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Cet ensemble de textes a été conçu à la demande de lecteurs de la revue en ligne Automates-Intelligents souhaitant disposer de quelques repères pour mieux appréhender le domaine de ce que l’on nomme de plus en plus souvent les "sciences de la complexité"... lire la suite

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11 décembre 2005 7 11 /12 /décembre /2005 19:47

Pour obtenir une vue générale des différentes pages composant ce dossier, consulter le Plan http://www.admiroutes.asso.fr/philoscience/plan.htm

Le terme de système est extrêmement général et pour cela il très employé. Il a désigné initialement des ensembles composés d’organes collaborant à l’exécution de tâches précises (système nerveux) ou d’éléments en relation stable les uns avec les autres (système solaire). Ces systèmes peuvent être considérées comme des entités existantes en elles-mêmes, indépendamment du regard de l’observateur. C’est le cas du système solaire. Au demeurant, on sait aujourd’hui que le système solaire n’est pas stable à long terme. De plus ses limites sont indécises.

Mais très vite et par commodité, on a employé le mot de système pour désigner des ensembles présentant une certaine unité organique ou fonctionnelle mais dont n’était pas capable d’identifier ou d’analyser en détail les composants : système météorologique, système capitaliste…La systémique ou science des systèmes a prétendu définir des caractères et des lois s’appliquant à tous les systèmes. Inutile de dire que sa version la plus mathématisée, la théorie générale des systèmes, proposée dans les années 1960, a tourné court.  

 

En fait les systèmes sont des créations de l’esprit humain visant à ordonner le monde en classes aussi stables que possible. Ce travail de classification peut être conduit à l’infini, dans le sens notamment des hiérarchies ascendantes et descendantes. Chaque système peut être décrit comme constitué de sous-système et comme participant à des super-systèmes.  Tout locuteur, sans même le vouloir, crée autant de systèmes qu’il tente de descriptions du monde par le langage organisé.

Est-il intéressant dans ce cas d’évoquer ici le concept de système ? Oui, dans la mesure où nous ne nous laisserons pas prendre au piège de l’apparente objectivité que suggère le terme. Si nous parlons de système, c’est parce que notre cerveau n’est pas armé pour percevoir l’infini diversité des éléments simples du monde (nul ne sait d’ailleurs ce que sont ces éléments simples ) et des relations que ces éléments entretiennent entre eux. Autrement dit, le terme de système, comme d’autres concepts voisins, par exemple celui d’organisme ou de super-organisme (voir la page Les super-organismes existent-ils vraiment ?) ne désigne pas comme le sens commun pourrait l’imaginer des réalités stables, bien descriptibles et prédictibles, mais des ensembles flous, évolutifs, nécessitant de nombreux stratagèmes pour pouvoir être manipulés utilement. Nous en donnerons quelques exemples. 

 

Les Systèmes dynamiques chaotiques 

 

Le terme de système est sans utilité pour désigner des relations stables entre agents non évolutifs (comme pourraient l’être les motifs sur une tapisserie). Il n’a d’intérêt que dans le cas de relations dynamiques  entre agents eux-mêmes évolutifs. On pourrait d’ailleurs en ce cas parler de systèmes de processus, dont certains pourront être analysés en tant que tels, localement, mais sans oublier leurs interactions.

La description de la société humaine satisfait à la définition d’un système dynamique puisqu’il s’agit bien d’un système composé d’une grande quantité d’agents évolutionnaires (les humains, les groupes, leurs idées, etc.) disposant d’une certaine autonomie et réagissant les uns sur les autres, généralement sur le mode du conflit, plus ou moins tempéré parfois de négociations.

Comment définir l’évolution d’un tel système ? On dit qu’elle est chaotique. Ce terme ne signifie pas qu’il s’agisse d’un chaos au sens commun du terme mais seulement qu’il n’est pas possible d’en donner un modèle (philosophique, politique, informatique) prétendant intégrer l’ensemble des activités des agents analysées une par une, ni surtout prévoir l’effet de l’interaction de ces agents. Par conséquent l’évolution du système considéré  ne peut pas non plus être modélisée d’une façon qui laisse prévoir l’apparition d’évolutions éventuellement catastrophiques. En d’autres termes, il ne peut pas  être représenté d’une façon à être prévisible et décidable (en répondant entièrement aux principes à partir desquels le modèle a été construit). Pour nous qui l’observons, il ne fonctionne pas comme une machine dont les différents rouages seraient liés par des processus définis à l’avance et non modifiables. 

Un système chaotique peut cependant être décrit et prédit en termes de probabilités ou de statistiques : probabilité de l’existence d’un phénomène ou d’un agent donné, probabilité de survenance d’un événement donné. Les résultats des calculs de probabilités, toujours approchés, sont plus ou moins utilisables en fonction de la finesse ou granularité du regard porté sur le système. Mais il faut se souvenir qu’un phénomène défini par la probabilité qu’il a de se produire, n’est pas pour autant un phénomène du réel en soi. Il reste un concept construit, comme le système lui-même. 

