Dans cet épilogue, nous nous proposons de faire une courte synthèse des réflexions que les thèmes abordés dans les différents chapitres de cet ouvrage ont inspirées aux membres du comité de notre société savante ayant conduit son édition. Nous allons le faire d'abord autour de la notion de conscience. Puis nous présenterons quelques éléments de discussion plus particuliers. Qu'on nous permette à titre de préambule de dire ceci : ces réflexions n'engagent que les personnes de ce comité, et non les auteurs des chapitres concernés.

## Autour de la notion de conscience

Comme point de départ de la synthèse sur ce thème, il nous a paru utile de partir de l'expression « corrélats neuronaux de la conscience » ; cette expression semblerait indiquer l'existence sinon de deux réalités, au moins de deux aspects, de deux points de vue sur le même phénomène : deux points de vue susceptibles d'investigations séparées et indépendantes, avant de pouvoir être reliés.

Or manifestement, autant les structures et dynamiques neuronales sont des « objets » accessibles à la mesure et à la caractérisation - et on peut faire l'hypothèse qu'elles le seront dans l'avenir à des résolutions spatiales et temporelles de plus en plus fines - autant « la conscience » nous a paru être d'emblée « quelque chose » dont la définition même est problématique. Alors même que nous prétendons en avoir tous une expérience intime, et qu'elle a pu être posée comme la seule réalité dont nous pouvons être certains.

Face à ce déséquilibre, deux attitudes se manifestent, chacune à la racine, comme développé dans la présentation générale, de plusieurs courants philosophiques, mais aussi de recherches en neurosciences et en informatique.

Il y a d'abord l'attitude consistant à se contenter de recherches sur les signes de la conscience, cette dernière étant définie opérationnellement par le rapport qu'en fait le sujet humain participant aux expériences, dans son interaction avec l'expérimentateur. Poussée sans réserve sur un plan philosophique, cette attitude pourrait conduire aux versions radicales du matérialisme éliminativiste - la conscience n'est qu'une illusion. Sauf que précisément, les résultats des recherches aboutissent bien à « objectiver » la prise de conscience : il y a bien - avons-nous compris - dans le cerveau une différence matérielle, caractérisable, entre les phénomènes inconscients et ceux rapportés conscients. Objectivité renforcée s'il s'avérait, au bout du compte, qu'à la variété des états de conscience correspondrait de façon biunivoque une variété de phénomènes neuronaux spécifiques de ces états conscients. On peut alors se replier sur une position consistant à affirmer que bien qu'il s'agisse d'une réalité, il n'y a pas de définition de la conscience, en dehors de ses manifestations neuronales, ou encore à affirmer qu'il est inutile d'en chercher une, le seul objectif scientifique atteignable étant la caractérisation de son substrat physique et biologique. Les modèles élaborés pour rendre compte des observations faites sont dans
cette attitude des modèles des manifestations neuronales de la conscience, et non des modèles de la conscience en soi.

L'autre attitude, tout en se gardant de tout dualisme, considère que la conscience est une réalité complexe mais descriptible, analysable en termes de différentes composantes, de différentes fonctions ou propriétés. Cette attitude ne s'oppose pas fondamentalement à la première, puisque des corrélats neuronaux peuvent être recherchés pour chacun de ces différents aspects. De telles analyses ont été assez peu abordées dans l'ouvrage. Dans la première partie, le chapitre de Claire Sergent traite essentiellement de la conscience perceptive ; cependant l'embrasement d'un espace de travail global lors de la prise de conscience d'un stimulus peut se voir comme l'exécution d'une fonction de la conscience : fonction consistant à donner du sens à cette perception, c'est-à-dire à la relier à d'autres stimuli simultanément perçus, à des souvenirs d'expériences vécues antérieurement, autrement dit à notre représentation interne du monde<fnref n="1" /> ; ce dans le but que l'individu se sente « en compréhension » avec son environnement, qu'il puisse agir avec l'efficacité nécessaire à sa survie. Les travaux de Jérôme Sackur portent sur des fonctions associées à la conscience comme l'introspection, ou la capacité de concentration ou d'attention. Dans la troisième partie, le chapitre de Franck Cosson aborde la question des niveaux de conscience comparés dans la diversité du monde animal. Gérard de Boisboissel évoque la relation de la conscience avec la représentation du fait que l'entité concernée traite de l'information ; ou encore la représentation d'un ensemble de choix (d'actions possibles), la capacité de « calculer », puis d'évaluer les conséquences de ces choix – évaluer au sens du risque encouru, de l'efficacité, de la « moralité »... Enfin Laurence Devillers met en avant la relation entre conscience et émotions.

