Les startups de Pascal, ingénieur et entrepreneur

Anne Frostin, Les machines de Pascal. Du bon usage des ressorts, Paris, Editions Apogées, 82 p., Bibliogr., 11 €

De l’oeuvre de Pascal, on connaît surtout les Pensées et, dans une moindre mesure, les Provinciales. Bien sûr, grâce au cours de physique on a entendu parler du pascal, unité de mesure de pression ; grâce au professeur de mathématique, on a étudié le triangle de Pascal. Mais, on passe généralement sous silence le côté entrepreneur et ingénieur de Pascal. Pascal est surtout présent dans les manuels de littérature où l'on s'en tient aux textes à teneur religieuse. Erreur pédagogique endémique qui participe de l'euphémisation courante de l'économique dans les études littéraires ou philosophiques traditionnelles...

Or Pascal invente et met au point l’une des premières machines à calculer, la "pascaline" (1645). Plus tard, il concevra et organisera la première ligne de transport public parisien, les "Carrosses à cinq sols" (1662) dont la modernité du slogan publicitaire laisse rêveur : "pour aller de partout à partout". Smart city ? Pascal est l'auteur des affiches rédigées pour faire connaître le service, horaires, itinéraires, arrêts. Le modèle économique de la machine arithmétique était insuffisant, elle était trop chère, et, faute d'investisseurs, cette invention prémonitoire n’a pu décoller. En revanche, les "Carrosses à cinq sols", premier service de transport public urbain, semblent avoir connu un certain succès. On ne parlait pas alors de startup, seulement d’invention mais les difficultés et les soucis de Pascal évoquent irrésistiblement les startups contemporaines.

Faut-il séparer les travaux scientifiques et techniques de l'oeuvre philosophique ? Certainement pas. Anne Fostin souligne à quel point la Machine (la majuscule est de Pascal) est présente dans les Pensées où l’homme est décrit comme une machine, comme une mécanique ; des ressorts le font fonctionner, il y a des touches qui activent l’automate et déclenchent des automatismes en nous ("Nous sommes automates autant qu'esprit", Pensées, 821).
On entrevoit Turing... La "pascaline" est une “machine pensante” puisqu’elle calcule. Conçue en combinant "les lumières de la géométrie, de la physique et de la mécanique", ce robot premier “secourt l’esprit” comme l'intelligence artificielle secourt aujourd'hui l'intelligence humaine. Pascal ne se contente pas de la conception des plans de la machine ; entrepreneur, il est présent à l’atelier, participe au prototypage avec les artisans qui manient la lime, le tour, le marteau. Sa science est science appliquée, théorie matérialisée. Entrepreneur, Pascal se plaint de la contrefaçon, concurrence déloyale et médiocre mais la protection des inventions n'arrivera en France qu'avec la Révolution (1791, patente, brevet d'artiste-inventeur).
Pour le marketing, Pascal cherchera l'appui de Roberval, Professeur au Collège de France, autorité scientifique légitime et légitimante, il offre un exemplaire de la "pascaline" à Christine de Suède, reine savante et célèbre, dont il escompte le parrainage...
Pour l’expérimentation scientifique concernant le vide et la pression atmosphérique, Pascal collabore à nouveau avec des artisans pour la fabrication des appareils indispensables aux expérimentations : seringues, tuyaux, soufflets, siphons, tubes de verre (réalisés par les maîtres verriers de Rouen). Phénoméno-technique, aurait dit Gaston Bachelard qui aurait pu compter Pascal parmi les “travailleurs de la preuve”. Pascal, bachelardien jusqu'au bout, va même jusqu'à dénoncer "l’obstacle verbal" que représente l’usage courant du mot "vide".

L’ouvrage de Anne Frostin est d'abord une invitation à lire des textes de Pascal, méconnus et peu lus, qui sont d'une modernité époustouflante. On les trouvera, entre autres dans les Oeuvres complètes de Pascal dans la Bibliothèque de la Pléiade :

• Privilège pour la machine d'arithmétique (1645)
• Le récit de la grand expérience de l’équilibre des liqueurs (1648)
• Préface sur le Traité du vide (1651, publiée en 1779)
• Traité de l'équilibre des liqueurs et de la pesanteur de la masse d'air (1654) 
• Les Carrosses à cinq sols (1662)

L’ouvrage de Anne Frostin est utile pour mieux appréhender l’oeuvre scientifique et technique de Pascal et de penser cette oeuvre en relations avec le champ de bataille scientifique de l'époque : Descartes, Galilée, Torricelli, Leibniz et Mersenne, l’anatomiste Vésale aussi, le géomètre Desargues... Randall Collins dans son ouvrage d'histoire sociale de la philosophie, évoquant la proximité des champs scientifique et philosophique au XVIIème siècle mentionne Pascal comme une "scientific star" de l'époque. Le travail d'Anne Frostin permet de mieux lire les Pensées et d'en percevoir l'assise scientifique et technique ainsi que la dimension épistémologique. L'ouvrage est clair et convaincant, bref à souhait ; il peut contribuer à rééquilibrer l'image de Pascal, dont les travaux scientifiques, mathématiques voire socio-économiques et techniques ont été quelque peu laissé de côté (euphémisé ?) au profit de sa réflexion religieuse, mise au devant de la scène par l'hagiographie en forme de légende rédigée par sa soeur, Gillberte Périer, et par sa participation éloquent à la querelle théologique opposant jansénistes et jésuites.

