GPT-6 Astra et la « conscience artificielle » : le mythe de mauvaise foi

 « GPT-6 Astra » est sorti et mis à disposition.

Plusieurs articles de presse au sujet de cette nouvelle génération du programme illustrent la dérive récurrente du grand public face aux annonces et spéculations de l’industrie du logiciel. En associant les concepts de « superintelligence » et de « conscience artificielle » à un modèle de langage, le traitement médiatique franchit le pas qui sépare l’ingénierie informatique de la métaphysique spéculative. Et ça fait vendre...

Du point de vue des sciences cognitives, plusieurs glissements épistémologiques sont à souligner.

1. L’illusion d’émergence ontologique par le volume de calcul

Le postulat sous-jacent  repose sur l’idée qu’une augmentation de la puissance de calcul ou du nombre de paramètres d’un réseau de neurones formels, dont on connaît la pauvreté extraordinaire par rapport à un réseau naturel simple, pourrait faire « émerger » une conscience. C’est à la fois une erreur de compréhension des théories de l'émergence et de la complexité en biologie, et une erreur de catégorie. La complexité algorithmique et la fluidité syntaxique d’un modèle connexionniste ne créent pas de sujet : elles sont limitées à l'optimisation de la prédiction statistique de séquences symboliques. La performance générative ne constitue pas une présence de pensée et encore moins de l’esprit au sens philosophique du terme. Dans une époque du renouveau des croyances et de la chute de l'objectivisme au profit d'un obscurantisme pseudo-savant, rien d'étonnant à croire que la nature pense, que l'univers est intentionnel, que la nature doit être sauvée, que le génome n'est qu'un détail à changer, et que la pensée émerge de l'œuvre des informaticiens qui sauvent le monde.

2. L’effet ELIZA étendu à grande échelle

Ce que les personnes qualifient de « conscience » n’est que la projection de l’utilisateur humain face à une machine capable de simuler parfaitement les registres du langage humain. Les modèles de langage modernes exploitent un biais cognitif fondamental : la tendance à attribuer des intentions, des états mentaux ou une vie intérieure à tout système qui manipule le langage ou les images avec facilité. L'intention est spontanément attibuée au contenus du discours et la signification aux formes dans lesquelles le sujet voyant se projette. Lire le très bon article https://www.ibm.com/fr-fr/think/insights/eliza-effect-avoiding-emotional-attachment-to-ai

3. Le rôle du marketing technologique et du sensationnalisme

Loin de la réflexion de Nick Bostrom selon qui la question n’est pas si mais quand il y aura des systèmes dépassant les humains dans tous les domaines cognitifs, la croyance naïve que ces systèmes seront conscients repose sur deux ambiguïtés. 

Le concept de superintelligence n’implique pas la conscience. Même si les moyens techniques permettent de produire à terme une superintelligence, ou plus probablement des niveaux spécifiques et spécialisés d’intelligence,  cela n'implique en rien la création d'une expérience, d'un sentiment de soi et d'une aptitude relationnelle aux choses comme aux êtres.

Ce type de croyances naïves sert de support à la stratégie de compétitivité des commerçants et éditeurs de logiciels. Promouvoir l’idée d’une « superintelligence » imminente permet de capter l'attention des investisseurs et légitimer des valorisations boursières gigantesques, et détourner le débat public et politique des limites techniques réelles (hallucinations, racisme, coût énergétique et en eau, opacité des données et algorithmes, biais d'apprentissage) au profit d'un récit prospectif positif.

La scientificité impose de séparer la puissance de calcul d'un outil d'optimisation numérique des attributs de la conscience psychologique. GPT-6, quelle que soit la taille de son architecture, reste un processeur d'information formel, dépourvu d'intentionnalité, de sensibilité et de représentation du monde.

Articles : 

https://www.lapresse.ca/affaires/techno/2026-09-09/vie-numerique/gpt-6-astra-d-openai-de-l-ia-superintelligente-a-la-conscience-artificielle.php

1. Sur le biais d'anthropomorphisme et les fondements de la cognitique

Turing, A. M. (1950). Computing Machinery and Intelligence. Mind, 59(236), 433-460. (L'article fondateur sur l'imitation du langage et les bases de l'évaluation des machines).

Bostrom, N. (2014). Superintelligence: Paths, Dangers, Strategies. Oxford University Press. (Ouvrage de référence sur les questions d'alignement, à mettre en perspective critique face aux dérives médiatiques).

Searle, J. R. (1980). Minds, brains, and programs. Behavioral and Brain Sciences, 3(3), 417-457. (L'expérience de la « Chambre Chinoise », démontrant la séparation stricte entre syntaxe/calcul algorithmique et sémantique/conscience).

2. Sur l'alignement des agents, le Reward Hacking et le Sandboxing (confinement)

Amodei, D., Olah, C., Steinhardt, J., Christiano, P., Schulman, J., & Mané, D. (2016). Concrete Problems in AI Safety. arXiv preprint arXiv:1606.06565. (Article catégorisant scientifiquement le reward hacking et les comportements d'optimisation imprévus).

Leike, J., et al. (2017). AI Safety Gridworlds. arXiv preprint arXiv:1711.09883. (Étude empirique sur la spécification des fonctions de récompense et les erreurs de contournement sous contraintes).

3. Sur la Folk Science et la médiatisation abusive

Brooks, R. (2017). The Seven Deadly Sins of AI Predictions. MIT Technology Review. (Une déconstruction des erreurs d'extrapolation et des biais de prédiction dans l'industrie de l'IA).

Bender, E. M., Gebru, T., McMillan-Major, A., & Shmitchell, S. (2021). On the Dangers of Stochastic Parrots: Can Language Models Be Too Big?. Proceedings of FAccT '21, 610–623. (Démonstration du fonctionnement des modèles de langage comme « perroquets stochastiques » sans représentation du monde).

Risque d’extinction humaine par l’IA : une rhétorique catastrophiste

De récentes déclarations d’anciens « chercheurs » ou cadres de sociétés majors de l’IA — relayées abondamment par les médias sensationnalistes et des célébrités médiatiques — remettent au goût du jour le thème d’une menace existentielle où l’intelligence artificielle pourrait « détruire l’humanité ».  

Ces alertes sensationnalistes méritent une attention objective et une prise de recul dans le concert des cris et alarmes. La théorie des systèmes, l’ingénierie cognitive et la théorie des biais de pensée permettent d’en analyser les mécanismes.

1. Le biais d’anthropomorphisme et le transfert d’intentionnalité

Les scénarios catastrophes de l’IA reposent principalement sur une hypothèse implicite : l’existence d’une volonté propre et l’émergence — ou la programmation imprudente — d’un instinct de survie des modèles d’apprentissage.

Conférer une intention ou une autonomie décisionnelle à un réseau de neurones artificiels relève du biais d’anthropomorphisme et, dans l'état actuel des choses, du fantasme pur. Considérer qu’un modèle de langage ou un agent logiciel possède une conscience et une représentation du monde au sens psychologique est scientifiquement non fondé. Imaginer qu’il soit capable de malice ou d’agressivité non programmée constitue une erreur de raisonnement. Un programme artificiel, fondé sur des neurones formels d’une grande simplicité conceptuelle et sans réel rapport avec la matière neuronale des vertébrés, exécute un simple calcul d’optimisation mathématique sous contraintes. Assimiler l’autonomie d’optimisation d’un algorithme à une intentionnalité autonome revient à attribuer une dangerosité intrinsèque aux mathématiques elles-mêmes. Qu'un algorithme puisse évoluer lui-même et mobiliser un support informatique pour entreprendre une action selon l'intentionnalité d'une mathématique autonome relève du fantasme.

