Aujourd’hui , vous tombez amoureux ! Pour décrire cette tempête intérieure, vous pourriez écrire un poème, offrir des fleurs ou simplement plonger votre regard dans celui de l’autre. C’est ce que les philosophes appellent le « monde de la vie » : une expérience brute, colorée, charnelle. Maintenant, imaginez qu’un ingénieur zélé arrive et décrète que votre amour n’est en fait qu’une suite de coordonnées GPS, de taux de dopamine en microgrammes et de fréquences cardiaques en Hertz. 

Le charme est rompu, n’est-ce pas ? 

C’est pourtant exactement ce qui est arrivé à notre civilisation un après-midi de 1637. Ce jour-là, René Descartes, sans doute mal réveillé dans son poêle, publie sa Géométrie. Son coup de génie ? Réduire les formes du monde (le galbe d’une amphore, la courbe d’une colline) à des équations algébriques. À cet instant précis, le monde a cessé d’être un paysage pour devenir un tableau de chiffres. C’est le « Grand Divorce ». D’un côté, l’intuition de nos corps ; de l’autre, le formalisme abstrait des nombres. Et si je vous disais que ce divorce est aujourd’hui le plus grand obstacle au développement des robots de demain ?

Le scandale du tiers de gâteau

Pour comprendre le problème, faisons un petit détour par votre cuisine. Imaginez que vous ayez un gâteau circulaire et que vous vouliez le couper en trois parts parfaitement égales. Rien de plus simple géographiquement : un point au centre, trois traits à 120 degrés, et hop, c’est fait ! Votre couteau a tranché le « continu » de l’espace.

Mais demandez maintenant à une calculatrice de représenter cette part. Elle va s’essouffler : 0,33333… et elle pourrait continuer ainsi jusqu’à la fin de l’univers sans jamais atteindre la précision de votre coup de couteau. Pourquoi ? Parce que le nombre « bégaye » là où le geste « tranche ». 

Cette petite différence, c’est le fossé qui sépare l’humain de la machine. Nous vivons dans la géométrie (le monde du continu) tandis que nos ordinateurs vivent dans l’arithmétique (le monde du discret, des petits points séparés). Comme le soulignait le philosophe Edmund Husserl, à force de tout mesurer, nous avons fini par prendre la « carte » (les données) pour le « territoire » (la réalité vécue). Nous avons emballé le monde dans un papier cadeau numérique, mais nous avons oublié ce qu’il y avait à l’intérieur.

Pourquoi votre robot aspirateur est (un peu) stupide

Vous avez sans doute remarqué que, malgré des milliards de dollars d’investissement, les robots les plus sophistiqués ont encore une grâce de nouveau-né ivre dès qu’il s’agit de ramasser une clé tombée par terre ou d’ouvrir une porte inconnue. Pourquoi une IA peut-elle battre le champion du monde d’échecs mais galère-t-elle à plier une serviette ?

C’est là qu’interviennent les travaux de chercheurs comme Reviel Netz ou Michel Serres. Pour les Grecs anciens, la géométrie était un sport de combat. On traçait des figures dans le sable, on utilisait son corps, ses mains, ses yeux. La démonstration était un geste. 

L’IA, elle, n’a pas de corps. Elle n’a que des statistiques. Elle peut « voir » un million d’images de tasses de café, elle n’aura jamais l’intuition de ce qu’est une tasse : un objet qui a un poids, une texture, une chaleur, et dont l’anse appelle naturellement la forme de nos doigts. 

Cette transmission de savoir, que le philosophe Michael Polanyi appelait la « connaissance tacite », échappe au code. On apprend à faire du vélo en tombant, pas en lisant un manuel d’équations différentielles. Le savoir-faire humain est un mimétisme géométrique : l’apprenti regarde le maître artisan et « capte » la forme du geste. Le robot, lui, essaie de calculer la trajectoire optimale. Résultat ? Il manque de « vibe », de cette souplesse intuitive qui nous permet de nous adapter à l’imprévu en un quart de seconde.

L’illusion du millimètre : Le mur de Zénon

On nous promet que les machines seront parfaites quand elles auront assez de puissance. C’est un mensonge mathématique. 

Rappelez-vous le paradoxe de Zénon : pour atteindre un mur, vous devez d’abord parcourir la moitié de la distance, puis la moitié de ce qui reste, et ainsi de suite. Mathématiquement, vous n’atteindrez jamais le mur, vous aurez juste une suite de chiffres qui s’en rapproche. C’est le drame de la mesure numérique : elle peut être infiniment précise, elle reste une approximation.

Plus on descend dans l’infiniment petit, plus la réalité nous file entre les doigts. On passe du millimètre au nanomètre, puis au picomètre… À chaque étape, de nouvelles structures apparaissent. Le réel est un puits sans fond. Vouloir épuiser la réalité par le calcul, c’est comme essayer de vider l’océan avec une petite cuillère perforée. 

C’est pour cela que certaines entreprises high-tech commencent à « louer » des humains pour aider les robots. Ce n’est pas parce que les humains calculent mieux (ils sont nuls à ça), mais parce qu’ils possèdent une clé magique : l’accès direct au continu géométrique. Ils « sentent » la situation. Ils ne calculent pas le monde, ils l’habitent.

