Apparition et développement des concepts d’émergence

1. Emergence : de la fascination à la compréhension 15 décembre 2008 Apparition et développement des concepts d’émergence Hervé ZWIRN

2. Emergence (un peu d’histoire) XIXième siècle : John Stuart Mill, Alexander Bain, George Henry Lewes : Différence entre effets résultants et émergents • Mill : • Effets homopathiques : se réduisent à la somme des effets de chacune de leurs causes • Effets hétéropathiques : pour lesquels une telle réduction est impossible • Lewes : • « Emergent » (effets hétéropathiques) • Tout effet est bien la résultante de ses facteurs, mais il n’est pas toujours possible de suivre les étapes du processus qui permet de retrouver dans le produit des facteurs le mode d’opération de chacun d’entre eux • Ce qui émerge n’est pas comparable aux constituants qui lui ont donné naissance, car ce n’est réductible ni à leur somme ni à leur différence Le tout est plus que la somme de ses parties

3. Emergence (un peu d’histoire) (1920) Samuel Alexander et Lloyd Morgan : « évolutionnisme émergent » : l’Univers se développe en faisant apparaître des configurations de plus en plus complexes et des niveaux d’organisation de plus en plus sophistiqués (1925) sortir du débat entre vitalistes et mécanistes : Broad propose une théorie émergentiste intermédiaire entre les deux : Une loi L ou une propriété P est émergente à un certain niveau A si : 1) entièrement due à la configuration adoptée par les constituants de niveau inférieur B ; 2) totalement irréductible en ce sens qu’il serait impossible, même avec la connaissance complète des propriétés des constituants du niveau inférieur B et des capacités de calcul infinie, de prédire que le niveau A obéit à la loi L ou possède la propriété P. Ce qui émerge est donc à la fois totalement dû au niveau inférieur et nouveau par rapport à celui-ci Matérialisme non réductionniste :

4. Emergence (un peu d’histoire) Compréhensible dans le contexte scientifique de l’époque : Mystère de la liaison chimique où certains éléments se lient à d'autres en donnant de nouveaux éléments aux propriétés totalement différentes de leurs constituants Thèse émergentiste forte : certaines configurations, donnent naissance à de nouvelles forces fondamentales et à de nouvelles lois qui ne sont pas réductibles aux lois connues. Solution : MECANIQUE QUANTIQUE

5. Le renouveau du débat • Utilisation de l’ordinateur • Etude des systèmes dynamiques non linéaires : • Phénomènes d’auto organisation • Des règles simples peuvent engendrer des comportements qui ne le sont pas Cadre général des systèmes complexes

6. Qu’est-ce qu’un système complexe? SYSTEME COMPLEXE ? Un système complexe est composé de constituants qui interagissent de manière non triviale (non linéaire, boucles de rétroaction…) Complexe  Compliqué Simple Compliqué Complexe 

7. Qu’est-ce qu’un système complexe ? Simple On peut suivre la propagation du mouvement de proche en proche On peut facilement comprendre le comportement du système car on peut simuler mentalement sa dynamique

8. Qu’est-ce qu’un système complexe ? Compliqué On peut analyser sa fonction comme composée de plusieurs fonctions distinctes qui se combinent. On peut tracer le fonctionnement de chacun des constituants de manière indépendante Une fois décomposé convenablement, on peut comprendre (même si ce n’est plus facile) le fonctionnement du système car on peut encore simuler mentalement la manière dont les différentes fonctions donnent naissance à la fonction principale (schéma mental) 

9. Qu’est-ce qu’un système complexe ? Compliqué Il est possible de découper le système en sous-systèmes (plus simples) dont le comportement peut s’analyser indépendamment les uns des autres. On peut ensuite reconstituer le comportement global comme une succession ou une juxtaposition des sous comportements. 

