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Dossier

Innovation technique et intelligence collective

Technical innovation and collective intelligence
Innovación técnica e inteligencia colectiva
Éric LACOMBE

Résumés

Abordant le rapport entre intelligence artificielle et innovation sociale sous l’angle de l’innovation technique et de l’intelligence collective, nous présentons une modélisation des principes de transformation et d’organisation. Nous utilisons ces représentations que complète un langage de description pour interpréter le rapport entre évolutions techniques récentes et modes de coordination.

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Texte intégral

  • 1 La transformation digitale est ainsi souvent présentée comme un « processus qui revient à numériser (...)

1Considérant que l’intelligence artificielle est une innovation technique et que l’innovation sociale suppose une intelligence collective, nous proposons d’aborder le rapport entre intelligence artificielle et innovation sociale sous l’angle de l’innovation technique et de l’intelligence collective. Cette recherche exploratoire s’inscrit dans la continuité de nos travaux sur la transformation numérique des organisations en réseau (Lacombe, 2021). Notre point de vue est celui d’un ingénieur qui s’est orienté vers la recherche en sciences de l’information et de la communication, pour étudier les conditions de la transformation numérique d’un point de vue réflexif, dépassant les approches simplement instrumentales1 et communicationnelles, pour reprendre la typologie de Mezirow (2001). Notre activité est centrée sur l’organisation de l’information et le design de systèmes d’information. Elle s’inscrit dans le domaine de la bioinspiration, changement de paradigme qui s’inspire de la nature pour développer de nouveaux systèmes. Alors que les systèmes d’information sont avant tout centrés sur les organisations qui les produisent, nous focalisons notre attention sur l’utilisateur, au cœur d’un milieu hybride, à la fois naturel et technique, au sein d’un écosystème numérique (Agostinelli & Koulayan, 2016).

2Dans une première partie de cadrage, nous commençons par rappeler quelques définitions de trois termes clés et leurs relations — intelligence, artificiel et collectif — ce qui nous conduit à éclairer la notion de sens et de sensibilité. Nous précisons également le contexte en rappelant d’une part les différentes orientations prises par l’intelligence artificielle depuis son émergence dans les années 1950, d’autre part son positionnement par rapport à l’intelligence collective et ses différentes formes.

3Dans une seconde partie, nous rappelons brièvement quelques limites rencontrées par l’innovation technique et l’intelligence collective, limites qui de notre point de vue relèvent avant tout d’une problématique d'architecture, d’interprétation et de représentation.

  • 2 Organisation est pris dans son sens le plus large, synonyme d’agencement intentionnel, qui englobe (...)

4Dans une troisième partie, nous questionnons le dépassement de ces limites et les évolutions en sollicitant nos résultats de recherche sur la représentation de la transformation des organisations, recherche qui nous a conduit à esquisser une modélisation qui introduit les concepts d’onde, de fréquence, de phase et de résonance. Nous présentons cette proposition sur la transformation des organisations2 pour éclairer les évolutions conjointes des systèmes techniques et sociaux, au-delà des orientations fixées par les systèmes économiques. Les limites de cette interprétation sont abordées en conclusion.

Cadrage

L’intelligence

5D’après le CNRTL, intelligent signifie « doué de la fonction mentale d'organisation du réel en pensées (chez l'homme), en actes (chez l'homme et l'animal) »3. La faculté d’intelligence chez l’homme est précisée ainsi : « doué de l'ensemble des fonctions psychiques et psycho-physiologiques concourant à la connaissance et à la compréhension de la nature des choses et de la signification des faits; doué de la faculté de connaître et de comprendre. » Quant à l’adjectif artificiel, il désigne ce « qui est dû à l'art, qui est fabriqué, fait de toutes pièces; qui imite la nature, qui se substitue à elle; qui n'est pas naturel. » Juxtaposant ces deux termes, une intelligence artificielle est donc une construction dotée de la faculté de connaître et de comprendre. Connaître et comprendre ne sont pas de même niveau. Toujours selon le CNRTL, connaître signifie « reconnaître, discerner », ce qui est aujourd’hui à la portée des machines; comprendre est emprunté au latin classique compre(he)ndere, composé de cum « avec » et prehendere « prendre, saisir » littéralement « saisir ensemble, embrasser quelque chose, entourer quelque chose » d'où « saisir par l'intelligence, embrasser par la pensée ». L’intelligence relève donc de l’opérationnalité, d’une faculté d'adaptation, qui se développe chez l’homme à partir des schèmes sensori-moteurs comme l’observait Piaget (1947) : l’intelligence sert l’action. Or selon le neurophysiologiste Alain Berthoz, l’action précède la réflexion (Berthoz, 1997), qui apparaît donc comme une justification de l’action, l’objectif étant alors de donner du sens à l’action. Rappelons que le terme sens traduit trois notions complémentaires, de sensibilité, d’intelligibilité et de direction (Cassar, 2015). Nous pouvons alors proposer une interprétation du rôle des systèmes d’aide à la décision qui, en amont de l’action, visent à collecter des mesures (sensibilité) et construire des indicateurs (intelligibilité) pour faciliter la sélection de la meilleure option (direction). Ces systèmes servent évidemment avant tout l’organisation qui les met en œuvre. Or le monde de l’organisation diffère du monde de l’individu.

