Luc STEELS

ICREA

Institut de Biologia Evolutiva

(UPF/CSIC), Barcelona

Université de Bruxelles (VUB)

**Abstract**

How can we explain the appearance, the evolution and the diversity of languages in human societies? To address these questions Luc Steels supports the hypothesis of an analogy between the mechanisms of language evolution and those of biological evolution: namely processes of replication / transmission, mutation and selection, to which are added prioritization processes at different levels of organization. After showing examples of the intervention of such processes in languages, Luc Steels explains the methods emerging from Artificial Intelligence and robotics which allow him to test his hypothesis through various experiments. In these experiments he first shows how Artificial Intelligences, interacting with one other, brings out a common vocabulary, and a common meaning given to each word of this vocabulary. And beyond that, still through such interactions, he shows how can emerge and why, there can also be emergence of elementary grammatical structures such as number or gender agreements or even more complex structures such as sentence nests. To conclude, he reasserts the idea that languages are permanently changing cultural systems, under the effect of dynamics of a nature similar to those at work in the evolution of species, while acknowledging that this idea is far from winning unanimous support.

<footnote n="1">¹ Ce chapitre est la transcription, effectuée par Alberto Oliverio (Université de Rome), Ernesto Di Mauro (Dipartimento di Scienze Ecologiche e Biologiche, Università della Tuscia, Italie), et Jean Pierre Treuil (AEIS) de la conférence de Luc Steels faite devant l'AEIS le 12 juin 2017. Le texte a été reliu par le conférencier ; il est publié avec son accord</footnote>
# 1. Introduction

Le thème de ce chapitre concerne l'origine du langage et les mécanismes de son évolution. Nous présentons ici les principes de notre approche de cette question très débattue, puis montrons comment on peut l'explorer et la valider en utilisant les techniques de l'intelligence artificielle.

L'origine du langage : que s'est il passé au début ? Comment est-il apparu ? Cette question, à laquelle il faut essayer de répondre scientifiquement, est très liée à une autre, celle de la diversité des langues ; un changement a pu se produire, suite à une mutation survenue chez un individu, se manifestant donc dans un cerveau. Mais comment se fait-il qu'il y ait des millions de gens qui parlent la même langue et que parallèlement il y ait des milliers de langues différentes. Et que, à l'intérieur d'une même communauté linguistique, existe encore énormément de diversité.

Face à de telles questions, nous pensons pouvoir affirmer que, pour le moment, il n'existe pas vraiment de théorie qui fasse l'unanimité. Force est de constater un certain retard, par rapport à la biologie et la théorie de l'évolution des espèces. La biologie s'est révélée être pour nous une piste et nous avons trouvé, dans le Laboratoire de Biologie Evolutionniste de Barcelone, où l'on travaille en particulier sur les Primates, un environnement très favorable à notre propre réflexion.

Il faut rappeler en effet qu'en linguistique, le thème de l'évolution est très peu abordé, voir un peu tabou, témoin le fait que, à la création de la Société Linguistique de Paris, on a pu affirmer « nous, on ne parlera pas d'évolution ». C'était un peu le trait fondateur de cette science. Et même, plus récemment, des linguistes comme Chomsky, par exemple, étaient complètement opposés à l'idée qu'on pouvait formuler une théorie de l'évolution du langage.

Pourquoi le problème de l'évolution du langage est-il considéré comme aussi difficile ? La raison réside dans le fait que cette évolution se manifeste sous plusieurs aspects : un premier aspect biologique, celui de changements très probablement survenus dans le cerveau, affectant sa structure et augmentant ses capacités ; un second aspect éthologique ou sociologique, celui des changements affectant les interactions sociales, les systèmes sociaux, et corrélativement, les besoins de communication. Enfin, un troisième aspect relevant plus spécifiquement de la linguistique, celui des changements affectant les systèmes de communication eux mêmes. Ces trois aspects sont en interaction, comme le montre la figure 1 ; une capacité plus grande du cerveau va permettre un langage plus complexe, lequel à son tour permettra une plus grande complexité des relations sociales, etc. On se retrouve ainsi au carrefour entre trois disciplines : la biologie, l'éthologie sociale (ou l'anthropologie sociale pour les humains) et la linguistique. On va donc examiner les relations entre ces différents aspects.
<figure><img src="image_1.png" /></figure>

Steels L. (2016) Agent-based models for the emergence and evolution of grammar. Phil. Trans. R. Soc. B 371: 20150447.

**Figure 1.** Les évolutions biologiques, sociales et culturelles interagissent. Cette interaction amène à une augmentation réciproque de complexité, jusqu'au moment où un bilan fonctionnel est atteint [1].

## 1.1 S'inspirer de la biologie

Lorsque l'on parle avec des biologistes, leur question est toujours « comment peut-on passer d'un état A à un état B ? ». Par exemple, chez les salamandres, on trouve une espèce qui n'a pas de poumons, alors que les autres salamandres ont toutes des poumons. Alors, que s'est-il passé ? L'état A et l'état B sont tous deux présents, comment cela a-t-il pu se produire ? Autres exemples : il y a des poissons, les cyclides, qui ont des taches sur leurs queues, tandis que d'autres espèces de cyclides en sont dépourvues. A un certain moment, dans une espèce qui en était dépourvue, les taches sont apparues. Il y a des espèces qui sont au début solitaires mais chez lesquelles, à un certain moment, apparait un comportement collectif, comme chez les abeilles ; en remontant encore plus loin dans le temps, des organismes unicellulaires deviennent multicellulaires ; encore plus en arrière dans le temps, certaines réactions biochimiques se manifestent et, à un certain moment, la vie émerge : des organismes peuvent se copier eux-mêmes.

Telles sont les questions qu'affronte la biologie. Nous pensons qu'on peut poser les mêmes types de questions pour le langage (cf. figure 2). Il existe des langues pour lesquelles il n'y a pas, ou très peu, d'expressions pour la couleur, qui ne peuvent exprimer, par exemple
que le *noir* et le *blanc* mais pas le *jaune*, le *bleu*, etc. De nombreuses autres langues ont au contraire plusieurs façons d'exprimer des couleurs. Un autre exemple concerne la présence d'articles : dans beaucoup de langues, il n'y a pas d'articles, par exemple le japonais, et il existe évidemment des langues qui ont des articles ; et il y a ce phénomène appelé progression : le latin par exemple n'avait pas d'articles, tandis qu'ils existent en français, en italien, espagnol, etc

Transitions in biology
(How to go from A => B?)