Références

• Blaise Pascal, Oeuvres complètes, 2 tomes, Bibliothèque de la Pléiade, Gallimard, 
• Gabriel Galvez-Behar,  ”L’État et les brevets d’invention (1791-1922) : une relation embarrassée” : Colloque ”Concurrence et marchés : droit et institutions du Moyen Âge à nos jours”, Comité d’histoire économique et financière de la France, 10-11 décembre 2009.
• Pierre Bourdieu, Méditations pascaliennes, Paris, Seuil, 1997, 318 p.
• Pierre Macherey, "Pascal et l’idée de science moderne : la Préface pour un Traité du vide de 1651", 2005.
• Gilberte Périer, La vie de Monsieur Pascal (écrite en 1662, publiée en 1684), Préface de Sylvie Robic, Paris, 2017, Rivages poche, 184 p.
• Gaston Bachelard, Le Nouvel esprit scientifique, Paris, PUF, 1963, 181 p.
• Randall Collins, The sociology of philosophies. A global theory of intellectual change, Harvard University Press, 1998, 1098 p.

Les neurones de l'apprentissage

Stanislas Dehaene, Apprendre. Les talents du cerveau, le défi des machines, Paris, Odile Jacob, 380 p., Bibliogr., 22,9 €

Intelligence naturelle et intelligence artificielle, cerveau animal et humain contre apprentissage des machines (machine learning, deep learning).
Stanislas Dehaene est Professeur au Collège de France (chaire de psychologie cognitive expérimentale). Au-delà de la recherche fondamentale, son activité s'applique à l'apprentissage et à l'éducation (cf. ses ouvrages précédents : Les Neurones de la lecture, La Bosse des maths).
La connaissance de plus en plus fine de l'anatomie du cerveau et de son fonctionnement (neurones, synapses) met en évidence sa plasticité. Le cerveau est infiniment plus complexe que les machines apprenantes : une machine (un robot) ne passera pas le test de Turing de si tôt. Plus que sage et intelligent (homo sapiens), l'homme est d'abord apprenant (homo docens).

Stanislas Dehaene évoque la "révolution bayesienne » en sciences cognitives qui établit que l'enfant dès sa naissance calcule la plausibilité de toute perception ; "cerveau bayesien", dit Stanislas Dehaene, qui souligne la nouvelle conception de l'apprentissage et de l'éducation qui en découle. Il mobilise également les travaux de Jerry Fodor qui a fait l'hypothèse d'un langage de la pensée ("language of thought", LOT) existant au-delà (ou en-deçà) du langage ordinaire. Ce langage de la pensée (mentalese), doté d'une syntaxe, manipulerait des symboles pour produire la cognition et la compréhension.
L'auteur mêle habilement en de parfaites proportions les données scientifiques les plus récentes, abstraites, et des observations concrètes sur l'éducation. Anecdotes et conseils pour les parents, pour ceux qui enseignent et conçoivent l'organisation de l'enseignement, abondent. Beaucoup d'exemples sont issus de la pédagogie des langues ou des mathématiques.
Les conseils qui émergent fondent ce que Stanislas Dehaene appelle les "quatre piliers de l'apprentissage" :

1. l'attention pour amplifier l'information ("apprendre à se concentrer"). Eviter la distraction et tout ce qui relève du multitasking
2. la curiosité, l'engagement actif ("un organisme passif n'apprend pratiquement rien" : et voilà  pour le cours magistral). Vive Maria Montessori, Célestin Freinet et les méthodes actives !
3. le retour sur erreur, les signaux d'erreur et de surprise. Comprendre que l'on se trompe c'est apprendre. Gaston Bachelard n'a cessé de le répéter. Donc pas de travaux sans corrigé. S'impose aussi la métacognition (auto-supervision des apprentissages), sorte de disposition épistémologique permanente, réflexion sur sa propre manière d'apprendre, auto-évaluation. Si "apprendre c'est inférer la grammaire d'un domaine", il importe de valider cette inférence et les conclusions qui ont été tirées.
4. la consolidation des acquis qui fluidifie, recompacte, "compile", refonde ce qui a été appris ; d'où l'importance primordiale du sommeil.

Mobiliser ces quatre fonctions, voilà ce que tout enseignant devait pouvoir permettre aux élèves, aux étudiants : nous en sommes loin ! Beaucoup de bon sens qui impliquerait une réforme radicale de l'entendement pédagogique, des politiques éducatives... Mais nos sociétés témoignent-elles d'un intérêt soutenu pour l'éducation, pour l'école ? Rien n'autorise à le croire.

Tout ou presque dans ce livre pourrait (devrait ?) être appliqué à la communication et à la publicité : l'attention, la surprise, la répétition avant que ne commence la démémorisation (cf. bêta de Morgensztern). "Apprendre c'est inférer la grammaire d'un domaine".
Le doute est soulevé quant à ce que l'on appelle "big" data : car le cerveau humain procède sans avoir besoin de beaucoup de données, à la différence du machine learning. Stanislas Dehaene évoque à ce propos les travaux de Joshua Tenenbaum et al. sur l'inductivité et l'acquisition par généralisation à partir d'une faible quantité de données.

En conclusion, Stanislas Dehaene énonce treize maximes éducatives générales, sans démagogie. Cet ouvrage est un manuel de sciences de l'éducation indispensable à qui veut, doit enseigner. Cela mérite une version adaptée à destination des parents.
Parfaitement illustré, accompagné de notes nombreuses et claires, d'une bibliographie abondante (32 pages), Apprendre. Les talents du cerveau, le défi des machines bouscule beaucoup d'idées couramment reçues tant dans les domaines de la communication et de la publicité que de la pédagogie. De plus, l'ouvrage se lit avec profit et aussi avec plaisir, ce qui ne nuit pas... à l'apprentissage !

