Version classiqueVersion mobile
OpenEdition Books

Informatique et sciences cognitives

 | 
Catherine Garbay
, 
Daniel Kayser

Introduction

Catherine Garbay et Daniel Kayser

Texte intégral

1D’un côté, les Sciences Cognitives ont pour ambition d’analyser les facultés « supérieures » des êtres vivants. De l’autre, les ordinateurs ont été construits pour effectuer des tâches fastidieuses nécessitant de grandes quantités de calcul. A priori, rien ne destinait donc l’informatique à influencer ou à être influencée par les sciences cognitives.

2Et pourtant, l’histoire de ces deux domaines montre des phases d’attirance et de répulsion intenses, jamais de l’indifférence ! Ces relations ont souvent été analysées ; par exemple, à de nombreuses reprises, la métaphore esprit-ordinateur a été mise sur la sellette, et un bilan contrasté en a été tiré. Pourquoi examiner aujourd’hui à nouveaux frais les rapports entre ces deux domaines ?

3Parce que l’informatique connaît depuis quelques années des bouleversements profonds : les progrès techniques ont conduit à l’apparition de serveurs de calcul connectés en réseau, distribuant sur la « toile » des services élaborés, permettant l’accès à des patrimoines informationnels de plus en plus vastes, via des interfaces innovantes et des ressources embarquées, dans un contexte de mobilité et de personnalisation accrues.

4Les rapports entre informatique et sciences cognitives, qui passaient jusqu’ici principalement par la branche de l’intelligence artificielle (I.A.) et concernaient essentiellement des modèles de raisonnement ou de compréhension - souvent réduits à des « problèmes jouets » -, se sont étendus, à la fois qualitativement et quantitativement. En effet, des masses de données de toutes sortes sont devenues disponibles pour un traitement informatique ; de plus, la rapidité du calcul et des transmissions, et le développement de la multimodalité des interactions ont modifié de fond en comble les usages de l’ordinateur.

5Les outils informatiques développés pour l’intelligence artificielle dans la deuxième moitié du xxe siècle, confrontés au « passage à l’échelle », ont souvent été supplantés par des techniques moins raffinées mais plus efficaces et plus robustes, basées sur l’analyse statistique de grands volumes de données facilement accessibles, ou sur la « force brute ».

6Les différents chapitres du présent ouvrage cherchent à montrer que les informaticiens n’ont pas oublié leurs ambitions « cognitives », même si, au cours du temps, ils ont été amenés à les reformuler : c’est l’aspect « confluence » évoqué par le titre. Mais l’ouvrage veut également témoigner que ces évolutions ont créé parallèlement de nouvelles perspectives, peut-être moins exaltantes, mais tout aussi importantes pour le devenir de nos pratiques, et il le fait par l’examen de diverses « influences » perceptibles entre informatique et sciences cognitives.

7Il est clair que notre objectif n’a pas été et ne pouvait être l’exhaustivité, et de nombreux secteurs aussi bien des sciences cognitives - domaine dont les frontières sont mal définies et qui continue d’évoluer rapidement - que de l’informatique - dont il n’est pas besoin de rappeler à quel point elle se transforme de jour en jour - auraient mérité d’être abordés ici. Bien que les contingences aient joué un certain rôle dans le choix des sujets traités, nous pensons que leur variété présente un échantillon représentatif de la problématique des relations entre ces deux domaines. Avant d’en donner une rapide présentation, un très bref retour sur l’histoire de ces rapports nous semble opportun.

*

8Les ordinateurs furent primitivement conçus pour effectuer, plus rapidement que l’être humain, des calculs numériques complexes, mais leurs premiers utilisateurs, dès la fin des années 1940, se rendirent compte que leur puissance de calcul symbolique leur permettait d’accomplir bien autre chose que des calculs numériques. Il n’en fallut pas plus pour que certains, éblouis par ces nouvelles perspectives, aient cru avoir découvert la clé permettant d’élucider la nature de l’esprit humain.

9Même si les promesses hâtives des années 1950 nous apparaissent aujourd’hui comme des rodomontades que personne n’aurait dû prendre très au sérieux, il faut se replacer dans le contexte de l’époque et comprendre à quel point l’apparition de l’ordinateur joua un rôle moteur dans le renouvellement des réflexions séculaires sur la nature de la pensée, du raisonnement, de la perception. Ce renouvellement fut historiquement à l’origine de ce qu’on appelle maintenant les sciences cognitives et, d’une certaine manière, l’informatique se positionna alors comme une sorte de philosophie expérimentale, placée au cœur de ce nouveau domaine.