Le sensible

  • 4 Ce phénomène s'est vu amplifié par les mesures de confinement suite à la pandémie de Covid-19.
  • 5 Selon un point de vue anthropologique, le développement social est lié au milieu, de même que inter (...)
  • 6 sauf chez les personnes électrosensibles voir électrohypersensibles

6Dans son ouvrage Mondes animaux et monde humain (Uexküll, 1956), le biologiste et philosophe allemand montre que chaque espèce a son propre Umwelt. Ce concept traduit le fait que l’espèce humaine, comme chaque espèce vivante, vit dans un univers propre, qui lui impose ses propres déterminations, et auquel elle donne un sens. Nous proposons d’appliquer récursivement ce schéma à différentes échelles, prenant en compte la dimension holonique de l’individu (Koestler, 1967), considéré à la fois comme un ensemble de parties, puisqu’il est constitué d’un ensemble d’organes sensibles, et comme une partie d’un tout, organisation ou collectif au sein duquel se développent des collaborations. Ainsi, au sein de l’espèce humaine, chaque individu construit ses représentations personnelles du réel en fonction de ses capacités physiques (structurelles), physiologiques (fonctionnelles) et psychiques (relevant de l’interprétation) en s’appuyant sur ses multiples expériences personnelles qui alimentent continuellement sa mémoire. Mais ses expériences relèvent d’interactions au sein d’une variété d’organisations, chacune étant productrice de sa propre culture. De différents niveaux et types, comme par exemple la famille, l’entreprise ou l’état, elles utilisent en partie des outils numériques dans leurs interactions4. On notera que cette représentation s’inscrit dans la « triade constitutive du concept d’homme » (Morin, 1977:13) qui distingue les trois dimensions complémentaires de l’humain, biologique, individuelle et sociale. L’appartenance double à une espèce et à de multiples groupes sociaux pose alors la question des priorités données par l’individu à ses actions, qui dérivent soit du biologique, soit du sociétal, les deux pouvant interférer5; la direction donnée aux actions dépendra ainsi autant de tropismes, d’habitudes, de contraintes, que de décisions volontaires. Pour affiner cette analyse, précisons le rôle des sens dans la perception, car si le spectre des fréquences perçues par l’humain est naturellement réduit, la technologie a permis de dépasser ces limites, pour plusieurs de nos sens. Aux cinq sens externes traditionnels identifiés par Aristote — qui s’exercent à distance, tels la vue, l’ouïe, l’odorat, ou en présence comme le toucher et le goût — s’ajoutent désormais de nouveaux sens (Le Core, 2014), un externe et trois internes, respectivement la thermoception, ressenti des températures, la proprioception, savoir où se situent nos propres membres, l’équilibrioception, ou sens vestibulaire, qui détermine notre sens de l'équilibre indépendamment de la vue et de l’ouïe, nociception, sens de la douleur. D’autres sens, considérés comme généralement absents chez l’homme6, sont développés chez certains animaux, comme l’électroception, capacité à percevoir les champs électriques, et la magnétoception, capacité à percevoir des champs magnétiques. Notons que compte tenu de l'existence de neurones multisensoriels, certains chercheurs proposent de ne considérer qu’un seul sens (Stoffregen & Bardy, 2001).

L’intelligence artificielle

7Considérons à présent l’intelligence artificielle, qui s’est développée en plusieurs phases. Les experts distinguent généralement trois générations avant l’émergence d’une quatrième. Ainsi d’après l’entrepreneur Mark Gupta : « La première génération d'IA était l'"analyse descriptive", qui répond à la question "Que s'est-il passé ?" La seconde, l'analyse diagnostique, répond à la question "Pourquoi cela s'est-il produit ?" La troisième génération actuelle est l'"analyse prédictive", qui répond à la question "Sur la base de ce qui s'est déjà produit, que pourrait-il se passer à l'avenir ?" » (Gupta, 2020) Selon cet auteur, une quatrième est en émergence et se distingue radicalement des trois premières qui s'appuyaient sur des données historiques. Comme la troisième génération, la nouvelle génération qu’il qualifie d’intuition artificielle, s’appuie sur des réseaux de neurones. Cependant elle n’est plus alimentée par des données, mais par sa propre expérience, des essais et erreurs7, construisant son jeu de données par l'expérimentation. C’est par exemple le cas de MuZero, le nouveau système d'intelligence artificielle développé par la société DeepMind, filiale de Google, qui succède à AlphaGo et Alphago Zero, qui s’étaient illustrées dans le jeu de go. Le nouveau programme n’a pas besoin de connaître les règles en amont, car il est « capable de s'adapter à un environnement qu'il ne connaît pas et d'anticiper les règles à l'aide de simulations »8. Cette approche par apprentissage simule ainsi le fonctionnement du vivant. Avec ses multiples entrées connectées à des capteurs, et traitées par des multiples processeurs dans une architecture réticulaire qui imite celle du cerveau humain apparaît une technologie d’une efficacité surprenante, qui alimente désormais les progrès récents de la robotique. Elle intègre les deux premières générations d’IA, celle symbolique dont le prémisses datent des années 1950 avec les frames, et celle procédurale avec les systèmes experts des années 1990. On remarquera que cette dernière évolution, qualifiée d’intelligence hybride ou neuro-symbolique, combine l’approche statistique qui s’appuie sur les chiffres et celle symbolique qui s’appuie sur les lettres.