* Salamander species without lungs => salamanders with lungs

* Cichlid fish without eggspots => with eggspots

* Solitary species => collective species

* Unicellular => multicellular organisms

* Biochemical reactions => life (self-replicating organisms)

...

Transitions in language
(How to go from A => B?)

* Language without color expression => language with color terms + color categories

* Language without expression for the determination of a noun => language with articles

* Language without argument structure expression => language with case grammar (e.g. with cases, nom, acc., etc.)

* No Language => primitive form of Language

...

**Figure 2.** Comment aller de A à B. Transitions en biologie et transitions dans le langage [15, et 16, Planche 10].

Un autre exemple concerne la possibilité d'exprimer le rôle des objets dans une action : *Jean donne un livre à Marie* ou *Marie donne un livre à Jean* ; dans ces phrases le rôle de Jean est différent de celui de Marie. En français, cet effet s'obtient en changeant l'ordre des mots, en variant la façon de les situer dans la phrase. Mais en latin par exemple le même effet s'obtient par l'usage des cas, savoir le nominatif, l'accusatif, le datif, ce qui constitue une autre façon de construire le discours. Et il existe des langues qui, à un certain moment, perdent la capacité de le faire, par un phénomène qu'on peut qualifier d'érosion.

Nous pensons que cette prise de parti scientifique, postulant de fortes similitudes entre les mécanismes à la base de l'apparition de la vie et de l'évolution biologique et ceux à la base de l'apparition du langage et de l'évolution des langues, est la bonne. Notre hypothèse est qu'elle permet d'aller aux origines, au moment de l'histoire humaine où l'on peut dire : là il y a des humains qui sont sans doute très intelligents, qui possèdent peut-être déjà des systèmes de communication, mais qui ne possèdent pas de langage tels que nous le connaissons. Puis cette capacité est apparue et il s'agit de comprendre le processus de cette apparition.

## 1.2 Priorité à la question du sens

Classiquement les linguistes s'intéressent d'abord à la morphologie (la forme des mots) et à la syntaxe. C'est en effet ce qui est concret, visible. Nous pensons qu'il est au contraire préférable de commencer par le sens et poser la question : « comment le sens est-il exprimé ? ». On constate que le langage utilise à cette fin plusieurs procédés : un premier
procédé mobilise le contexte : quel est le sens que la phrase exprime dans son contexte ? Cela implique que pour deviner le sens, il faut effectuer un raisonnement, une inférence. Considérons par exemple la phrase *Je vais ce soir à Bruxelles* (comme en anglais *I go to Bruxelles tonight*); « *Je vais* » stricto sensu, entendu isolément, ne comporte pas, ne renvoie pas une expression du futur ; cependant tout le monde comprend que je parle du futur. Pourquoi ? Parce que je suis ici (et non à Bruxelles), nous sommes maintenant (et non ce soir) et ce soir c'est aujourd'hui. De nombreux éléments de sens ne sont donc pas exprimés, mais nous sommes des êtres intelligents qui peuvent les inférer, les deviner. Un second procédé – lexical – est l'expression directe par un mot, d'un fragment, d'un segment de sens, *ordinateur*, *table*, *fenêtre*,... Un troisième procédé – syntaxique – compose un fragment de sens à travers un assemblage ordonné de mots qui y conservent cependant leur individualité : *the Roman poet* ; cet assemblage agit comme une unité qui peut être combinée à d'autres unités formant un assemblage plus complexe porteur d'un sens plus riche : *The Roman poet wrote pretty boring sonnets*. Un quatrième procédé enfin – morphologique – exprime un fragment de sens par des mots complexes formés d'un cœur lexical associé à des « marqueurs » qui modifient la forme du mot et expriment des notions telles que le nombre, le genre, ou encore un temps ... *open* (le cœur), *ed* (le marqueur), *opened*.

<figure><img src="image_2.png" /><figcaption>**Figure 3.** Comment le sens s'exprime-t-il ? [16, planches 41 et 42]</figcaption></figure>

## 1.3 Des changements permanents dans la manière d'exprimer un sens

Il existe donc 4 façons d'exprimer le sens dans le langage. Or les linguistes ont observé que ce système présente des cycles. Ainsi (cf. figure 3), dans l'expression du futur d'un mot défini, *chanter*, construit dans le proto-indo-européen sur la racine *kanta*, on le trouve associé au verbe *bhumos*, à savoir le verbe *être*, à la première personne du pluriel. Mais lorsqu'on examine l'évolution du système, si, par exemple, on regarde le Latin, on voit que les deux mots séparés sont devenus un seul mot, *cantabimus*. C'est un exemple typique : des structures initialement syntactiques (assemblages de mots isolés) deviennent morphologiques. Plus tard encore, dans le Latin apparaît *cantare habemus*, associant l'infinitif *cantare* et *have* [*habere*]. Ce n'est plus *être* mais *avoir*, à la première personne
du pluriel. Et de fait, quand on se tourne vers le français, on observe que le futur s'exprime
à nouveau par deux mots : *nous allons chanter*. C'est *aller*, en fait, qui est devenu le verbe
pour exprimer le futur.

Il y a donc bien des changements dans le temps, une évolution qui mobilise la création des mots, le recrutement de mots et leur assemblage syntaxique pour exprimer certains choses, des opérations de morphologie accompagnées d'une érosion. Ce processus est typique de la dynamique des langues et, en général, est réactivé lorsqu'un nouveau mot apparait.

On observe également que la dynamique des langues comporte une composante collective, à travers des processus de propagation, d'introduction de nouveautés qui se diffusent dans la communauté. C'est le cas pour la négation en français (cf. figure 4) ; partant du *non* du Latin, l'expression de la négation s'est d'abord transformée en *ne*. C'est typiquement un phénomène d'érosion ; mais *ne* n'exprimant pas de façon très claire la négation, un deuxième mot est apparu pour la renforcer, comme *mie*, *point* ou *pas* ; ainsi dit-on *je ne veux pas*, ce qui signifie *je ne veux (faire) un pas*. A un certain moment, il existe donc plusieurs manières de renforcer la négation. Puis l'une d'entre elles gagne la bataille, pour devenir dominante.

<figure><img src="image_3.png" /><figcaption>**Figure 4** Evolution de la négation dans les phrases déclaratives dans la langue française [2]</figcaption></figure>
Ces exemples illustrent ce qui se passe dans ces processus d'évolution ; de nombreuses données sont disponibles sur ce thème, les livres de linguistique historique en sont remplis. Mais disposer de nombreux exemples ne fournit pas une théorie. C'est un peu comme à l'époque de Darwin : des biologistes avaient donné des descriptions, dressé des typologies, mais ce n'était pas encore la théorie de l'évolution.