10. Qu’est-ce qu’un système complexe ? ? Complexe Le comportement global ne peut plus être analysé comme succession ou juxtaposition de comportement de sous-systèmes indépendants Tous les constituants concourent simultanément au comportement du système On ne peut découper le système pour l’étudier : comportement holistique 

11. D C A B -0.5 +2 +1 B +1 -1 A -1 +0.5 C Qu’est-ce qu’un système complexe ? Simple +10% +10% -5% -10% Complexe +20% ? 

12. Qu’est-ce qu’un système complexe ? 

13. Qu’est-ce qu’un système complexe ? Des systèmes complexes : • Automate cellulaire, réseau booléen • Réseau aimanté, galaxie • Chaîne de production industrielle, marché financier • Langage • Ville, économie nationale • Internet • Embouteillage • Société humaine • Cellule • Cerveau • Etre vivant 

14. Proprietés des Systèmes Complexes Règles simples / comportement qui ne l’est pas Automates cellulaires 

15. Automates cellulaires 0 1 0 1 1 0 1 0 Règle 90 1 0 1 0 1 0 1 0 Règle 170

16. Automate cellulaire règle 110 0 1 1 0 1 1 1 0 <

17. Qu’est-ce qu’un système complexe ? comportement holistique Changement de la nature de compréhension du système La compréhension intuitive disparaît 

18. Auto organisation et émergence Emergence • Caractéristique qui apparaît au niveau global et qui est difficilement prédictible à partir de la connaissance des règles du niveau inférieur • Des lois simples entre agents engendrent un comportement qui va au-delà des capacités individuelles de chacun d’entre eux • Pertinent au niveau global mais dépourvu de sens au niveau inférieur Explication ?

19. Des agents simples : les oiseaux • Ils obéissent à 4 règles simples : • Séparation: éviter de rentrer dans ses voisins • Alignement: voler dans la même direction que ses voisins • Cohésion: rester proche du centre de gravité de ses voisins • Evitement: s’éloigner d’un éventuel obstacle Vol d’oiseaux évitant des obstacles

20. Les fourmis de Langton REGLES: • La fourmi se déplace sur les cases à gauche, à droite, en haut, en bas. • Si la fourmi est sur une case noire, elle tourne de 90° vers la droite, change la couleur de la case en blanc et avance d'une case. • Si la fourmi est sur une case blanche, elle tourne de 90° vers la gauche, change la couleur de la case en noir et avance d'une case

21. Emergence 2 sortes d’émergence : • Synchronique - Identification d’une structure au niveau global - Apparition d’une image dans un tableau pointilliste Baisse de la complexité algorithmique ? Faible profondeur de Bennett • Diachronique • Concerne le comportement dynamique du système • Succession des états d’un automate cellulaire, vol d’oiseaux • Apparition progressive d’une structure (anneaux de Saturne, vie,…)

22. Prédiction = Simulation Ecrire des équations décrivant la dynamique : • Difficile voire impossible • Inapproprié : Facteurs aléatoires / adaptation / itérations Seule solution : • Modéliser le comportement des constituants du système (et de son environnement) • Faire une simulation sur ordinateur Simulation à base d’agents

23. Comprendre les phénomènes émergents • Comprendre (sens fort) un phénomène c’est : • Identifier les mécanismes qui régissent son comportement • Pouvoir relier mentalement l’état initial et l’état final Exemple : Différence entre automate simple et règle 110 Nécessité de simulation sur un ordinateur la sensation de compréhension disparaît. Plus de compréhension intuitive  Emergence

24. Emergence diachronique objective Un système complexe a un comportement émergent ssi l’algorithme qui décrit sa dynamique est computationnellement irréductible Définition informelle par Wolfram : Pour connaître le comportement du système après n étapes, on ne peut faire autrement que le simuler et de passer par les (n-1) précédentes (règle 110 ?) Demande à être précisée

25. 2 concepts d’émergence • Emergence subjective : Il est trop difficile de suivre mentalement la manière dont le phénomène se produit. Cette limitation provient de nos capacités humaines • Emergence objective : Il n’y a pas de raccourci pour savoir comment le système se comporte. Dynamique computationnellement irréductible. Emergence subjective > Emergence objective (décimales ) Emergence objective > Emergence subjective

26. Comprendre les phénomènes émergents Concept de compréhension progressivement affaibli Si prédire c’est simuler Si la simulation est computationnellement irreductible Nouvel affaiblissement du concept de compréhension La vie ? La conscience ?