8Une deuxième typologie distingue trois niveaux d’intelligence artificielle selon leur champ d’intervention plus ou moins large, avec les sigles ANI, AGI, ASI pour désigner des Artificial Intelligence respectivement Narrow, General et Super. Ces développements technologiques ne sont pas sans poser de multiples questions dans leurs rapports à l’intelligence humaine collective (Lévy, 2016A, 2016B) et aux risques associés (Bostrom, 2014), jusqu’au rapport entre intelligence et conscience (Montes et Goertzel, 2020). Si les limites de l’intelligence artificielle sont repoussées se pose la question de la maîtrise, en particulier de la Superintelligence. A ce titre Gilbert Hottois rappelait la préconisation de Nick Bostrom, le boxing, c’est-à-dire le confinement… Si le développement de la technique se limite aujourd’hui aux ANI, nous appréhendons la technique dans la filiation de Stiegler, comme une constituante anthropologique, formant l'horizon de l'existence humaine (Stiegler, 1994). D’où notre approche de l’intelligence collective dans le contexte de l’innovation technique.

L’intelligence collective

9Les formes d’intelligence collective sont multiples. Pierre Lévy définit l’intelligence collective humaine comme une « intelligence partout distribuée, sans cesse valorisée, coordonnée en temps réel, qui aboutit à une mobilisation effective des compétences » (Lévy, 1994). L’intelligence collective se décline en plusieurs formes. Les deux premières sont la hiérarchie et le consensus, largement appliquées dans les organisations humaines. La première peut s’appliquer à de très grands groupes, plusieurs centaines de milliers d’individus, en multipliant les niveaux. Elle a permis le développement d’organisations multinationales. La seconde s’applique plutôt au niveau de groupes de taille réduite pour permettre à chaque participant de s’exprimer. Une troisième forme d’intelligence collective a été observée dans le comportement des insectes sociaux, la stigmergie : « on désigne sous le terme de stigmergie un ensemble de réactions automatiques qu'exécutent des groupes d'insectes sociaux, aboutissant à une œuvre cohérente, exigeant apparemment une étroite corrélation entre les actes. » (Universalis). Cette forme qui permet l'édification de termitière de deux à trois mètres de hauteur peuplées de millions d’individus9est actuellement redécouverte par les acteurs de l’économie sociale et solidaire. Ainsi, sans reprendre la notion de réaction automatique attribuée aux animaux, la philosophe et activiste Heather Marsh définit la stigmergie comme « une méthode de communication indirecte dans un environnement émergent auto-organisé, où les individus communiquent entre eux en modifiant leur environnement.10 » (Marsh, 2012). Abordons à présent les limites de l'innovation technique et de l’intelligence collective.

Limites

L’innovation technique

  • 11 qualifiés d’ERP, pour Enterprise Resource Planning, ou PGI, pour progiciels de gestion intégrés

10Nous privilégions un axe temporel pour aborder les limites de l’innovation technique, partant de la conception pour aller vers l’usage, jusqu’à englober l’intégralité du cycle de vie. La conception se heurte à une première limite du fait d’un découpage de la connaissance en disciplines et une spécialisation accrue qui limite l’angle de vue, faisant obstacle à la prise en compte des différentes problématiques à résoudre, dont celle devenue critique de l’empreinte écologique, et freinant en conséquence l’interopérabilité des systèmes. Pour donner un exemple précis, les bases de données des systèmes d’information des entreprises restent majoritairement construites en silos, et même les applications qui se veulent transversales comme celles de planification des ressources d'une entreprise11 vont privilégier une dimension, en l’occurrence l’économique, par rapport aux autres, technique, ergonomique ou écologique, si l’on se réfère à la grille d’analyse du design circulaire. Cf. encadré n°1

Encadré n°1 — Le design circulaire

L’économie traditionnelle suit un modèle linéaire découpé en quatre temps « prendre, fabriquer, consommer, éliminer » (en anglais, take, make, consume, dispose12) alors que l’économie circulaire tient compte des limites de la nature, tant en entrée pour ne pas prendre plus qu’elle ne peut produire qu’en sortie en recyclant intégralement les déchets. Le design circulaire intègre cette circularité. Le principe du cycle écologique de la nature est ajouté aux trois autres paramètres que cherche à optimiser le design, désirabilité, ce dont l’homme souhaite, faisabilité, ce qui est possible de faire, et viabilité, en tenant compte des critères centrés sur la puissance et le pouvoir, apportés par la technique et l’économie.

  • 13 le simplexe est au complexe, ce que le simple est au compliqué. Cf. (Berthoz, 2009)
  • 14 Technique dont l’enseignement reste trop souvent réduit voire dévalorisé par rapport à celui du man (...)
  • 15 Rappelons de même que l’ancêtre du réseau Internet, Arpanet, est né d’un programme de l’armée améri (...)
  • 16 Appliquant par exemple la stratégie « diviser pour mieux régner »

