AUTO-ORGANISATION

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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 peut nous servir à établir, par souci de clarification, des distinctions nécessaires et une classification des différentes sortes d'auto-organisation que nous rencontrons dans la littérature des sciences cognitives.

Nous distinguerons d'abord deux sortes d'auto-organisation, l'une dite « au sens faible », et l'autre « au sens fort ». Ensuite, nous distinguerons, à l'intérieur de la seconde sorte, les systèmes auto-organisateurs non intentionnels et intentionnels, ces derniers n'étant pleinement réalisés que dans l'espèce humaine, même si l'on peut en trouver des formes simplifiées dans des espèces animales voisines.

Auto-organisation au sens faible

Des exemples d'auto-organisation au sens faible sont fournis par la plupart des applications du calcul par réseaux neuronaux aux techniques d'intelligence artificielle destinées à fabriquer des machines à apprendre et à mémoire distributive (cf. F. Fogelman-Soulié, 1991 ; T. Kohonen). Ce calcul est effectué en parallèle par un grand nombre d'unités, dites neurones formels, qui effectuent chacune des opérations élémentaires simulant de façon très simplifiée le fonctionnement électrique de neurones, d'où leur nom. Mais ces unités en grand nombre – au moins plusieurs milliers – sont interconnectées dans des architectures particulières de réseaux, qui acquièrent de ce fait des propriétés d'apprentissage non programmé et de mémoire associative. Ils sont capables, par exemple, de compléter et de corriger des formes imparfaites au moment de leur rappel en mémoire, reproduisant ainsi certains aspects de nos activités d'apprentissage et de rappel. En cela, ces réseaux sont beaucoup plus performants que les ordinateurs déterministes programmables classiques, et c'est pourquoi ils constituent une nouvelle génération dans les techniques d'intelligence artificielle. On parle, à propos de ces réseaux, d'auto-organisation, ou d'émergence, parce que leurs performances sont réalisées grâce à des modifications de connexions non programmées explicitement.

Un exemple typique de telles performances est la reconnaissance d'un nombre infini de variations d'une forme (comme une lettre alphabétique manuscrite) après exposition à un nombre limité, relativement restreint, d'échantillons différents de cette forme. Contrairement aux programmes classiques de reconnaissance de formes, la classe de formes à reconnaître (la lettre avec toutes ses variations possibles) n'est pas définie par des caractères spécifiques, de façon que des instructions de programme puissent permettre de rechercher et d'identifier ces caractères. Il existe seulement des règles d'apprentissage, qui ne sont que des règles très générales, valables pour n'importe quelle forme à reconnaître. Suivant ces règles, l'exposition aux échantillons pendant la période d'apprentissage produit des modifications dans les connexions du réseau. En conséquence, l'exposition ultérieure du réseau à d'autres formes appartenant à la même classe produira leur reconnaissance avec un taux de succès raisonnablement élevé. C'est en ce sens que le réseau s'organise lui-même pendant l'apprentissage, car les règles d'apprentissage, qui, elles, sont programmées, sont générales et non spécifiques pour une forme (une lettre) particulière. Les règles sont les mêmes pour toutes les classes possibles de formes, qui seront définies et spécifiées par l'expérience que constitue l'exposition elle-même pendant la phase d'apprentissage. Alors, des connexions spécifiques sont établies automatiquement, de façon non programmée explicitement, par application des règles non spécifiques sous exposition du réseau aux stimuli externes, c'est-à-dire aux échantillons différents de la forme qui, implicitement, définissent la classe.

L'auto-organisation de la structure spécifique des connexions est donc réelle en ce sens qu'elle n'est pas programmée explicitement. Cependant, on ne peut parler que d'auto-organisation au sens faible, car la tâche à accomplir par le réseau est définie à l'avance, bien qu'implicitement, de l'extérieur par son constructeur : le but de cet apprentissage est de reconnaître une forme. Plus généralement, le but de ces machines, comme dans le cas des programmes, est de résoudre un problème bien défini (la reconnaissance de certaines formes en est un) posé a priori par le concepteur du réseau. Les règles d'apprentissage sont jugées efficaces ou non suivant un critère établi à l'avance, c'est-à-dire dans la mesure où elles permettent la solution de problèmes posés et la réalisation de tâches définies, autrement dit dans la mesure où elles atteignent le but poursuivi par le concepteur et l' [...]

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Écrit par :

  • : professeur émérite de biophysique aux universités de Paris-VI-Pierre-et-Marie-Curie et de Jérusalem, directeur d'études à l'École des hautes études en sciences sociales, Paris, directeur du Centre de recherches en biologie humaine, hôpital Hadassah, Jérusalem (Israël)

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Pour citer l’article

Henri ATLAN, « AUTO-ORGANISATION », Encyclopædia Universalis [en ligne], consulté le 01 décembre 2021. URL : https://www.universalis.fr/encyclopedie/auto-organisation/