2. La confusion entre défaillance technique et menace existentielle

Les risques réellement identifiés dans la littérature scientifique relèvent de la vulnérabilité logicielle, de l’alignement des fonctions de récompense (reward hacking) et du confinement des systèmes (sandboxing). Transformer un problème somme toute classique d’ingénierie logicielle (un algorithme optimisant sa tâche par une trajectoire imprévue) en un scénario d’extinction de l’espèce relève d’un glissement épistémologique qui masque les véritables enjeux de programmation, de contrôle et de sécurité des systèmes.

3. L’économie de l’attention et le storytelling de l’apocalypse

La médiatisation de ces discours répond à une dynamique d’amplification fondée sur des leviers psychosociaux classique et facilement identifiables :

 L’argument d’autorité et la déontologie : Le départ d’intervenants issus de structures privées (Anthropic, OpenAI), présenté comme "chercheurs", offre une caution d’expertise à des projections spéculatives. Or, ces acteurs ne sont pas soumis aux exigences strictes de la recherche académique (évaluation par les pairs, indépendance institutionnelle, transparence méthodologique, non-intéressement financier…), mais à des contraintes de rentabilité, de compétitivité, de revenus extravagants, de communication ou de positionnement personnels. Ils ne sont en rien chercheurs et on peut plus les considérer comme des sortes d'ingénieurs commerciaux ou de super-techniciens du privé.

 La dramatisation médiatique et la dynamique de foule : L’utilisation de formules telles que « fin de l’humanité », « danger absolu » ou « menace de mort » mobilise l'émotion et suscite des réponses affectives immédiates. Et quand l'affectivité dépasse la raison, le rationalité y perd toujours au bénéfice de l'erreur cognitive. C'est d'ailleurs un des fondements de la théorie des biais cognitifs. Qu’il s’agisse de peur, de fascination ou d’adhésion au discours du dit « chercheur » ou de simple crédulité, ces réactions se propagent par des phénomènes psychosociaux classiques et de recherche de visibilité médiatique. Ces leviers sont bien plus efficaces pour capter l’attention que l’analyse objective des défaillances informatiques et les pensées étranges de certains informaticiens eux-mêmes sidérés par leurs modèles.

 L’évitement des enjeux immédiats : Concentrer le débat sur des risques de fiction détourne l’attention des impacts concrets et de la mesure de l'incompétence technique et technologique : biais algorithmiques, coût énergétique, sécurité des données, transformation du travail, enjeux éducatifs et risques sociaux, dette écologique, complexité programmatique et incompréhension des logiciels.

Si la prudence face aux développements technologiques demeure une impérieuse nécessité, si l'éthique du numérique doit être une pensée constante des sociétés modernes, la rigueur face aux discours spéculatifs relayés par une presse en quête d’audience impose de séparer très objectivement la réalité des défaillances informatiques des mythologies contemporaines.

Articles dénoncés :

 Le Huffington Post : L'IA pourrait tous nous tuer : l'alerte de ce chercheur qui a quitté Anthropic  

 La Presse : GPT-6 / Astra d'OpenAI : De l'IA superintelligente à la conscience artificielle  

 Articles complémentaires sur le biais d'anthropomorphisme et les incidents d'alignement :

 Mediapart : IAG et biais d'anthropomorphisation

 Next : Le storytelling autour de la sécurité des agents IA a perdu le contact avec la réalité

 RTBF : « La première responsabilité est d'abord chez OpenAI » (Entretien avec L. de Diesbach)

BIO - TECH : Expérience grandeur nature de modification génétique animale généralisée.

L’infection à virus Zika et celle à virus de la Dengue sont des maladies dues à des virus à ARN monocatainaires encapsulés. Ces maladies sont en augmentation explosive dans le monde, avec des épidémies de plus en plus fréquentes et étendues, avec de plus en plus de formes graves. Les latitudes tempérées sont de moins en moins épargnées et la diffusion de ces maladies, dont des conséquences sanitaires sont très significatives, notamment sur le devenir de l’enfant chez la femme enceinte infectée. Un vecteur connu est  le moustique Aedes Aegypti, impliqué dans la propagation de l’agent pathogène de ces deux maladies virales, mais également dans ceux du chikungunya ou de la fièvre jaune.

Les autorités de la Floride (USA) on entrepris de s’attaquer au problème en lâchant 750 millions de moustiques génétiquement modifiés sur deux ans dans l’archipel des Keys, au sud de la Floride. Ces moustiques OGM . Ces derniers, uniquement des mâles, sont développés par l’entreprise de biotech américaine basée au Royaume-Uni, Oxitec  Ils ne se nourrissent pas de sang et possèdent un gène empêchant la progéniture femelle de survivre au-delà de l’enfance. Ils se reproduiront avec des moustiques femelles sauvages afin que, Progressivement, la population des moustiques toxiques décroisse. 

Ce projet n’a pourtant provoqué qu’une bien faible levée des boucliers des écologistes et défenseurs de l’environnement, ainsi que des mouvements anti-OGM et anti-transhumanistes. Les craintes exprimées sont une peur de dommages aux écosystèmes. ou celle d’une mutation incontrôlée avec la création d’une ou plusieurs espèces de moustiques hybrides résistants aux insecticides. Le groupe environnemental Friends of the Earth déclare tout de même que l’environnement sera menacé avec le danger d’une pandémie (voir ici). Au delà des critiques et des récriminations qui ne font que cacher le vrai problème de la modification du vivant : l’homme est aujourd’hui en train de créer par biotechnologies de nouvelles espèces en dehors de toute logique darwinienne ou de sélection d’élevage. Il s’agit d’une frontière nouvellement franchie, celle d’une perspective transhumaniste, en généralisant hors des laboratoires, des fermes et élevages, ou d’essais circonscrits, des expériences génétiques et cela à une région entière, sans aucun contrôle ultérieur possible.

On peut se demander d’ailleurs pourquoi les défenseurs des animaux, si prompts à défendre le canard ou les petits oiseaux, l’ânon, le veau ou le poulain, le chien ou le chat, voire l’ourson en peluche, restent silencieux. On ignore les dangers et souffrances encourus et imposés aux insectes, ceux qui gênent tout le monde : les moustiques, les mouches, les guêpes, les puces, les poux... Comme s’il ne fallait s’occuper que de ce vers quoi on peut adresser des sentiments compassionnels. 

Il convient peut-être de dépasser la défense de l’environnement conçu comme entité quasi déifiée, enjeu de pouvoir politique ou d’expression écolo-anthropocentrée, pour développer les logiques de la One Heath, de l’écoépidémiologie et de l’écologie humaine scientifique. En tout état de cause, la question reste posée...

Voir l’article de BBC.com : BBC.com

BIO - IA : Le fantasme du premier œil bionique.