L’élément perturbant, propre aux systèmes dynamiques, est ce que l’on appelle la sensibilité aux variations des données initiales. Les dynamiciens montrent qu’un système dynamique se développe de façon turbulente ou non-linéaire, en ce sens qu’une petite différence (éventuellement infime) dans les données initiales de deux systèmes pour le reste identiques peut entraîner des conséquences plus ou moins importantes, difficilement détectables au début de leur évolution, difficilement évitables lors de leur plein développement. Il s’agit du célèbre effet dit “ battement d’aile de papillon ”, constamment évoqué en météorologie, notamment à propos des phénomènes tourbillonnaires ou cycloniques. Un battement d’aile de papillon à Rio peut déclencher, de proche en proche et en mobilisant des forces de plus en plus puissantes, un cyclone en Asie. Or cette incertitude sur les données initiales est inévitable, dès que l’on prétend analyser et modéliser un système du monde réel, dont la plupart des paramètres échappent forcément à l’observation humaine. Ceci veut dire que, même si au départ certaines règles de développement et données ont été déterminées avec une bonne précision comme étant ou devant être corrélées, l’évolution ultérieure du système le conduit à diverger profondément à partir d’infimes différences dans la détermination des données.
L’évolution d’un système chaotique peut donner naissance à l’émergence plus ou moins subite et plus ou moins profonde de nouveaux états du système, représentant une réorganisation de celui-ci. En théorie, rien n’interdit que ces nouveaux états conduisent à la mort dynamique du système, par instabilité ou excès de désordre, ou au contraire par stabilité excessive (sur le modèle des cristaux d’un minéral, trop systématiquement ordonnés). Seules les émergences améliorant l’adaptation peuvent survivre.

Les décideurs économiques et politiques sont constamment confrontés à des catastrophes qu’ils n’avaient pas prévues parce qu’ils avaient oublié que les systèmes auxquels ils ont affaire sont de type chaotique, c’est-à-dire non seulement imprévisibles mais susceptibles de changements profonds et dévastateurs. Si elles sont trop rigides, les recettes habituelles, réglementations, mesures d’intervention, sont généralement inutilisables ou peu utilisables, car le phénomène auquel elles sont censées s’appliquer évolue d’une façon pouvant être totalement inattendue, et fort loin des données initiales.
Cette constatation est connue en principe des décideurs, mais toujours oubliée dans l’action de terrain. 
 

 

Les systèmes dynamiques complexes  

 

Il existe de nombreuses définitions de la complexité. Ceci illustre une nouvelle fois que la complexité n’est pas un état en soi de la nature, mais une convention du regard porté sur elle. Parmi ces définitions, on choisira  la plus appropriée aux objectifs que l’on recherche.

La définition la plus simple de la complexité consiste à appeler complexe ce qui ne répond à aucun ordre apparent (en anglais randomness). On pourra dire aussi “ au hasard ”. Les simulations faites par Stephen Wolfram (voir notre dossier http://www.automatesintelligents.com/labo/2002/juin/doswolfram.html) montrent qu’un système construit à partir de règles extrêmement simples peut toujours évoluer, dans certaines versions de telles règles, et de façon non prévisible à l’avance, vers une complexité de plus en plus grande, qui n’est pas du désordre mais dont la logique reste incompréhensible (voir notre page L’émergence). Cette évolution ne signifie pas nécessairement que le système soit devenu instable, au sens où notamment il perdrait toute cohérence et retournerait comme un cadavre en décomposition à l’état de ses éléments initiaux. On dira seulement qu’il n’est pas prévisible et que les règles intrinsèques auxquelles il obéit ne sont pas connues. Le système sera donc difficilement manipulable (sauf à trouver le moyen de réduire à nouveau sa complexité). 

 

Mais on peut donner de la complexité une définition plus classique, de type organisationnel. N’évoquons pas ici les définitions mathématiques de la complexité, qui n’ont pas d’intérêt pratique pour nous. Par contre, on peut retenir la définition de Gerald Edelman (lire http://www.automatesintelligents.com/biblionet/2004/aout/edelman.html) pour décrire la complexité d’un système composé d’agents en interaction: “ le maximum d’agents organiquement ou fonctionnellement différents, entretenant le maximum de relations fonctionnelles différentes ”. Par exemple, un individu et une entreprise sont des agents différents qui entretiennent des relations fonctionnellement différentes (l’individu comme salarié ou comme consommateur, face à l’entreprise productrice de services ou de pollutions). S’ils sont en relation, leurs interactions créent de la complexité, pouvant prendre des aspects totalement nouveaux et imprévisibles.

Il est toujours possible de décomposer un système complexe global en sous-systèmes, eux-mêmes en principe moins complexes. Mais il ne faut pas oublier que les composants obtenus continuent à entretenir des relations entre eux, même si celles-ci paraissent suffisamment faibles ou distantes pour être négligées. Un effet aile de papillon peut toujours se produire, de façon inattendue, comme nous l’avons vu.

On peut, avec les mêmes précautions, descendre l’échelle de la globalité en individualisant artificiellement tel agent, ou les relations que tel agent entretient avec tels autres agents. On se place alors au plan “ local ”, artificiellement “ séparé ” du reste du système, compte tenu de la valeur considérée comme négligeable des relations qu’il entretient avec le reste. On aura en ce cas généralement avantage à décrire des processus entre agents, plutôt que ces agents considérés dans l’absolu. 
 

