Géopolitique de l’Intelligence

Bernard De Backer • le 8 février 2018

Les avancées spectaculaires de l’Intelligence Artificielle (IA), exponentiellement accrues par les progrès technologiques et alimentées par les données collectées sur les réseaux, suscitent de nombreuses interrogations et débats. Ces derniers portent notamment sur les limites politiques à l’intérieur desquelles l’IA devrait être contenue – ainsi que sur ses rapports avec l’Intelligence Humaine. Le transhumanisme est l’une des figures de ces débats, dans la mesure où la survie de l’espèce humaine face aux « monstres de silicium » nécessiterait – selon les transhumanistes – d’augmenter les capacités humaines de manière vertigineuse. La « guerre des intelligences » ne semble déjà plus un risque, mais bien une réalité largement opérante. Dans ce contexte, la dimension géopolitique paraît assez largement négligée, les prévisionnistes et les prophètes en tous genre ayant souvent une vue technocratique ou économiciste de la question. La « matière grise » apparaissant comme l’une des ressources stratégiques du futur, sa maîtrise requalifie-t-elle les rapports entre entités géopolitiques ? Car si la mondialisation entraîne les parties du monde vers un destin partagé, c’est à partir d’histoires très différentes.

Si le terme de « transhumanisme » [1] était peu connu des élites intellectuelles francophones jusqu’il y a peu, la notion d’Intelligence Artificielle est entrée dans notre quotidien depuis de nombreuses années, autant sur le versant conceptuel que dans ses réalisations pratiques. Comme souvent, les auteurs de science-fiction ont anticipé depuis belle lurette (c’est leur métier) les potentialités utopiques ou dystopiques des « robots ». Certains d’entre nous se souviennent du supercalculateur « HAL », embarqué dans le vaisseau spatial Discovery One, et chargé d’enquêter sur le signal émis par un monolithe d’un point proche de Jupiter. Si le film 2001 : l’odyssée de l’espace de Stanley Kubrick est sorti en 1968, le roman est inspiré d’une nouvelle d’Arthur Clarke, La Sentinelle, écrite en 1948 et publiée en 1951. Mais le supercalculateur « conscient » n’en faisait pas partie et a été rajouté dans le film de Kubrick et la nouvelle revisitée et éponyme de Clarke en 1968. HAL n’est pas qu’un supercalculateur, une IA très élaborée, mais elle se révèle être une « Singularité » [2], une IA consciente d’elle-même. C’est fort de cette prise de conscience et de la volonté associée qu’elle prend son indépendance et engage une lutte avec l’équipage humain pour contrôler le vaisseau.

Les âges de l’Intelligence Artificielle

Nous n’en sommes pas encore là, et le « vaisseau spatial Terre » est toujours contrôlé par les humains, qui se contentent de conflits classiquement anthropiques. Mais si la perspective d’une IA consciente d’elle-même est encore lointaine, voire inaccessible, les progrès de l’IA de différentes générations sont spectaculaires. Selon le très médiatique Laurent Alexandre [3], médecin français qualifié de « gourou de l’intelligence artificielle » [4], auteur d’ouvrages détonants sur les avancées foudroyantes de la médecine et conférencier mordant, les développements de l’IA suivraient quatre phases principales. Les trois premières phases correspondent à l’IA « faible », c’est-à-dire à une Intelligence artificielle qui n’a pas encore conscience d’elle-même et reste sous contrôle humain ; la quatrième serait l’IA « forte » de type HAL.

Nous prenons cette périodisation à titre illustratif [5], sans entrer dans les détails techniques dont nous ne sommes pas expert et qui ne pourraient évidemment pas entrer dans le cadre d’un billet de blog. Il existe cependant un certain consensus sur le fait que l’IA dans sa phase actuelle est – outre les ressources matérielles sur lesquelles nous reviendrons – tributaire des big data. C’est le sujet principal qui nous intéresse ici, dans sa dimension géopolitique.

Les deux premières phases nous sont contemporaines : la première correspond à celle des logiciels informatiques « traditionnels » qui sont programmés par des algorithmes mis en œuvre par des hommes, suivant des scripts soigneusement établis. La seconde phase, qui aurait commencé vers 2012, est qualifiée de deep learning [6]. Il s’agit de formes d’IA qui sont constituées de « neurones virtuels » disposés en réseaux et qui s’éduquent elles-mêmes par essais et erreurs [7]. C’est ainsi que AlphaGo, une « machine » développée par Google, a battu en mai 2017 le champion du monde du jeu de Go, Ke Jie. Et son apprentissage s’est fait essentiellement en jouant contre elle-même…

Les bases de données gigantesques (big data), détenues par les géants du numériques [8] – comme les GAFAM (Google, Amazone, Facebook, Apple et Microsof) aux États-Unis ou les BATX (Baidu, Alibaba, Tencent et Xiaomi) en Chine – constituent la source, le point d’appui et le point d’application des développements de cette seconde étape. En d’autres mots, cette IA de seconde génération est étroitement tributaire de l’accès et de la maîtrise de considérables masses de données, d’un « tsunami de data » provenant des objets connectés. Dès lors, moins les données sont protégées, plus l’IA peut se développer ; plus le citoyen-internaute est protégé, moins l’IA de seconde génération peut se développer.