## 2. Hypothèses pour une théorie de l'évolution du langage

Présentons d'abord quelques-unes de ces hypothèses, pour ensuite examiner comment elles peuvent être testées. Pour ce faire, rapprochons-nous à nouveau de la biologie. En biologie, en fait, l'explication des phénomènes concernant l'évolution mobilise plusieurs théories. La première est la théorie de Darwin sur les origines, couplant une dynamique de réplication, *replicator dynamics* – dynamique de populations d'entités capables de se copier elles-mêmes de façon plus ou moins exacte – et l'intervention d'une sélection – *natural selection*. La seconde théorie est la celle de la formation d'une hiérarchie de niveaux, la théorie de l'auto-organisation, de l'émergence de niveaux d'organisation supérieurs, dotés de propriétés nouvelles.

### 2.1 Dynamiques de réplication

<figure><img src="image_4.png" /><figcaption>**Figure 5.** Principes de la théorie de l'évolution : dynamiques de réplication [16, planche 30].</figcaption></figure>
Quelques mots sur la dynamique de réplication, replicator dynamics. Elle requiert d'abord une population, un ensemble d'organismes qui partagent certaines caractéristiques ; elle requiert également la disposition chez ces organismes d'une possibilité de se copier avec précision et de transmettre ainsi leurs caractéristiques à leurs copies (inheritance). Elle requiert, enfin, une source de variation. Dans le processus de copie, des erreurs peuvent survenir, lesquelles peuvent s'avérer favorables, notamment lorsque des changements sont intervenus dans l'environnement. Certaines copies vont s'avérer mieux adaptées, vont avoir la possibilité de créer encore plus de copies.

## 2.2 Emergence de multiples niveaux d'organisation

Venons-en maintenant à la théorie de la formation des niveaux d'organisation, dont nous pensons qu'elle a une importance équivalente à la théorie des dynamiques de réplication. Nous allons en donner un exemple biologique, mais il en existe aussi en physique et en chimie.

<figure><img src="image_5.png" /><figcaption>**Figure 6.** Principes de la théorie de l'évolution : formation d'une hiérarchie de niveaux. Auto-organisation [16, Planche 48].</figcaption></figure>

Considérons donc des unités solitaires, des abeilles solitaires par exemple, sujettes à un processus de réplication. Mais supposons que soient sélectionnées plus particulièrement
celles qui ne vivent pas seules, le fait d'être proches des autres favorisant la survie. Après un certain temps, un processus peut se mettre en route, un processus *d'auto-organisation*, dans lequel ces organismes perdent peu à peu leur individualité ; apparaissent alors des *colonies*, avec un commencement de division du travail. La reproduction n'est plus l'affaire de chaque individu, mais devient celle d'un organisme spécialisé, la reine. Au bout du compte, émerge un niveau d'organisation supérieur, savoir celui des *ruches*, à tous égards des super-organismes, capable de se copier en tant que tels et transmettre leurs caractéristiques d'organisation. A contrario, peut survenir un processus de *breakdown* dans lequel les individus composants des super-organismes qui ont émergé redeviennent solitaires.

Ces deux théories sont les deux racines, les deux piliers de notre approche. Approche qui est en effet de les rapporter, de les transposer en linguistique. Comment faire cette transposition ?

## 2.3 De la biologie évolutive à la linguistique évolutive

En premier lieu, il nous faut un système avec une population (un ensemble dynamique d'éléments), des processus de (re)copie de ces éléments, des sources de variation et des processus de sélection.

<figure><img src="image_6.png" /><figcaption>**Figure 7.** Dynamiques de réplication à l'œuvre dans l'évolution du langage [16, Planche 31].</figcaption></figure>
Dans notre cas, la population est constituée d'éléments linguistiques, savoir des phonèmes, des mots, des constructions grammaticales, des éléments de sens. Par exemple, en français, le mot *un* (mot qui, notons-le, n'existe pas en latin) est caractérisé par le son nasal. Pour exister, il faut que ces éléments soient connus par les individus (d'un groupe humain) : chacun d'eux (phonèmes, mots, etc.) doit être créé puis reproduit, pour devenir partie de cette population.

Le mécanisme de copie mobilise l'apprentissage ; par exemple, l'apprentissage d'un nouveau mot par un individu et, quand un individu apprend un nouveau mot (ou une nouvelle expression), il est probable qu'il va le (la) réutiliser. Peut-être pas exactement dans le même sens mais c'est tout de même une façon de coopérer au processus de « mise au monde » et de survie des éléments linguistiques. La copie se fait lorsqu'il le réutilise effectivement et les possibles variations interviennent lors de cette réutilisation.

Venons-en à la sélection. Existe-t-elle et comment opère-t-elle ? Plusieurs critères entrent en jeu ; le premier est celui de l'utilité. Il faut que les éléments linguistiques soient utiles, savoir qu'ils soient porteurs de sens importants à exprimer dans la communauté. S'il y a des coutumes, des objets, des choses qui ne sont plus importants, le mot qui les désigne va disparaître. Le second est le succès de l'élément dans la communication ; si je demande quelque chose en utilisant un mot mais que je n'arrive pas à en communiquer le sens, ce mot va être abandonné, disparaître. Intervient également la complexité cognitive qui doit être réduite, pour faciliter l'apprentissage : si je réutilise un mot ou une structure grammaticale et qu'il ne se trouve personne capable de l'apprendre, c'est la fin, ce mot ou cette structure grammaticale ne vont pas continuer à exister. En fin de compte, pour rester vivant, le langage se doit d'être efficace et optimisé.

Il y a donc bien variation et sélection : il y a une population (on voit : *cantabimus*, *cantabimus*, *cantabimus*), les gens répètent, c'est appris par les enfants, etc. mais on commence à voir des variations et à un certain moment, en fait, on voit que certaines variations vont devenir dominantes pour la population et d'autres vont disparaître.