En continuité avec de Boisboissel, et dans cet esprit d'une approche de la conscience « en soi », nous nous sommes interrogés sur la relation entre conscience et « savoir », « savoir » au sens de disposer de « modèles » de notre environnement, de la manière dont il peut réagir à nos propres actions individuelles et nous affecter en retour. Cette relation rappelle celle évoquée dans la littérature philosophique sur le thème conscience et représentation. Elle évoque aussi l'une des fonctions attribuée<fnref n="2" /> à la conscience, la fonction d'auto-évaluation des connaissances acquises, de leur degré de fiabilité. Savoir que l'on sait, savoir ce que l'on sait, et inversement savoir qu'il existe des choses que l'on ne sait pas, par exemple, ne serait-il pas un marqueur significatif d'un certain niveau de conscience<fnref n="3" /> ? On imagine que de telles questions pourraient être à la racine d'une boucle infinie, « savoir que l'on sait que l'on sait... », etc. Et on en arrive à une association de termes qui revient

<footnote n="1">¹ Et réciproquement, peut-être avec un certain décalage temporel, cette représentation du monde se mettra à jour, se corrigera et s'affinera au vu de cette perception ; mais cette seconde phase, d'apprentissage, n'est pas nécessairement consciente.</footnote>

<footnote n="2">² Cf la publication citée dans la présentation générale de l'ouvrage, Stanislas Dehaene et al. What is consciousness, and could machines have it ? Science, oct.2017 et la composante de la conscience désignée par “C2” dans cette publication.</footnote>

<footnote n="3">³ Cf le philosophe Alain dans ses *Propos* : « Savoir, c'est savoir que l'on sait ».</footnote>
souvent, mais qui n'est pas très claire à nos yeux, conscience et « réflexivité ». D'autres discussions ont porté sur le rôle de la conscience en tant qu'outil de sélection – composante « C1 » dans la publication qui vient d'être citée : tout être sensible vit en permanence un continuum de sensations et de processus mentaux. La majeure partie des sensations reste ignorée, et des processus mentaux fonctionnent en automatique, sinon la conscience serait saturée. Mais cette dernière semble Scruter en permanence ce continuum, et elle ramène au niveau conscient une sensation ou un processus mental particulier lorsque cela s'avère nécessaire.

Aucune de ces approches de la conscience « per se » n'arrive vraiment à formaliser, nous semble-t-il, l'objet du « problème difficile », savoir ce qu'est le ressenti subjectif vécu par chacun d'entre nous. Mais, on le pressent bien, une réflexion sur de telles approches, lorsqu'elle est poussée à son terme, peut aboutir – et aboutir de fait dans certaines publications - au moins à des définitions fonctionnelles voire formelles de la conscience : de même que pour l'Intelligence dont certaines définitions ont conduit à l'Intelligence Artificielle, de telles définitions de la Conscience, la détachant de son support physique, conduisent à envisager une « Conscience Artificielle »<fnref n="4" />.

On retrouve là un débat, largement sous-jacent aux deux derniers chapitres de la troisième partie, et sur lequel les membres de notre comité ont beaucoup échangé : la conscience, dans ses composantes jugées les plus complexes, dont celle relevant du « problème difficile », le vécu subjectif, est-elle une spécificité du monde vivant, ou au contraire, pourra-t-elle être a contrario, un jour, présente chez des machines ?

Certains d'entre nous posent comme principe qu'il n'y a de conscience que dans le vivant ; certes, il se pourrait que hors du vivant se manifestent certains phénomènes qui ressemblent ou qui simulent la conscience, mais ce terme doit être réservé à la désignation d'une capacité des êtres vivants. Le parti pris d'un tel principe part de l'observation que la conscience chez les êtres vivants est le résultat du lien progressivement tissé entre ces êtres et leur environnement au cours de millions d'années d'évolution darwinienne, et qu'en conséquence ce phénomène – en tant « qu'invention de l'évolution biologique » ne saurait qu'être spécifique à la vie<fnref n="5" />. Une autre racine du même principe – peut-être différente mais qui rattache toujours la conscience à la biologie – est l'idée que la conscience a d'abord été celle des états internes du corps et de ses besoins les plus essentiels tels que la faim ou la soif, une sorte de conscience primaire ou primitive.