La troisième phase pressentie n’est pas pour tout de suite, même si on d’aucuns anticipent son émergence vers 2030, autant dire « demain ». Elle aurait pour caractéristique d’être beaucoup plus contextuelle et transversale, d’avoir la capacité de tenir compte de son environnement et d’associer de nombreux savoirs en situation. Elle pourrait remplacer un médecin généraliste – plus difficile qu’un radiologue ou un chirurgien – voire un avocat, et se faire passer pour un humain, tout en n’ayant pas atteint le stade de la conscience réflexive.

Ajoutons enfin que ces trois phases de l’IA « faible » sont tributaires l’une de l’autre : la phase deux dépend de la maîtrise de la phase un (les logiciels classiques), la phase trois dépend du deep learning de la phase deux. Autant dire que le stade actuel de l’IA est le marchepied de la suivante et que son développement nécessite l’accès aux big data. Et c’est ici que les problèmes pourraient se corser, dans un sens qui risque de ne pas correspondre au cheminement associant les libertés modernes aux avancées technoscientifiques. Il se pourrait en effet que la restriction des libertés soit, non pas la conséquence de l’IA, mais bien sa condition. Un pays fortement peuplé, technologiquement en pointe et politiquement sous le contrôle d’une autorité centralisée et sans contre-pouvoirs, ferait très bien l’affaire.

Intelligence, culture et valeurs

Avant de poursuivre, il serait peut-être utile de s’arrêter un bref instant sur la notion d’intelligence, mobilisée dans ce contexte pour qualifier certaines compétences humaines et artificielles. Non pas pour déployer un intermède encyclopédique sur ce vaste sujet, mais bien pour s’interroger sur le sens que prend cette notion, notamment en lien avec le fameux « Quotient Intellectuel », le QI. L’intelligence dont il est question, et qui est supposée être mesurée par le test du QI, consiste en une capacité cognitive à distinguer et à relier. Le test classique présente des séries de figures géométriques auxquelles il manque un élément. Le sujet testé est chargé de compléter la figure manquante sur base d’une série de propositions qui lui sont faites et entre lesquelles il est invité à choisir. Ni le langage, ni la scolarité, ni les valeurs ne sont censés intervenir « en principe ». Il n’est pas nécessaire de savoir lire ou écrire pour faire le test ; les consignes écrites peuvent être remplacées par des consignes orales ou gestuelles. La capacité et la rapidité du sujet à repérer une logique combinatoire de figures et à identifier celle qui correspond à cette logique pour « remplir le trou » est ce qui mesure l’intelligence ; il s’agit donc d’évaluer son aptitude à « lire entre les lignes » (étymologie de « intelligence ») pour repérer le motif implicite instituant la série de figures.

Bien évidemment, le test est tributaire d’une culture [9], d’un lieu, d’une époque et d’un milieu social : il a été pensé par le psychologue William Stern (fondateur de la Société allemande de psychologie) et mis en œuvre par Binet et Simon en 1905. Nous nous situons à une période de l’histoire occidentale où la démarche scientifique pénètre dans le domaine des « sciences de l’homme ». La conceptualisation et la mesure du QI auraient été impensables dans une société dominée par le principe religieux, dans laquelle l’intelligence est un dérivé de l’âme insufflée par Dieu (ou par tout autre principe hétéronome). Remarquons par ailleurs que la mesure du QI suppose l’intersubjectivité et la confiance, la capacité de comprendre l’intention de l’autre et de ne pas le considérer comme un Autre malveillant ou trompeur (dans ce dernier cas, il serait impossible de mesurer l’intelligence sur une base volontaire).

Enfin, comme d’innombrables débats l’ont soulevé, le QI – non dépourvu de plasticité et de capacité évolutive ou involutive – passe à côté d’autres formes d’intelligence (émotionnelle, intuitive, collective, etc.) et fait fi des valeurs qui ne relèvent pas de son objet (mais le rendent possible). Il mesure la capacité à identifier, calculer, combiner, déduire, inférer ; le « reste » n’est pas de son ressort. On pourrait avancer grossièrement que le QI est une sorte de pendant intellectuel de l’Homo oeconomicus, celui qui est sensé calculer au mieux pour maximiser son intérêt. Mais ce n’est pas une raison de le rejeter, seulement de le relativiser.