Considérons maintenant le deuxième pilier de la théorie : celui de la formation de niveaux – *level formation*. Certains éléments linguistiques vont perdre leur individualité, s'agréger pour former des structures plus complexes, en tenant compte de diverses limites ou contraintes. Ainsi les voyelles et consonnes se combinent-elles pour former des syllabes. Puis les syllabes se combinent pour former les mots. On voit là donc qu'il y a des niveaux de complexité dans le langage comme dans d'autres systèmes. Il y a par exemple des mots qui existent en tant que tels, de façon indépendante, avec un sens qui leur est propre ; mais après un certain temps, ils sont également répliqués – utilisés – en tant que membres d'une structure grammaticale, avec un emploi et une signification liés à cette structure. Donnons-en un exemple typique : le verbe *vouloir* ; c'est un verbe comme les autres, son emploi implique un sujet et un prédicat, emploi dans lequel il s'accorde avec le sujet : par exemple, le *s* dans *wills* marque l'accord avec un sujet à la troisième personne. Mais à une certaine époque *vouloir* devient un auxiliaire et, employé comme auxiliaire, il perd sa capacité à
s'accorder avec le sujet. Ce changement, cette mutation de son usage a commencé à se répliquer et cette diffusion a introduit dans la population des éléments linguistiques une structure de plus haut niveau, une structure grammaticale qui s'est mise à exister par elle-même.

<figure><img src="image_7.png" /></figure>

Level formation

<caption>**Figure 8.** Formation de niveaux à l'œuvre dans l'évolution du langage [16, Planche 49, 15].</caption>

# 3. Des hypothèses à l'expérimentation

Pour expliquer la genèse, puis l'évolution des langages, notre hypothèse est donc qu'il faut faire appel aux théories des dynamiques de réplication et de l'émergence de multiples niveaux d'organisations. Comment – par quelles méthodes – aborder ce problème d'un point de vue scientifique ? Notre démarche, comme dans d'autres sciences, est de construire des modèles et examiner si ces modèles peuvent reproduire les faits constatés.

## 3.1 Modèles multi-agents

A la base de ces modèles, est l'idée, implicite dans les développements précédents, que l'émergence d'un langage partagé et relativement stable au sein d'un groupe naît des interactions entre individus et non, par exemple, de décisions prises par quelque institution. Ce parti pris affirmant le rôle central des interactions entre individus dans la structuration d'une collectivité - ségrégation, répartition de rôles, division du travail, etc. - est l'apanage
d'un courant de la sociologie, parfois nommé individualisme méthodologique. Il conduit à des modèles informatiques de processus sociaux appelé *modèles multi-agents – Agents-based models*. Ces modèles mettent en oeuvre un ensemble d'agents – c.-à-d. des entités artificielles – des modules de programmes informatiques, ou même dans notre cas, on va le voir, des robots – dotés de fonctions minimales et de capacités d'interagir les uns avec les autres. L'observation de ce à quoi conduit la succession d'un grand nombre d'interactions, à la fois dans l'organisation globale de l'ensemble des agents et dans l'état interne de chacun d'eux permet de tester la pertinence du modèle pour expliquer les dynamiques réelles.

Un des premiers exemples significatifs de cette approche a été celle de Thomas Schelling, prix Nobel d'économie en 1978. Thomas Schelling s'est intéressé à l'émergence d'une structuration d'une ségrégation spatiale d'une population en différents groupes séparés, par exemple dans une ville comme New-York (cf. figure 9). Son point de vue était que cette structuration n'est pas le résultat d'une planification, d'une organisation urbaine décidée par une administration. C'est pour une large part le résultat d'un processus spontané. Par le biais d'un modèle à base d'agents, il a pu proposer une explication scientifique de cette structuration. Pour ce faire, il a imaginé un monde virtuel (numérique) constitué d'une grille spatiale dont chaque cellule représente une maison, et une population d'agents, chacun d'eux étant caractérisé par un ensemble d'attributs très simples : l'origine – le pays où ils sont nés – la langue, etc.

<figure><img src="image_8.png" /><figcaption>**Figure 9.** 2010 US Census New York City map, couleurs en fonction de la race [16, Pl. 15, 15].</figcaption></figure>
Tous ces agents ont les mêmes règles de comportement : par exemple, habitant d'une maison, l'agent regarde quels sont ses voisins et si ces voisins partagent avec lui certaines caractéristiques – certains attributs – il est content et reste dans cette maison. Sinon il a tendance à déménager. La réflexion scientifique, la construction du modèle consiste à trouver les règles de comportements *individuels* les plus simples possibles permettant de reproduire, par simulation dans ce monde virtuel, la structuration observée dans le monde réel. On se demandera par exemple si une reproduction convaincante est assurée par la règle du choix aléatoire fixant la maison dans laquelle l'agent va déménager, par un choix au hasard dans l'ensemble des maisons libres. La figure 10 montre ainsi la configuration spatiale initiale de ce monde artificiel numérique, homogène, et la configuration finale, où apparait clairement une ségrégation par quartiers différents et séparés ; reste à examiner ensuite si, *statistiquement* (fragmentation, taille des agrégats, forme des contours, etc.), la ségrégation obtenue est similaire à la ségrégation observée.

## Schelling segregation model

<figure><img src="image_9.png" /><figcaption>**Figure 10.** Le modèle de ségrégation de Schelling [16, Planche 17, 15].</figcaption></figure>

Dans notre investigation sur la genèse d'un langage partagé par une communauté, nous avons utilisé la même approche. Nous nous sommes donnés une population « d'agents linguistiques » dotés de certaines capacités minimales, par exemple d'émettre et de recevoir des « mots » mais sans que ces mots soient partagés au départ d'un agent à un autre, ni aient pour eux une signification commune ; puis on les fait interagir entre eux. On examine alors ce qui se passe et on constate, après un certain temps, l'émergence, au sein de cette
population, d'un langage commun. Cette approche, initiée en 1996, a rencontré à ses débuts – et rencontre toujours – un certain scepticisme. Mais nous pensons qu'elle a fait ses preuves et a de grandes potentialités. Les agents mis en œuvre sont plus complexes que ceux de Schelling. Initialement ces agents étaient de simples programmes interagissant entre eux au sein d'un ordinateur – c'était évidemment plus facile et plus économique –

mais très vite nous avons investi une approche physique, chaque agent étant incarné par un robot, un vrai robot. Si en effet il peut être utile de faire des simulations numériques, il s'avère nécessaire, à un certain moment, d'expérimenter dans la réalité physique : les mots prennent en effet d'abord leur sens dans cette réalité physique, ils parlent de cette réalité, en mobilisant les processus de perception : on regarde tel objet, on parle et on dit : une table. C'est ce qu'il faut expliquer : comment, à partir de la perception de cet objet physique, une table, en est-t-on arrivé à le désigner par un mot comme « la table ». En montant des expériences avec des robots, on est sûr - du moins est-ce notre hypothèse - d'attaquer les problèmes d'une façon similaire à la manière dont le font les cerveaux.