Références

Stanislas Dehaene, Cours au Collège de France
Jerry A. Fodor, LOT 2: The Language of Thought Revisited, Oxford University Press, 2010
MediaMediorum: Les sciences cognitives, sciences rigoureuses de la publicité ?
Joshua Tenenbaum, Building machine that learn and think like people
Yuval Noah Harari, A Brief History of Humankind, London: Harvill Secker, 2014. traduction française, Sapiens. Une brève histoire de l'humanité, Albin Michel, 512 p.

Ramanudjan, le mathématicien en star de cinéma : la preuve et l'intuition

Affiche du film aux Etats-Unis
(Kendall Square Cinema, Cambridge)

The Man Who Knew Infinity, film de Matthew Brown, 2016, 1h48 mn,

Film réalisé d'après la biographie écrite par Robert Kanigel (1992), professeur au MIT où il enseignait l'écriture scientifique (scientific writing).
Biographie (biopic) de Srinivasa Ramanudjan, remarquable mathématicien indien, plus ou moins autodidacte, connu entre autres, pour des travaux sur les nombres. Le mathématicien comme héros tragique au cinéma. On connaît déjà Alan Turing (The Imitation Game, 2014) et John F. Nash (The Beautiful Mind, 2001).

Srinivasa Ramanudjan a donné lieu à d'autres interventions audio-visuelles, par exemple, un épisode de la série "Nova" sur PBS, un film en tamoul de Gnana Rajasekaran (2014). D'autres vies de mathématiciens seraient fécondes pour le cinéma, non moins originales : Benoit Mandelbrot, Evariste Galois (un court métrage d'Alexandre Astruc existe déja, 1965), Carl Friedrich Gauss, Paul Erdös, Georg Cantor, Niels Henrik Abel (dont la biographie dramatique s'apparente quelque peu à celle de Srinivasa Ramanudjan), Kurt Gödel, Alexander Grothendieck, Grigory Perelman. Et les mathématiciennes, Emmy Noether, Ada Lovelace ou Sophie Germain... Ces vies en mathématiques valent bien en originalité celles de Balzac, Racine ou Chateaubriand !

Le film narre la vie de ce jeune mathématicien indien (Madras) au très classique Trinity College (Cambridge, Grande-Bretagne) où il est l'hôte de Godfrey Harold Hardy (A Mathematician's Apology, 1940). On suit la naissance difficultueuse d'une amitié où l'on croise aussi Bertrand Russell ("Berty") et John Edensor Littlewood, collègue et proche collaborateur de G.H. Hardy.

Quelle narration imaginer pour rendre compte au grand public non mathématicien d'aventures mathématiques aussi ésotériques ? Le risque est grand, à vouloir être didactique, d'ennuyer un spectateur venu pour se distraire. Reste un peu de drame et de belles images pour animer théorèmes et équations : la maladie, l'éloignement du pays, de la famille, la traversée, l'hostilité hautaine d'universitaires installés dans leur routine et leur suffisance (culture vestimentaire, alimentaire, rites, hexis corporelle), la nostalgie des éléphants, tout cela sur fond de guerres et d'hiver anglais...  Peu de spectaculaire (passe un Zeppelin !), quelques personnages, Hardy, Littlewood, l'épouse, la mère. Mais les mathématiques, omniprésentes comme moteur de l'intrigue ne sont jamais données à voir sauf de manière anecdotique : la décomposition remarquable d'un entier, l'explication de la notion de partition (partage), les feuilles volantes couvertes d'équations...

Un problème épistémologique court dans tout le film qui oppose l'intuition (plus ou moins mystique chez Srinivasa Ramanudjan) et la démonstration (absolument rationnelle, G.H. Hardy). Qu'est-ce que connaître ? On pensera à la place de la théorie de la démonstration et à ses évolutions. Mais que peut le cinéma pour dire cela, le vulgariser ?

Et pourtant le film est agréable et laisse penser.

N.B. Les biographies "romançables" de mathématicians ne manquent pas. Citons celle de Kurt Gödel (Les démons de Gödel. Logique et folie par Pierre Cassou-Noguès, Seuil, 2007) et celle de Alexandre Grothendieck, Itinéraire d'un mathématician hors normes (Georges Bringuier, Privat, 2016) ou celle d'Evariste Galois par Alexandre Astruc (Flammarion, 1994).

L'intelligence artificielle des passions de l'âme

Rosalind W. Picard, Affective Computing, Cambridge, The MIT Press, 292 p. 2000, Bibliogr, Index

Descartes voyait dans les émotions des "passions de l'âme" (1649), les effets de l'action du corps sur l'âme. Avec l'analyse des émotions et le "calcul affectif" (affective computing), l'analyse des expressions du visage est devenue une discipline scientifique recourant à l'intelligence artificielle pour déterminer l'humeur, les sentiments d'une personne.
Une telle connaissance, si elle est rigoureuse, peut donner lieu à de nombreuses exploitations commerciales, médicales, éducatives. L'humeur, bonne ou mauvaise, est-elle une variable discriminante du comportement du consommateur, de l'élève, des décideurs, des politiciens ? Que révèle-t-elle de la santé d'une personne, des risques de maladie, de son intention d'acheter ?

Pour celui qui s'émeut, l'émotion, disait Jean-Paul Sartre, est une "transformation du monde" (Esquisse d'une théorie de l'émotion, 1938) : en effet, dans l'émotion tout se mêle et se confond, la pensée (cognition), le corps et la conscience ; aussi l'émotion fait-elle l'objet d'une approche nécessairement interdisciplinaire, combinant à l'anthropologie les sciences cognitives, la robotique, le machine learning, l'oculométrie (eye-tracking ou gaze-tracking) et, bien sûr, la psycho-physiologie, où Jean-Paul Sartre situait le "sérieux de l'émotion" (observation des états physiologiques).
L'analyse de l'émotion fait l'objet d'un projet du MediaLab au MIT (Cambridge) au point de départ duquel se trouvent les recherches de Rosalind Picard, où elle est Professeur. Son ouvrage fondateur, Affective Computing, déclare un objectif que l'on peut résumer en quelques mots : pour les rendre plus intelligents, doter les ordinateurs des moyens de comprendre les émotions pour qu'ils puissent "avoir le sentiment de", voire même, "faire du sentiment". "Computers that recognize and express affect". Avec quels types de données faut-il les alimenter ? Quel rôle peut jouer l'internet des choses que l'on porte sur soi (capteurs, affective wearables) dans cette perspective ?