Dans les entrailles de la Bête : La « Boîte Noire » de l’IA

Depuis 2012, l’IA a fait un bond de géant grâce au « Deep Learning » (l’apprentissage profond). On ne donne plus de règles aux machines, on les laisse apprendre seules à partir de montagnes de données. Mais il y a un hic : même leurs créateurs ne savent pas vraiment comment elles prennent leurs décisions. C’est ce qu’on appelle l’opacité des « boîtes noires ».

Imaginez une jungle numérique géante avec des milliards de leviers (les poids synaptiques). L’IA ajuste ces leviers pour réussir sa tâche. Elle plonge dans un espace de calcul vertigineux, explorant des régions de l’infiniment petit où un changement minuscule sur un seul levier peut tout faire basculer. 

C’est là que le bât blesse. L’IA travaille dans un univers de chiffres à 32 ou 64 bits. Elle fait des arrondis, des approximations. Ces petites erreurs de calcul s’accumulent comme de la poussière sous un tapis. Au bout d’un moment, la machine peut « dérailler » pour une raison totalement invisible pour nous. Elle est prisonnière de sa propre précision limitée. Elle explore un labyrinthe dont elle n’a pas la carte globale, là où l’humain, grâce à son intuition spatiale, survole la forêt.

Attention aux Cygnes Noirs !

Le statisticien Nassim Nicholas Taleb a popularisé l’image du « Cygne Noir » : un événement totalement imprévisible (comme une pandémie mondiale ou un krach boursier) qui change tout. 

Les IA détestent les Cygnes Noirs. Pourquoi ? Parce qu’elles sont entraînées sur le passé. Elles sont les championnes de la « moyenne ». Elles adorent ce qui est fréquent, ce qui est « normal ». Elles lissent la réalité pour qu’elle rentre dans une courbe en cloche (la fameuse courbe de Gauss). 

Mais la réalité, la vraie, est faite d’aspérités, d’événements rares, de bizarreries géométriques. Ces événements se cachent dans ce que les experts appellent les « queues de distribution » — ces zones si improbables que les modèles préfèrent les ignorer pour gagner en efficacité. Or, c’est précisément dans ces zones que se joue le destin du monde. En réduisant le réel à des mesures, l’IA s’aveugle volontairement à l’exceptionnel. Elle construit un monde lisse là où nous vivons sur un terrain accidenté.

Deux mondes, une frontière

Nous arrivons ici à une conclusion qui bouscule nos certitudes : l’IA et l’Humain n’habitent pas la même planète.

L’IA vit dans le monde du « discret » : des blocs d’informations, des 0 et des 1, des pixels, des mesures finies. C’est un monde de Lego. L’Humain vit dans le monde du « continu » : un flux ininterrompu de sensations, de mouvements fluides et d’intuitions globales. C’est un monde d’argile que l’on modèle.

Certains philosophes, comme Hubert Dreyfus, l’avaient prédit : l’intelligence ne se réduit pas à manipuler des symboles. Être intelligent, c’est avoir un corps qui interagit avec l’espace. C’est comprendre que « saisir » une idée, c’est un peu comme « saisir » un marteau. La métaphore n’est pas qu’une figure de style, c’est la structure même de notre pensée. 

C’est pour cela que l’objectif d’une IA totalement autonome est peut-être un mirage. Non pas parce que nous manquons de processeurs puissants, mais parce qu’il nous manque « l’incarnation ». Une machine ne « sent » pas la résistance de l’air ou la texture du temps qui passe. Elle ne connaît que le résultat du chronomètre.

La Géométrie comme acte de résistance

Alors, faut-il jeter nos ordinateurs et retourner aux tablettes d’argile ? Évidemment que non. Le calcul numérique nous a permis d’aller sur la Lune et de soigner des maladies incurables. C’est un outil phénoménal. 

Mais nous devons sortir de « l’hubris » moderne, cette folie qui consiste à croire que tout ce qui n’est pas mesurable n’existe pas. Nous devons réapprendre à cultiver notre intuition géométrique, notre capacité à voir les formes, à ressentir les rythmes, à faire confiance à nos mains. 

La géométrie, au sens noble, est un cri de liberté contre la dictature du chiffre. Elle nous rappelle que nous sommes des êtres spatiaux avant d’être des consommateurs de données. Elle nous invite à regarder le monde non pas comme un gisement de « data » à extraire, mais comme une structure de sens à habiter.

La prochaine fois que vous verrez un robot accomplir une prouesse, admirez la performance technique, mais n’oubliez pas : le simple fait que vous puissiez rattraper une balle au bond sans y réfléchir, en sentant la courbe de sa trajectoire dans vos muscles, est un miracle que aucune équation de Descartes ne pourra jamais totalement capturer.

Nous sommes les gardiens du continu. Dans un monde qui se fragmente en milliards de données, notre mission est de maintenir le lien, la fluidité et la poésie de la forme. Car au final, c’est dans l’espace que l’on ne peut pas mesurer que se trouve tout ce qui rend la vie digne d’être vécue.

Note de l’auteur : Cet article s’appuie sur les thèses de la phénoménologie (Husserl, Merleau-Ponty) et les critiques contemporaines de la mathématisation du réel . Il invite à une sagesse épistémologique : l’union féconde du calcul qui prévoit et de l’intuition qui comprend.

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