## 3.2 Modèles d'agents et évolution du langage

Quelques exemples de notre travail sont illustrés par des vidéos. Une première vidéo montre ainsi un jeu très simple de mouvement : deux robots apprennent à associer certains mouvements – ouvrir la main… – à des mots précis – formés de suites de syllabes arbitraires – sur lesquels ils vont progressivement s'accorder : un agent demande à un autre agent, en utilisant un mot de son invention – une suite de syllabe arbitraire –, de faire un certain mouvement, par exemple d'ouvrir la main. L'autre agent, face à ce mot qu'il entend pour la première fois, dit « *je ne sais pas* » ; le premier agent lui montre alors le mouvement. Et le second apprend, voire d'autres agents qui ont également entendu le mot prononcé et pu voir le mouvement. A travers une série d'interactions du même type, se stabilise un vocabulaire partagé désignant des mouvements possibles. Une autre vidéo montre des robots entrant dans un environnement formé de différents objets (cf. figure 11). Le but est d'amener progressivement ces robots à communiquer par un mot une demande d'attention à tel ou tel de ces objets, une bouteille d'eau par exemple, et bien sûr que cette communication soit efficace, savoir que les robots récepteurs du message prêtent attention à l'objet concerné. Donc arriver à une situation courante chez les humains : si on me dit : veux-tu me donner du papier pour que j'écrive sur ..., je vais aller chercher du papier et le donner.

Sans entrer dans toutes les techniques mises en œuvre pour réaliser ces expériences, techniques qui ressortent de l'Intelligence Artificielle, analysons-en brièvement quelques unes.

## 3.3 Distinguer et nommer des couleurs

Une de ces expériences concerne l'émergence d'un vocabulaire pour les couleurs (cf. [14]). Cette expérience mobilise des agents, de fait des robots, environnés d'un ensemble d'objets colorés de différentes couleurs et nuances. Au départ, ces agents n'ont aucun vocabulaire
pour désigner des couleurs ; mais à la fin du processus, ils en partagent un. Un tel vocabulaire en a émergé, similaire à celui dont nous disposons.

<figure><img src="image_10.png" /><figcaption>**Figure 11.** The naming game [3].</figcaption></figure>

De quoi faut-il doter ces agents pour que cette expérience aboutisse ? Il faut d'abord qu'ils aient une capacité de *percevoir*, donc qu'ils disposent chacun d'une caméra. Il faut qu'ils soient ensuite armés pour projeter chaque objet (ou partie d'objet) perçu dans un certain espace abstrait – un espace de configuration, un *feature space* –, dont chaque dimension représente une caractéristique mesurée sur cet objet – plus spécifiquement dans ces travaux, pour être proche de l'œil humain, une projection sur le diagramme tridimensionnel CIE/Lab (un axe de luminence, allant du noir au blanc et deux axes de couleurs allant respectivement du vert au rouge et du bleu au jaune, voir figure 12). Il faut également qu'ils soient équipés pour être à même de délimiter, dans cet espace de configuration, des régions distinctes, qui constitueront autant de catégories – ici des catégories de couleurs. Cette capacité de catégoriser conduit les agents, à chaque étape de ce « jeu de langage », à un ensemble de catégories provisoires et propres à chacun d'eux. Ces agents sont en outre capables d'associer librement à ces catégories provisoires des mots (des suites arbitraires de syllabes).
L'expérience consiste en une succession d'interactions entre deux robots. Lors de chacun de ces jeux, un robot speaker s'adresse à un robot hearer en lui proposant un mot et lui demande de deviner, c.à.d. de désigner par un geste un objet qui ressort de la catégorie que

<figure><img src="image_11.png" /><figcaption>**Figure 12.** Perception, Feature space, Catégories, Symboles [16, Planche 34, 15].</figcaption></figure>

le speaker avait associée à ce mot. Si le hearer devine bien, la communication entre les deux est un succès et l'association mot-catégorie est renforcée dans le cerveau des deux robots, ainsi que validité de leur catégorisation respective pour l'objet désigné. Parallèlement d'autres associations voient leur force diminuée (processus d'inhibition). Au début du processus, les agents possèdent toutes les capacités mais n'ont aucun vocabulaire ni aucun répertoire de catégories. L'objectif est qu'au terme du processus – en fait un processus d'apprentissage coopératif – aient émergé parallèlement des catégories – en l'occurrence de couleurs – et des mots pour les désigner, communs à tous les agents.

<footnote n="2">² D'autres type d'interactions peuvent bien sûr être mises en oeuvre, comme par exemple celles où un robot attire l'attention d'un autre robot en lui désignant par un geste et en prononçant le mot correspondant à la couleur qu'il lui attribut.</footnote>
Des expériences ont donc été conduites avec une population de cinq ou dix robots : les
espaces de configuration, les catégorisations formées et les associations avec les mots
proposés sont accessibles à l'expérimentateur ; ce dernier peut voir en quelque sorte ce qui
se passe dans le « cerveau » de chaque robot et se faire une image exacte de l'évolution du
langage à chaque étape. Au début, les mots proposés sont complètement différents d'un
agent à l'autre, et les succès dans la communication sont rares, dus au hasard. Puis des mots
liés à des succès de communication sont retenus, repris et deviennent partagés, émerge ainsi
progressivement un lexique commun qui se stabilise à un niveau relativement riche. On
constate parallèlement l'homogénéisation progressive des catégories de couleurs désignées
par ces mots chez ces agents. La figure 13 illustre bien ce processus. La partie gauche
représente la situation au bout de 1000 jeux. Trois mots communs ont émergé mais les
prototypes de couleurs qu'ils désignent chez chacun des cinq robots sont encore assez
différents aux yeux d'un humain. Après 2500 jeux (partie droite de la figure), il y a certes
encore quelques différences, par exemple sur la nuance de couleur désignée par le mot
vamasi, mais il est clair que la variance de ces différentes interprétations est assez faible.

Example emergence of color concepts
and lexicon for 5 agents

<figure><img src="image_12.png" /><figcaption>**Figure 13.** Emergence de prototypes de couleurs et d'un lexique associé pour 5 agents [16, Planche 36, 15].</figcaption></figure>
Lorsque le système est stabilisé, il est possible d’en modifier le cadre : en introduisant de nouveaux objets, et/ou de nouveaux robots. On constate que le système peut alors se réorganiser (par exemple par l’apparition d’un mot désignant une couleur supplémentaire), ou encore par un remaniement plus profond.

