D’après son cahier de texte, Nour doit apprendre les tables de calcul par 2 et par 3. Aujourd’hui se sont les tables d’addition, avant les tables de multiplication. 2+1= 3, 2+2= 4, 2+3= 6. Non c’est faux, recalcule, Nour !
Elle lève ses mains, regarde sa main gauche et lève 2 doigts. Sur la main droite elle lève 3 doigts, et compte les doigts dressés sur les deux mains, « 5 ». Pour faire ce calcul, elle a compté sur ses doigts. Elle aurait aussi pu aussi utiliser des cubes, des jetons, des cailloux. Cailloux et calculs ont la même étymologie. Et les premiers calculs ont été fait avec des cailloux.
Ceci parait facile et simple au temps de l’AI, l’Intelligence Artificielle. Mais c’est oublier la leçon d’Alan Turing. Celui-ci est considéré comme l’un des fondateurs des techniques d’informations numériques.
Il est reconnu ainsi pour avoir publié en 1936 un article d’à peine une cinquantaine de pages « On Computable Numbers, with an Application to the Entscheidungsproblem »[1]. L’Entscheidungsproblem, autrement dit le problème de la décidabilité, pose sur la question de savoir à quel moment et comment sait-on qu’un problème est résolu. Alan Turing imagine une machine composée d’une table intégrant différentes opérations de calcul et un ruban infini sur lequel sont inscrites différentes opérations à faire. Le ruban passe devant la table et la machine fait les opérations dans l’ordre inscrit. Ce dispositif a inspiré le logiciel qui est le ruban, et le processeur numérique qui fait les opérations comme la machine avec sa table.
Mais on a oublié le résultat auquel l’article parvient. La machine est capable de faire tous les calculs possibles, mais elle ne saura jamais à quel moment elle est arrivée au résultat souhaité, à quel moment elle pourra décider qu’elle a trouvé la solution du problème (C’est ce qu’on appelle le problème de la décidabilité). En comparant son calcul avec le résultat qu’elle obtient avec ses doigts, Nour y arrive très bien.
Le philosophe Karl R.Popper arrive par d’autres voies à un résultat équivalent. Dans une conférence qu’il a donnée le 20 janvier 1960 à la British Academy[2], il s’est interrogé sur la manière dont se déterminent le vrai et le faux. Au premier abord, la raison nous permet de faire ce partage. La rationalité nous aide à déterminer ce qui faux en nous permettant de voir ce qui est illogique, absurde. Mais comment savoir qu’une proposition est vrai, et que ce n’est pas une proposition dont nous n’avons pas réussi à démontrer la fausseté. Les plus grands philosophes comme Platon ou Descartes ont coincés devant ce problème. Ils le résolvent en passant par Dieu. Dans les Méditations métaphysiques, Descartes ne sort du doute méthodologique qu’en faisant appel à Dieu pour déterminer ce qui est vrai ou faux. Le vrai n’est pas le rationnel, il y a un écart que nous devons sans cesse combler ce que ne sait pas faire seule la machine.
Depuis, philosophes et scientifiques n’ont cessé de réfléchir à ce problème. Certains, comme Kant proposent d’en rester à la solution de Nour. On compare le résultat du calcul avec la réalité expérimentale (les doigts levés). D’autres proposent d’en faire le résultat d’un consensus social. C’est que font les revues scientifiques à comité de publication. Ils soumettent les articles nouveaux à une assemblée de spécialistes qui détermineront si l’article dit une vérité.
Quoiqu’il en soit nous aurons toujours besoin de Nour entrainée à réfléchir et à comparer le résultat de sa réflexion avec l’expérience. La machine ne la remplacera pas. Elle ne sera pas capable de différencier résultats vrais et « fake news ».
On demande aux enfants des efforts importants pour à résoudre les problèmes et nous manquons toujours de bras à l’APESAF pour les aider dans cet apprentissage. Inscrivez-vous pour être bénévoles.
[1] Alan Turing, Jean-Yves Girard La machine de Turin (Seuil, 1991)
[2] Karl R. Popper Des sources de la connaissance et de l’ignorance (Payot-rivages, 1985)
APESAF Pertuis 
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