L'intelligence artificielle peut permettre d'approfondir la compréhension des émotions et des sentiments (feelings). Rosalind Picard met en avant de son travail la déclaration de Marvin Minsky (comme elle, Professeur au MIT auteur de The Emotion Machine et de The society of Mind) : il ne s'agit pas de savoir si une machine intelligente peut avoir des émotions mais si une machine peut être intelligente sans avoir d'émotions. On devine sa réponse.

L'ouvrage commence par l'étude du cadre intellectuel général de l'"affective computing", la description des émotions ; il débouche en seconde partie sur l'ingénierie propre à son développement, aux conditions de la reconnaissance automatique des émotions par un ordinateur.
L'analyse des visages et des émotions exprimées ("emotion recognition") repose sur quelques opérations essentielles à partir d'une base de données de visages, détection des visages, codage des expressions faciales ("facial coding"), catégorisation des émotions de base. Notons que cette catégorisation est sans cesse reprise depuis Descartes qui en distinguait, intuitivement, "six simples et primitives" (art. 69 du Traité des passions : admiration, amour, haine, désir, joie, tristesse), les autres émotions n'en étant que des compositions ou des espèces. L'affective computing devrait rendre possible une analyse plus objective, passive des émotions. Quid de la détection des sarcasmes ?
Le diagnostic final, l'identification d'une émotion, d'une humeur (mood) combine l'analyse de la voix et de celle des expressions du visage.
Science fiction ? On pense au film Ex Machina dont le personnage est un robot, alimenté par toutes données du Web, dont les photos des réseaux sociaux (micro-expressions mémorisées), capable de décoder les émotions humaines. Comprendre des émotions est une étape clé sur le chemin du test de Turing.

Les applications sont nombreuses et des entreprises vendent l'exploitation de l'analyse des émotions. Citons, par exemple, pour le marketing :

• RealEyes qui se veut "the Google of emotions". Recourant à la reconnaissance faciale, il s'agit d'observer l'effet de stimuli marketing dans les points de vente : produits, agencement des linéaires, PLV. Utilisé par Ipsos.
• Affectiva (dans laquelle a investi WPP) propose, en temps réel, des emotion analytics issus des travaux du MediaLab (MIT)
• Innerscope Research (racheté par Nielsen) se réclame de la consumer neuroscience
• Emotient quantifie l'émotion, l'attention, l'engagement pour prédire le succès d'un message publicitaire, d'une émission. Racheté par Apple en Juin 2016.
• Virool analyse les émotions des utilisateurs de vidéo sur le Web (eIQ platform)
• A titre d'exemple, signalons le projet européen de recherche SEMEOTICONS qui vise l'auto-surveillance à l'aide d'un miroir intelligent (wize mirror ou affective mirror) pour l'auto-diagnostic
• Signalons encore l'analyse des émotions politiques lors des débats électoraux (cf. par exemple, au Canada en septembre 2015 avec le FaceReader du Tech3Lab de Montréal. 
• La BBC étudie l'impact émotionnel de la publicité dite "native" avec CrowdEmotion.
• Vyking recourt à la reconnaissance faciale pour cibler les consommateurs selon les émotions que manifestent les visages.
• FacioMetrics (née en 2014 de Carnegie Mellon University) a été rachetée en novembre 2016 par Facebook.

L'ouvrage de Rosalind Picard a peu vieilli dans ses principales problématiques. L'hypothèse de l'universalité des émotions de base (cf. les travaux, discutables, de Paul Ekman) qui, pour partie préside à la catégorisation, reste à démontrer. Des travaux d'ethnologie devraient y pourvoir, mais aussi des travaux d'historiens (cf. l'ouvrage de Damien Boquet et Piroska Nagy, Sensible Moyen Âge. Une histoire des émotions dans l'Occident médiéval, 2015, Paris, Seuil, 475 p., Bibiogr., Index) ou celui, plus gloabal, de Jean-Jacques Courtine, Claudine Haroche, Histoire du visage. Exprimer et taire ses émotions (XVIe - début XIXe siècle, Paris, Petite Bibliothèque Payot, 1988, 2007, 287 p.

Enfin, l'analyse de l'émotion doit être rapprochée de l'analyse de sentiments qui compte sur l'étude des expressions langagières pour déceler la tonalité positive ou négative d'un texte, d'un énoncé. 

Machine learning : le mythe du grand algorithme

Pedro Domingos, The Master Algorithm. How the Quest for the Ultimate Learning Machine Will Remake Our World, New York, 2015, Basic Books, index $18,07, (eBook)

La thèse centrale du livre est celle d'un grand algorithme capable d'apprendre à partir des données disponibles, capable de créer les algorithmes nécessaires, de les combiner pour exploiter ces données de manière flexible et ouverte, et en tirer profit : "the ultimate learning machine", une sorte de metalearner (staked generalisation ?), une machine qui apprend à apprendre, algorithme des algorithmes, qui se construit elle-même : “Machine learning is something new under the sun: a technology that builds itself.”
Moins que de métaphysique, il sera donc surtout question dans ce livre de lever les secrets du machine learning, "le moteur qui transforme les données en connaissance ("the engine that turns data into knowledge").