<footnote n="4">⁴ Cf également cette publication au titre significatif : Michael Graziano, The Attention Schema Theory, A Foundation for Engineering Artificial Consciousness, *Frontiers in Robotics and AI*, nov. 2017.</footnote>

<footnote n="5">⁵ Si l'on suit la logique de cette position, on pourrait alors considérer de même que la vision, ou la locomotion, sont réservées au vivant et interdites aux machines, ce que démentent les développements actuels de la robotique.</footnote>
On peut bien sûr rejeter le principe posé précédemment, en partant de l'idée que la conscience peut - ou pourra - être définie indépendamment de son support physique et donc pourra un jour animer des « êtres artificiels ». Mais cette position se heurte à la complexité du cerveau humain, avec ses quelque 100 milliards de neurones et ses quelques millions de milliards de synapses, et une organisation qui est là encore le résultat d'une très longue évolution. La reconstruction d'une telle complexité est-elle vraiment possible ? Quoique la relation entre la capacité de conscience et le niveau de complexité de son support n'ait semble-t-il pas encore été établie...

## Mémoire humaine et mémoire informatique

Francis Eustache/Armelle Viard dressent un panorama de différents modèles de la mémoire humaine. Ce terme de mémoire étant également très largement utilisé en informatique, il a paru légitime de nous interroger sur ce qu'ils ont en commun et sur ce qui les différencie dans les deux domaines.

Sur le plan de l'organisation, il apparaît qu'aussi bien chez les êtres humains que dans les ordinateurs, il faille parler non d'une mémoire, mais de mémoires au pluriel, de différentes composantes ayant chacune leur spécificité. En informatique, ces composantes se différencient selon le volume, la rapidité d'accès, la place dans une hiérarchie hautement structurée et précisément connue, allant des mémoires « caches » des unités centrales, aux mémoires externes locales ou distantes. Concernant la mémoire humaine, on a pu parler d'une distinction entre mémoire à court terme ou de travail et mémoire à long terme ; par ailleurs, des différenciations hiérarchiques ont bien été proposées, attribuant par exemple à certaines structures cérébrales la mémorisation de représentations simples, et à d'autres structures celles de représentations plus complexes. Mais d'autres différenciations se basent plutôt sur le contenu, par exemple celle distinguant mémoire épisodique et mémoire sémantique, ou sur le degré d'accès à la conscience, mémoire explicite et mémoire procédurale. Au bout du compte, sur ce plan de l'organisation, mémoire humaine et mémoire informatique ne paraissent entretenir que de lointains rapports.

Sur le plan des procédures de l'accès, il apparaît que le cerveau dispose de puissants mécanismes associatifs lui permettant de récupérer un souvenir complexe à partir de la perception d'un stimulus, par des chemins dont les parcours neuronaux et les mécanismes détaillés sont encore très largement l'objet de recherches. En informatique, il existe bien des mémoires associatives « hardware » - les CAM, content adressable memory - utilisables en complément des RAM dans certaines applications spécialisées, et mobilisant des procédures de recherche massivement parallèles. Mais quelle que soit l'éventuelle correspondance formelle entre ces mécanismes (ce qui nous paraît loin d'être clair) leur coût en matière de dépense d'énergie est sans commune mesure. N'oublions pas les performances du cerveau humain, qui fonctionne avec seulement une trentaine de watts pour alimenter ses 100 milliards de neurones et leurs interconnections, qui comme déjà dit sont de l'ordre de 10.000 synapses pour chaque neurone du cortex, et plus de 100.000 pour les neurones du cervelet. Et pour conserver un volume d'information qu'on a pu estimer de
l'ordre du petaoctet<fnref n="6" />. L'informatique joue – sur le plan des volumes d'information conservée – dans une cour nettement plus dispendieuse en matière de consommation d'énergie.

Mais ce qui distingue peut-être davantage encore la mémoire humaine de la mémoire informatique, c'est ce que souligne Alberto Oliverio dans la dernière section du premier chapitre : la mémoire humaine ne doit pas être vue comme un archivage, mais comme un ensemble d'informations en perpétuel remaniement ou reconstruction, en quelque sorte un ensemble « vivant » d'éléments en interaction.

