Dans les artefacts, par définition construits par l'homme en vue de fins et suivant des plans déjà définis, la signification des structures et des fonctions est définie par rapport à ces fins. C'est dire que, comme ces fins elles-mêmes, extérieures à la machine qu'elles orientent, la signification est posée à l'avance, produite par le concepteur ou le constructeur de la machine. Les questions de signification ne se posent donc pas explicitement dans l'analyse de la structure et du fonctionnement des machines artificielles. C'est pourquoi la signification de l'information n'est en général pas prise en compte explicitement dans l'analyse des systèmes artificiels, ni dans les mesures classiques de complexité algorithmique, ni dans les mesures de diversité ou de complexité structurale par la fonction H de Shannon.
Dans les systèmes naturels, bien au contraire, la notion même d'auto-organisation implique une origine interne, non seulement pour les structures mais pour les significations fonctionnelles des comportements produites par ces structures. C'est ce qu'avait vu Kant dans la Critique du jugement, quand il définissait les organismes vivants par leur « capacité de finalités internes ». Dans le contexte vitaliste de son siècle, il attribuait cette capacité à une intelligence supérieure orientant les phénomènes de la vie, de façon téléologique, c'est-à-dire à l'aide de causes finales, à la façon d'une intelligence humaine. Au contraire, les théories modernes de l'auto-organisation s'attachent à montrer comment des structures et des fonctions complexes peuvent être produites mécaniquement, de façon causale, à partir de contraintes physico-chimiques locales et dans certaines conditions d'observation et de mesure.
Il en résulte que la question de la nature et de la production des significations dans les machines auto-organisées que constituent les organismes – ou leurs simulations informatiques plus ou moins grossières et approchées – ne peut pas être éludée. C'est même elle qui […]
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