L'auteur est Professeur de "Computer Science and Engineering" à l'Université de Washington. D'abord, il fait partager aux lecteurs son enthousiasme pour l'algorithmique qui a déjà changé notre monde. Ensuite, il montre comment elle va le changer davantage encore.
La vulgarisation classique des premières pages laisse bientôt la place à des problématiques et des raisonnements plus complexes. On n'est jamais très loin d'exposés mathématiques, simplifiés et limités, certes, mais qui demandent aux non spécialistes un effort d'attention et d'approfondissement.

En dix chapitres, Pedro Domingos parcourt l'histoire de l'algorithmique et des différents modes de raisonnement mobilisés successivement, et de manière polémique, par le machine learning. Ce sont dit-il, les 5 tribus du machine learning. L'histoire commence dans les années 1940 avec le perceptron (Frank Rosenblatt), puis les neurones et la recherche en biologie. L'auteur passe en revue la succession des écoles d'algorithmique : symbolistes (déduction inverse), connectionnistes ("back-propagation", rétro-propagation du gradient), évolutionnistes (algorithmes génétiques), bayésiens (inférence), analogistes (machines à vecteurs de support, support vector machines, ). Ces 5 tribus ensemble forment "le grand algorithme", "the five facets of a single universal learner". L'ouvrage évoque différentes techniques auxquelles recourt couramment le machine learning : probabilités conditionnelles, réseaux bayesiens, chaînes de Markov, complexité, recherche des plus proches voisins (nearest neighbors), etc.

L'auteur ne manque jamais d'anecdotes significatives et drôles, pour détendre ses lecteurs et illustrer ses démonstrations. Ainsi, exposant la différence entre l'approche linguistique (Noam Chomsky) et du machine learning, il cite Fred Jelinek, spécialiste de reconnaissance automatique de la parole (speech recognition) qui prétendait que, chaque fois qu'il excluait un linguiste de son labo, les performances de l'algorithme s'amélioraient (mais lui même avait été influencé par le linguiste Roman Jakobson). L'auteur évoque aussi Andrei Markov appliquant, lettre après lettre, le calcul des probabilités au texte de Eugène Onéguine, roman d'Alexandre Pouchkine, ce qui conduira aux fameuses et omniprésentes chaînes de Markov, qui sont au principe du PageRank de Google et de l'écriture prédictive.

En fin d'ouvrage, l'auteur effectue une mise au point bienvenue sur la notion de singularité technologique (singularity), chère à la science fiction (cf. Synth en séries), transférée des mathématiques par Vernor Vinge, mathématicien et auteur de romans de science fiction (The Coming Technological Singularity, 1993) et développée ensuite par Ray Kurzweil (Singularity is near, 2005). La singularité désigne le moment mythique où l'intelligence artificielle dépasse l'intelligence humaine, moment que Pedro Domingos propose d'appeler Point Turing ; la singularité ne peut être imaginée sans le développement d'un machine learning capable de concevoir des programmes. Selon lui, Ray Kurzweil sur-ajuste (overfitting) : il voit des exponentielles partout (law of increasing returns), même dans les fonctions linéaires où il voit des exponentielles qui n'ont pas encore décollé. Avec ce débat, on touche au messianisme de l'algorithme universel, capable d'induction, sorte de "savoir absolu" ("l'esprit se sachant lui-même comme esprit", Hegel) qui serait atteint au terme d'une phénoménologie du machine learning.

Ouvrage important pour situer l'intelligence artificielle dans la compréhension des médias numériques. De lecture agréable, parfois rude. Au-delà des techniques, l'algorithmique telle que la raconte Pedro Domingos se révèle un ensemble de techniques de pensée, techniques invisibles au commun des mortels utilisateurs. L'auteur en entr'ouvre la boîte noire : boîte de Pandore ?

La vie électrique : l'avenir au passé

Albert Robida, Le Vingtième Siècle. La Vie électrique, Paris, 1890, texte et dessins de l'auteur, La Librairie Illustrée, 264 p.avec gravures, disponible gratuitement sur le site de la BnF Gallica

Roman de science-fiction, qui décrit la vie en 1955 telle qu'on l'imaginait en 1890. A la fin du XIXème siècle, la technologie qui change le monde est alors l'électricité, nouveau paradigme. On lui attribue de futures prouesses technologiques dans les domaines des communications, des armes, des transports, de la culture, de la médecine... La célébration de la "fée électricité" sera reprise plus tard, de manière plus optimiste (tableau de Raoul Dufy, 1937,  "Texte sur l'électricité" de Francis Ponge, 1954).

Le héros du livre est un ingénieur auto-entrepreneur. A sa sortie de l'école (X), il lève beaucoup d'argent grâce à une "émission d'actions pour la mise en exploitation de 10 années d'idées" (ses idées). C'est sa vie, consacrée à l'électricité, et celle de ses proches qui constituent la trame du roman. En lisant cet ouvrage, on ne peut s'empêcher d'effectuer un parallèle avec la situation actuelle qui voit se rêver tant de miracles numériques.

«L'Électricité, c'est la Grande Esclave. Respiration de l'univers, fluide courant à travers les valves de la Terre, errant dans les espaces en fulgurants zigzags, rayant les immensités dé l'éther, l'Electricité a été saisie, enchaînée et domptée » déclare l'auteur.
Discours prophétique et promotionnel que l'on entendra, plus tard, à propos de l'électronique, du Web, des données massives (Big data)... Aristote déjà envisageait le remplacement de la main d'œuvre humaine par des machines (Politique, Livre 1, IV3 : "si les navettes tissaient toutes seules et les plectres jouaient de la cithare") ; Descartes voyaient les hommes se faisant "maîtres et possesseurs de la nature" (Discours de la méthode). La science-fiction ressasse ces intuitions.