10La tentation de « naturaliser » des questions relevant jusque-là de l’étude de l’esprit ne fut pas l’apanage des premiers informaticiens, même si on leur doit le lancement de l’aventure scientifique connue sous le slogan de l’« intelligence artificielle ». En effet, au cours de la seconde moitié du xxe siècle, la linguistique a tenté de décrire les langues naturelles selon les principes des langages formels définis dans le cadre des mathématiques ; la psychologie cognitive, de son côté, a entrepris l’analyse d’un grand nombre de comportements humains à travers le paradigme du traitement de l’information ; les neurosciences, enfin, ont établi des modèles de la propagation de l’influx nerveux...

11Cependant, après une décennie de réussites spectaculaires en I.A., mais souvent sans lendemain (en gros, durant les années 1960), il a bien fallu se rendre à l’évidence : réduire la compréhension de textes ou de scènes à une séquence d’instructions automatisables était sinon impossible, du moins infiniment plus compliqué que ce que certains avaient espéré.

12Les années 1970 virent l’émergence de plusieurs attitudes face au relatif échec de l’Ι.Α. « forte ». Certains informaticiens, après l’avoir plus ou moins reniée, orientèrent leurs recherches dans l’idée de simplement améliorer l’aide fournie par l’ordinateur dans certaines tâches utiles à l’être humain. D’autres estimèrent que le seul espoir de parvenir à l’objectif initial était de copier d’aussi près que possible le fonctionnement humain : la modélisation cognitive s’est ainsi développée. D’autres enfin continuèrent à préconiser une approche spécifique en vue d’une cognition artificielle qui ne serait pas une imitation de la cognition humaine ; ils estimèrent cependant que le succès d’un tel programme nécessitait une coopération interdisciplinaire forte et participèrent donc à la création des sociétés savantes de sciences cognitives (par exemple, la Cognitive Science Society vers 1975 aux États-Unis, l’ARC en 1981 en France, devenue depuis ARCo).

13Le milieu des années 1980 marqua d’une part la renaissance du connexionnisme, lequel se présenta comme « la nouvelle intelligence artificielle », mais apporta surtout une complémentarité bienvenue aux travaux - très axés sur la logique formelle - de l’Ι.Α. de cette époque. D’autre part, les neurosciences, dont les progrès spectaculaires expliquent qu’elles aient alors été saisies d’un éblouissement comparable à celui qu’avaient connu les informaticiens trente ans auparavant, prétendirent unilatéralement que les sciences cognitives étaient les sciences du cerveau.

14Aujourd’hui, la situation varie d’un pays à l’autre. Pour fixer les idées, la Cognitive Science Society - dont l’assise s’est élargie bien au-delà des États-Unis - considère que sept disciplines jouent un rôle primordial dans les sciences cognitives : l’intelligence artificielle, la linguistique, l’anthropologie, la psychologie, les neurosciences, la philosophie et les sciences de l’éducation.

*

15L’informatique a donc joué un rôle essentiel à l’origine des sciences cognitives, et continue d’y occuper une place très importante... Mais pourquoi ? Que peut-on dire de l’apport de l’informatique à ce domaine au-delà de sa fonction purement instrumentale qui est de lui fournir un outil qui facilite les calculs et les modélisations ?

16Une réponse, très certainement partielle et qui ne ferait probablement pas l’unanimité, considère que cet apport est principalement négatif : le fait que l’informatique n’ait connu, dans certaines de ses tentatives, que des succès limités - d’autres diraient peut-être des échecs - prouverait l’inadéquation des conceptions que l’on entretenait jusqu’ici sur des notions essentielles pour la cognition.

17Évoquons pour illustrer cette évolution le cas de la perception, du langage, de l’intelligence et de la rationalité ; mais nous pourrions aisément étendre cette liste : la mémoire, l’apprentissage, la représentation, la conscience constituent également des notions qui, nous semble-t-il, n’ont plus tout à fait le même contenu depuis que l’informatique s’est essayée à les modéliser.

18Percevoir, pour l’homme comme pour le robot, n’est plus simplement assimilable au fait de se former une image aussi véridique que possible de son environnement : c’est chercher - et trouver aussi rapidement que possible - des réponses à des questions utiles à l’accomplissement de certaines tâches.

19De même, le langage ne peut plus être considéré comme un système sémiotique dont la syntaxe diviserait les séquences en phrases bien et mal formées, et dont la sémantique correspondrait à des conditions de vérité sur un univers de discours. C’est avant tout un dispositif de communication permettant à des interlocuteurs disposant de riches connaissances linguistiques et extralinguistiques de tirer des conclusions non nécessairement valides à partir du dit et du non-dit.

