Quand on reçoit une information de l'extérieur, c'est une pression externe. Elle vient s'ajouter à la mémoire sans encore être exploitée. Au fur et à mesure que cette information s'intégrera dans des structures de la connaissance, elle sera de mieux en mieux exploitée. En premier elle peut être restituée, dans un second niveau de complexité elle peut être utilisée, et dans un niveau de complexité plus profond elle peut être intégrée, assimilée à d'autres structures, et servir de référence justificative.
Lorsque l'information arrive de l'extérieur, il lui est opposé une somme de connaissances déjà acquises, c'est la pression interne. Si cette pression est trop forte, l'information reste à l'extérieur, elle refuse d'être assimilée ou même stockée dans le registre des connaissances, seulement dans le registre des contre-exemples à la connaissance.
Si la pression interne est nulle, l'information est gobée telle quelle sans avis critique. Elle peut être considérée par mégarde comme une connaissance qui était déjà présente avant d'être enregistrée. L'usage de cette information est très faible, elle n'est ni exploitée ni intégrée, seulement utilisée comme justification ou raison d'agir, indépendamment de tout examen logique.
La restitution de l'information est une compétence qui relève de la structuration de l'esprit, de l'acquisition de l'exploitation et de l'intégration de la connaissance. Une information intégrée peut être restituée dans toute sa pureté originelle, fidèlement, et même avec plus de précision qu'elle n'a été acquise.
Une personne qui a reçu une information sans y opposer la moindre pression interne n'a pas nécessairement la capacité à restituer fidèlement cette information. Il n'en restera que des traces vaguement exprimables, ou en tous cas une appréciation symbolique et superficielle. C'est ainsi par exemple que Darwin est devenu synonyme de "sélection naturelle" alors qu'il n'a jamais dit cela et même que cette idée s'oppose à ses travaux d'observation. La fidélité de l'information restituée par un cerveau dénué de pression interne est très faible.
Pour mémoriser en détail une information il vaut toujours mieux la complexifier afin qu'elle aille se greffer dans différents niveaux de la structure de la connaissance, l'exploitation et l'intégration. C'est pourquoi une information acquise par le truchement d'une pression interne suffisante est correctement enregistrée. On le redis, si cette pression est trop faible ou trop forte, l'information n'est pas correctement enregistrée.
Les différents niveaux de pression interne qui s'oppose à l'information arrivante déterminent en gros l'humeur avec laquelle cette information est accueillie. Cette pression interne peut être régulée volontairement afin de paramétrer l'accueil qui est fait de cette information, du moins dans un cerveau sain. Une personne ayant un trouble de la personnalité va sans cesse opposer un refus de principe à toute nouvelle information, involontairement.
Ceci - cette introduction - est au sujet de la relation de l'humain avec l'IA.
S'il s'agit d'un compagnon de travail, la relation avec le robot est celle d'un subalterne, qui n'est pas envahissant. L4agriculteur demande d'aller inspecter les pousses en haut de la colline, la personne âgée demande qu'on lui apporte ses médicaments et qu'on lui serve du thé, ou on demande à la voiture de se rendre à une adresse. Cela ne pose pas de problème.
Le seul pas à franchir consiste à savoir que c'est possible de faire cela, qu'on nous montre comment ça marche, et ensuite on le réplique. C'est la même chose avec les aspects logiciels pour un ingénieur, ils restent obscurs jusqu'au jour où on s'y attèle, ensuite ils deviennent évidents.
La différence entre un ingénieur et une personne lambda sera certainement que le premier n'a pas besoin qu'une autre personne lui montre comment ça marche, il le comprendra tout seul. L'ingénieur par définition fait usage d'une connaissance intégrée dans un cadre créatif, pour l'accoler à une idée, une théorie de ce qu'il juge possible de faire.
Le problème des IA est l'incapacité de l'utilisateur à pouvoir contrôler sa pression interne ou de ne pas en avoir une suffisante à opposer à l'information délivrée par le robot. Par exemple l'agriculteur demande à examiner les composés du sol, mais cela ne lui sert à rien s'il n'a pas une connaissance en biochimie ou s'il se réfère aux modes de culture intensive.
Un des aspects horribles des IA est qu'elles ne puissent se fier qu'à une information déjà connue, majoritaire, et que cette information soit elle-même le produit d'autres IA. Dans ce cas l'information est circulaire et pire, elle est susceptible d'être déviante.
Il est capital que l'IA ait une base humaine d'information à laquelle se fier, qui soit solide. Elle pourrait aussi, en devenant réflective, déduire par elle-même les paramètres biochimiques les plus judicieux, en observant la croissance et la valeur nutritive de ce qui pousse. Peut-être en arrivera-t-elle par elle-même à des techniques agricoles plus judicieuses que celles qui sont dites intensives, et qui en réalité sont destructives.