Suppression des distances et présence virtuelle. « L'Électricité porte instantanément la voix d'un bout du monde à l'autre, elle supprime les limites de la vision". Le téléphonoscope (le "télé"), on dirait Skype, est partout ; il y des cours par téléphonoscope, on peut consulter les catalogue (télé-achat), les théâtres proposent des abonnements téléphonoscopiques, il y a des "photo-peintres". Il y a des "plaques" (écrans) partout.

Stockage et distribution du savoir et de l'information. La phonoclichothèque d'audio-livres ("phono-livres") réunit des éditions des grands auteurs, un dictionnaire mécano-phonographique, des manuels scolaires (y compris pour préparer le bac)... Les salles de spectacle vivant se vident puisque le spectacle vient à domicile, commercialisé sous forme de musique mécanisée : "on reçoit par les fils sa provision musicale" enregistrée (phonogrammes), que l'on peut écouter au lit sur un "musicophone de chevet".
Devant son siège, le journal a placé un grand téléphonoscope, vaste écran où il montre "l'événement à sensation" du jour ; il y a des Télés dans les magasins (DOOH). Les machines dicutent entre elles, les voix se répondant et argumentant comme si l'on avait passé le test de Turing. C'est le début de la domotique, de l'automation (taxis, "aérocabs"), de la commande vocale ("phono-calendrier"). Le Téléjournal apporte les nouvelles à domicile ("Gazette phonographique du soir et du matin"). Description à rapprocher de "La Journée d'un journaliste américain en 2889", nouvelle publiée par Jules Verne en 1889, exactement contemporaine de "La Vie électrique" et qui est sans doute inspirée des ouvrages d'Albert Robida.

L'auteur décrit les changements sociaux qui accompagnent la rupture technologique provoquée par l'électricité. Le principal changement concerne l'égalité des femmes et des hommes, "progrès immense", obtenu grâce à l'éducation ; des femmes participent à tous les pouvoirs, scientifiques, techniques, politiques, financiers...
Deuxième dimension du changement : la santé obligatoire grâce au "grand Médicament national" géré par un ministère de la santé publique.
D'où une troisième innovation sociale, les vacances. A cette fin, une région, la Bretagne, a été épargnée par le progrès technique : le Parc national d'Armorique est devenu un musée naturel de la vie d'autrefois, rurale et simple, avec la poste et le facteur, les fêtes et "la douceur du village", l'agiculture artisanale... Le présent (1890) apparaîtra donc dans l'avenir (1955) comme un paradis perdu où viennent se requinquer les "énervés" et les surmenés, "citadins lamentables"...

Tout n'est pas formidable dans cette utopie avec ses "serfs des enfers industriels rivés aux plus dures besognes", avec les villes privées d'arbres, polluées, embrouillées de câbles et de fils électriques ; la cuisine familiale remplacée par une alimentation livrée à domicile par tubes et tuyaux, "les ignorants   contraints d'évoluer dans une civilisation extrêmement compliquée, qui exige de tous une telle somme de connaissances, vont perpétuellement de la stupéfaction à la frayeur" (p. 35). Déjà, l'on voit poindre la crainte de la surveillance, les menaces sur la vie privée, la difficulté de gérer le temps, le stress, la fatigue chronique, les enjeux de l'intelligence artificielle...

Toujours de lecture agréable, ce roman du XIXème siècle illustre souvent avec finesse et humour, et non sans naïveté, les risques que font courir aux sociétés les progrès scientifiques et techniques. Ainsi, le Parc national d'Armorique, lieu idyllique des vacances,  estentretenu pour guérir des maux de la civilisation électrique, "barré à l'industrie, il est interdit aux innovations de la science". Le progrès mal encadré ravive une nostalgie rousseauiste (Premier discours). La société française du XXIème siècle n'est pas à l'abri de cette nostalgie...

Notons que l'ambition d'imaginer la vie à venir reste présente : ainsi en 2014, Géo Ado (cf. supra) publie un hors série sur "Ta vie en 2050" où sont évoqués les robots, les voyages, les sports... Lecteurs et lectrices de ce numéro auront 50 ans en 2050.

Tout sur le test de Turing

The Turing Test. Verbal behavior as the Hallmark of Intelligence, edited by Stuart Shiber, Bradford Books, 28,79 $ (kindle), 2004, 336 p., Bibliogr, Index

Voici une anthologie de textes centrés sur la question de l'intelligence des machines, la confrontation de l'intelligence humaine - naturelle - et de l'intelligence artificielle (IA). Les vingt textes réunis ont été écrits ou traduits en anglais.
Au début, se trouvent des textes français du XVII et XVIIIèmes siècles sur les "animaux machines" et les "automates" (René Descartes, le chapitre 5 du Discours de la méthode où l'idée du test de Turing est implicite) et "l'homme- machine" de La Mettrie. Descartes déjà pose que le langage et la raison distinguent les humains des automates et autres "machines mouvantes".

Ensuite vient le texte clef, publié par Alan M. Turing en 1950 dans la revue Mind : "Computing Machinery and Intelligence" où est proposé le célèbre "test de Turing"qui permet de distinguer un humain d'une machine. Puis viennent des textes de Turing lui-même sur le même thème.
Enfin sont proposés des textes de différents auteurs, de différentes disciplines, discutant le principe du test et ses conséquences philosophiques. Peut-on ou non construire une machine capable de passer ce test ? Débat mobilisant des linguistes (John R. Searle, Noam Chomsky), des logiciens, des psychologues (D. Dennett), des informaticiens, etc. Des questions philosophiques classiques sont abordées de manière rigoureuse, moins métaphysique que d'habitude, dont, par exemple, la canonique question : "Qu'est-ce que penser ?" à quoi font écho les questions de Turing ("Can a computer think?") ou de Daniel Dennett ("Can Machines think") ? On est loin du "Was heisst Denken ?" de Martin Heidegger.

