Nous poursuivons ici notre exploration de l’intelligence artificielle mais surtout de ses critiques. Après avoir réfuté les croyances qui lui sont sous-jacentes avec Mathieu Corteel, y avoir décelé les prémices d’un appauvrissement et d’une fascisation du monde avec Frédéric Neyrat, appelé à la combattre avec Ian Alan Paul, à la déserter avec Sébastien Charbonnier ou à la repenser de fond en comble avec Anne Alombert, nous publions cette semaine ce long (mais bon) article de Giorgio Griziotti qui reprend le problème depuis le début, assume la catastrophe en cours mais y voit un champs de bataille.

Là où la méta-automatisation introduite avec l’intelligence artificielle générative tend à enfermer l’indéterminé dans la prévision calculable, la métatechnique humaine – située, relationnelle, historique – ouvre des brèches dans l’inconnaissable. Il n’existe aucun apprentissage profond capable d’émuler cette ouverture radicale, car elle n’est pas fonction, mais seuil.

Eux avaient l’algorithme, nous l’anomalie. Eux l’entraînement, nous l’invention.
Le Boomernaute

Le terme « intelligence artificielle » (IA) couvre différents domaines et dénominations. Dans cet essai, quand je parle d’IA, au singulier ou au pluriel – entendant dans ce second cas les diverses implémentations actuelles comme ChatGPT, Deepseek ou Claude – je me réfère, sauf indication contraire, à l’intelligence artificielle générative appliquée spécifiquement au langage : la famille de techniques qui, en appliquant des modèles de machine learning à d’énormes datasets, produit de grands modèles de langage (LLM), c’est-à-dire des modèles linguistiques capables de créer de nouveaux contenus. Pour clarifier métaphoriquement la relation entre ces éléments :

• Le Dataset est la bibliothèque universelle de textes, la matière première.
• Le Machine Learning est la méthode d’étude qui permet d’apprendre de cette bibliothèque.
• Le LLM est le résultat de ce processus : un « esprit » expert qui a intériorisé les règles du langage.
• L’IA Générative est la capacité de cet esprit d’agir de manière créative, en générant des textes originaux.
• Le Chatbot est l’interface conversationnelle avec l’IA, qui utilise le langage naturel.

Pour des définitions plus détaillées, voir le Glossaire à la fin de l’essai.
PRÉAMBULE (...)

Avec l’intelligence artificielle (IA), la dynamique change : nous ne sommes pas face à une catastrophe possible, mais immergés dans une catastrophe déjà en cours. (...)

Cet essai veut jeter les bases d’un discours plus large, en adoptant une approche spécifique et en limitant pour le moment l’analyse à des lignes d’enquête centrales. Il s’agit de directions qui n’épuisent pas le tableau d’ensemble, mais qui permettent de commencer à tracer un parcours.

Comme approche, nous nous proposons d’affronter politiquement, socialement et économiquement ce saut technologique en adoptant une perspective qui prend la physique quantique comme cadre réel de la nature, en dépassant l’illusion d’un modèle purement newtonien. En cohérence avec cette orientation quantique, nous adoptons une méthodologie « diffractive », qui entrelace les références du matérialisme historique avec celles des nouveaux matérialismes.

Le premier pas est de situer l’IA dans le contexte historique. Comme toute technologie, elle ne naît pas dans l’abstrait, mais se développe dans des conditions historiques, politiques et socio-techniques précises, jusqu’à s’infiltrer dans presque chaque sphère de la vie – même si, malgré les investissements considérables et les proclamations tonitruantes (de Trump vers le bas), son modèle économique capitaliste reste loin d’être consolidé. (...)

analyse de l’IA comme réalité relationnelle articulée en deux perspectives complémentaires. Dans l’une, on examine les dynamiques, les modalités et les responsabilités à travers lesquelles l’IA est modelée, constituée et façonnée : qui la construit, avec quels intérêts, dans quels rapports de pouvoir, selon quelles logiques extractives ou distributives. Dans l’autre perspective, on enquête sur les phénomènes qui se produisent dans sa progression envahissante, ces effets qui excèdent l’utilisation intentionnelle de la part des humains et qui émergent de l’interaction complexe entre algorithmes, infrastructures matérielles et contextes sociaux et écologiques.

Ces deux aspects ne sont pas disjoints mais profondément entrelacés. (...)

Abandonnée aux technofascistes, elle est gonflée démesurément dans les deux directions — infrastructures écocidaires d’un côté, narrations complaisantes de l’autre — jusqu’à exploser comme une bombe atomique confortable et lèche-bottes.

L’épilogue cherchera à identifier comment générer, à partir des signaux qui se manifestent déjà, les déviations infinitésimales capables de soustraire Gaïa – et nous en elle – à la trajectoire cauchemardesque qui la submerge. (...)

Les phénomènes qui constituent la réalité que nous percevons ne suivent pas des schémas mécanistes, mais émergent de réseaux complexes selon des dynamiques d’indétermination tout comme les technologies numériques avancées, qui échappent à toute tentative de les réduire à des schémas linéaires.

Il devient urgent de dépasser le dualisme entre sujet et technique : humain et machine n’existent pas comme entités séparées, mais se co-constituent dans l’interaction. (...)

nous pouvons voir les machines comme le résultat de pratiques concrètes et de discours qui s’accumulent dans le temps, portant avec eux des choix politiques et des responsabilités humaines précises. Elles ne sont pas des entités fixes : elles prennent forme seulement dans les interactions qui les mettent en action.

Il ne s’agit donc pas d’opposer l’IA à l’utilisateur humain comme deux entités séparées : ce qui compte, c’est l’entrelacement de relations qui implique personnes, algorithmes, infrastructures matérielles, logiques économiques et dispositifs politico-sociaux. C’est dans cet espace qu’émergent les dynamiques décisives pour comprendre comment l’IA agit et subit l’action.

L’enquête doit alors se concentrer tant sur les effets concrets et symboliques générés par les rencontres entre humains et IA, que sur les orientations politiques et les responsabilités déjà incorporées dans les systèmes technologiques qui modèlent ces rencontres. (...)

l’approche diffractive met aussi en évidence les effets des interactions entre humains et IA : elle montre comment les choix de conception, les décisions politiques, les pratiques sociales et les données incorporées dans le système influencent concrètement les résultats, en rendant visibles des responsabilités qui autrement resteraient cachées. Plus généralement, elle met en lumière comment cette co-production ne se limite pas à organiser la subdivision du travail productif dans le capitalisme contemporain, mais contribue activement à la formation et au maintien d’ordres sociaux, de hiérarchies cognitives et de configurations écologiques : quels corps (humains et non-humains) sont valorisés ou écartés, quels savoirs légitimés ou réprimés, quels métabolismes énergétiques et matériels sont imposés à Gaïa. (...)