L’essor de la dite «Intelligence Artificielle» (IA) signe en réalité le crépuscule de la pensée au fil d’un «conformisme radicalisé»:
porte ouvertre à tous les totalitarismes. François Rastier, qui a déjà été l’hôte de l’APPPsy, nous livre dans le papier
qui suit une analyse pointue des logiques numériques et des enjeux économiques qui,
sous couleur de parfaitement nous informer, abolit la notion-même de vérité.

L’IA construit-elle un monde alternatif ?

À Alain Herreman
Quizá del otro lado de la muerte
Sabré si he sido una palabra o alguien.
(Borges, « Correr o ser », OC, 3, p. 324)

L’histoire de l’Intelligence artificielle se confond avec celle de sa propre surestimation. Elle est due à divers facteurs : chez les informaticiens, le souhait de maximiser les financements ; chez les industriels, la volonté de créer de nouveaux produits et d’étendre la clientèle ; chez les décideurs, la peur de rater le coche de progrès prometteurs ; et dans le grand public, gagné par la badauderie, la volonté de croire aux miracles, fussent-ils techniques. Ce que Yann Le Cun, professeur au Collège de France, qui en a fait son pain quotidien chez Facebook, résumait en adaptant un dicton publicitaire américain : « L’IA est ce qu’il y a eu de plus cool depuis l’invention du pain en tranches ». Il ajouta qu’elle va amplifier « la créativité de tout un chacun. Cela peut conduire à une renaissance de l’humanité, un nouveau siècle des Lumières »

Si les logiciels ont beaucoup gagné en puissance, leur conception et leur utilisation sont-ils si cools ? Et quelles seraient ces nouvelles Lumières ?

Co-titulaire avec Yann Le Cun du prix Turing en 2017, Geoffrey Hinton, figure tutélaire de l’IA, estime au contraire que ces nouvelles avancées induisent « de profonds risques pour la société et l'humanité »

Il évoque alors une classe de générateurs de textes et notamment ChatGPT.

Les GPT (Generative Pretrained Transformers) sont des systèmes connexionnistes à convolution, qui ont la propriété d’être autorégressifs, c'est-à-dire qu'ils prédisent l'élément suivant d'une suite chronologique donnée, l'ajoutent et recommencent le processus. Les probabilités permettant de prendre cette décision sont calculées à partir d'un corpus d'apprentissage. L'essentiel consiste à prédire élément après élément la suite d'une collection d'éléments donnés, un peu comme le font déjà nos téléphones lorsqu'ils suggèrent des mots en fonction de ce que nous avons déjà écrit.
Les algorithmes de calcul de ces probabilités sont assez élaborés pour retrouver statistiquement des relations de dépendance entre les mots. 

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