Cet ouvrage copieux a le mérite de réunir en un seul volume toutes les pièces d'une discussion qui n'a pas cessé depuis la publication de Turing sur le test. Avec son index et son abondante bibliographie, l'ouvrage est commode et constitue un bon outil de travail et un manuel utile. Peut-être est-il temps de mettre ce débat à jour alors que l'intelligence artificielle s'installe au coeur des développements numériques actuels et de leurs limites : automatisation, machine learning, deep learning, personnalisation, recommandation, analyse sémantique, reconnaissance faciale ou vocale, traduction automatique, big data, etc. La question de Alan M. Turing - une machine peut-elle penser ? -  reste entière, même dans sa reformulation optimiste par Ray Kurzweil (The Singularity is Near, 2005).

Peut-on gagner la course de l'emploi contre l'automatisation ?

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Erik Brynjolfsson, Andrew McAfee, Race Against the Machine: How the Digital Revolution is Accelerating Innovation, Driving Productivity, and Irreversibly Transforming Employment and the Economy, Digital Frontier Press, Lexington (Mass.), 98 p, 2011, 3,99 $ (Kindle Edition)

Essai sur l'emploi à l'époque de la production numérique par deux universitaires américains (MIT, Boston).
En innovant, le numérique détruit des emplois, en crée aussi, mais beaucoup moins, semble-t-il. La stagnation économique est contemporaine du développement de l'économie numérique aux Etats-Unis. L'argument principal de cet essai est celui de la "fin du travail" humain, et de son remplacement progressif par des machines. Parmi les exemples évoqués à titre d'illustration : l'automatisation de la conduite automobile, celle de la traduction des langues naturelles, Watson jouant et gagnant Jeopardy!, l'assistance au diagnostic médical, le commerce et aussi, peut-être plus frappant, le recours aux robots par les usines de Foxconn (qui, entre autres, construisent en Chine, nos appareils mobiles). Coupable donc l'automatisation provoquée par les nouvelles technologies numériques. Et le progrès technologique en cours n'en est encore qu'à ses débuts : les auteurs évoquent la loi de Moore sur la vitesse croissante des ordinateurs, l'amélioration vertigineuse des algorithmes de calcul des ordinateurs (pattern recognition notamment), véritables machines à tout faire ("general purpose technologies") qui affectent la plus grande partie des tâches effectuées dans les entreprises et les administrations et, notamment, les tâches d'information et de communication (ICT). Pour de nombreuses activités toutefois, la machine ne dépasse pas encore les humains : Alan Turing prédisait que dans 70% des cas, en 2000, les ordinateurs passeraient son test : on n'y est pas encore.
Dans leur diagnsotic, les auteurs soulignent l'inégalité croissante de la répartition des richesses produites par les technologies numériques (inégalités de revenus). La technologie numérique détruit des emplois peu qualifiés ; elle crée des emplois très qualifiés, de plus en plus qualifiés, provoquant une course continue entre formation et technologie. Enfin, le capital qui finance les machines est mieux rémunéré que le travail qui les fait fonctionner. Quelle dose d'inégalité une organisation sociale peut-elle tolérer ?

Solutions ? Mieux travailler avec les nouvelles technologies, innover dans les organisations, collaborer avec les machines : pour cela, il faut investir dans le capital humain, dans l'éducation scientifique et technologique - notamment des filles -, rassembler, organiser et faire travailler ensemble des savoir faire dispersés (crowd sourcing, micro-multinationales, etc.). Le système scolaire et universitaire n'est plus du tout en phase avec l'économie contemporaine, avec les dispositions des étudiants ; il s'apparente plus à un parking, à une salle d'attente surannée qu'à une entreprise éducative. Les technologies numériques affectent aussi l'organisation éducative : elles finiront par y détruire les emplois aussi.
Parmi les recommandations des auteurs : séparer l'évaluation (certification) de la formation, développer l'éducation à l'entreprenariat, abaisser les barrières à la création d'entreprises, réformer le système des brevets, etc.

Tout cela, qui est évoqué à propos des Etats-Unis, ne manque certainement pas de pertinence pour l'Europe.

• On notera toutefois que le numérique licencie aussi : dernièrement Cisco licencie 4 000 employés et 8 000 deux ans avant, AOL en licencie 500...
• Reste la question des conditions de travail et de la précarité (cloud labor) créées par la révolution numérique : très bas salaires, absence de filet social, de syndicalisation (cf. le cas d'amazon en Allemagne, et aux Etats-Unis)... Sur ces aspects préoccupants, voir l'article de Andrew Leonard, "The Internet's destroying work -- and turning the old middle class into the new proletariat", Salon, July12th 2013..

Aux origines de la culture numérique : Neuman, Turing et Leibnitz

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Georges Dyson, Turing's Cathedral. The Origins of the Digital Universe, 2012, Pantheon Books, New York, 432 p. Index, Illustrations

Voici un livre d'historien des sciences et des techniques. Il concerne la période qui va des années 1940 à 1950. Cette époque est marquée aux Etats-Unis par deux programmes scientifiques indissociables, la construction de bombes atomiques et la construction d'ordinateurs puissants.
Le programme nucléaire aboutit à la capitulation du Japon ; il se poursuit durant la Guerre Froide. Les ordinateurs sont indispensables au programme nucléaire, lequel finance le programme informatique développé à l'Institute for Advanced Study (IAS, Princeton).