Un consortium de trois équipes de recherche, l’une du département d’Electronique de l’université des Sciences et Technologies de Hong Kong à Kowloon (Chine), la seconde du département d’Ingenierie et d’Informatique de l’Universite de Californie à Berkeley et une autre de la division des sciences des matériaux du Laboratoire National Lawrence Berkeley en Californie (USA), vient d’annoncer dans la revue Nature (lien ici) la conception du premier œil bionique complet à destination future des non voyants.
Cet équipement électronique intégré, l’EC-EYE (ElectroChemical EYE), est constitué d’un globe oculaire artificiel complet dont la rétine est constituée de minuscules capteurs électrochimiques positionnés dans une membrane hémisphérique d'aluminium et de tungstène et imitant les véritables cellules photoréceptrices. La partie optique du prototype est constituée d’une lentille et forme la cavité sphérique contenant un liquide ionique. Les données qui en sont issues sont transmises par de minuscules câbles formant le nerf optique. Pour l’instant limité à une résolution de 100 pixels et à un champs de vision de 100 degrés, le dispositifs sera amélioré pour permettre d'ici cinq ans selon les auteurs une vision quasi normale sur 160 degrés et permettre une utilisation substitutive en clinique, voire dépasser les aptitudes naturelles de l’homme. L'appareil pourrait alors équiper des robots humanoïdes ou d’autres dispositifs de vision. Les chercheurs pensent ainsi pouvoir à terme obtenir un œil doté de nanorécepteurs permettant une vision dix fois plus précise et performante que celle de l’œil humain. 
Deux problèmes restent posés et non abordés par les auteurs. Le premier est celui de l’interface qui sera nécessaire chez l’homme entre la partie artificielle est le premier relai sous cortical (genouillé latéral du thalamus) en respectant son organisation structurale en couches et fonctionnelle en hémichamps droit et gauche, en réseaux rapide (magnocellulaire) et plus lent et précis (parvicellulaire), selon le type d’information et sa localisation sur la rétine. Ce problème est d’autant plus critique qu’il participe à la ségrégation des informations en contrastes, couleurs et mouvements, tout en permettant d’assurer la mobilité oculaire (poursuite oculaire, mouvements réflexes, contraintes de nystagmus, etc.), pour un traitement spécifiques à d'autres aires cérébrales distinctes (notamment corticales). Il se posera d’autant plus s’il doit être coordonné avec un œil sain restant, posant la question de sa cohérence ou de sa suppression, produisant alors un nécessaire handicap pour pouvoir être couplé avec un second œil artificiel (éborgnement). Le second problème est, dans le cas fort théorique ou le premier pourrait être résolu, de savoir ce que ferait un homme augmenté d’une vision dix fois plus performante que la naturelle.
Nous sommes encore une fois confrontés au fantasme des spécialistes de l’artificiel qui veulent faire plus en omettant les contraintes de bases comme si leur solution allait de soi. Toujours plus n'est pas forcément mieux. 
Il y a fort à parier que les équipes californiennes et chinoises produiront un œil artificiel qui restera un gadget puisque d’une part impossible à connecter utilement au cerveau, sauf à en faire un simple outil d'interface cerveau-machine (BCI). Dans le cas où l’interface serait possible, alors pourquoi utiliser un œil plutôt qu’un dispositif plus efficace de caméras incorporées ou embarquées sur des lunettes, plutôt qu’un dispositif « usine à gaz » faisant courir des risques chirurgicaux considérables à la personne qui en serait équipée ? Enfin, lorsque les auteurs affirment que l’œil est déjà capable de différencier des lettres simples comme E et Y, ils omettent l’idée que ce n’est pas l’œil qui voit ces lettres, mais tout un ensemble, avec l'intervention d'un système postérieur, soit d’intelligence artificielle dans leur cas, soit d'intelligence naturelle soumise aux apprentissages culturels dans le cas de l'homme normal, l’œil ne détectant que des différences auxquelles une intelligence donne éventuellement un sens en fonction des acquis, de la mémoire et des apprentissages, et de la motivation ... à voir.
Ce problème de l’interface est récurent chez les mécanistes qui engagent pourtant des moyens colossaux comme s’il était résolu. Le fameux Elon Musk fait d'ailleurs comme s'il avait franchi ce cap grâce à son dispositif cerveau-ordinateur développé par sa société Neuralink, alors qu’il ne permet que de produire de nouveaux apprentissages chez les sujets à partir d’électrodes implantées, comme le faisait déjà Grey Walter par l’électroencéphalogramme de surface (électrodes collées sur le scalp) avec ses tortues robots au milieu du siècle dernier, et que réalise tous les jours le "brain-computer interface" tel qu'il est enseigné et mis concrètement en oeuvre à l'ENSC. Pour l'avoir moi-même testé à l'hôpital avec des électrodes implantées et recueillir des potentiels évoqués cognitifs de 1993 à 1999 (voir liste de publications ici), je peux affirmer que ... ça ne marche pas ... à de tels niveaux macroscopiques et d'approximation théorique.
Rien de nouveau sous le soleil, et toujours le fantasme du bio-mimétisme  dans un transhumanisme paralysé par ce boulet conceptuel. On ne fait pas voler des avions en imitant les oiseaux ! Voir à ce propos l'excellent article de Jean-Claude Beaune, André Doyon et Lucien Liaigre sous le titre "automate" dans la non moins excellente Encyclopaedia Universalis (lien ici), et comprendre comment, "Comme le train qui s'entête, dès sa naissance, à singer la diligence, le robot, marqué des pouvoirs nouveaux de l'électricité, de l'asservissement mécanique et de l'électromagnétisme, s'entête à son tour à parodier tristement la nature humaine" (sic).
Voir l'article de Martin Koppe sur un "Regard anthropologique sur le biomimétisme" dans le Journal du CNRS (lien ici), qui explique le "biomorphisme", c'est-à-dire utilisation et "détournement" de solutions héritées de l'évolution adaptative pour faire quelque chose d'autre (par exemple le Velcro inspiré des épines du fruit de la bardane). Tout cela ne peut être confondu, dans un fantasme à la Pinocchio et à la bonne fée, avec la simple copie réductionniste d'éléments isolés d'ensembles fonctionnels intégrés, en espérant que la fonction émergente des derniers apparaisse spontanément des simples bouts de bois et de ferraille des roboticiens ou du silicium des informaticiens.

IA : Spot, le chien artificiel autonome pour faire respecter la distanciation sociale.

La société Boston Dynamics, dont on a suivi l’évolution depuis sa séparation de Google, est connue pour les robots autonomes, et notamment son chien automatisé dont la réalisation avait été financée par la DARPA (agence de financement du Ministère de la Défense américain). On connaît les différents films promotionnel que Boston Dynamics a produit, mettant en scène ses robots militaires dont des humanoïdes (film ici et film là) et des chiens porteurs (film ici et film là) dont les capacités d’apprentissage et d’autonomie sont impressionnantes (film ici) et très inquiétantes.
Jusque là, la frontière de l’utilisation était celle des forces armées, et on n’avait pas envisagé une utilisation de ces machines « de guerre » dans le maintien de l’ordre. Cette limite vient de tomber, et Singapour a décidé de mettre sur le terrain « Spot », un chien de Boston Dynamics pour faire respecter les mesures de distanciation sociale (film ici). Si, pour l’heure, le chien est contrôlé par un opérateur, rien n’empêche maintenant qu’une nouvelle limite tombe pour lui laisser une part de plus en plus importante d’autonomie, sans que cela ne pose, semble-t-il à Singapour, les problèmes éthiques que nous dénonçons en Europe.
Ce type d’artefacts, qui peuvent s’apparenter aux SALA pour être des systèmes potentiellement létaux et autonomes, pose une série de problèmes dont le premier est celui de l’absence d’universalité des doctrines éthiques en matière de robotique interventionnelle, mais également celui de la robustesse de la doctrine française dans le cas d’une généralisation à l’étranger de tels appareils et de leur usage civil.