Matière grise et terres rares

Selon des prévisionnistes et prophètes futuristes comme Laurent Alexandre – qui se fonde sur beaucoup d’autres sources – l’économie humaine serait progressivement passée des enjeux matériels (territoires, nourriture, eau, transports, énergies fossiles) à des enjeux dits « immatériels » comme ceux de l’intelligence humaine et artificielle, ainsi que des réseaux numériques associés. Nous savons cependant que cette « immatérialité » est un leurre, car elle a besoin de supports matériels considérables pour être mise en œuvre (métaux précieux, terres rares, énergie, etc.) et génère de graves problèmes écologiques dans son exploitation [10]. Par ailleurs, la « matière grise » de l’intelligence humaine nécessite tout autant de ressources pour être nourrie, éduquée et entretenue. On ne versera dès lors pas dans l’illusion de la dématérialisation, tout en prenant acte de l’enjeu majeur de « l’intelligence » qui procède de la matière et développe ses sphères d’activité relativement autonomes, tout en rétroagissant sur son substrat réel (à commencer par l’exploitation minière de celui-ci).

Force est dès alors de constater que « l’intelligence » est un enjeu considérable, autant dans sa manifestation humaine qu’artificielle. La seconde procédant jusqu’à ce jour de la première et cette dernière escomptant bien garder le contrôle de son produit, l’intelligence humaine devient une ressource primordiale pour l’économie des entreprises, des États et des blocs géopolitiques … ; et, bien entendu, pour l’éducation. Les questions géopolitiques viennent en effet se greffer à cette nouvelle « économie de l’intelligence » ; d’abord parce que celle-ci nécessite un travail éducatif de familiarisation et de cohabitation avec l’IA, ce qui implique des ressources humaines importantes et une adaptation de l’enseignement, mais surtout parce que l’IA de seconde génération est tributaire des big data.

En ce qui concerne le QI, les enquêtes à vaste échelle constatent d’ores et déjà de sérieuses différences entre pays, avec une progression impressionnante des pays d’Asie orientale (Singapour, Japon, Corée du Sud, Chine…) [11], dont on connaît par ailleurs la valorisation de l’enseignement par le Confucianisme. Il se fait que ces régions du monde sont celles où le développement du numérique et de l’IA est la plus importante et où se situent les grosses entreprises du BATX et du GAFAM (nous ne disposons cependant pas de ces données de « QI moyen » pour la seule Californie). La familiarisation avec l’IA y est donc plus grande et les ressources de big data particulièrement importantes. Ce sont dès lors les régions où l’IA de seconde génération peut davantage se développer, avec les effets cumultatifs afférents.

Dans le cas de la Chine, l’absence de protection du citoyen-consommateur dans un marché intérieur immense et l’utilisation massive du contrôle social par le biais de l’IA (caméras de reconnaissance faciale, algorithmes de mesure du « crédit social », « grande muraille » de l’Internet, etc.) facilite la croissance locale de l’industrie du numérique. Rappelons par ailleurs que la plupart des smartphones et objets connectés sont fabriqués dans cette partie du monde, même si nombre d’entre eux sont encore conçus aux États-Unis.

Enfin, last but not least, les ressources matérielles stratégiques pour la fabrication des objets du numérique proviennent aussi principalement de Chine, notamment les métaux et terres rares dans des proportions considérables. La « Terre jaune » de l’empire du Milieu est aussi celle des terres rares ; il en résulte une dépendance inquiétante de la « nouvelle économie de l’intelligence » [12] d’un pays-continent qui a totalement découplé la croissance et le développement économique de celui des libertés démocratiques.

Dans la gueule du Dragon ?

La paradoxe chinois, à nos yeux de modernes occidentaux, est la combinaison d’un régime quasiment « orwellien » (parti unique, camps de travail, absence d’État de droit, surveillance généralisée, mobilité contrôlée, médias et société civile sous tutelle, universités privées de liberté académique, etc.) et d’une puissance économique et technoscientifique en passe de dominer le monde [13]. Ceci principalement par des transferts de savoirs scientifiques et de outils technologiques en provenance d’Occident, où leur genèse a été rendue possible par l’avènement d’une cosmologie naturaliste (Descola), le désenchantement progressif du monde (Weber) et le développement des libertés modernes (Gauchet).