Bien d'autres thèmes ont été ainsi abordés, avec des méthodes similaires ; jeux de langage où les robots doivent apprendre à donner des noms aux différents objets placés dans leur environnement, ou acquérir un vocabulaire partagé désignant les mouvements qu'ils peuvent faire avec leur corps. Ce dernier apprentissage mobilise simultanément trois types de représentations : la perception interne du mouvement - *proprioception* chez les humains - la *vision* de ce même mouvement par le biais des caméras, et enfin les mots qui sont associés à ces mouvements au cours du jeu. Ont également fait l'objet d'expériences les notions relatives à l'espace, à l'orientation spatiale (cf. figure 15) et au vocabulaire associé (notions d'arrière, d'avant, de gauche, de droite). Mais en rester simplement à l'apprentissage d'un lexique est insuffisant. Les linguistes nous le disent : et la grammaire, qui parait spécifique, ou du moins particulièrement structurée dans le langage humain ?

<figure><img src="image_13.png" /><figcaption>**Figure 14.** Emergence d'un vocabulaire pour les couleurs [16, Planche 38, 15].</figcaption></figure>
Spatial Language games

<figure><img src="image_14.png" /></figure>

Spranger, M., M. Loetzsch and L. Steels (2012) A perceptual system for language game experiments. In: In: Steels, L. and M. Hild (eds.) (2012) Language Grounding in Robots. Springer-Verlag, New York. pp. 95-116.

**Figure 15.** Spatial Language games [4].

**3.4 Aller plus loin : comprendre la formation des structures grammaticales**

L'apparition de grammaires complexes, puis leurs évolutions, peuvent-elles être abordées par des démarches similaires ? Cette question nous occupe depuis une dizaine d'années. Plusieurs expériences, dont les résultats ont été publiés en 2013, ont ainsi été menées sur l'émergence des *agreements*, des *accords* – accords entre sujet et verbe, entre article, adjectif et nom (exemples : *une belle fille* ou encore, en latin, *illarum bonarum feminarum*, en français *de ces deux bonnes femmes*, cumulant l'accord sur le genre et sur le nombre). Nous avons également travaillé sur l'apparition des *quantifiers* (few, several, many). Nous nous sommes enfin attaqués au problème controversé de la genèse de structures hiérarchiques (récursives) dans les phrases.

Selon nous, la racine de toutes ces structures réside dans une recherche d'efficacité du langage, comme nous l'avons déjà souligné plus avant. Cette recherche vise à réduire ou même supprimer les ambiguïtés d'interprétations (volet sémantique), à réduire également les difficultés de son emploi (volet articulatoire et phonétique, lexical, syntaxique). Concernant le volet sémantique, imaginons que pour décrire une certaine scène du monde réel, un speaker utilise un certain ensemble de mots. De multiples interprétations peuvent correspondre à cet ensemble dans l'esprit du hearer, s'il doit se contenter de cette liste de mots fournie « en vrac », sans une information complémentaire. Bien sûr, sa bonne
connaissance du contexte pourra lui faire deviner la bonne interprétation et lui permettre de se représenter correctement la scène en question. Mais cela ne sera pas toujours le cas. Pour reprendre un exemple donné dans une de nos publications, l'assemblage des quatre mots *brown, good, book, idea* reste ambigüe : certes une idée peut difficilement être qualifiée de « brune » mais le qualificatif de *good* peut être attribué aussi bien à *book* qu'à *idea*. La solution, pour éviter cette possible « explosion combinatoire » des interprétations, est de fournir des informations complémentaires encapsulées dans la forme des mots et/ou leur place et organisation dans la phrase. Et, de ce point de vue, les linguistes ont observé une grande diversité des stratégies utilisées par les différentes langues. Certaines privilégieront l'ordre des mots, d'autres les systèmes d'accord ou de cas, etc.

### 3.4.1 Un exemple, l'émergence des accords

Les travaux concernant l'émergence des accords, comme par exemple le travail de Katrien Beuls et Luc Steels publié en 2013 [5], illustrent bien cette approche (cf. figure 16). Ils mettent en œuvre une population d'agents et un environnement constitué d'un ensemble d'objets dont chacun est décrit par les valeurs de certaines propriétés telles que la couleur, la taille, la texture. Le vocabulaire pour désigner ces valeurs de propriétés – avec des mots comme *green, small, smooth* est déjà en place et partagé par tous les agents, de même que leur capacité, à l'aide de ce vocabulaire, à décrire et reconnaître chaque objet. La tâche assignée à un *hearer*, dans un jeu, est d'identifier précisément un *ensemble* d'objets décrits par le *speaker* à l'aide de mots qualifiant leurs propriétés. Les agents sont dotés de la capacité de déterminer les différentes solutions possibles de ce problème d'identification d'un ensemble d'objets, partie d'un ensemble plus vaste. Mais il est clair qu'une simple liste de mots, sans convention d'aucune sorte, par exemple la liste *green, smooth, small, medium, red*, est insuffisante. Le *hearer* peut en effet deviner qu'il y a peut-être deux objets, mais si tel est le cas, l'objet *red* est-il *medium* ou *small* ? Dans les travaux mentionnés plusieurs solutions sont expérimentées pour lever de telles ambiguïtés : la première, celle des *marqueurs formels*, est de permettre aux *speakers* d'associer aux mots, caractérisant les propriétés des objets de l'ensemble qu'ils veulent désigner, des sortes de stickers ou *marqueurs* sans signification autre que celle d'indiquer que tel et tel mot se réfère au *même* objet, sans toutefois dire lequel, cette association s'exécutant par l'intermédiaire d'un suffixe. Par exemple au lieu de dire *green, smooth, small, medium, red*, quelque chose comme *greenaa, smoothxy, smallaa, mediumxy, redxy*. Le *hearer*, disposant du vocabulaire partagé des propriétés est en mesure de repérer les suffixes *aa, xy* comme des marqueurs – lesquels peuvent déjà ou non faire partie de sa propre liste de marqueurs – et ainsi pointer les objets qu'il pense avoir été désignés par le *speaker*. Il n'y a pas d'autorité centrale régissant une liste de marqueurs à utiliser : chaque agent speaker est a priori libre d'en inventer de nouveaux à chaque interaction ou de réutiliser ceux déjà entendus. Aussi l'un des objectifs de telles expériences est de tester différentes méthodes à mettre en œuvre lors des interactions pour stabiliser une liste partagée de marqueurs de taille raisonnable. On observe cependant que dans nombre de langues humaines, les marqueurs sont le plus souvent choisis parmi des mots ayant déjà un sens et non de simples chaines de caractères arbitraires, sans signification. Par exemple, un marqueur sera lié au caractère d'objet
inanimé ; ce ne sont plus des *formal markers*, mais des *meaning markers*. Les travaux déjà cités étendent donc leur approche au cas des marqueurs porteurs d'un sens, en exploitant un formalisme combinant le sens du marqueur et le sens du mot associé pour lever les ambiguïtés.