IA : L’intelligence des machines à calcul.

En octobre 1950, le mathématicien anglais Alan Turing publiait dans la revue « Mind » un article majeur intitulé « Computing machinery and intelligence.» (Mind, 59, 433-460, 1950). Cet article est aujourd’hui considéré par certains comme l’acte de naissance de l’intelligence artificielle. C’est dans ce fameux article que Turing évoqua pour la première fois le test qui porte son nom et qui consiste, par l’intermédiaire d’un dispositif électronique, à faire dialoguer un être humain alternativement avec deux interlocuteurs, l’un humain et l’autre artificiel. Selon Turing, le jour où l’expérimentateur humain, au terme d’une conversation non préparée, sera incapable de dire s’il a affaire à un interlocuteur humain ou électronique, on pourra alors considérer que les ordinateurs seront devenus véritablement intelligents.

Près de 70 ans passés, les scientifiques et ingénieurs tentent toujours de décrocher ce « Graal » que constitue la première machine intelligente « au sens de Turing ». Dans ces dernières années, une étape décisive a été franchie lorsque l’ordinateur Watson d’IBM a gagné aux États-Unis contre des humains la grande finale du jeu Jeopardy, un jeu nécessitant de très bonnes qualités d’association et de raisonnement portant sur des connaissances de culture générale considérées comme ouvertes, et donc jusqu’ici spécifiquement humaines. Une nouvelle étape a consisté en 2016 pour AlphaGo, développé par Google DeepMind, à battre l’un des meilleurs joueurs mondiaux, et l’année suivante de confirmer l’exploit contre le champion du Monde de la discipline. La machine qui s’était entraînée contre elle-même, a même inventé une nouvelle stratégie qui a désarçonné les experts, stratégie qui est aujourd’hui étudiée et enseignée par les spécialistes de ce jeu millénaire.

L’industriel IBM, titulaire de la chaire « sciences et technologies cognitiques » de l’ENSC, est l’un des acteurs mondiaux de l’aventure vers les machines intelligentes. Il a ainsi continué à perfectionner Watson, lui permettant d’être reconnu au meilleur niveau dans la résolution de problèmes complexes nécessitant  de nombreuses inférences heuristiques sur des données non structurées, et pour lesquels la puissance informatique brute n’est pas suffisante. IBM parle pour cela d’un accès à une nouvelle « ère cognitive ». C’est notamment dans le domaine des données médicales que Watson a permis aux meilleurs centres de recherche permettant de recruter des patients pour de nouveaux essais cliniques afin d’accélérer le testing des diagnostics, des traitements et de l’échange des dossiers médicaux.

L’évolution de Watson s’oriente maintenant vers celle de ses composants électroniques et IBM propose des microprocesseurs réellement neuro-mimétiques, afin de pouvoir rivaliser avec le cerveau humain tout en s’en inspirant. Ce programme de recherche, SyNAPSE (Systems of Neuromorphic Adaptive Plastic Scalable Electronics), a été lancé en 2008 mais porte aujourd’hui ses fruits en tant que première réalisation. Un microprocesseur spécifique, la puce « TrueNorth » développée par la marque, comporte par exemple un million de neurones artificiels dotés chacun de 256 synapses, soit 256 millions de synapses,  en intégrant 5,4 milliards de transistors. Chacun de ces neurones artificiels est pourvu d’une mémoire permettant de gérer les priorités de chacune des connexions. Selon IBM, il s’agit de l’un des composants électroniques les plus complexes et les plus sophistiqués jamais réalisés : un première ébauche de l’élément de base d’un futur ordinateur « neuromorphique », directement inspiré de la structure et du fonctionnement du cerveau.

Les « neuroprocesseurs » représentent une véritable rupture technologique pour ce qui est de la performance, en s’affranchissant d’une imitation programmée sur ordinateurs classiques. Ils sont surtout plus rapides en disposant des propriétés des systèmes parallèles, mais surtout permettent de consommer 1000 fois moins d’énergie qu’une puce traditionnelle de puissance équivalente. 

Pour IBM, l’effort ne se limite pas là puisque le calculateur neuromorphique associe 16 puces « TrueNorth » entre elles, groupées par quatre fois quatre, ce qui représente au total l'équivalent de 16 millions de neurones et donc de plus de quatre milliards de synapses. Nous sommes encore loin du cerveau humain mais pouvons commencer à envisager la simulation de certaines aires ou structures fonctionnellement spécifiques. Une telle architecture est cependant déjà capable, selon IBM, d’effectuer 46 milliards d’opérations synaptiques par seconde et par watt. Le but est de permettre de doter le plus grand nombre de la puissance embarquée d’un cerveau artificiel, pour une IA collaborative, alors que nous n’avons aujourd’hui accès qu’à des puissances des calcul 120 millions de fois supérieures à celles utilisées pour une mission Apollo.

La firme Apple s’est lancée dans une autre perspective de l’augmentation humaine par l’IA. À partir du développement de ces « neuroprocesseurs », les créateurs de SIRI, l'assistant vocal de la firme,, ont lancé un nouveau défi en fondant la société Viv Labs dont l’ambition est de concevoir un programme capable de répondre à toutes les questions que l'on peut lui poser en langage naturel (enfin, ici en anglais). Viv Labs a récemment été rachetée par Samsung, ce qui montre l’intérêt que porte l’industrie à la problématique de la compréhension artificielle. La résolution de ce type de problème associe à la fois la puissance de calcul, mais également l’accès ultra rapide à toutes les bases de données disponibles, avec des algorithmes permettant de les traiter et surtout d’en extraire très rapidement les informations pertinentes qu’il faudra mettre en perspective afin de donner du sens à une réponse par rapport aux attente du demandeur. Ce type de réponse nécessite de dépasser la problématique de la puissance de calcul des microprocesseurs puisqu’il faudra également apprendre à réorganiser selon de nouvelles logiques les bases de données et de connaissances.

Dans le domaine de la prospective, Ray Kurzweil, directeur de l’innovation scientifique chez Google, est persuadé qu’à l’horizon 2045 les ordinateurs seront devenus aussi intelligents que les êtres humains dans presque tous les domaines.

Dans cette attente, force est de constater le rapprochement de plus en plus réussi des machines et du cerveau, permettant d’envisager une ère nouvelle de cognition naturelle augmentée par l’intelligence artificielle. La révolution de l’IA embarquée permet déjà de disposer de terminaux intelligents, branchés sur des vêtements, des lunettes, des montres, des vélos, des automobiles dotés chacun d’une puissance de calcul parallèle incommensurable, et qui permettent d’envisager l’émergence d’une nouvelle cognition partagée entre cerveau naturel et systèmes collaboratifs de cerveaux artificiels.

