, on cherche à classer les éléments dans des catégories sans pour autant briser les liens existants entre eux. Ainsi nous avons structuré le modèle selon trois échelles :

1. L’individu étudié (ici c’est un humain, mais cela peut-être une entreprise, un projet, un produit, …)

2. Son environnement (ou écosystème, c’est-à-dire l’ensemble du contexte avec lequel l’individu est en contact)

3. Ses « objets » (éléments tangibles ou non que l’individu va transformer dans son interaction avec l’environnement)

Et une fois classé selon ces trois niveaux, on structure à nouveau chacun d’entre eux pour mettre en évidence des sous-systèmes (sans oublier que chaque sous-système ou élément est en réalité un processus continu qui évolue dans le temps, et non un objet figé statique).

La modélisation laisse ainsi apparaître :

1. A l’échelle de l’environnement, trois sous-environnements :

Naturel : notre écosystème immédiat
Interne : ce qu’on pourra appeler l’imaginaire
Social : les autres individus sociaux

 

2. A l’échelle de l’individu, trois sous-processus individuels :

Sensori-moteur : alternance de perceptions et d’actions
Cognitif : alternance d’une cognition consciente et préconsciente
Social : alternance de travail collectif actif (collaboration) ou passif (jugement)

 

3. A l’échelle de l’objet, trois sous-constituants de l’objet :

Informations : la partie purement sensorielle et non qualifiable
Images : la compréhension interne intuitive et subjective d’une chose donnée
Connaissances : la traduction en concept communicable vers l’extérieur

Ce modèle laisse apparaître une dimension topologique fractale, c’est-à-dire que la même configuration se retrouve sur chacun des niveaux. Nous pouvons ainsi associer des processus opérants à un certain niveau avec d’autres processus opérants à un autre niveau, et ainsi mettre en évidence des leviers pour stimuler notre système.

Enfin pour finir, ne pas oublier que ce modèle décrit un système à son état d’équilibre parfait. Or dans les faits, ce qui l’anime (son « moteur »), c’est l’oscillation perpétuelle entre déséquilibre et équilibre, la raison pour laquelle il ne se dégrade pas dans le temps. Le modèle se finalise donc par un « méta-système d’organisation » qui coordonne l’ensemble des sous-systèmes : il s’agit dans notre cas de l’action du psychisme humain, constitué d’une alternance de « crise psychique » (j’ai un problème que je n’arrive pas à résoudre), et d’un « ré-équilibrage » (j’ai trouvé la solution) assuré par une expansion de l’environnement disponible, qui vient combler les manques dans le système.

La création est une émergence du système :

Selon ce modèle, l’acte de création lui-même est en fait considéré comme un système complexe, composé de processus individuels (sensori-moteur, cognitif, et social) en interaction avec un environnement (naturel, interne, et social) en constante évolution. Ce système est ouvert et produit des liens analogiques entre différents éléments d’information découverts dans l’environnement. Sa nature auto-poïétique lui permet de se réaliser lui-même au cours du temps en dépit des changements environnementaux, par l’actualisation et la densification continue de ces liens, à travers un processus continu d’accentuation sélective. Ainsi l’environnement (naturel, interne, social) stimule les processus individuels pour former de nouvelles connaissances, et permet également de les évaluer à différentes échelles. Au niveau interne par rapport aux expériences mémorisées par l’individu. Au niveau social, par le jugement de pairs au travers d’un système de règles culturelles. Et au niveau naturel, par la faisabilité d’incarnation de ces connaissances dans une matière tangible réaliste.

Les expériences mémorisées par l’individu sont des images mentales auxquelles sont associées des informations contextuelles lors de son interaction avec l’environnement. Ces images sont ainsi structurées par des patterns évolutifs plus ou moins ancrés dans le système psychique, dépendamment de son implication physique, sensorielle et émotionnelle sans la situation donnée. C’est la motivation de l’individu face à une situation particulière d’interaction avec l’environnement, qui est l’élément déclencheur de l’acte de création. Afin de rétablir l’équilibre de son système psychique face à son incapacité à créer des liens analogiques entre un élément inconnu perçu dans l’environnement et ses connaissances disponibles, l’individu effectue trois opérations caractéristiques de l’acte de création :

  • Il étend son champ sensori-moteur pour acquérir de nouvelles informations, par la stimulation d’un cycle d’action et de perception ;
  • Il étend son champ cognitif pour acquérir de nouvelles images, par la stimulation d’un cycle de cognition consciente et préconsciente ;
  • Il étend son champ social pour acquérir de nouvelles connaissances, par la stimulation d’un cycle de travail collectif actif et passif ;

Les interactions sensori-motrices et cognitives se couplent pour former le terrain de l’imagination, un espace d’expérimentation individuel dominé par la production d’images internes à l’individu. Les interactions cognitives et sociales se couplent pour former le terrain de la conception, un espace de collaboration collectif dominé par la production de représentations communicables. Ainsi de nouvelles informations finissent par être reliées via l’alternance d’expérimentations et de collaborations, à des connaissances connues de l’individu, et permettent le retour à l’équilibre du système psychique. Les connaissances qui ont été externalisées en dehors de l’environnement interne évoluent à leur tour comme des systèmes autonomes, et finiront par être « validées », à travers un couplage conjoint à l’environnement naturel et social assuré par les processus interactifs d’autres individus, en tant que « création » effective.

