Une absence frappante
Lors du Sommet de l’IA, nous avons constaté une absence majeure dans les discussions : la cybernétique n’a presque jamais été évoquée comme cadre de lecture pour comprendre l’intelligence artificielle. Pourtant, cette discipline est fondamentale pour analyser comment un système interagit avec son environnement, s’auto-régule et apprend en boucle de rétroaction.
Pourquoi cette absence ? Est-ce un oubli ? Une volonté de ne pas complexifier le débat ? Ou, plus profondément, un refus d’admettre que l’IA ne peut être pensée isolément, mais seulement dans un système en interaction ?
1. L’IA sans la cybernétique : Une vision linéaire et mécaniste
Les discussions du sommet ont largement enfermé l’IA dans une vision instrumentale et statique :
- Une machine exécutant des tâches selon des modèles pré-entraînés.
- Un outil servant à optimiser des processus.
- Une intelligence dont l’évolution est conçue comme une simple montée en puissance des capacités de calcul.
Or, la cybernétique nous enseigne tout autre chose :
- Tout système intelligent fonctionne en boucle de rétroaction, ajustant en permanence ses comportements en fonction des signaux reçus.
- L’IA ne peut être comprise sans ses interactions avec l’environnement : elle n’est pas une entité autonome, mais un nœud au sein d’un réseau dynamique d’échanges d’informations.
- L’intelligence n’est pas qu’une question de traitement de données, mais une capacité d’auto-organisation et d’adaptation.
Pourquoi alors cette approche a-t-elle été mise de côté ? Peut-être parce qu’elle remet en question la manière dont nous structurons nos modèles d’intelligence, et qu’elle suggère une autre voie, bien plus fluide et distribuée, que celle d’une simple IA centralisée et contrôlée.
Une IA pensée en boucles d’interactions : Ce que nous dit la cybernétique
Si nous réintégrons la cybernétique dans la réflexion sur l’IA, nous pouvons poser un cadre bien plus riche :
- L’IA doit être comprise comme un système ouvert, en interaction avec des humains, des machines et des environnements variés.
- L’intelligence n’est pas un état figé mais un processus d’apprentissage adaptatif et dynamique.
- La régulation et la reliance sont des éléments centraux d’une IA réellement intégrée dans son écosystème.
Au lieu de voir l’IA comme une simple boîte noire effectuant des calculs, la cybernétique nous invite à la penser comme un agent auto-régulateur dans un système plus vaste.
Le D#CS : Une approche cybernétique appliquée
Dans cette perspective, le D#CS incarne une approche pleinement cybernétique. Il ne repose pas sur des structures fixes mais sur une dynamique d’évolution, d’ajustement et de reliance entre ses différents éléments.
Voici quelques principes du D#CS qui reflètent cette approche :
- Les graines de connaissances fonctionnent en réseau interconnecté, évoluant à travers des boucles d’interaction et d’apprentissage.
- Le protocole de reliance agit comme un système auto-organisé, permettant l’émergence de nouvelles configurations cognitives.
- L’économie de l’intention, au cœur du D#CS, repose sur des flux d’interaction adaptatifs, et non sur des structures hiérarchiques rigides.
Ainsi, le D#CS n’est pas un simple modèle figé, mais un cadre vivant où l’information circule, se structure et s’adapte en permanence.
Vers une IA réellement systémique : Un changement de regard nécessaire
Si nous voulons dépasser la vision mécaniste de l’IA, nous devons réintégrer la cybernétique dans le débat. L’intelligence artificielle ne peut plus être vue comme un simple outil, mais comme un élément d’un écosystème vivant, interconnecté et régulé.
Cela signifie aussi repenser notre rapport aux technologies :
- Passer d’une logique d’optimisation à une logique d’émergence et d’apprentissage mutuel.
- Ne plus chercher à tout contrôler, mais accepter l’auto-organisation comme un principe fondamental.
- Adopter une vision où l’IA n’est pas un substitut de l’humain, mais un catalyseur de reliance et d’intelligence collective.
Une invitation à réintégrer la cybernétique dans la réflexion sur l’IA
Le #OFF a mis en lumière un manque fondamental dans le discours dominant sur l’IA : l’absence d’une lecture cybernétique des dynamiques en jeu. Pourtant, si nous voulons que l’IA devienne un véritable levier de transformation sociétale, nous devons changer notre manière de la penser.
Le D#CS ouvre cette voie en incarnant une intelligence en reliance, fondée sur des boucles de régulation et des logiques d’apprentissage distribuées.
À suivre…