11La multiplicité des interdépendances relève de la complexité, qui appelle des approches systémiques et simplexes13, mais la diffusion de ces notions progresse fort lentement en rapport à l'accroissement du champ d’influence de la technique14. Le développement technologique est aujourd’hui accéléré par le numérique puisque données et messages sont diffusés mondialement à la vitesse de la lumière. Les capacités de l'humain sont dépassées au niveau de la sensibilité des capteurs, de la vitesse de calcul et de la capacité de mémorisation. L'adaptation de l’humain à l’objet technique s’est progressivement inversée, ce sont désormais les algorithmes qui s’adaptent au comportement humain, voire qui les influencent. L’autonomie croissante acquise par certaines machines ou produits, à l’instar des drones, pose alors questions : en premier sur l’existant — utilité, usage et gouvernance — en second sur l'orientation actuelle du développement de la technologie. Pour cette dernière question, prenons un exemple lié aux télécommunications : selon le rapport de l'État sur les technologies clés 2020 les premiers usages mentionnés de la 5G sont l’Internet des objets et le M2M (machine to machine) (DGE, 2015:270). L’innovation technique ne sert donc plus directement l’humain, mais les technologies, technologies qui servent en priorité ceux qui contrôlent les industries, c'est-à-dire qui les financent. Pour reprendre l’exemple de l’évolution de l’intelligence artificielle, selon Mark Gupta « l'intuition artificielle peut être appliquée à pratiquement tous les secteurs, mais elle fait actuellement des progrès considérables dans les services financiers. Les grandes banques mondiales l'utilisent de plus en plus pour détecter les nouveaux schémas sophistiqués de cybercriminalité financière, notamment le blanchiment d'argent, la fraude et le piratage des distributeurs automatiques de billets. » Rappelons également que les premiers ordinateurs étaient au service de la finance15. Or comme l’a analysé Chomsky pour la première puissance mondiale, le mécanisme de concentration des richesses s’inscrit dans un programme politique de domination conscient (Chomsky, 2015). Face à ce constat, les marges de l’innovation sociale semblent réduites. Cependant, si les règles sont établies par les pouvoirs en place qui naturellement cherchent à conserver leur position16, les jeux sont loin d’être faits et les cartes constamment rebattues, en particulier par l’intelligence collective, qui a également ses limites.

L’intelligence collective

  • 17 Limites qui sont en partie le résultat de systèmes éducatifs sélectifs privilégiant la performance (...)

12Plusieurs limites de l’intelligence collective sont couramment relevées, comme les coûts de gestion liés à la présence de multiples parties prenantes, ou la dilution des responsabilités et de l’autorité : « l’absence de vision, d’horizon, l’impossibilité de prendre des décisions et d’appuyer l’organisation sur des responsabilités bien identifiées affaiblissent la dynamique du corps social qui devrait animer l’entreprise et ses collaborateurs » (Chiquet, 2019). Au manque d’animation s’ajoutent parfois des effets pervers comme les décisions absurdes (Morel, 2002, 2023, 2018). On notera également des limites dans la capacité et la volonté à collaborer17, les enjeux de pouvoir et la volonté de conservation des acquis, les habitudes et la résistance au changement. La taille est également un facteur limitant de l’intelligence collective, même s’il existe des variantes au consensus pour des grands groupes, comme le vote qui permet d’exprimer une préférence dans un choix réduit. Notons que la communication entre les participants d’un collectif passe par différents canaux avec un usage variable de la médiation, humaine ou technologique. Ainsi, pour une coordination en direct en temps réel, les pratiques des équipes sportives ou des ensembles de musique conduisent à considérer une limite à douze participants (Cornu, 2016). Au-delà, un médiateur devient nécessaire, par exemple un chef d’orchestre. Jean-François Noubel propose le concept d’holoptisme pour exprimer ce mode de fonctionnement (Noubel, 2004). Si la collaboration se heurte à des limites anthropologiques, elle s’appuie également sur des comportements qui permettent la synchronisation à grande échelle comme le mimétisme. Pour dépasser les limites naturelles de l’intelligence collective, de nouveaux modèles sont proposés, comme l'holacratie (Robertson, 2015) dont nous rappelons quelques concepts clés : des cercles d’acteurs regroupés autour d’une raison d’être, une définition précise des rôles au sein de ces cercles, une gestion des tensions visant à insuffler une dynamique intra et inter cercles, avec deux formes de réunions : des réunions de triage purement opérationnelles, qui traitent les sources de bifurcations, et les réunions de gouvernance, stratégiques. Nous interprétons cette approche comme une architecture de collaboration, à rattacher au processus d'accommodation assimilation piagétien.

Rôle des architectures

  • 18 La temporalité est parfois utilisée pour distinguer ces deux modes, la première étant plutôt asynch (...)

13Il nous semble pertinent d’interroger les limites de la coopération et de la collaboration18 via l’architecture des organisations. En effet, l’architecte construit une structure qui va induire des comportements qui en retour feront évoluer l’architecture. Rappelons que l’architecture s’applique à différents niveaux en informatique, avec l’architecture des réseaux, de l’ordinateur, des logiciels et de l’information. Les architectures se construisent dans un milieu vivant, peuplant les écosystèmes d’objets techniques. En y ajoutant en particulier avec le numérique une couche de commande, elles finissent par faire écran, déconnectant progressivement nos représentations des cycles du vivant. La découverte des principes de la physique (interactions fondamentales) ont ainsi conduit à une libération et une maîtrise de la puissance énergétique qui s’est fait au détriment du milieu, augmentant les inégalités de traitement, sources de tensions, de souffrances, tant humaines qu’animales, et un triple effet, changement climatique, pollution, perte de la biodiversité. Cet état nous paraît résulter d’un fonctionnement déséquilibré de la conscience, considérée avant tout comme composante de l’individu, au détriment de l’espèce et de la société, pour reprendre la triade d’Edgar Morin. Le mode de gestion de l’information, centré sur l’unité manipulée par les machines, la data, nous semble également être une des causes de ce déséquilibre, c’est pourquoi nous avons exploré d’autres voies, proposant une architecture de l’information sémantique, développée à partir d’un cadre de référence qui s’appuie sur un cadre logique, celui de la logique de l’énergie (Lupasco, 1951).