## Emergence of grammatical agreement systems

<figure><img src="image_15.png" /></figure>

ki-kapu ki-kubwa ki-maja

ki.basket ki.large ki.one

‘One large basket’ [Swahili]

ill-arum du-arum bon-arum femin-arum

those.arum two.arum good.arum women.arum

‘of those two good women’ [Latin]

Beuls, K., & Steels, L. (2013). Agent-Based Models of Strategies for the Emergence and Evolution of Grammatical Agreement. PLOS ONE, 8(3), e58960. http://dx.plos.org/10.1371/journal.pone.0058960

<caption>**Figure 16.** Emergence de systèmes d’accords grammaticaux [5].</caption>

D’autres expériences sont menées, avec les mêmes approches – jeux de langage entre agents – pour rendre compte des processus de généralisation et d’érosion de formes observés dans les langues humaines : au cours de ces processus, les marqueurs abandonnent peu à peu une partie de leur forme, leur indépendance et leur sens, pour n’être à la fin plus rien qu’un son (cf. figure 17).

### 3.4.2 Autres travaux : des adjectifs aux quantifieurs, structures de phrases récursives

D'autres travaux montrent comment, toujours à travers des jeux de langages, des robots commencent à former des quantifieurs [8]. Donnons-en quelques détails. Pour mener ces expériences sur l'émergence d'adjectifs – tels *some*, *many* – exprimant une certaine quantité floue, il a d'abord fallu modéliser leur sémantique, en lien avec le décompte réel d'objets pointés par un agent dans une scène. Cette sémantique s'exprime par une sorte de *nombre flou*, en fait une forme de distribution de probabilité sur un certain intervalle de nombres cardinaux, par exemple de 0 à 9 dans une première approche.
How agreement systems evolve

<figure><img src="image_16.png" /><figcaption>**Figure 17.** Comment évoluent les systèmes de l'accord [6, 7].</figcaption></figure>

Les auteurs ont d'abord étudié le fonctionnement de la communication, lorsque les deux quantifieurs (*some* et *many*) et leur sémantique étaient déjà en place chez les robots. *Un jeu* consiste à mettre deux robots en présence de deux scènes, différenciées entre elles par le nombre d'objets qui y figurent. Le *speaker* est ainsi à même de choisir l'une des deux scènes puis de l'évaluer pour fournir, afin de la désigner au *hearer*<fnref n="3" />, une expression utilisant le quantifieur qui lui semble le mieux approprié. Et chaque *hearer* est à même d'interpréter le quantifieur entendu et en conséquence de pointer vers la scène qui lui semble correspondre. Les processus d'élaboration puis d'interprétation de l'expression étant par nature probabilistes, le succès de la communication n'est pas assuré et il dépend bien sûr du contraste entre les scènes présentées ; mais ce taux de succès (évalué sur un ensemble de jeux successifs) sera acceptable si la sémantique des deux quantifieurs est bien adaptée à la diversité des scènes mobilisées dans les expériences.

<footnote n="3">³ Dans une scène comprenant, par exemple, deux paquets d'objets de cardinalité différente.</footnote>
From adjectives to quantifiers
(several, few, many)

<figure><img src="image_17.png" /><figcaption>Pauw, S. and J. Hilferty (2012) The emergence of quantifiers. In Steels, L. (Ed.), Experiments in Cultural Language Evolution. Amsterdam: John Benjamins, pp. 277-304.</figcaption></figure>

<caption>**Figure 18.** L'émergence des quantifiers [8].</caption>

Deux autres séries d'expériences ont ensuite été menées pour étudier comment cette
adaptation peut se mettre en place. Dans la première, l'un des agents joue le rôle de *tuteur* ;
il est le seul à être équipé d'un lexique de quantifieurs et de leur sémantique. L'autre agent
*l'élève* – n'en dispose pas, mais dispose de deux opérateurs d'apprentissage. Le premier est
mis en œuvre lors de la première audition d'un quantifieur (l'élève entend par exemple
pour la première fois le mot *many*) ; l'élève associe alors à ce mot la cardinalité *exacte* de
la scène désignée (par exemple 4). Le second opérateur permet ensuite à l'élève d'élargir
la distribution de probabilité du quantifieur à d'autres cardinalités proches et de se
rapprocher ainsi peu à peu de celle attribuée à ce même quantifieur par le tuteur. Des
heuristiques de renforcement et d'inhibition permettent de contrôler ce processus
d'apprentissage sur l'ensemble des quantifieurs utilisés par le tuteur et de le faire converger.
La seconde série d'expériences est encore plus ambitieuse, puisqu'elle a pour but, comme
dans le cas des couleurs, de faire émerger la sémantique – savoir des notions comme *peu*,
*quelques*, *beaucoup*, voire plus différenciées encore – en même temps que le vocabulaire
correspondant, l'équivalent des *few*, *some*, *many*, ... Pour ce faire, les robots *speaker*, face
à une scène pour laquelle aucun des quantifieurs déjà en place ne leur semble adapté, ont
la capacité, soit de modifier la sémantique de l'un de ces quantifieurs, soit d'en inventer un
nouveau, lequel viendra alors se rajouter à la population existante. Ici encore, des contraintes de mémoire et diverses heuristiques assurent la convergence du processus. Enfin les travaux cités abordent la question de la *relativité* de ces quantifieurs, leur sens dépendant évidement du contexte ; une extension simple du formalisme adopté pour la version *absolue* du sens des quantifieurs *some, many, etc.* dans les expériences décrites précédemment permet de conserver la même démarche expérimentale.

On a également beaucoup travaillé sur l'émergence de *structures de phrases*, par exemple les phrases nominales, et sur le phénomène qu'on appelle *récursion*, une phrase nominale pouvant être partie d'une autre phrase nominale. Les linguistes en ont beaucoup discuté. A nouveau [9,10], on a fait des expériences pour trouver des petites règles qu'on donne à chaque agent. Et voir s'ils sont capables d'utiliser ces règles pour faire émerger de tels systèmes grammaticaux. On peut répéter ces expériences avec différents paramètres, voir les variations de dynamique qui en résultent, et on a développé des théories mathématiques pour déterminer quel est le temps nécessaire pour arriver à convergence et stabilisation, pour une population de taille donnée.