Certes, l’empire du Milieu hérite d’une tradition millénaire d’inventivité technique (dont l’invention de l’imprimerie, antérieure à Gutenberg) et de valorisation confucéenne du savoir, ce qui explique la rapidité de son développement après la période d’affirmation nationale maoïste. Mais son savoir technoscientifique résulte bien d’une importation en provenance de l’Occident libéral, comme d’autres parties du monde non-occidental. À la différence que, dans le cas Chinois, la technoscience se développe aujourd’hui de manière quasiment endogène. Le phénomène est nouveau à l’échelle planétaire – si l’on excepte l’URSS qui était cependant centrée exclusivement sur l’industrie de l’armement et la conquête spatiale. Dans le cas des « petits dragons asiatiques » comme le Japon, Taïwan ou la Corée du Sud (sans oublier l’Inde), les développements technoscientifiques et ceux des libertés sont relativement couplés, malgré l’intermède totalitaire japonais et l’autoritarisme de Singapour.

Comparée à d’autres régions du monde non occidental, il y a dès lors bien une spécificité asiatique de développement de plus en plus endogène de « l’intelligence » humaine et artificielle, au sein de laquelle le « grand dragon » chinois occupe une place inquiétante par sa dimension extrêmement autoritaire et sa concentration des ressources humaines et matérielles. Notons par ailleurs que le projet dit des « Nouvelles routes de la soie » – ces corridors d’approvisionnement terrestre et maritime vers l’Europe et l’Afrique développées par le pouvoir chinois – comporterait également une dimension de câblage numérique, ce qui offrirait un accès direct et rapide aux réseaux européens devenus « colonies numériques ». Par conséquent, les inconvénients (en termes de développement de l’IA) du musèlement des internautes chinois pourraient être compensés par l’accès aux big data occidentaux [14].

Une vision géopolitique de ces questions doit bien entendu inclure les autres parties du monde – Afrique, Amérique dite latine, Asie centrale, Proche et Moyen-Orient. Il est plus que probable que, dans le contexte du duopole « transpacifique » en constitution, leur dépendance devrait s’accroître. Ce pourrait aussi être le cas de l’Europe, dont les libertés paraissent aujourd’hui être devenues un frein dans le développement de l’économie de l’intelligence. Tout le défi sera donc, pour ce qui concerne notre continent, de combiner son héritage démocratique avec la constitution des bases matérielles et intellectuelles de sa sauvegarde, autrement que sur disque dur.

Post-Scriptum : Intelligence artificielle : l’avenir se joue en Chine, pas en Europe, Pierre Haski, Géopolitique, France Inter, 19 septembre 2018

Dans La Revue nouvelle :

Dossier « Les big data épuisent-ils la culture ? », n° 2016/8
Dossier « Algorithmocratie. L’économie numérique, un nouvel obscurantisme fondé sur la recherche de l’efficacité ? », n° 2017/4
Articles : « Internet et cultures numériques dans La Revue nouvelle » (recension des articles publiés dans différentes rubriques, la plupart disponibles en ligne)

[1Le terme « transhumanisme » a été forgé en 1957 par le biologiste Julian Huxley (premier directeur de l’Unesco et fondateur du WWF et frère d’Aldous Huxley), en s’inspirant de Theillard de Chardin. Il désigne un « humanisme évolutionnaire », dont le souci central est « l’avenir de l’espèce placé dans la perspective de l’évolution que l’homme doit désormais prendre en charge » (Julian Huxley, New Bottles for New Wine, Londres, 1957). Selon l’Association transhumaniste internationale (« Humanity + »), le transhumanisme a pour visée « d’améliorer les capacités humaines et d’accroître l’étendue de l’épanouissement humain ». (Pour plus de détails, voir la Déclaration transhumaniste en ligne). Le lecteur trouvera une analyse synthétique dans le livre de Gilbert Hottois, Le transhumanisme est-il un humanisme ?, L’Académie en poche, 2014.

[2Le terme de « Singularité » ou « Singularité technologique » a été forgé dès les années 1950 par le mathématicien John von Neumann, pour désigner un processus de croissance technologique auto-alimentée qui s’affranchirait de l’humain. Le transhumaniste Ray Kurzweil, directeur chez Google, l’utilise pour désigner une IA ayant atteint le stade de la conscience réfléchie. Le syndrome Frankenstein à l’âge numérique, en quelque sorte.

[3Nous nous inspirons de son livre, La Guerre des intelligences. Intelligence Artificielle versus Intelligence Humaine. Comment l’Intelligence Artificielle va révolutionner l’éducation, éd. Jean-Claude Lattès, 2017.