Une architecture de l’information sémantique

14Cette partie synthétise et actualise nos récents résultats de recherche (Lacombe, 2021). Elle ne donnera qu’une vue d’ensemble des nombreux concepts introduits, présentant essentiellement leur articulation afin d’identifier des axes d’approches de la problématique considérée.

Cadre logique

15La logique de l’énergie étend la logique binaire en considérant deux pôles antagonistes d’actualisation et de potentialisation. Jamais absolus, ils laissent place au concept de tiers-inclus. Contrairement à la logique aristotélicienne du tiers-exclu, la logique de l’énergie accepte donc le contradictoire selon cette interprétation : l’actualisation d’un phénomène s’accompagne de la potentialisation de son antagonisme. Sur ce cadre logique, nous appuyons un cadre axiomatique qui articule trois concepts complémentaires, définis en terme de rapport (d’après le CNRTL, un « lien que l'esprit établit entre deux concepts ».)

Cadre axiomatique

16Nous définissons la transformation comme un rapport universel noté [∀], l’organisation, un rapport existentiel noté [∃], et l’information comme un rapport de résonance noté [!] entre la transformation et l’organisation.

17La transformation est considérée comme l’invariant premier, car tout se transforme, selon des modes, à des échelles et des rythmes différents. Elle est la traduction de la potentialisation, tout peut se transformer, et induit le concept d’espace : le sens accordé au préfixe latin trans- est de passer d’ici à là. L’espace s’exprime par trois dimensions, celle de lieu, d’étendue et de réseau.

18Point d’équilibre entre ordre (homogénéité) et désordre (hétérogénéité), l’organisation est la traduction du tiers-inclus. L’organisation induit le concept de temps. A différentes échelles, nous avons constaté qu’elle passe par un certain nombre de phases : elle émerge, se développe, se déploie, se stabilise, se déstabilise, lutte pour sa survie, s’affaiblit et finit par disparaître. Comme pour l’espace, nous prenons en compte trois dimensions du temps, reprenant celle des Grecs avec les notions de durée (Chronos), marqueur de la chronologie, d’instant (Kairos), marqueur de la mémoire, et de cycle (Aiôn) intervalle de temps séparant deux passages par un état comparable d'un système oscillant.

19Enfin, l’information, qui permet de décrire à la fois l’organisation et ses transformations, est la traduction de l’actualisation, induisant le concept de sens, pris dans ces trois significations précédemment considérées, celle de sensibilité, d’intelligibilité et de direction. Un premier tableau résume ce cadre de référence, précisant la modalité des rapports induits ainsi que les dynamiques associées aux trois concepts clés. Nous en dérivons trois champs d’étude, informationnel, organisationnel et de transformation, auxquels nous consacrons respectivement les tableaux 2, 3 et 4. Pour chacun de ces champs, la modélisation présente des primitives, principes, formes et produits, qui se déclinent ou s’expriment récursivement selon les trois dimensions de la logique de l’énergie. Un cinquième tableau présente des exemples d'usage de notre modélisation, sur trois niveaux d’analyse, en relation au vivant, à l’humain et au groupe, autrement dit à l’organe, l’organisme et l’organisation.

20Tableau n°1 : Cadre de référence

logique de l’énergie

actualisation

tiers-inclus

potentialisation

concept clé

information

organisation

transformation

concept induit

sens

temps

espace

modalité des rapports

causalité

synchronicité

similarité

dynamique associée

communication, langage

contradictoire :

vie, mort

énergie,

champ→(*)

.champ

informationnel

[⬡]

organisationnel [∇]

de transformation

[∆]

cf. Tableau

n°4

n°3

n°2

21(*) La flèche qui suit un concept signifie un renvoi vers un concept détaillé, précédé d’un point ou de plusieurs points selon le niveau, dans la première colonne. Élément du langage proposé, le symbole que nous associons au concept est indiqué entre crochets.

Champ de transformation

22Nous modélisons la transformation par les trois notions d’attracteur [∞], défini comme un espace d’évolution, d’écart [δ], entre les attracteurs, et de tensions [ρ] qui résultent de ces deux concepts. Nous considérons trois types d'attracteurs, dont nous présentons les opérations mathématiques associées, les effets et les limites. Nous distinguons quatre types d’écarts, trois entre les attracteurs pris deux à deux et un entre les trois attracteurs. Des tensions nous ne résumons que les processus de résolution, également de trois types sous l’influence des attracteurs. Nous nommons ces processus à la source des transformations organisationnelles primaires concrétisation, complexion et propagation. Ils sont associés au concept d’opérateur [∂] pour décrire le phénomène de propagation des tensions. Les concepts relatifs au champ de transformation sont répertoriés dans le tableau n°2.