## Autour de la localisation des activités mathématiques

Les résultats du travail de Marie Amalric, sous la direction de Stanislas Dehaene, présentés dans le chapitre 6, ont pu surprendre ; ils semblent en effet faire une nette distinction, sur le plan de la localisation cérébrale, entre les activités de compréhension d'énoncés mathématiques et ceux d'énoncés non-mathématiques. La surprise tire son origine du fait que les mathématiques sont un langage, comme l'ont souligné des mathématiciens tels A. Grothendieck ou L. Lafforgue. Un langage, savoir un ensemble conventionnel de signes et de méthodes d'assemblage de ces signes visant à exprimer des concepts, certes plus abstraits que ceux sous-jacents aux énoncés ordinaires. Constatons aussi que ce langage mathématique est universel, en ce sens que les signes comme les concepts en sont enseignables et compréhensibles dans toutes les cultures humaines. Pourquoi les localisations des activités cérébrales liées à ces deux langages - le mathématique et le non-mathématique - seraient-elles séparées ? Et quelle est l'origine de cette séparation ? syntaxique, sémantique ? Reconnaissons à Marie Amalric de ne pas esquiver le problème, en répondant que ses travaux comme ceux d'autres chercheurs semblent confirmer le fait que concepts mathématiques et concepts non-mathématiques appartiennent bien au sein du cerveau, à deux réseaux sémantiques différents.

Une autre question a émergé : l'existence d'une différence, qui pourrait être importante du point de vue de leurs manifestations neuronales, entre l'activité de compréhension (d'énoncés mathématiques) et l'activité de recherche et de création – par exemple, l'activité qui se déploie chez un mathématicien lorsqu'il cherche à démontrer une conjecture, avec les différentes phases de travail qui ont pu être décrites. On pourrait penser à priori que de telles activités pourraient mobiliser des ressources cérébrales plus diversifiées, des réseaux neuronaux plus étendus que la simple compréhension de concepts déjà acquis. La question peut-être élargie à celle de la localisation des activités d'abstraction – au sens actif de ce terme impliquant une généralisation, l'invention d'un concept englobant. Mais de telles

<footnote n="6">⁶ Soit un million de Gigaoctets. Estimation fournie en 2016 par une équipe de neurologues conduite par Terry Sejnowski, Salk Institute for Biological Studies, Université de la Jolla, Californie. Pour apprécier l'importance de ce volume de données détenues *individuellement*, il suffit de le comparer à la capacité de stockage totale (actuelle) des quatre géants du Web, qui ne serait « que » 1200 fois plus élevée. Bien entendu une telle estimation, faite à partir d'extrapolations et visant à comparer des structures aussi différentes que l'ordinateur et le cerveau, doit être prise avec précaution.</footnote>
questions étaient hors du champ des investigations exposées par Marie Amalric ; il s'agit
de problèmes ouverts.

Intelligence Artificielle ou Informatique Augmentée ?

A la lecture des deux chapitres consacrés à l'histoire de l'Intelligence Artificielle dans la seconde partie, on n'aura pas manqué de constater que nombre d'idées sont apparues très tôt. Que l'on songe par exemple à l'idée de réseau neuronal artificiel, née (1943...) avant même que n'apparaissent les « vrais » ordinateurs, ou encore le principe de l'algorithme de rétro-propagation du gradient, dans les années 1980. En quelque sorte le progrès conceptuel n'est pas si rapide qu'on pourrait le penser au vu de l'effervescence actuelle. Pour comprendre la rupture constituée par l'émergence massive de l'IA, il faut bien prendre la mesure de ce qui s'est passé. Nous rappellerons ici un seul point, celui de l'explosion des capacités hardware.

Entre leurs années de naissance dans la décennie 1950 et maintenant, la puissance de ces « machines » stupéfiantes a été multipliée en gros par 1 million, tandis que leur taille/poids passait de quelques dizaines de tonnes, à quelques centaines de grammes. Ce qui était inimaginable par le simple manque de puissance de traitement, 20.000 opérations par seconde pour les premières machines, et une fiabilité de quelques heures avant la panne inéluctable, est devenu trivial. La fiabilité du matériel est telle que la moyenne de durée de vie sans panne est de quelques années, durée que l'on sait d'ailleurs prolonger par redondance bien dosée de matériels ad hoc aux bons endroits du système informatique géant que constituent les Data Centers qui font la fortune des GAFAM.