<figure><img src="image_18.png" /></figure>

+ Steels, L. And E. Garcia-Casademont (2015) The Syntax Game, Artificial Life Conf.

<caption>**Figure 19.** Emergence de la grammaire à structure de phrases [10]</caption>
## 4. En conclusion

Les thèses présentées dans ce chapitre sont loin de recueillir l'unanimité. Elles font à vrai dire l'objet de grands débats dans la communauté linguistique. Beaucoup de linguistes, et non des moindres, s'y opposent. Ainsi Berwick et Chomsky, dans un ouvrage paru en 2016, écrivent-ils « Languages change, but they do not evolve. It is unhelpful to suggest that languages have evolved by biological and non-biological evolution (...) The latter is not evolution at all. » Alors que de notre coté nous écrivions la même année que « Language is a culturally evolving complex adaptive system recruiting available cognitive capacities. » Que recouvre exactement cette opposition ?

Le point de vue de Chomsky et d'autres chercheurs comme Pinker est que la structure du langage – la grammaire universelle – est d'origine génétique, elle est liée au génome humain, déterminée par ce dernier. La génétique fixe complètement les modalités de son acquisition. En conséquence, les changements culturels qui affectent les langues ne sauraient être que superficiels, sans importance ; leur étude ne relève pas de la discipline linguistique, dont l'objet est la mise en évidence de cette structure par delà la diversité dans laquelle elle s'exprime.

Nous affirmons, quant à nous, que les langues sont des systèmes culturels qui changent en permanence, de façon continue, sous l'effet de dynamiques de réplication, de formation de hiérarchies de niveaux, de nature similaire à celles à l'œuvre dans l'évolution des espèces. De tels changements affectent ces langues en profondeur, sous l'effet d'innovations, de sélections et de disparitions progressives, qui interviennent constamment. Pour nous par exemple, le fait que la catégorie des articles n'est pas présente, puis apparaît à un moment donné de l'histoire d'une langue (ainsi dans le passage du latin au français) signifie que les catégories syntaxiques ne sont pas innées, elles ne sont pas déjà en place dans le cerveau...

Il est clair qu'il faut un cerveau doté de fonctions capables de supporter tous ces processus. Capables, par exemple, de détecter des structures syntaxiques. Mais nous pensons que ces fonctions ne sont pas nécessairement spécifiques au langage ; le langage certes les utilise mais ces mêmes fonctions peuvent servir à d'autres tâches, comme la reconnaissance de formes, etc. Et il n'est pas exclu qu'à l'inverse, le langage ayant atteint un stade donné contraigne le cerveau à s'adapter sur certains niveaux de son organisation ou de ses fonctions, dans une interdépendance mutuelle.

Tout ce débat n'est pas sans rapport avec celui concernant la date à laquelle le langage est apparu dans l'histoire humaine ; longtemps on a pensé que le langage était apparu tardivement, il y a probablement environ quarante mille ans, au moment de la « révolution symbolique », avec l'apparition des peintures rupestres. Puis cette date a commencé à reculer car on a trouvé des manifestations symboliques datant de plus de 100.000 ans. Actuellement un linguiste reconnu comme K. David Harrison pense que le langage est apparu plus tôt encore, avant la séparation entre Néanderthaliens et Humains actuels, car en effet nombre de chercheurs pensent que les premiers disposaient également d'un
langage... Cette ancienneté ne plaide-t-elle pas pour la réalité d'une évolution du langage sur l'évolution biologique, et plus particulièrement peut-être, sur l'évolution du système vocal ?

Références

[1] Agent-based models for the emergence and evolution of grammar. Phil. Trans. R. Soc. B 371: 20150447.

[2] Grieve-Smith, A. (2009) The spread of French negation. PhD thesis UNM.

[3] Steels, L. and M. Loetzsch (2012) The Grounded Naming Game. In: Steels, L. (ed.) Experiments in Cultural Language Evolution. John Benjamins Pub., Amsterdam, pp. 41--59.

[4] Spranger, M., M. Loetzsch and L. Steels (2012) A perceptual system for language Game experiments. In: Steels, L. and M. Hild (eds.) (2012) Language Grounding In Robots. Springer-Verlag, New York, pp. 95--116.

[5] Beuls, K., & Steels, L. (2013) Agent-Based Models of Strategies for the Emergence and Evolution of Grammatical Agreement. PLOS ONE, 8(3), e58960. http://dx.plos.org/10.1371/journal.pone.0058960.

[6] Givòn T. (1976) Topic, pronoun and grammatical agreement. In: Li C. (ed.) Subject and topic, New York, Academic Press, pp. 149—188.

[7] Lehmann C. (1982) Thoughts on grammaticalization. Seminar für Sprachwissenschanz, Universität Erfurt.

[8] Pauw, S. and J. Hilferty (2012) In Steels, L. (ed.) Experiments in Cultural Language Evolution. Amsterdam: John Benjamins, pp. 277--304.

[9] Steels, L. and E. Garcia-Casademont (2015) How to play the Syntax Game. In: Andrews, P. et al. (2015) Proceedings of the European Conference on Artificial Life 2015. The MIT Press, Cambridge Ma pp. 479--486.

[10] Steels, L. and E. Garcia-Casademont (2015) The Syntax Game, Artificial Life Conference.

[11] Pauw, S. and J. Hilferty (2012) The emergence of quantifiers. In Steels, L. (ed.) Experiments in Cultural Language Evolution. Amsterdam: John Benjamins, pp. 277--304.

[12] Berwick, R. C. and N. Chomsky (2016) *Why Only Us: Language and evolution*. Cambridge, MA: MIT Press. p. 52.

[13] Steels, L. (2016) Language evolution or language change? Journal of Neurolinguistics. Vol 52.

[14] Steels, L. and Belpaeme, T. Coordinating perceptually grounded categories through language : A case study for color. Behavioral and Brains Sciences, Sept. 2005.

[15] Steels, L. How can we explain the (culturel) evolution of language, And how technology can help finding and validating answers. Exposé présenté à Paris, le 12 juin 2017, devan l'AEIS.

[16] Steels, L. Intelligence artificielle et modèles théoriques de l'origine du langage ; Conférence présentée le 8 janvier 2018, Collège de France.