Les systèmes dissipatifs ou en équilibre loin de l’équilibre  

 

Un système complexe composé d’agents en interaction compétitive est nécessairement un système désordonné au sens de la thermodynamique. Il n’est pas stable comme l’est par exemple un cristal dont tous les atomes sont rangés pour l’éternité dans un ordre donné, à température constante. Ce n’est pas pour autant un système instable ou erratique, au point que l’on ne puisse y observer la moindre régularité. S’il évolue, il évolue – sauf catastrophes toujours possibles – dans des espaces d’état mesurables. On peut le comparer utilement à un organisme vivant, tel que l’a décrit le physicien belge Ilya Prigogine, c’est-à-dire en équilibre loin de l’équilibre, au moins pendant certaines durées de temps. L’équilibre loin de l’équilibre nécessite la consommation de ressources prélevées dans le milieu ambiant. Il s’inscrit donc dans les comportements “ dissipatifs ” consommateurs de ressources. Mais le système dissipatif consomme pour produire, c’est-à-dire pour durer dans le temps, maintenir son milieu interne (homéostasie) et finalement se reproduire. Il est donc néguentropique, créateur d’ordre, au contraire de la tendance générale des systèmes à dériver vers le désordre ou entropie caractérisant l’évolution sans boucles de rétro-action. 

 

Un système en équilibre loin de l’équilibre présente une morphologie ou forme déterminée. Celle-ci résulte de l’agrégation, au sein de bassins attracteurs, de nombreux comportements d’agents, inanalysables en termes individuels mais perceptibles en termes statistiques, par exemple les comportements de consommation ou d’épargne. Il ne peut être décrit avec un minimum de rationalité scientifique qu’en s’en tenant aux règles du déterminisme statistique. De même, les prévisions relatives à son évolution, d’ensemble ou partielle, reposent également sur le déterminisme statistique. Celui-ci suffit le plus souvent à une bonne connaissance, comme à la définition par certains agents de bonnes stratégies de survie. Mais la possibilité d’un effet aile de papillon, on l’a dit, ne doit jamais être oubliée. S’imaginer qu’un système paraissant en équilibre (loin de l’équilibre) va durer longtemps risque de conduire à des catastrophes. On le découvrira sans doute prochainement lorsque l’on verra les équilibres globaux du système climatologique et biologique terrestre se dégrader, peut-être en quelques décennies.

Il est évident que, plus le déterminisme statistique est affiné par la mise en place d’observations fines du système et de ses sous-parties, plus la prévision a de probabilités d’être meilleure.  

 

Les Systèmes multi-agents

L’intelligence artificielle donne un sens précis à cette expression. Mais n’entrons pas ici dans ces détails. Il suffit de garder en mémoire le concept général. On pourra appeler Système multi-agents un système formé d’agents autonomes, pouvant être dotés de caractéristiques différentes, mais interagissant en permanence les uns avec les autres. L’intérêt du concept est de montrer que dans ce cas, le système global peut se trouver doté d’un comportement adaptatif, c’est-à-dire évoluer dans un milieu changeant en adoptant les meilleures stratégies de survie, en inventant. Il devient plus ou moins autonome. La société humaine évoquée plus haut est un exemple particulièrement complexe de système multi-agents.

Nous verrons que l’une des formules pour réaliser des robots autonomes, se comportant d’une façon plus ou moins proche de celle de l’homme dit intelligent, consiste à les doter d’une unité centrale comportant des milliers d’agents informatiques capables d’interagir (agir les uns sur les autres) en fonction des informations reçues du monde extérieur. On cherche à obtenir l’équivalent du cerveau.  Celui-ci est composé de milliards de neurones qui sont eux-mêmes de petits systèmes de traitement de l’information et dont les interactions, en fonction des informations perçues par les organes sensoriels, permettent d’élaborer des pensées et des sentiments se manifestant au niveau global du système.
Le concept de système multi-agents fait actuellement l’objet de nombreux travaux, applicables à divers domaines scientifiques. Il s’agit notamment de la simulation par l’intelligence artificielle et l’informatique de systèmes naturels complexes, en météorologie, démographie ou sciences de l’environnement. Il semble aujourd’hui que de telles simulations soient désormais possibles sans faire appel à des modèles mathématiques lourds, mais en s’appuyant sur des règles simples inspirées de l’informatique des agents.


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commentaires

Marielle Dupin 21/12/2005 18:48

Les systèmes, la systémique et la pensée complexe, pour moi c'est du bla-bla qui sert juste à organiser des colloques à Cerisy. Si je veux réfléchir intelligemment, évidemment j'éviterai le simplisme. Mais il n'y a pas de méthode pour cela.

Marielle Dupin 21/12/2005 18:48

Les systèmes, la systémique et la pensée complexe, pour moi c'est du bla-bla qui sert juste à organiser des colloques à Cerisy. Si je veux réfléchir intelligemment, évidemment j'éviterai le simplisme. Mais il n'y a pas de méthode pour cela.

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