Cette explosion des performances n'a pas pour cause un changement dans l'architecture
des machines. Cette dernière n'a pas vraiment bougé depuis que von Neumann dans un
mémoire Top Secret de 1948 leur a donné une forme qui, en gros, n'a jamais varié : von
Neumann l'appelait le Logical Design, en référence aux travaux de Turing. Par contre, la
technologie n'a plus rien à voir. Entre temps en effet les transistors ont été inventés, et plus
particulièrement ceux fabriqués en technologie CMOS, dans les années 1980, ce qui a
permis de les ramener progressivement à des tailles nanométriques, consommant très peu
d'énergie. Aujourd'hui nous sommes capables d'intégrer de façon courante 8 à 10 millions
de transistors dans 1 mm² de silicium, et nous avons des « puces » de quelques cm² qui en
contiennent 4 à 5 milliards. On aboutit ainsi à des performances proprement
« époustouflantes » comme celles de certaines machines de la société NVIDIA, qui peuvent
délivrer une puissance limite de cent mille milliards d'opérations par seconde, en étant
optimisée justement pour les opérations mises en œuvre dans les réseaux neuronaux. S'il y
a « révolution », n'est-ce pas d'abord une révolution technique avant d'être une révolution
conceptuelle et l'Intelligence Artificielle n'est-elle pas plutôt une « Informatique
Augmentée » ?
## Et si une machine semblait nous comprendre parfaitement ?

Le Chapitre 8, sous la signature d'Antoine Bordes traite des progrès dans la compréhension du langage naturel par les machines. On pressent, malgré les difficultés qu'Antoine Bordes y expose, que l'on atteindra peut-être dans ce domaine de très grandes performances. Quelles conclusions pourraient-on alors en tirer ? Imaginons donc une machine qui maitriserait complètement l'utilisation de ce langage, si bien qu'elle serait capable de s'exprimer et de comprendre comme un humain. Elle le ferait en s'appuyant sur son expérience spécifique, et peut-être sa « personnalité » de machine, par exemple en étant incapable de duplicité, de se faire passer pour ce qu'elle n'est pas. Il se pourrait donc qu'elle ne parvienne pas à passer avec succès le test de Turing, qu'elle ne puisse pas se faire passer pour un humain. Cependant, nous pourrions échanger avec elle de manière parfaitement naturelle, comme avec un humain qui aurait une expérience et une personnalité très différente de la nôtre, ou avec une sorte d'« alien » intelligent : est-ce que l'on n'aurait pas envie de considérer qu'une telle machine est consciente ? Et si oui, peut-on se demander quelle est la relation entre conscience et maîtrise du langage naturel ? Est-ce que l'analyse de cette relation ne pourrait pas apporter un éclairage sur la nature de ces deux notions de conscience et de langage naturel ?

Par ailleurs, a contrario, si l'on postule, comme beaucoup à l'image de John Searle, qu'il ne peut y avoir de conscience hors du vivant, et que l'on admet qu'il y a une relation étroite entre conscience et maîtrise du langage naturel (au sens complet, comme indiqué ci-dessus, de la capacité d'échanger de manière naturelle - comme avec un humain éventuellement très différent en expérience et personnalité), doit-on en déduire qu'il est illusoire d'espérer amener une machine à maîtriser le langage naturel, et que celle-ci ne pourra jamais que s'en approcher, et seulement dans des contextes spécifiques ?

Sur ces questions autour des progrès susceptibles d'être accomplis par des machines dans la compréhension du langage humain, un argument a pu être évoqué, conservant une « hiérarchie » nette entre l'être humain et les algorithmes : c'est le premier, « l'ingénieur » qui crée la machine, qui a réfléchi à la façon d'articuler les éléments syntaxiques, sémantiques, symboliques ; ce n'est pas la machine. Mais pourquoi, vu les progrès actuels du « deep learning » ne pourrait-on pas doter les machines de capacités leur permettant d'apprendre le langage humain de façon autonome, syntaxe et sémantique incluses ; à la manière de ce qui se passe chez un enfant ? Telle est en tout cas la direction dans laquelle s'est engagé Luc Steels et dont il va maintenant être question.