23Tableau n°2 : Champ de transformation

logique (rappel)

actualisation

tiers inclus

potentialisation

espace de transformation

étendue

réseau

lieu

primitives

écart [δ]→

∞ ∩ ∞ → δ

tension [ρ]→

∞ ∪ ∞ → ρ

attracteur [∞]→

.attracteur

multiple

[ (m( ]

organisationnel
[ (o) ]

unique

[ )u) ]

opérateur associé

multiplication[x]

intégration [∫]

soustraction [-]

question

quoi

comment

pourquoi

effet

expansion

vibration

compression

limite

1

0

.écart

négatif

vide

rien

écart triple

oubli

.tension (résolution)

propagation →

complexion →

concrétisation →

..concrétisation

fission

ondulation

fusion

..complexion

pression [ψ]

vortex [ν]

torsion [σ]

..propagation

opérateur [∂] →

...opérateur

inverseur

animateur

stabilisateur

opérateur triple

extincteur

Champ organisationnel

24L’organisation est modélisée par trois entités opérantes, deux espaces antagonistes interne et externe, et un centre organisateur, lié au principe d’incertitude. On notera le rapport entre les opérateurs mathématiques associées aux entités et aux attracteurs. Toujours en fonction de la logique de l’énergie, nous rattachons à l’organisation des processus, propriétés, couplages structurels, formes, mouvements, signatures, marqueurs, effets, et proposons un cadre d’observation de la transformation des organisations sur quatre niveaux, qualifiés de macro, méso, micro et méta. Les concepts relatifs au champ organisationnel sont répertoriés dans le tableau n°3.

25Tableau n°3 : Champ organisationnel

logique (rappel)

actualisation

tiers inclus

potentialisation

temps de l’organisation

durée (chronos)

cycle (aiôn)

instant (kairos)

processus

transduction

autopoïèse

homéorhésie

propriété

holonique

émergente

fractale

couplage structurel au

territoire

social

cognitif

entité opérante

espace externe
[ <e> ]

centre organisateur [/c/]

espace interne
[ >i< ]

opérateur associé

division [/]

dérivation [∂]

addition [+]

question

quand

qui

forme générée

expression

(communication dans l’espace, transmission dans le temps)

orientation

impression (mémoire)

mouvement

déviation [ε]

oscillation [θ]

boucle [α]

signature

phase [γ]

spectre [s]

trajectoire [ω]

marqueur

seuil [λ]

fréquence [ƒ]

bifurcation [ß]

effet

crise [κ]

régime [ç]

cycle de vie [Ω]

cadre concret d’observation

macro [H]

méso [h]

micro [µ]

cadre abstrait

méta [π]

Champ informationnel

26Le champ informationnel est central. Nous en proposons une modélisation dont la première formalisation résulte de notre expérience professionnelle en architecture de l’information et conception de systèmes d’information éditoriaux. Le concept clé est la graine d’information (Lacombe, 2015) succinctement présenté dans l’encadré n°2.

Encadré n°2 : la graine d’information

Atome de sens, la graine d’information est au cœur de notre proposition de modélisation de l’information. Le terme de graine exprime à la fois un concentré, l’objet graine, et un potentiel combinatoire, qui s’actualise par ses relations. Les graines concrètes, appelées descripteurs, et les graines abstraites, appelées interpréteurs, sont ainsi reliées à l’aide de constructeurs, pour donner forme à des graphes évolutifs, descriptions interprétées d’une organisation en transformation, appelés schémas de transformation ou schémas d’organisation, selon le processus que l’on souhaite mettre en avant. Chaque schéma traduit un point de vue personnel, mais en utilisant un jeu commun de descripteurs et d’interpréteurs, ils peuvent être alignés, à l’aide de comparateurs, pour obtenir un point de vue partagé. Applicable à tout type d’organisation, ce processus permet d’en mieux comprendre le fonctionnement et par conséquent d’en optimiser la gestion.

27Notre travail de recherche s’est poursuivi sur le rapport entre l’organisation de l’information et la transformation de l’organisation nous conduisant à positionner le champ informationnel à l’interface entre un champ de transformation et un champ organisationnel. Pour mettre en œuvre ce modèle, nous avons initié le développement d’un instrument d’observation, d’un langage de description et d’interprétation et d’une méthode d’analyse, en cours d’expérimentation sur trois projets dans les secteurs du tourisme, de l’archéologie et du médico-social. La méthodologie proposée prend en compte trois axes d’observation, existentiel, opérationnel et architectural, et permet d’appréhender trois boucles fondamentales associées aux champs précédemment introduits, de création, connaissance et commande, sur trois périmètres d’analyse, personnel, collectif et commun. Les principaux concepts sont répertoriés dans le tableau n°4 qui complète une précédente représentation graphique (Lacombe, 2020).

28Tableau n°4 : Champ informationnel

logique (rappel)

actualisation

tiers inclus

potentialisation

sens de l’information

sensibilité

intelligibilité

direction

boucle associée

création

commande

connaissance

outil proposé

méthode
d’analyse →

langage
graphique →

instrument d’observation →

.observation(axe)

opérationnel [Y]

architectural [Z]

existentiel [X]

.langage

concept clé

graine [•] d’information

descripteur [_ ]

Δ ∩ ∇ → ⬡[1-9]

schéma [::] d’organisation

pattern [#]

graine [•] d’information

interpréteur [_ ]

Δ ∪ ∇ → ⬡[0]

opérateur

constructeur [–]

sélecteur [?]

comparateur [÷]

.analyse (périmètre)

collectif

commun

personnel

Champ d’application

29Le tableau n°5 répertorie différents champs généraux d’application de notre modélisation dans trois cadres d’observation, micro, méso et macro, soit le vivant (l’organe), l’humain (l’organisme) et le groupe (l’organisation). Nous réinterprétons ainsi différentes modélisations ou théories au filtre de la logique de l’énergie, des attracteurs de transformation et des entités opérantes de l’organisation. Nous mettons en particulier en évidence des dynamiques et des modes de fonctionnement, permettant d’analyser les tensions sous-jacentes et d’en proposer une succincte interprétation dans la dernière section.