L'intérêt des robots en agriculture est qu'ils peuvent cueillir à la main les produits naturels au milieu d'une permaculture dense et diversifiée. Cela permettrait à l'usage de produire plus et mieux.
Il n'en reste pas moins que le facteur humain a le devoir de continuer à rivaliser avec l'apport de l'IA, qui va aller crescendo. Le fonctionnement de l'esprit humain est tout différent, il appartient à la Nature, et il relève d'elle. Lorsqu'une information est captée, elle évoque une connaissance profonde et enfouie que l'IA n'a pas. Il doit y avoir une part d'instinct, d'intuition, et d'expérimentation dans la relation avec l'IA, afin d'intégrer ses connaissances.
Le danger psychologique de la relation humaine avec l'IA est le même que celui de la relation avec les médias et les discours politiciens, quand il s'agit de ne rien pouvoir opposer à ce qui est affirmé.
En terme général l'acquisition de compétence passe d'abord par l'expérimentation et ensuite par la mise en correspondance de celle-ci avec les connaissances basiques, même vulgarisées. Ensuite l'acquisition d'expertise vient de la continuité de cette alliance en ayant besoin d'informations de plus en plus pointues, qui parfois peuvent être contredites, délimitées ou incomprises.
Sans ce travail constant d'intégration de la connaissance, l'IA est plus un handicap qu'autre chose, qui induit des informations tronquées et qui ne peuvent pas être soupesées par des outils logiques.
La raison particulière est l'impatience - qui résulte d'une pression interne insuffisante - qui est récompensée par une acquisition rapide de connaissance mal structurée, pour servir vaguement dans un argumentaire sans trop se soucier des connexions qui peuvent être faites ou qui peuvent être brisées avec les autres nœuds du réseau de la connaissance.
Il en résulte, par l'éducation à l'impatience - qui est un trait de morbidité - que l'utilisateur se retrouve dans le besoin que quelqu'un pense pour lui. Il entre alors dans un cycle infernal d'insatisfaction permanente. C'est très confortable d'avoir des réponses immédiates à ses question, mais c'est aussi très nocif. En même temps, en prodiguant des réponses immédiates, l'IA obtient le rôle du parent qui a été déficient, et le remplace.
C'est aux parents de procurer un sentiment de sécurité à l'enfant en prodiguant des réponses, un intérêt et en signifiant à l'enfant qu'il existe et que ce qu'il dit ou fait l'intéresse. Sans cette base fondamentale, l'utilisateur va chercher chez l'IA le parent qu'il n'a pas eu, accentuer sa mise en danger jusqu'à ce qu'elle devienne volontaire.
C'est pourquoi il est très profitable de préférer une acquisition lente de la connaissance, minutieuse et méthodique, répartie sur un temps long, avec des rappels fréquents, et un exercice constant de remémoration.
De même, si on s'extasie du fait que les robots suppléent aux tâches répétitives et aliénantes, il faut se souvenir que ces mêmes tâches dites aliénantes sont également désaliénantes en d'autres circonstances. De même l'activité manuelle et les autres actions du temps long, telles que la préparation au travail, sont plus profitables que le travail lui-même.
En réalité, en tant qu'ingénieur, nous gardons les tâches imbéciles assez longtemps avant de les automatiser. L'automatisation n'est pas un geste automatique, il résulte d'un long cheminement.
Tout système a sa limite de validité. Lorsqu'on butte sur une action qui n'est pas régie par le système, on n'est pas obligés de le complexifier aussitôt et on peut se contenter de faire les choses à la main. Parfois c'est même plus rapide et confortable de répéter dix ou quinze actions dans la minute, que d'aller chercher mentalement le nom d'une action très spécifique.
L'avantage est également de pouvoir expérimenter les limites, les incohérences, les particularités et les cas d'exception, qui sont toujours plus nombreux au fur et à mesure qu'on s'éloigne de la zone de confort du système. Parfois pour les trois derniers cas traités il faudrait un logiciel d'une complexité égale à tout ce qui existe.
C'est aussi un moment privilégié pour obtenir une connaissance intime avec les données et les cas de figures qu'on peut rencontrer, du moins que le logiciel serait un jour sensé traiter. Car si on traite tous ces cas un par un, le logiciel est illisible. Il lui faut des règles, et souvent des règles de règles, c'est à dire une aptitude nouvelle.
Ce qui déclenche l'écriture d'une aptitude logicielle est aussi bien le temps qu'on espère gagner, que la pertinence de ces nouvelles aptitudes pour d'autres dispositifs existants qui seraient heureux d'en profiter eux aussi.
Au final c'est amusant comme le logiciel est comparable avec le cerveau humain concernant la pression qu'il est capable d'opposer avec l'information entrante, la façon dont il sait la gérer et ce qu'il décide de laisser à l'appréciation de l'utilisateur.