Incomputable
p. 243-244
Texte intégral
1Le numérique est généralement assimilé au computable, à ce qui peut être traité, c’est-à-dire calculé, par des opérations algorithmiques de tri et d’organisation des données. Le numérique est ainsi perçu comme venant buter sur la frontière de l’incomputable, à entendre comme ce que nous ne parvenons pas à domestiquer par un traitement algorithmique. Les angles morts du numérique s’identifieraient ainsi aux limites du computable, qui signaleraient un extérieur au domaine de la computation.
2En s’inspirant des travaux du mathématicien Gregory Chaitin sur le nombre Omega, Luciana Parisi propose toutefois une autre approche, qui met paradoxalement l’incomputable au cœur même de la computation. Il y aurait en effet une part d’incomputable qui résulterait de la complexité des calculs opérés par la computation même de données, complexité qui engendrerait par elle-même une opacité interne à son traitement de ces données. Autrement dit : toute opération de programmation générerait, par la mise en œuvre du programme, un excès et un résidu internes de données échappant à cette programmation :
Selon Chaitin, quelque chose arrive dans le traitement computationnel des données, quelque chose qui remet en question l’équivalence entre l’input et l’output ainsi que, par voie de conséquence, l’idée même que le traitement conduise toujours à un résultat préprogrammé. Ce quelque chose, selon Chaitin, c’est l’aléatoire algorithmique (algorithmic randomness). Cette notion implique que l’information ne peut pas être compressée dans un programme plus petit, dans la mesure où se produit, entre l’input et l’output, une transformation entropique des données, qui résulte dans le fait que ces données tendent à accroître leur taille. De ce point de vue, l’output du traitement des données ne correspond pas aux instructions initiales de l’input, et son volume tend en fait à devenir plus grand qu’il ne l’était au début de la computation. La découverte de l’aléatoire algorithmique dans le traitement computationnel a été expliquée par Chaitin en termes d’incomputable, à savoir de quantités croissantes quoiqu’inconnues de données qui caractérisent le traitement basé sur des règles.
3Au-delà de ces raisonnements mathématiques de haut vol et de forte abstraction, un angle mort de nos présupposés habituels sur le numérique apparaît dans les conclusions que Luciana Parisi tire de cet appui sur l’aléatoire algorithmique de Chaitin :
j’en tire la suggestion que la computation, en tant que mécanisation de la pensée, est intrinsèquement peuplée de données incomputables, et que des règles discrètes sont ouvertes à une forme de contingence interne au traitement algorithmique. Cela ne doit pas être compris comme relevant d’une erreur dans le système, ou d’un glitch au sein de la structure du code, mais bien plutôt comme une partie de la computation elle-même. Bien loin de disqualifier la computation comme une funeste incarnation de la façon dont le technocapitalisme instrumentalise la raison, nous sommes invités à réaliser que les algorithmes incomputables émergent pour défier la supériorité de la finalité téléologique de la raison, aussi bien que celle de la pensée sensible et affective.
Bibliographie
Référence
Parisi, L. (2016). « La raison instrumentale, le capitalisme algorithmique et l’incomputable », Multitudes, 62.
Auteur
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Yves Citton
Étudie et enseigne la littérature et les media à l’université Paris 8. Il co-dirige la revue Multitudes et a publié Médiarchie (2017), Pour une écologie de l’attention (2014), Zazirocratie (2011). Ses articles sont accessibles en ligne sur www.yvescitton.net.
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