## Evolution du langage et évolution des concepts

Dans le chapitre 9, Luc Steels présente sa théorie sur l'origine et l'évolution du langage, dans les aspects à la fois lexicaux, morphologiques, syntaxiques, d'une part, et sémantique d'autre part. Il considère bien en effet les éléments de sens, à coté et peut-être indépendamment des expressions qui les signifient, comme des unités soumises aux processus de mutation/transmission/sélection à la base de sa théorie. Il détaille des expérimentations sur cette question du sens - émergence de catégories de couleurs, de
catégories de gestes corporels ou d'objets, et simultanément des vocabulaires associés à ces catégories, ou encore émergence de la distinction entre « un » et « plusieurs » simultanément à des modifications morphologiques. Il rattache fonctionnellement ces modifications morphologiques, puis l'apparition de structures grammaticales complexes, à la réduction des possibilités de sens qui seraient ouvertes par une liste « brute », non structurée, de mots sans marqueurs ; donc à la recherche d'une « économie » de moyens dans la transmission du sens.

Mais peut-être, aimerait-on le voir traiter plus largement de l'évolution des concepts en général ; quelles formes exactes prennent les processus du type de ceux qu'il évoque – transmission/sélection/mutation – dans la détermination de telles dynamiques ? Plus largement, quels mécanismes collectifs et neuronaux contrôlent la « contagion des idées » ? Est-ce un signe que ces questions n'ont pas encore été suffisamment explorées, qu'il y aurait un saut paradigmatique à effectuer pour avancer ? Est-ce que les techniques numériques de type neuronal permettront ce saut de paradigme ?

Nous nous sommes interrogés également sur la technique consistant à conduire ces expérimentations en mobilisant des robots. Certes, cette mobilisation répond à une hypothèse de fond, à laquelle beaucoup souscrivent : celle d'une **nécessaire incarnation physique** - dans le monde physique dans toute sa complexité - de l'intelligence et de la conscience, pour atteindre le niveau constaté dans le monde du vivant. Mais sur certaines questions, au moins à titre d'exploration préalable, pourquoi ne pas conduire davantage les expérimentations en simulant perceptions, actions et échanges. Pour permettre à moindre coût plus de flexibilité dans la modulation des scénarios à mettre en oeuvre, ouvrir potentiellement sur des scénarios plus complexes, être plus efficace en termes de rapidité de test de grands nombres de cas...

## Le langage peut-il émerger du hasard, le langage évolue-t-il vraiment ?

Une des questions que soulève la lecture du chapitre de Luc Steels est celle de l'émergence de structures complexes à partir d'une combinatoire d'éléments plus simples disponibles initialement, sous l'effet du hasard, puis de processus de sélection et de transmission. Il est vrai que les mécanismes à l'origine de structures complexes dans le domaine du langage humain, et au-delà dans le domaine du vivant, sont loin d'être entièrement compris ; et l'appel à « la puissance créative du hasard » peut paraître problématique à certains, au travers de calculs de probabilité. Les arguments avancés pour défendre l'idée de cette puissance du hasard dans l'évolution biologique sont que la vitesse des processus de reproduction, la taille des populations en jeu, le temps à l'échelle de millions d'années, et les contraintes physiques internes et externes font que l'ensemble des possibles viables à une certaine époque est exploré. Ces arguments, en admettant qu'ils soient valables en biologie, sont-ils transposables en linguistique ?

Il nous semble utile, pour terminer sur ces thèmes, d'évoquer l'opposition entre les thèses de Steels et celles de Chomsky (le langage n'évolue pas) dont Luc Steels a parlé lui-même
dans sa conférence. Le livre de Robert Berwick et Noam Chomsky, *Why Only us ?* paru en 2016, auquel Luc Steels fait référence, soutient en effet deux points essentiels, liés l'un à l'autre.

Le premier point est l'affirmation que l'apparition du langage humain fait partie des grandes ruptures, peu nombreuses, pour lesquelles une explication par un effet *progressif* de la sélection naturelle paraît problématique. En appui de cette thèse, ils évoquent un ouvrage bien connu par ailleurs, *The major transitions in evolution* de J. Maynard-Smith. Et de citer par exemple la rupture constituée par la transition Procaryotes->Eucaryotes au tout début de la vie cellulaire, il y a plus d'un milliard d'année. A l'opposé des schémas de mise en place progressive, Berwick et Chomsky semblent défendre l'idée d'une mutation majeure et unique, ayant introduit les capacités langagières humaines de façon quasi complète, mettant en place de façon définitive la structure profonde très spécifique de la pensée et du langage humain. Si bien qu'un nouveau-né de l'âge de pierre et transplanté à l'époque actuelle ne se distinguerait pas, du point de vue de ses capacités cognitives et linguistiques, du reste des enfants. Il y a certes une grande diversité des langues, et l'on ne peut nier qu'elles changent au cours du temps, mais elles reposent toutes sur cette structure profonde sous-jacente, si bien que cette diversité et ces changements apparaissent inessentiels.