La création ne peut donc pas être attribuée à l’une de ces composantes, elle émerge de l’ensemble des interactions du système complexe (sensorimotrices, cognitives, et sociales). Les connaissances nouvelles sont momentanées et n’ont pas de durée, elles doivent donc être constamment reproduites pour perdurer au sein d’un individu. Puis, en se développant en dehors de celui-ci, à travers les échanges et l’activité des groupes, elles se multiplient et se propagent, jusqu’à ce qu’un nombre suffisant de personnes compétentes les considèrent comme une amélioration, et qu’elles soient enfin intégrée à la culture collective.

Imiter l’humain, vers un biomimétisme méthodologique :

Les spécificités de ce modèle vis-à-vis d’autres formalisations du processus créatif sont les suivantes :

  • Le « monde interne » composé de la mémoire et de l’inconscient est considéré comme un « environnement » avec lequel les processus individuels interagissent, au même titre que l’environnement (naturel et social) extérieur à l’individu.
  • Bien que le modèle soit polarisé sur l’individu créateur, il laisse apparaitre des interactions sociales desquelles il est exclu, rappelant qu’elles sont indispensables au processus de validation de la création.
  • Enfin, il replace la création dans une perspective énactive (voir F.Varela), en rappelant que le système de création ne peut exister dans un monde purement abstrait fait uniquement de concepts et de connaissances, sans incarnation au sein d’un monde tangible, sensoriel et physico-chimique, auquel il est intrinsèquement lié.

Le modèle systémique de la création démontre que pour favoriser ou reproduire la créativité humaine, ironiquement, ce n’est pas l’individu qu’il faut stimuler, mais plutôt ce vaste environnement diversifié (informationnel, imaginaire et culturel) duquel il émerge par reconstruction progressive, et grâce auquel il se maintien continuellement dans le temps. Egalement, il rappelle que rien ne sert d’avoir toutes les « datas » du monde, si l’on ne possède pas le bon modèle pour les traduire, puis les transformer.

Avec cette « course » à la récolte massive de données et aux modèles de traitement quantitatifs, beaucoup investissent dans la conception de supercalculateurs dont le seul objectif est de traiter plus de données plus rapidement. Hors l’enjeux réel n’est pas tant d’avoir toutes les données, que de savoir lesquelles conserver et lesquelles écarter, et ce effectivement, en un minimum de temps. C’est un enjeu de catégorisation et non de computation, comme l’avait dit Poincaré : « Inventer, c’est discerner, c’est choisir ». Quel modèle pour choisir les bonnes datas à utiliser en fonction d’un contexte donné ? C’est donc la bonne question à adresser si l’on veut exploiter les bénéfices des IAs et autres BigDatas.

A mon échelle, dans ma thèse et à travers cet article, j’aurai tenté d’en proposer un, avec un certain parti pris : celui de penser que l’humain et la machine peuvent parfaitement s’hybrider s’ils sont conçus selon un même modèle : systémique et bio-inspiré. Cela permettrait, d’une part le développement d’un progrès technologique qui respecte davantage les besoins humains, et d’autre part la prise en compte intrinsèque des impératifs écologiques lors de la conception.

Réconcilier technologie et écologie, un axe qui a guidé tout mon travail jusqu’ici et que j’exploiterai encore longtemps. En ces périodes de bouleversements écologiques, économiques et politiques, où tout est entremêlé, flou, ambigu, œuvrer à réunir les extrêmes pour trouver une « voie du milieu », créative, fédératrice, et bienveillante… n’est-ce pas là ce dont nous avons besoin ?

Envie de poursuivre la discussion ? Parlons-en autour d’un mail 😉

pathum.biladeroussy@bluenove.com

J’ai écrit cet article en hommage au Pr Carole Bouchard, qui a dirigé ma thèse, et qui nous a quitté en ce début d’année.  

 

PATHUM BILA-DEROUSSY est diplômé du Master en Design industriel de Strate – Ecole de Design, du Master Recherche Innovation-Conception-Ingénierie des Arts et Métiers ParisTech, et possède également le grade de Docteur des Arts et Métiers. Ses recherches portent sur les approches systémiques de la créativité pour l’optimisation de l’innovation aux sein de contextes complexes. Elle nourrissent ainsi les champs du développement durable, de la digitalisation, et de la stratégie d’entreprise. Pathum a rejoint bluenove en 2015 en tant que Chief Design Officer.
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2 Commentaires

  1. Article très intéressant. Je mets désormais le blog de bluenove dans mes sites à consulter toutes le semaines :).
    Bonne journée.

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  2. Merci, c’est passionnant !

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