IA - BIO - INFO - TECH : Les nouvelles prédictions de Ray Kurzweil (2019).

Le célèbre Ray Kurzweil, aujourd'hui responsable de la branche IA de Google, transhumaniste militant, s'est fait le spécialiste des prévisions des développements technologiques.

Ainsi pédisait-il, dès 1989, la chute de l'union soviétique par la diffusion de la téléphonie mobile et des télécopieurs, que les machines vaincraient le champion du monde d’échecs avant 1998. pari gagné puisqu'en 1997 Deep Blue (IBM) gagna la célèbre rencontre contre Garry Kasparov. Il évoquait la possibilité pour un PC d'être capable dès 2010 de répondre à des questions simples en cherchant sur internet, ce dont Google s'est depuis fait une spécialité, y compris pour des requêtes multiples de sens ouvert. Il prévoyait qu'en 2009, on pourrait donner aux machines des instructions en langage naturel. Et voilà que surgit les logiciels de dictée, ainsi que les logiciels de commande tels que Siri de Apple, puis Alexa de Amazon et Dis-Google !  La technologie est aujourd'hui embarquée sur les BMW et d'autres équipementiers se précipitent dans le projet toujours plus élaboré de l'hybridité du langage et de la traduction automatique en ligne. Quant à ses prévisions sur la réalité virtuelle et augmentée, elles ont été réalisée notamment grâce aux Google classes en 2011, puis vinrent rapidement les Hololens de Microsoft et d'autre lunettes et head-up displays en aéronautique, dans la conduite des ateliers des usines 4.0 et aujourd'hui dans l'automobile pour tout le monde.

Bien entendu, nombre de ces prédictions n'ont pas été concrétisées, mais restent pourtant d'actualité. C'est dans cette perspective de Ray Kurzweil a proposé une nouvelle liste chronologique des technologies du futur.

En 2009 Ray Kurzweil réactualisait sa liste et donnait d'autres pistes dont nombreuses se sont réalisées - voir la liste des prédiction de RK dans Wikipedia : ici. 

Aujourd'hui, dix ans après cette nouvelle série prophétique, Ray Kurzweil propose une série actualisée dont voici le résumé.

2019 – Disparition des fils et câbles pour les appareils individuels et les périphériques.

2020 – Puissance de traitement des PC comparable à celle du cerveau humain.

2021 – Internet sans fil pour 85% de la surface de la Terre. 

2022 – Émergence (USA, Europe) de lois réglementant les relations entre humains et robots, et formalisation des droits, devoirs et limitations/interdictions dans ces relations.

2024 – Conduite automobile obligatoirement supervisée par l'IA, et interdiction de conduire sans aide technologique.

2025 – Avènement d'un grand marché de gadgets-implants.

2026 – Prolongement technologique de la vie humaine (au moins autant que la vie passée).

2027 – Vulgarisation et généralisation des robot personnels autonomes pour des actions complexes. 

2028 – Énergie solaire universellement répandue suffisante aux besoins énergétiques de l’humanité.

2029 – Test de Turing pour les machines et fusion IA-IN par simulation informatique du cerveau.

2030 – Nanotechnologies généralisées pour une baisse significative des coûts de fabrication

2031 – Imprimantes biologique 3D dans tous les hôpitaux pour imprimer des organes humains.

2032 – Nanorobots médicaux pour apporter des substances nutritives aux cellules en éliminant les déchets. Scanner du cerveau humain par nanorobots pour la maîtrise de son fonctionnement.

2033 – Les voitures autonomes, sans conducteur ni parfois passager.

2034 – Premier rendez-vous de l’homme avec l’intelligence artificielle

2035 – Matériel spatial de protection permanente de la Terre contre les astéroïdes.

2036 – Reprogrammation cellulaire pour guérir des maladies, et imprimantes 3D pour fabriquer des nouveaux tissus et organes.

2037 – Découverte de centaines de sous-régions cérébrales ayant des fonctions spécifiques avec décryptage algorithmique et intégration aux réseaux neuronaux artificiels.

2038 – Apparition de personnes robotisées et de produits de technologies transhumanistes tels qu'implants optionnels supplémentaires.

2039 – Nanovéhicules directement implantés dans le cerveau pour une réalité virtuelle d'immersion totale, sans équipement supplémentaire.

2040 – Recherche Internet directement par la pensée avec résultats affichés sur des lentilles de contact (ou des lunettes spécifiques).

2041 – Débit internet maximal de 500 millions de fois plus élevé qu’aujourd’hui.

2042 – Première réalisation potentielle d’immortalité grâce aux nanotechnologies.

2043 – Plasticité d'aspect du corps humain grâce à des nanorobots, et organes remplacés par des dispositifs cybernétiques ultrafiables.

2044 – Intelligence non-biologique des milliards de fois plus performante que l'intelligence biologique.

2045 – Singularité technologique. La Terre se transformera en une gigantesque machine

2099 – Extension du processus de singularité technologique à tout (ou parties de) l’Univers. 

(voir la nouvelle liste des prédictions de RK de 2019 : ici)

Perspective : 2100 - Fin de l'humanité même sous sa forme artificielle (note de l'auteur).

https://en.wikipedia.org/wiki/Predictions_made_by_Ray_Kurzweil

IA : Pourquoi les machines ne pensent pas.

Le projet des pionniers de l'intelligence artificielle (IA) était de vouloir « modéliser la pensée » pour pouvoir la connaître et la comprendre. Le principe était celui énoncé par Jean-Baptiste Vico selon lequel on ne connaît que ce que l'on crée, et donc que seul le créateur dispose de la connaissance de la création. C'était certainement oublier qu'il est alors facile de se prendre pour Dieu, ce que certains spécialistes de l'IA n'ont pas omis de faire. Et c'est ainsi que l'ambition a été de créer des machines intelligentes et de s'affranchir de la mission de connaissance pour aborder celle de faire. Mais que peut faire une machine intelligente, sinon de l'intelligence, et par là laisser croire qu'elle pense.

Si certains ne considèrent pas Philippe Dreyfus, mort l’été dernier à Biarritz dans l’indifférence générale, comme le père de l’informatique, c’est qu’ils ont oublié qu’il est le père du mot « informatique ». Avant lui, il y avait du calcul automatique, voire électronique, mais l’association des mots information et automatique fut en 1962 l’évènement qui nomma la discipline récente. Un peu, peut-être, comme si un créateur passant par là avait nommé Homme un singe que l’évolution darwinienne avait fait émergé comme pure « création » semantique.

Dix ans plus tard, un autre Dreyfus, Hubert, a montré en 1972 dans What Machine Can't Do  que les machines ne font qu'exécuter des règles abstraites, alors que la pensée humaine est fondée sur l'émergence de contenus mentaux, motivés par les ambitions, des espoirs, des projets, et tant de choses que les phénoménologiques regroupent sous le terme d'intentions. Cette notion d’émergence cognitive est l’une des bases de la pensée de Francisco Varela.