[4Selon Sophie Fay, « 10 choses à savoir sur Laurent Alexandre, gourou de l’intelligence artificielle », Le Nouvel Observateur, 10 février 2017. Énarque d’orientation très libérale et ancien proche d’Alain Madelin, Laurent Alexandre serait « exilé fiscal » en Belgique.

[5Pour plus d’informations sous un format light, voir le dossier « Intelligence artificielle. Promesses et périls » publié par Le Monde du 2 janvier 2018.

[7A titre d’exemple, le Consumer Electronics Show de Las Vegas (janvier 2018) a présenté le « cerveau » de la voiture autonome de demain, conçu sur la base de cartes de calculs de la société californienne Nvidia, nommées Xavier et Pegasus. Xavier comporte 9 milliards de transistors qui réalisent 9.000 milliards de calculs par seconde. Pegasus est constitué de deux Xavier auxquels on a ajouté deux cartes graphiques, ce qui permet d’atteindre la capacité de 320.000 milliards de calculs par seconde. Dans Éric Béziat, « Vues à Las Vegas, les six innovations qui feront la mobilité de demain », Le Monde, 11 janvier 2018.

[8Ceux que l’hebdomadaire The Economist du 20 janvier 2018 surnomme The new titans, en se demandant « comment les dompter » car « ils sont mauvais pour les consommateurs et la concurrence ».

[9À moins de verser dans un discours explicatif de type racialiste, les variations mondiales du « QI moyen » indiquent à suffisance le poids du facteur culturel et éducatif dans la technique de mesure et dans les variations de ce qui est mesuré. Ce qui vaut pour les catégories sociales au sein des pays dit développés vaut également entre les diverses parties du monde. Enfin, le QI n’est pas dépourvu de plasticité.

[10Voir notamment sur ce thème le livre de Guillaume Pitron, La Guerre des métaux rares. La face cachée de la transition énergétique et numérique, éd. Les liens qui libèrent, 2018. Un extrait du livre est publié dans « La grande bataille des métaux rares », Le Monde, 12 janvier 2018. La « guerre des intelligences » pourrait dès lors bien être une « guerre des métaux rares ». Notons que l’ouvrage de Laurent Alexandre (op.cit.) ne mentionne pas la question des ressources matérielles et des contraintes écologiques de l’IA, ce qui lui a été vivement reproché. Voir l’émission « L’exploration du futur : transhumanisme et intelligence artificielle » qu’Alain Finkielkraut a consacrée à La Guerre des intelligences. Intelligence Artificielle versus Intelligence Humaine, avec Laurent Alexandre et Olivier Rey (France Culture, Répliques du 23 décembre 2017).

[11Les données citées par Laurent Alexandre (op.cit.) sont issues des enquêtes controversées de Richard Lynn, professeur britannique en psychologie, et Tatu Vanhanen, professeur finlandais en science politique, dans leur livre IQ and the Wealth of Nations, Praeger Publishers, Westport, 2002. Selon les dernières données actualisées (2006), les cinq premiers pays en termes de QI moyen sont tous asiatiques : Hong-Kong, Singapour, Corée du Sud, Japon, Chine et Taiwan. Pour une discussion critique de la question (avec L. Alexandre), voir le reportage de la RTBF (1er février 2017) : « Baisse inquiétante du QI en Occident ? ».

[12C’est aussi le cas des supports de la transition énergétique, comme les panneaux solaires, les éoliennes, les batteries des voitures et vélos électriques. Voir Guillaume Pitron, op.cit. On y apprend que « L ‘Occident a remis le destin de ses technologies vertes et numériques – en un mot, de la crème de ses industries d’avenir – entre les mains d’une seule nation. En limitant l’exportation de ces ressources, l’empire du Milieu nourrit plutôt la croissance de ses propres tecchnologies, et durcit l’affrontement avec le reste du monde. A la clé, de graves conséquences économiques et sociales à Paris, New York ou Tokyo. »

[13Sur la spécificité du régime chinois, voir Stein Ringen, The Perfect Dictatorship : China in the 21st Century, Hong Kong University Press, September 2016. L’auteur utilise le terme de « contrôlocratie » dans une présentation de son livre à l’Université de Californie (UCLA, octobre 2017), et explique le poids qu’il accorde au facteur idéologique et au « rêve chinois », prélude à un possible « État fasciste parfait ». Ringen explique que le fait de ne pas être sinologue lui donne une plus grande liberté d’esprit, en n’étant ni « fasciné » par la Chine, ni sujet à l’autocensure pour y poursuivre ses recherches…

[14En d’autres mots, un accès qui pourrait fonctionner comme un « aspirateur du fruit des libertés » en termes d’IA.