20Quant à l’intelligence, la (très relative) facilité avec laquelle on a pu construire des machines capables d’accomplir des tâches sur lesquelles les capacités humaines s’épuisent rapidement (modélisation de systèmes physiques complexes, résolution de problèmes nécessitant la satisfaction simultanée de milliers de contraintes) contraste avec la difficulté de parvenir à ce que les ordinateurs accomplissent ce que n’importe quel enfant fait sans effort, par exemple mener un dialogue naturel sur des sujets de la vie quotidienne. Cette difficulté ne s’atténue pas malgré la spectaculaire augmentation de la puissance des ordinateurs, et ce contraste montre que l’intelligence ne consiste pas, ou pas seulement, à connaître et à savoir mettre en œuvre avec virtuosité des modes de résolution spécialisés.

21L’informatique a donc montré la difficulté insoupçonnée de tâches qui nous paraissaient simples et la simplicité de tâches qui nous semblaient complexes, simplicité qui se révèle dès lors qu’on parvient à réduire celles-ci à une itération d’opérations élémentaires. Cette surprenante inversion est peut-être l’apport le plus marquant de l’informatique à la science de la cognition.

22La philosophie s’est fort émue du fameux théorème d’incomplétude de Gödel, y voyant la preuve que l’esprit humain est seul capable de saisir des vérités qu’aucune mécanisation ne peut déduire. Elle ne s’est pas aperçue, nous semble-t-il, que l’inversion que nous évoquons a des conséquences bien plus importantes : celle-ci montre que le comportement intelligent n’est nullement fondé sur la notion de vérité. Qu’importe dans ce cas qu’il y ait des vérités qui ne soient pas démontrables ?

23L’idée même de représentation entre en conflit avec celle de vérité : travailler sur une représentation n’a d’intérêt que si l’on peut ainsi effectuer des opérations que l’on ne pourrait pas effectuer directement sur l’objet représenté. Il faut donc que la représentation diffère de l’objet, en conservant seulement ses caractéristiques pertinentes pour la situation où l’on se trouve. L’efficacité d’un comportement dépend de façon cruciale de l’aptitude à négliger les éléments non pertinents. Or, le fait qu’un élément soit ou non pertinent ne saurait avoir un statut de vérité.

24La rationalité, ou du moins les principes qui nous guident dans la part de notre comportement quotidien que nous jugeons rationnel, ne se fonde aucunement sur l’idée de vérité : les connaissances de sens commun ne sont pas des vérités, et les conclusions dont a besoin la cognition humaine dans ses activités quotidiennes ne sont pas non plus des vérités. Les résultats d’incomplétude de Gödel, plus modestement la semi-décidabilité du calcul du premier ordre, ou, plus modestement encore, la NP-complétude du calcul propositionnel, ne sont donc en rien reliés à la possibilité ou non d’automatiser un comportement rationnel puisque ces résultats portent uniquement sur la possibilité - ou sur la complexité algorithmique - de garantir qu’une conclusion est vraie, partant de prémisses supposées vraies. Or cette supposition n’est pas plus réaliste que n’est nécessaire la garantie qu’elle est censée apporter.

*

25En même temps que l’informatique montrait, en négatif, la vanité des efforts visant à modéliser des notions définies d’une façon probablement inadéquate, elle a ouvert des pistes nouvelles.

26Nous espérons en effet que la lecture de cet ouvrage convaincra le lecteur que le champ de ce que l’informatique peut analyser ou simuler en matière de cognition est bien plus ouvert que ce que certains veulent lui concéder. Il ne s’ensuit naturellement pas qu’une intelligence artificielle - quoi qu’on entende exactement par là - soit possible, ni, si tel est le cas, qu’elle soit réalisable au moyen des machines actuelles. Les performances obtenues au bout d’une soixantaine d’années d’efforts intensifs - et dont on trouvera certains témoignages dans ce recueil - n’incitent pas au triomphalisme. Mais on peut affirmer, sans risque de se tromper, que les rapports entre informatique et cognition sont loin d’avoir épuisé leur fécondité : les chapitres qui suivent montrent la variété des points de contact entre leurs problématiques respectives, les progrès déjà accomplis, et ce qui reste à faire.

27Les chapitres 1 à 9 ont été rédigés par des informaticiens qui exposent comment leurs travaux établissent des liens entre l’informatique et différents aspects des sciences cognitives. Nous avons également demandé à des spécialistes d’autres disciplines cognitives (neurosciences, linguistique, philosophie, psychologie) de contribuer à cet ouvrage en expliquant succinctement la façon dont ils perçoivent les rapports entre l’informatique et leur spécialité, et c’est la matière des chapitres 10 à 13.