Plusieurs points peuvent être retenus de cet excellent travail d'historien.

• Tout d'abord, la liberté de la recherche et de l'innovation permise par le mode de financement. Paradoxalement, le financement par l'Etat américain affranchit le travail des chercheurs des contraintes imposées habituellement par l'industrie et ses actionnaires mais aussi par la bureaucratie universitaire. L'IAS a ainsi constitué durant ces années un refuge favorable à la recherche, à l'abri des réunions et des comités stériles que secrètent les universités et les entreprises. 
• Tout au long de l'ouvrage, l'auteur souligne l'aveuglement des organisations universitaires en proie au carriérisme, au formalisme et à la bureaucratie, leur difficulté à transcender les disciplines universitaires qui divisent et séparent le travail intellectuel en silos alors qu'il faut tant d'indiscipline et d'interdisciplinarité pour innover (cf. l'opposition entre castes, celle des ingénieurs et celle des mathématiciens, par exemple). Le mélange disciplinaire est stimulant et fécond : libre, n'ayant de contrainte que la nécessité de réussir, John von Neuman a pu réunir à l'IAS des talents provenant de toute l'Europe, de toutes les disciplines : Turing, Gödel, Zworykin, Barricelli, Veblen (Oskar), Fermi, Mandelbrot, Ulam, etc. A Princeton, ces savants bénéficient d'excellentes conditions de travail : priorité absolue est donnée à la recherche (il faut gagner la guerre). On pense à l'abbaye de Thélème ou, non sans appréhension, au Googleplex, à la culture professionnelle de Facebook...

• Cette période voit émerger ce qui sous-tend désormais l'économie numérique : les ordinateurs, l'intelligence artificielle (Turing préférait dire "mechanical intelligence"), l'algorithmique, les réseaux neuronaux, etc. Chaque chapitre est éclairé de manière rétrospective par notre présent : les allusions et références à Google, au smartphone, par exemple, sont fréquentes. L'auteur entretisse avec plaisir, et talent, les portraits, les anecdotes, les citations et les illustrations. L'interaction des spécialités scientifiques, même et surtout les plus abstraites, comme les mathématiques et la logique, n'est jamais désincarnée. 

• L'histoire non scientifique pèse lourd dans le développement des sciences, jamais autonomes : l'émigration européenne pour fuir l'hégémonie nazie, la demande militaire, qu'il s'agisse de mettre en place des armements ou de déchiffrer les communications de l'ennemi (Enigma) ont joué un rôle essentiel dans l'émergence du numérique.

N.B. L'index détaillé est efficace, surtout lorsque l'on utilise l'édition numérique du livre (hyperliens).
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Télévision socialisée, socialisante. Vue d'Italie.

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Giampaolo Colletti, Andrea Materia, Social TV. Guida alla nuova TV nell'era di Facebook e Twitter, Gruppo 24 ore, Milano, 172 p. 20 €

Le titre énonce tout un programme : c'est la télévision qui vit à l'âge de Facebook et non Facebook qui vit à l'âge de la télévision. La télévision, pourtant présente dans tous les foyers depuis plusieurs décennies, ne définit plus ce siècle : c'est Facebook qui donne le ton et cadre l'univers des pratiques médiatiques. Soit. A moins que la télévision aille tellement de soi qu'on ne la remarque plus...
Notons encore que l'objet de ce livre est de facto le multiscreentasking, articulation de la socialisation via un écran (ordinateur, tablette, smartphone) à l'occasion d'une émission de télévision. L'ancrage reste le téléviseur et la télévision, qui grâce aux écrans périphériques, porte ses débats hors du foyer, hors de l'intimité familiale.
Plutôt que d'interactivité homme / machines, il s'agit surtout de discussion publique entre personnes. Aucun téléviseur, aucun écran périphérique ne risque de passer aujourd'hui le test de Turing, seul critère d'une réelle interactivité.

L'ouvrage comporte 4 parties. L'une consacrée à l'évolution sociale, interactive du modèle économique de la télévision. Viennent ensuite deux partie consacrées à la description de la télévision sociale aux Etats-Unis et en Grande-Bretagne puis en Italie. La dernière partie liste dix règles d'or à respecter pour que la télévision sociale soit un succès. L'ouvrage présente d'incontestables qualités didactiques : explications, clarté d'exposition, études de cas (mais il manque un index). Dommage que les auteurs évoquent peu le marché des startups italiennes (HyperTV eXperience, par exemple), de l'incubation (Vejo Park, etc.). A l'indispensable inventaire s'ajoute une réflexion transversale originale. Citons deux exemples.

• Le rôle des analytiques et les limites de l'audimétrie, (les auteurs provoquent et citent "l'auditel è una bufala, equivale a credere all'oroscopo", p. 35). Quelle relation opérationnelle entre la réussite en termes d'audience et la réussite en termes de "like", twitts, followers et autres engagements, etc. 
• L'hyperlocal ("micro-territori"), la télévision sociale et le reportage ("video-racconto"). Le développement et le rôle de la vidéo locale sont évoqués avec l'alliance commerciale et politique du local, de la vidéo et du mobile, formule de succès pour la télévision sociale locale. Un tel modèle économique emprunte nécessairement au crowdsourcing et au crowdfunding : "cosi si muove la nuova webtv") !

Voici un travail consacré au numérique qui rompt, un peu, avec la vision courante des médias imposée par Apple, Facebook, Google, Yahoo! et consorts. Le développement numérique de l'Italie (Restart Italia!) pourrait contribuer à réveiller l'Europe de son sommeil numérique, sommeil bercé dangereusement par quelques grands acteurs qui en profitent grassement.

N.B. un ouvrage sur le même sujet : "Social TV : expérience nouvelle"
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