Le second point concerne la nature de cette structure profonde, dont Berwick et Chomsky supposent l'existence, comme socle de l'ordre linéaire du langage se manifestant dans ce qu'ils appellent « l' externalisation », c'est-à-dire la communication. Tout d'abord, avant d'être celle de la communication, cette structure profonde est bien celle d'un « langage de la pensée » et donc une structure particulière de cette dernière. C'est une structure hiérarchique, et sans limites apparentes concernant la profondeur de cette hiérarchie. Les constructions qu'elle permet sont assemblées selon un principe combinatoire et récursif extrêmement simple, spécifique mathématiquement, et pour ainsi dire « parfait », « computationnellement optimal », c'est un tel principe que la mutation originelle a pu mettre en place, du fait même de cette simplicité. C'est ce principe qui, une fois installé, permet à tout nouvel être humain exposé linguistiquement *au bon moment*, d'apprendre à penser et à communiquer.

On le voit bien, les thèses respectives de Luc Steels et de Berwick/Chomsky paraissent aux antipodes l'une de l'autre. D'une part avec le premier, une émergence progressive et concomitante du vocabulaire et du sens, basée sur la sélection d'avantages fonctionnels en matière de coopération sociale, avec en arrière-plan génétique, selon toute probabilité, une sorte de bricolage, un recyclage de capacités déjà présentes dans les espèces non humaines. D'autre part, avec les seconds, l'apparition soudaine d'une singularité dans l'outillage de la pensée, avec d'emblée la capacité de combiner à l'infini des concepts et de traduire ces
combinaisons en phrases. Le débat est vif entre linguistes<fnref n="7" />, et dépasse bien sûr le cadre de cet ouvrage. Mais il nous ramène à des questions récurrentes : devant la diversité des langages humains, leur syntaxe, leur traduction scripturale, et a contrario l'uniformité supposée d'un « langage de la pensée » ou d'une certaine capacité d'abstraire - l'abstraction réfléchissante disait Piaget - qu'est-ce qui est génétique exactement chez l'être humain ?

## Pour conclure

Il est clair que la recherche sur la Conscience, à travers les pistes suivies en neurosciences, en informatique et dans la réflexion philosophique, est un front scientifique majeur de notre temps. Il est trop tôt encore pour en percevoir l'aboutissement, si tant est qu'il puisse y en avoir un. On peut se demander par contre si l'Humanité saura accepter et intégrer ces résultats dans une conception du monde et d'elle-même commune. Dans cette perspective mettons en exergue les récentes réflexions de Pascal Picq, paléoanthropologue au Collège de France qui donne une nouvelle perspective à la thématique sur les « intelligences ». Dans son dernier ouvrage « L'intelligence artificielle et les chimpanzés du futur, pour une anthropologie des intelligences », il dit : « L'homme est à l'aube d'une nouvelle étape de son évolution et il ne la franchira pas seul. Les animaux qui l'entourent et les intelligences artificielles y participeront également et l'objectif est donc de réussir le mariage entre les humains et ces différentes formes d'intelligence. Notre évolution de demain ne se fera pas entre des intelligences animales méprisées et des intelligences artificielles vénérées. Il est impératif de reconnaître et de comprendre les autres formes d'intelligences, leurs spécificités, leurs fonctionnements et de penser en termes d'intelligences augmentées. L'objectif est de co-évoluer ensemble en tenant compte des complémentarités de chacune. »

Pour le comité de lecture<fnref n="8" />

<footnote n="7">⁷ Le lecteur pourra lire par exemple, dans une perspective critique, la review de l'ouvrage de Berwick et Chomsky, effectuée par Ljiljana Progovac dans la revue Language Volume 92, Number 4(2016)</footnote>

<footnote n="8">⁸ Gilbert Belaubre, Eric Chenin, Pierre Nabet, Alberto Oliverio, Jacques Printz, Jean Schmets, Jean-Pierre Treuil</footnote>