30Tableau n°5 : Champs d’application

logique (rappel)

actualisation

tiers inclus

potentialisation

en architecture

vide (ouverture)

forme

plein (mur)

au niveau du vivant organe

dynamique

reproduction

adaptation

sélection

théorie de l’évolution

darwinienne

endosymbiotique

au niveau de l’humain organisme

trinité (Morin)

individu

société

espèce

boucle cognitive (Husserl, Stiegler)

protention

attention

rétention

développement
de l’individu

physique :

croissance, déclin

technique :

couplage(*), production

psychique :

quête, passation

besoins 1-3

et 4-6 (Maslow)

appartenance

accomplissement

sécurité

transcendance

physiologique

estime

au niveau du groupe organisation

dynamique d’association

coopération & collaboration(**)

coopétition

compétition

coordination (modes)

consensus

stigmergie

hiérarchie

type de système

écosystème

échosystème

(ego)système

effet

coévolution

résonance

pouvoir

31(*) par couplage, nous désignons le couplage entre les capacités de l’individu et les besoins de l’espèce évoluant au sein d’un milieu technique en développement (Umwelt, pour le monde humain), qui est apporté par l’éducation et l’apprentissage de l’individu, être intégré à la société

32(**) la coopération désigne plutôt un mode d’interaction asynchrone tandis que la collaboration privilégie le mode synchrone

Interprétation

  • 19 Dans son interview du 15/02/2014 à l’émission place de la toile, Pierre Lévy rappelle son point de (...)

33Différents termes de notre questionnement sur la relation entre l’innovation technique et l’intelligence collective se retrouvent dans les tableaux précédents permettant d’approfondir le rapport entre intelligence et adaptation, le rapport entre le développement technologique et l’évolution de la société19, les rapports croisés entre le collectif, le social, l’individu, l’espèce et le commun, le rapport entre l’innovation et les processus de transformation et d’organisation. La question qui se pose alors est celle de la perspective, c’est-à-dire des différents points de vue complémentaires sur ces notions et processus, sous l’influence des trois attracteurs de transformation. Notre lecture en fait ressortir différents points.

341. Intégration technique. Dans un processus d’évolution de la société qui s’appuie sur le développement technique, intégré génération après génération, l’innovation s’éteint par le processus d’intégration dans la culture, similaire à celui d’assimilation de Piaget et de concrétisation de l’objet technique (Simondon, 2012).

352. Organisation numérique. Le développement des technologies numériques, dont l’intelligence artificielle est sans doute la composante la plus avancée, semble particulièrement répondre à l’influence des trois attracteurs. Ils se retrouvent dans la nature même du numérique, à la fois unificatrice, car toute information traduite en bit est manipulable par un code, c’est-à-dire un « ensemble de règles ou contraintes »20, multiplicatrice en particulier avec le processus de copier/coller/éditer et le développement des communications à haut-débit, et organisatrice par les nouvelles possibilités de simulation et de création qu’elle intègre. Notons que ces effets se jouent simultanément à différents niveaux, de micro et interne avec les nano et biotechnologies, à macro et externe avec la construction d’un réseau mondial, l’internet, et une exploration qui se poursuit même au delà du système solaire21. Combiné au précédent, ce point annonce une mutation de l’espèce humaine.

  • 22 Ce point de vue nous conduit à mettre en parallèle et au même niveau la théorie de Darwin et celle (...)

363. Direction de l’innovation sociale. Considérons à présent l’innovation sociale, potentiellement portée par trois catégories d’acteurs, les entrepreneurs, les citoyens, les pouvoirs publics, ces catégories traduisant globalement l’expression de nos trois attracteurs, respectivement unique, multiple et organisateur. Or chacun de ces acteurs suit une trajectoire particulière, soumise à l’antagonisme entre exploration des multiples (processus de reproduction) et choix d’une solution (processus de sélection). Leur enchaînement n’est pas neutre puisque la compétition correspond à la séquence reproduction-sélection, qui conduit au modèle hiérarchique alors que c’est sur l’ordre inverse sélection-reproduction que s’appuie le modèle collaboratif22. Ces deux enchaînements se retrouvent aussi bien dans la nature que dans nos systèmes, qu’ils soient économiques, sociaux ou techniques. Ils sont à la fois porteurs de libertés et de contraintes (ou subordination), les deux étant indissociables.

374. Déséquilibre. Notons également que le système éducatif occidental enseigne en priorité la logique du tiers-exclu d’Aristote, l’analyse cartésienne et la théorie de l’évolution de Darwin. Ces représentations semblent conduire à un déséquilibre au profit d’une catégorie d’acteurs engagés dans une boucle de commande court-termiste pilotant l’externe, c’est-à-dire l'environnement, et au développement d’une stratégie qui privilégie avant tout la causalité et ses corollaires, la productivité et l’efficacité, occultant les effets systémiques et cycliques, l’interne et le subjectif, ainsi que les phénomènes de synchronicité.