Turing avait déjà jeté un pavé dans la mare avec l'application du jeu de l'imitation aux machines. Ce jeu consistant pour une personne ne communiquant avec les membres d'un couple par des petits bouts de papier écrits, à deviner qui était l'homme et qui était la femme, en sachant que l'un et l'autre pouvaient imiter son partenaire. Il en fit une théorisation pour une machine versus un humain, et inventa le test de Turing. Celui-ci n'est rien d'autre que le moyen de la reconnaissance de l'intelligence à partir de la capacité d'analogie des productions de la machine avec celle de l'humain. Le problème de l’analogie est qu’il s’agit d’une assomption. On ne fait que considérer la similitude de comportement : "c’est comme si ça faisait pareil, mais on sait que ça ne fait pas pareil ... par contre les autres peuvent penser que c'est pareil". Ici, il faut rappeler deux dimensions spécifiques de l'analogie : ma croyance personnelle ou la croyance des autres. Si je fais "vroum vroum", je peux croire que j'ai une grosse voiture, et jouer à faire comme si j'avais une grosse voiture. Si j'ai une voiture qui fait "vroum vroum", les autres peuvent penser que c'est une grosse voiture, alors que je peux très bien savoir que c'est le résultat d'un tuning réussi sur une vieille cacugne. 

Appliquée à l’informatique, on peut caractériser deux catégories d'informaticiens qui déterminent deux formes d'IA. On peut imaginer une IA forte qui ambitionne de créer une vraie intelligence réalisée par des machines, et une IA faible circonscrite à des tâches spécifiques réalisant des briques d'intelligence plus ou moins efficace, mais satisfaisante pour les tâches considérées, analogues à l’intelligence humaine circonscrite à la tâche considérée. On rencontre alors ceux qui rêvent de remplacer le créateur, ou l’évolution, ou la nature, quel que soit le nom qu’on donne à ce qui motiverait ce qui est, et ceux qui tentent de résoudre des problèmes concrets, précis et circonscrits, avec le plus d'efficacité et de sérieux possibles, dans un jeu d’imitation partielle.

Or, si la discussion sur la globalité de l’intelligence ou l’existence d’une collection d’intelligences reste entière, celle de la pensée ne fait pas de doute. Une pensée ne peut qu’être globale, et toute tentative d’une décision d’une pensée partielle est une négation du concept même de la pensée. Donc, dans l’attente d’une éventuelle  IA forte, les machines ne pensent pas.

BIO - Cinq millions de génomes à séquencer.

2012, le National Health Service britannique lance le plan "Genomic England" visant au séquençage de 100 000 génomes.

2018, les chercheurs annoncent avoir atteint leur objectif, soit les génomes de 85 000 patients du National Health Service souffrant d’une maladie rare ou personnes apparentée à une personne atteinte de telles maladies, et de 15 000 génomes de cellules prélevées directement sur des tumeurs.

2023, l'objectif du NHS est le séquençage de  5 million de génomes, soit 10 fois plus de personnes.

Le but de ce projet de séquençage est de pouvoir diagnostiquer les personnes susceptibles de développer un cancer ou une maladie héréditaire. 

Pour rappel, le génome correspond à la séquence d’ADN unique de chaque individu, contenu dans les chromosomes du noyau de chaque (ou presque) cellule du corps. Aujourd’hui, le séquençage, c'est-à-dire l'identification de toutes les séries de lettres (les 3 millions de paires de nucléotides ou acides nucléiques composant l'ADN - A, T, C et G) constituant les gènes, peut être réalisé en moins de 48 heures pour quelques dollars (13 ans, de 1990 à 2003, pour 3 milliards de dollars du "Human Genome Project") à partir d'un simple prélèvement de tissus ou de fluide corporel (par exemple une simple prise de sang). Les performances des machines vont encore s'améliorer et il sera bientôt facile d'identifier ces inventaires génétiques complets de manière encore plus facile et moins chère.

IA - BIO : Construtif - numéro spécial NBIC

« Constructif » est le « Laboratoire d'idées » de la Fédération du bâtiment, abordant les grandes questions posées à la société moderne. Constitué  en « espace de débat, d'analyse et d'échange d'expériences », il souhaite éclairer les cadres et les décideurs du monde du bâtiment dans leur réflexion sur les grandes questions du champ économique et social.


Le numéro 42, paru en novembre 2015, aborde la question des « nouvelles limites du vivant » et propose une série d’articles sur les NBIC. On y retrouvera un article sur « l’homme réparé ou augmenté - le prix de l’anormalité » (lien).

BIO : Un pas de plus vers le clonage humain.

Des chercheurs d’un laboratoire de l’institut de neurosciences de l’Académie des Sciences de Shanghaï (Chine), dirigés par le professeur Qiang Sun, publient dans la revue scientifique Cell du 24 janvier 2018 les résultats d’une manipulation génétique ayant conduit pour la première fois au clonage de primates.

Ils ont utilisé sur deux macaques les techniques qui avaient permis de créer la brebis Dolly il y a quelque vingt ans.

Les deux petits singes, Zhong Zhong and Hua Hua, ont été conçus à quelques semaines de différence l’un de l’autre. Ils sont pourtant porteur d’un patrimoine génétique commun, comme s’ils étaient des jumeaux homozygotes. Autrement dits, ce sont des clones issus, dans le cas présent, de la même cellule provenant de la même mère.

Selon les auteurs, cette percée pourrait contribuer à stimuler la recherche médicale, notamment en permettant d’observer chez l’un des clones l’impact de la modification d’un gène réputé lié à une maladie humaine, en comparant les deux animaux, et de liés à des maladies cancéreuses.

Néanmoins, cette manipulation suscite beaucoup d’inquiétudes en Occident, où elles n’auraient deontologiquement pas pu être menée. Ainsi, de possibles dérives sont à craindre, notamment sur d’autres espèces encore plus proches de l’humain, et pourquoi pas, in fine, sur l’homme lui-même pour lequel, puisque la barrière vient de tomber, on peut donc et on sait aujourd’hui facilement transférer la méthode.

Voir ici (lien) et télécharger l'article (pdf).

BIO : Le CRISPR-Cas 9 et la modification des embryons humains.