*

28Les outils de l’informatique, maintenant confrontés à des problèmes « naturels », ont pour ambition le traitement de données « en contexte réel ». Cet essor est particulièrement flagrant dans le domaine du traitement des langues et de la parole (Philippe Blache et Sabine Ploux) où l’on s’occupe de parole spontanée, dans des contextes bruités et multi-locuteurs, où la langue est abordée « en situation », dans ses dimensions pragmatiques, et où son étude bénéficie de vastes gisements de données textuelles collectées sur Internet et reflétant la diversité des usages.

29Parallèlement au développement d’outils de traitement de plus en plus puissants, ont été élaborés des dispositifs de capture d’information offrant des capacités accrues d’observation et de traçabilité du monde externe. À côté de la « machine qui pense » (Jacques Pitrat) se développe ainsi la « machine qui observe » ; elle permet par des modalités multiples (vidéo, sons, parole, texte, informations haptiques) d’observer non seulement des phénomènes physiques, mais également des activités cognitives individuelles et sociales complexes (Gérard Bailly, Frédéric Elisei et Stephan Raidt). Le développement des moyens d’investigation, de modélisation et de simulation a ainsi impulsé une dynamique nouvelle dans le domaine des sciences de la cognition en multipliant les opportunités expérimentales par le développement d’interfaces cerveau-machine et homme-machine de plus en plus sophistiquées (Jean Lorenceau).

30Néanmoins, si l’essor des techniques de fouille de données améliore les possibilités d’analyse des phénomènes cognitifs, les outils révèlent également leurs limites et des propriétés essentielles de la cognition demeurent inexplorées (Catherine Fuchs). La question se pose en effet du réductionnisme d’une démarche scientifique visant à exploiter sans précaution certains modèles (la logique de l’I.A. par exemple) pour appréhender des phénomènes (la cognition) au sujet desquels leur validité n’a pas été démontrée (nous incluons une réflexion que Jean-François Le Ny nous avait adressée peu avant son décès et autour de laquelle il comptait construire sa contribution au présent ouvrage).

31On assiste pourtant, avec l’essor de la robotique et de la réalité virtuelle, à l’exploration de champs nouveaux de la cognition et à une forme de réhabilitation de certaines dimensions jusqu'à présent négligées, autant dans le champ des sciences cognitives que dans celui de l’I.A. : inscription des processus cognitifs dans l’expérience sensori-motrice (Pierre-Yves Oudeyer, Charles Lenay, Olivier Gapenne, John Stewart, Armen Khatchatourov et François Sebbah), importance de l’affect et des émotions (Catherine Pélachaud), questions de l’intentionnalité, de la conscience et de l’action (Denis Vernant), rôle de l’imitation dans l’apprentissage (Laurent Orseau), dimensions tacites de la connaissance, notion d’habileté motrice, effets de la modalité et de la redondance dans la compréhension d’énoncés complexes (Pierre Tchounikine et André Tricot)...

32Enfin, la diffusion massive des technologies de l’information conduit à l’explosion des usages. La question se pose dès lors de la « crédibilité » de la machine (Gérard Bailly) : celle-ci doit « garantir son usage » en rendant des comptes, non seulement par un résultat valide et vérifiable - ou par une performance de calcul - mais par un comportement approprié, indiquant que nos intentions ont été comprises. L’interaction homme-machine s’ouvre ainsi à des dimensions relationnelles très riches, ce qui entraîne de nouveaux rapprochements entre informatique et sciences cognitives.

33On assiste également à l’émergence de convergences inédites entre les univers de l’humain et de l’artificiel (Denis Vernant), et des médiations nouvelles apparaissent entre les univers du cognitif, du numérique et de la biophysique (Pierre-Yves Oudeyer), comme l’illustre le développement des prothèses de suppléance perceptive (Charles Lenay et al.). La question de la constitutivité technique de la cognition prend dans ce contexte une importance grandissante : comprendre comment les technologies de l’information modifient l’expérience humaine, affectent nos façons de voir, de raisonner et de mémoriser, savoir concevoir en retour des outils susceptibles d’augmenter le champ de notre expérience et d’enrichir nos connaissances : il y a là un terrain possible pour de nouvelles convergences entre informatique et sciences cognitives.

Auteurs

Laboratoire d’informatique de Grenoble
Université de Grenoble, Grenoble.

Laboratoire d’informatique de Paris-Nord (LIPN)
Institut Galilée - Université Paris XIII, Villetaneuse.

© Éditions de la Maison des sciences de l’homme, 2011

Conditions d’utilisation : http://www.openedition.org/6540

Cette publication numérique est issue d’un traitement automatique par reconnaissance optique de caractères.