385. Rééquilibrage en cours ? Le développement de l’intelligence artificielle appelle à reconsidérer la direction prise pour conduire à un rééquilibrage vers l’interne, en interrogeant et augmentant l’intelligence collective humaine, assimilable à notre culture qui, selon Pierre Lévy, est composée de systèmes symboliques (langages), systèmes sociaux (institutions) et systèmes techniques. L’innovation technique qui s’appuie sur le numérique semble induire un changement de phase. Soumis à des turbulences, nous observons ainsi vaciller bon nombre de systèmes existants, conjointement à l’apparition de nouveaux acteurs. Loin d’être stabilisées, les règles du jeu sont en constante évolution, chaque organisation tirant naturellement la couverture à elle. L’interconnexion généralisée, l’automatisation des transformations, et l’ubiquité permises par le numérique créent un maillage de plus en plus fin, dans lequel aussi bien l’individu, l’espèce que le collectif, soumis tous les trois à la logique de l’énergie, n’ont d’autres choix que de se réinventer, pour dépasser les antagonismes binaires.

39Rappelons pour conclure que la logique de l’énergie laisse toute sa place à l’indéterminisme. Analysant la boucle de rétroaction entre intelligence artificielle et innovation sociale sous le développement de celle entre innovation technique et intelligence collective, nous ne pouvons donc aujourd’hui aller plus loin que la description de ces dynamiques. Notre proposition de modélisation nous conduit en revanche à faire l’hypothèse d’un changement de logique, dont la raison computationnelle (Bachimont, 2004) constitue sans doute l’une des premières composantes, et l’hypothèse de l’adoption de nouveaux modes de coordination comme la stigmergie, pour co-construire un échosystème, résonant, raisonné et raisonnable, intégrant les systèmes artificiels actuels aux écosystèmes naturels.

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Notes

1 La transformation digitale est ainsi souvent présentée comme un « processus qui revient à numériser une grande partie, voire la quasi totalité de ses services, internes et externes » source : https://www.clubic.com/pro/actualite-e-business/article-859235-1-consiste-transformation-digitale-entreprises.html [consultée le 2021-01-26]

2 Organisation est pris dans son sens le plus large, synonyme d’agencement intentionnel, qui englobe donc les organisations sociales traitées ici

3 cf. https://www.cnrtl.fr/definition/intelligent

4 Ce phénomène s'est vu amplifié par les mesures de confinement suite à la pandémie de Covid-19.

5 Selon un point de vue anthropologique, le développement social est lié au milieu, de même que interfèrent inévitablement relations familiales et professionnelles.

6 sauf chez les personnes électrosensibles voir électrohypersensibles

7 Cette approche permet d’éviter des biais d’alimentation liés aux données.

8 source, disponible en ligne [consulté le 2021-01-26] :
https://www.usine-digitale.fr/article/deepmind-devoile-sa-nouvelle-intelligence-artificielle-muzero.N1043724

9 source :
https://www.futura-sciences.com/planete/actualites/insecte-termitieres-leur-secret-enfin-devoile-4416/

10 traduction de Lilian Ricaud,
http://www.lilianricaud.com/travail-en-reseau/la-stigmergie-un-nouvelle-modele-de-gouvernance-collaborative/

11 qualifiés d’ERP, pour Enterprise Resource Planning, ou PGI, pour progiciels de gestion intégrés

12 cf. https://www.circulareconomyclub.com/gd-home/what-is-the-circular-economy/

13 le simplexe est au complexe, ce que le simple est au compliqué. Cf. (Berthoz, 2009)

14 Technique dont l’enseignement reste trop souvent réduit voire dévalorisé par rapport à celui du management

15 Rappelons de même que l’ancêtre du réseau Internet, Arpanet, est né d’un programme de l’armée américaine.

16 Appliquant par exemple la stratégie « diviser pour mieux régner »

17 Limites qui sont en partie le résultat de systèmes éducatifs sélectifs privilégiant la performance personnelle et développant l’esprit de compétition

18 La temporalité est parfois utilisée pour distinguer ces deux modes, la première étant plutôt asynchronique, la seconde synchronique.

19 Dans son interview du 15/02/2014 à l’émission place de la toile, Pierre Lévy rappelle son point de vue : les technologies intellectuelles (écriture, imprimerie, informatique) conduisent à une augmentation cognitive qui changerait notre manière de penser, individuellement, mais aussi collectivement. Disponible en ligne [consulté le 2021-01-31] https://www.franceculture.fr/emissions/place-de-la-toile/pierre-levy-lintelligence-collective Le point de vue du philosophe Bernard Stiegler et beaucoup plus critique, conduisant à une prolétarisation d’un nombre croissant de métiers.

20 cf. https://www.cnrtl.fr/definition/code

21 Les instruments embarqués dans la sonde Voyager 2 lancée en 1977 continuent à transmettre des messages en 2021. CF. https://voyager.jpl.nasa.gov/mission/status/

22 Ce point de vue nous conduit à mettre en parallèle et au même niveau la théorie de Darwin et celle endosymbiotique, mis en avant par Lynn Margulis.

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Pour citer cet article

Référence électronique

Éric LACOMBE, « Innovation technique et intelligence collective »Communication, technologies et développement [En ligne], 11 | 2022, mis en ligne le 15 février 2022, consulté le 21 mars 2023. URL : http://journals.openedition.org/ctd/7324 ; DOI : https://doi.org/10.4000/ctd.7324

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Auteur

Éric LACOMBE

eGuilde; Laboratoire MICA, Axe ICIN

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Droits d’auteur

CC-BY-NC-ND-4.0

Creative Commons - Attribution - Pas d'Utilisation Commerciale - Pas de Modification 4.0 International - CC BY-NC-ND 4.0

https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/

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