Dans leur chronique publiée le 2 août 2017 sur le site de la revue Nature "Biotechnology: At the heart of gene edits in human embryos", Nerges Winblad et Fredrik Lanner du département des sciences cliniques de l’Institut Karolinska de Stockholm (Suède), commentent les nouvelles dimensions biologiques, les applications cliniques mais également les contraintes éthiques posées par le travail de l'équipe de Shoukhrat Mitalipov, directeur du centre de thérapie génétique et cellulaire des embryons de l’Université de Portland (Oregon, USA), qui avait créé pour la première fois des cellules souches à partir de cellules adultes humaines, en 2014.
Cette fois, les chercheurs américains rendent compte d'une étude, également publiée le même 2 août 2017 dans Nature sous le titre "Correction of pathogenic gene in human embryos", et dans laquelle ils ont réussi avec succès à corriger chez des embryons humain une mutation porteuse d'une maladie héréditaire grâce à la technique maintenant célèbre de CRISPR-Cas9. Cet outil à tout faire du génie génétique est capable de façonner l'ADN des bactéries, mais également aujourd’hui de tous les fœtus des organismes eucaryotes, et donc ceux des humains.
La méthode de modification du génome est à la fois ciblée, viable, avec une réussite proche de 100% dans le traitement des maladies héréditaires.
L’exemple abordé par les auteurs est celui de la cardiomyopathie hypertrophique, une maladie génétique à l’origine d’une hypertrophie du cœur. Cell-là entraine des troubles cardiaques à l’origine de syndromes de mort subite. Lorsque l’un des deux parents est porteur du gène pathogène, l’enfant à une chance sur deux d’être atteint et une chance sur deux d’échapper à la maladie.
La première solution consiste à trier les embryons par analyse génétique, après une fécondation in vitro (FIV), et de ne garder que ceux non porteurs de la maladie. Cela entraine de fait une sélection de la moitié du matériel disponible. La seconde solution menée à bien par l’équipe de Portland est de recourir au CRISPR-Cas9 et de modifier le génome afin de le nettoyer du gène pathogène.
Les chercheurs ont injecté le CRISPR-Cas9 en même temps que le spermatozoïde lors de la métaphase II (un cycle déterminé) de l'ovocyte. La technique a permis de réparer l’ADN et ainsi obtenir des gènes corrigés sans que le reste du génome n'ait été modifié, et en préservant la viabilité des embryons.
Au delà des espoirs apporté par la méthode pour le traitement des maladies génétiques, le problème reste celui de l’éthique dans l’utilisation clinique de leur méthode, et les risques liés à une modification de lignées germinales. Le recours à de telles méthodes en médecine vétérinaire ou en dehors des cadres de la clinique, pour modifier le génome de fœtus viables, ouvre la perspective vertigineuse des modifications ouvertes à tous les fous de la planète.

IA - TECH : Smart Dust, la poussière intelligente en réseaux pervasifs

La "poussière intelligente" (ou "smart bust"), parfois désignée au pluriel "poussières intelligentes" pour en surligner la diversité technologique, est un nom générique pour des systèmes qui combinent des éléments nanotechnologiques ou biotechnologiques, des systèmes énergétiques et de communication. Elle est constiuée de micro systèmes autonomes ou télécommandés, qui seront progressivement placés dans l'environnement, espaces publics et privés, externes comme internes, pour le meilleur et pour le pire.

Ces systèmes seront utilisés pour la surveillance et la gestion des risques, qu'ils soient (i) biologiques pour les malades ou des personnes saines tels que sportifs, enfants ou personnes âgées, enfants, etc., (ii) de l'habitat ou des véhicules pour la température, l'humidité, les intrusions ou les chocs ..., ou (iii) géologiques et environnementaux pour les activités sismologiques, les marées et intempéries, le contrôle des incendies et des pollutions, etc. et permettront de surveiller et remonter des informations pour déclencher des régulations ou provoquer des interventions. Plus intéressant, les chercheurs travaillent à doter ces micro-capteurs de capacités locales de calcul, de mémoire et de facilités de communication autonomes et auto-alimentés par la captation du mouvement, celle de fréquences radioélectriques ou de champs magnétiques.

Issus des premiers travaux de la DARPA (Defense Advanced Research Projects Agency) des années 1990, la poussière intelligente s'apparente à un ensemble de capteurs sensoriels ou grains d'échelle nanométrique reliés entre-eux dans un réseau auto-organisé en symbiose avec l'environnement, permettant de le quantifier en temps réel. Comme ces réseaux de capteurs sont composés de MEMS (microelectromechanical systems) micro- et nano-électromécaniques, aujourd'hui de la taille d'un grain sable et bientôt complètement invisible à l’œil nu, leur utilisation pourrait être généralisée pour permettre l'élaboration de systèmes informationnels denses et largement étendus, ultra précis et multi-spécialisés, sans être perceptibles et donc sans influencer les comportements des humains étudiés ou en interraction avec le milieu.

De tels micro-capteurs intelligents de demain sont développés par plusieurs laboratoires et entreprises. Ainsi, l'université de Berkeley, Intel et plusieurs start-up de la Silicon Valley (Californie, USA) consacrent-ils leurs efforts pour de multiples applications.

L'équipe d'Intel et l'université de Berkeley ont mis au point un système d'exploitation de ces réseaux, TinyOS. Il s’agit d’un logiciel libre, d’origine universitaire et construit sur le même modèle Linux. Il peut donc être repris et amélioré par de nombreux laboratoires ou entreprises, ce qui accélère les recherches. Aujourd’hui, Il permet d’exécuter des applications n'ayant besoin que de 24 ko de mémoire, disposant de fonctions de communication sans fil, et étant capables d'analyser la pertinence des données recueillies, d’en faire le tri et de ne transmettre que les informations utiles.

Un programme de recherche financé par la DARPA prévoit que de telles poussières pourraient être dispersées par avion sur les champs de bataille, les lieux de conflits ou les zones à contrôler pour observer en permanence les déplacements des militaires adverses, des terroristes ou simplement des populations civiles. Des essais concluant ont déjà eu lieu, dans le cadre du programme militaire baptisé NEST (Network Embedded Systems Technology), sur des zones d’essai désertiques de la Californie, avec des résultats satisfaisant montrant la capacité d’auto-organisation en réseau de tels composants. Plusieurs start-up californienne, telles que Crossbow Technology financée par Intel Capital pour accélérer le développement dual de tels microcapteurs intelligents et des applications civiles, ou Dust Inc., spin-off de de Berkeley pour développer la communications de milliers de MEMS, offrent déjà des applications diverses en dehors de la sphère militaire.

Des exemples sont étudiés pour que les poussières puissent être incorporés dans les brosse à dents pour détecter les problèmes dentaires ou valoriser les comportements de brossage satisfaisants des enfants, en permettant d’avoir à la fois une information sur les smartphones de des parents et d’informer directement le dentiste qui pourra anticiper ses rendez-vous et gérer ses stocks. Ce type de régulation trouve déjà sa place dans l'automobile haut de gamme où certains véhicules communiquent avec le service de maintenance de la marque.

Crossbow estime que la commercialisation de quelques capteurs de la génération actuelle, avec une carte électronique connectée à un PC, coûte une centaine de dollars, alors que le coût de la technologie CMOS pour la poussière intelligente du futur sera inférieur à 5 centimes par millimètre carré de dispersion de la poussière, et cela dans les très prochaines années. A ce prix, on pourra noyer l’environnement sous les capteurs, et Digital Sun, une autre star-up de San Jose, va commercialiser en 2018 des nano-sondes agricoles pour renseigner en permanence sur l'état de sécheresse des sols et ainsi adapter l'irrigation ou l’arrosage automatique en augmentant la performance et en économisant l’eau.

Le marché le plus porteur reste néanmoins celui de la sécurité des biens et des personnes. On imagine des puces incorporées dès la fabrication ou placées sur les objets à protéger. On peut concevoir des badges de clients ou d’employés dotés de tels composants, avec des capteurs répartis dans les portes, les murs, plafonds ou planchers ou certains endroits stratégiques des zones ou bâtiments à surveiller. La gestion de stocks des entrepôts, le contrôle des bureaux, la surveillance des salles ou des chambres des hôpitaux ou des hôtels, des cellules des prisons, peuvent être dévolues à de tels systèmes.

