The Constant Contemplative

En 2017, j'ai défendu ici un idéal de formation que je croyais intemporel . À l'océan des savoirs, à l'éclatement des spécialités, j'opposais l'esprit encyclopédique et vertueux, le généraliste cultivé capable de réunir ce que les disciplines séparent. Quatre piliers, une tête bien faite plutôt que bien pleine, et la conviction que nulle sagesse ne se bâtit sans culture générale pour fondement. Je ne renie rien de cette aspiration. Mais entre ce texte et celui-ci, une chose est advenue que je n'avais pas su prévoir, et qui oblige à reprendre l'édifice par les fondations. Une machine, l'IA générative, s'est mise à produire le résultat du raisonnement . Non pas à le singer grossièrement : à le produire vraiment, l'argument, la synthèse, la démonstration, parfois l'invention, et de mieux en mieux. La question n'est donc plus de savoir comment former une tête bien faite. Elle est de savoir ce que peut encore signifier « se former » lorsqu...

L’intelligence artificielle n’a rien d’un artefact sorti d’un film futuriste, même si le récit médiatique actuel donne parfois cette impression. Derrière le mot « intelligence », il n’y a aucune étincelle de conscience, aucune intention, mais la rencontre féconde entre deux disciplines très concrètes : les mathématiques, en particulier les statistiques, et l’informatique. Depuis Alan Turing, l’IA consiste à automatiser des opérations de traitement de données que l’humain effectue plus lentement et avec plus de fatigue. Les autopilotes, les moteurs de recherche ou les systèmes de recommandation n’ont jamais été autre chose que des calculs sophistiqués exécutés à haute fréquence. C'est avant tout de l'informatique combinée à des techniques mathématiques. Si ce champ, ancien, fait aujourd’hui irruption avec fracas dans le débat public, c’est grâce à un type de modèles qui a bouleversé l’imaginaire collectif : les Large Language Models (LLM). Avec ChatGPT et ses dérivés, pour la p...