Système versus enchevêtrement
p. 358-360
Texte intégral
1En envisageant ce à quoi pourrait ressembler un monde intégralement redoublé par un déploiement véritablement ubiquitaire du numérique, on imagine – sous forme utopique ou dystopique selon que l’on penche du côté technophile ou technophobe – une couverture complète des surfaces habitées par caméras de surveillance, un émetteur inclus dans chaque appareil technique, un capteur apposé à chaque arbre, une puce implantée dans chaque animal domestiqué, un smartphone recueillant en temps réel les données biologiques de chaque être humain. Et l’on imagine des capacités de computation virtuellement infinies, capables de corréler tous ces flux de données pour prédire aussi bien les sécheresses ou les inondations que les grippes aviaires et les embolies pulmonaires. C’est bien cette perspective de computation à l’échelle planétaire (voir Computation à l’échelle planétaire) que se proposent de mettre en place des projets comme AI for Earth (déployé par Microsoft), avec pour objectif de « monitorer, modéliser et gérer les systèmes naturels de la Terre (monitor, model and manage the earth’s natural systems) ».
2 L’angle mort de tels projets, selon Tega Brain, est à chercher dans la prémisse qui assimile à des « systèmes » les enchevêtrements relationnels qui constituent les milieux vivants.
Les tentatives de modeler, de simuler et de faire des prédictions à propos des agencements environnementaux (environmental assemblages), émanent d’une vision systémique du monde qu’ils contribuent à leur tour à renforcer. Le mot écosystème lui-même est là pour nous rappeler que l’histoire de l’écologie a partie liée avec la théorie des systèmes et présuppose que les enchevêtrements entre espèces sont d’ordre opérationnel et fonctionnel. De façon plus retorse, une approche systématique de l’environnement implique que celui-ci est limité, connaissable et formé de composants qui opèrent par enchaînement de causes et d’effets. Un tel cadrage appelle fortement des possibilités de manipulation et de contrôle, posant implicitement la question de savoir pour quoi un écosystème devrait être optimisé.
Une telle question est particulièrement pertinente en un âge de changement climatique, d’extinction de masse et – heureuse coïncidence ! – d’un surplus sans précédent de puissance de computation. Comme cela a été souvent signalé, de telles conditions rendent très tentante (et lucrative) la prétention de voir d’élégantes solutions technologiques résoudre d’épineux problèmes existentiels. Cet imaginaire moderniste est bien vivant chez les promoteurs des smart cities, et de façon encore plus dramatique, dans les propositions d’interventions environnementales qui menacent de marchandiser les conditions climatiques à travers de la géo-ingénierie atmosphérique. (Brain, 2019)
3 La question qui se pose est donc de savoir dans quelle mesure et jusqu’où des logiciels et des traitements computationnels qui opèrent à l’intérieur d’un système d’objets artificiels connectés (dont les éléments constituants ont dû être explicitement définis) peuvent prétendre rendre compte des enchevêtrements d’entités conjointes qui constituent nos milieux de vie, entités « naturelles » qui excédent en tout point et à tout instant les définitions, connexions, explications qui pourront être formalisées entre elles (voir Connexion).
Bibliographie
Références
Brain, T. (2019). « The Environment Is Not a System », Aprja. www.aprja.net/the-environment-is-not-a-system/
Mattern, S. (2017). Code and Clay, Data and Dirt : Five Thousand Years of Urban Media. University of Minnesota Press.
Auteur
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