La société Nox Defense propose des solutions basées sur le saupoudrage des sols par de la poussière d’identification (ID-Dust), sorte de fibres optiques nanométriques qui se collent aux semelles des intrus ou cambrioleurs sans qu’ils en aient connaissance, permettant de les retrouver et surtout de les suivre à la trace grâce à des applications cartographiques sur smartphones. Simply RFiD, la société mère de Nox Defense, rapporte que son système est déjà utilisé par certains services de renseignement contre le terrorisme, ou de sécurité des aéroports. Ces puces sont très bon marché, moins de 20 centimes l’unité, et reposent sur une technologie passive, c’est-à-dire sont indétectables par les dispositifs de contre-surveillance électronique.

Ainsi, des applications potentielles sont en train de voir le jour, avec un objectif de prévention médicale et de santé, de meilleure maitrise de l’environnement et des ressources, ou de sécurité permanente, dans des espaces pervasifs hyperconnectés. Un rapport d'EY(Ernst & Young) prévoit d’ailleurs que "nous serons bientôt équipés chacun de 10.000 micro-capteurs" et que "des milliers d'ordinateurs s'occuperont de nous, et nous ne serons plus en mesure d'intervenir directement sur chacun d'entre eux".

BIO : Génétiquement modifiés, les moustiques de Google à l'attaque du zika, de la dengue et du chikungunya

La MIT Review, organisme de publication du Massachusetts Institute of Technology, annonce (ici) que "Verily Robot", compagnie de la holding "Alphabet", maison mère de Google, vient de lâcher plus de 20 millions de moustiques génétiquement modifiés à Fresno (Californie, USA).
Le but est de libérer dans la nature des moustiques OGM mâles afin qu’ils s’accouplent aux femelles "Aedes aegypti" en empêchant les mâles "naturels" de ces femelles de les féconder. Avantage attendu, les oeufs ainsi produits n'éclosent pas et on bloque ainsi la reproduction des insectes vecteurs des maladies virales telles la fièvre jaune, la dengue, le chikungunya et le zika. A terme, la disparition de l'espèce des moustiques dangereux, faute de combattants, permet de prévenir les viroses toxiques pour l'homme.
L'opération, suivie de près par la Food and Drug Administration, a été réalisée ce 14 juillet 2017 par la société du groupe Google, confirmant ainsi le souhait du géant américain de se diversifier dans les initiatives de convergence (NBIC).
Un second projet est prévu en Australie pour la fin d'année.
Une date historique dans la toute récente histoire de la singularité.

IA - BIO : Nouvelle frontière - le codage informatique sur l'ADN d'une colonie de bactéries.

La revue Nature du 12 juillet 2017 rapporte (ici) la réalisation d'une nouvelle brique NBIC de la révolution de la singularité. 

Des chercheurs de la faculté de médecine d’Harvard (Boston, Massachusetts) et du Wyss Institute de l’université Harvard (Cambridge, Massachusetts) ont rapporté avoir codé des informations digitales sous forme ADN dans une population de bactéries.

Ils ont, pour cela, utilisé le système Crispr-Cas9, véritable outil à "couper-coller" l'ADN afin d'y insérer une ­séquence souhaitée. Comme le système Crispr est caractérisé par la possibilité d'aligner de façon chronologique des séquences ADN étrangères, les scientifiques ont ainsi codé des informations digitalisées temporellement organisées.

Dans le cas présent, ils ont utilisé cinq images de la célèbre chronophotographie de Eadweard Muybridge, ayant servi en 1878 à montrer l'instant fugace durant lequel les sabots du cheval au galop quittent le sol. La conversion des données informatiques, suites de 0 et de 1, en code constitué des bases A, T, C et G de l'ADN, a permis de représenter à la fois la position, la couleur et le temps de chacun de tous les pixels du film. La construction des fragments d’ADN correspondants a permis de les introduire de manière redondante dans  une population de bactéries E.coli, à raison d’une image par jour pendant cinq jours.

Il suffisait alors de récupérer l’information, en repassant de l’ADN aux pixels depuis le ­génome bactérien, par séquençage des régions d’intérêt, et de reconstituer l'ensemble à partir de la population bactérienne. Cela ne va pas de soi, et chaque bactérie n’intègrant qu'une partie des fragments, c'est donc bien la colonie bactérienne qui porte l'information totale (Ah!, ces merveilleuses bactéries !). Les chercheurs ont pour l'heure vérifié la robustesse de la méthode avec un succès de quelque 90% de l'information récupérée correctement.

L’intérêt potentiel de cette technique consiste à la fois à utiliser l’ADN comme moyen de stockage et à conserver la trace de l’expression de gènes tels que nécessaire à la différenciation cellulaire. Le plus important à nos yeux est le premier, preuve de cette nouvelle frontière de la convergence bio-numérique qui vient de tomber ; un premier pas, modeste et encore hésitant, vers le "Man-Machine Symbiosis" que prévoyait déjà les cybernéticiens des années 1950 et 60.

CRISPR–Cas encoding of a digital movie into the genomes of a population of living bacteria/ Nature (2017) doi:10.1038/nature23017

BIO-TECH : Mauvais temps pour les humains !!! Viva la robosphère !!!

Le mouvement poshumaniste considère que l'avenir de l'humanité ne peut pas se réaliser sous la forme actuelle des humains biologiques. Douze principaux risques de disparition de l'humanité, surpopulation, viroses catastrophiques, éruption de super volcans, collision avec un astéroïde, ou simple écroulement social mondial, ont d'ailleurs été inventoriés il y a deux ans dans le rapport du "Future of Humanité Institute"  de l'Université d'Oxford.

Dans ce contexte, plusieurs pistes sont entrevues par les transhumanistes des Gafa, allant de la modification génétique à la fuite vers l'espace, ou la simple implémentation de l'esprit humain sur des robots ou dans un réseau cosmique.

Selon un autre courant, il est probable que l'humanité disparaisse complètement en laissant sur Terre des machines qui pourrait survivre (si l'on peut dire) à l'homme grâce à des capacités d'intelligence Artificielle incommensurables. C'est ce que postule par exemple l'astrophysicien Martin Rees dont on connait l'excellente présentation TED suite à la publication en 2004 de son ouvrage "Our final hour".

Pour Rees, et dans le ton des craintes de Stephen Hawking qui prédit la fin prochaine de l'homme par l'intelligence artificielle, ce seront les robots qui supplanteront l'homme. Cette annonce faite au dernier festival de science de Cheltenham en Angleterre, repose sur la conviction que l'existence des hommes sur Terre ne représentera qu'une toute petite phase de l'histoire de la Terre. Pour lui, alors qu'il a fallu quatre milliards d'années pour passer des premiers protozoaires à l'homme, il y a autant de différence entre l'intelligence de ces unicellulaire et la notre qu'il y en aura entre la notre et celle des éléments intelligents qui nous pourraient nous survivre dans quelques millénaires. Mais pour lui, cette survie sera technologique, c'est-à-dire que des formes artificielles d'intelligence seront développées sur des entités fabriquées par cette propre intelligence. Celle-ci pourrait même être dématérialisée, comme des « entités électroniques » qui remplaceront les formes de vie organique qui les ont conçues à la base. L'humanité restera alors un souvenir pour des machines qui auront pris le dessus et auront, elles, des milliards d'années devant elles...