L’algorithmique a ses comportements que le comportement ne connaît pas

L’algorithmique a ses comportements que le comportement ne connaît pas

La présente contribution cherche à reconceptualiser certains enjeux fondamentaux du machine-learning en problématisant la question du « comportement » à l’aune de la théorie du cycle de l’image de Gilbert Simondon. En prenant au sérieux les positions théoriques et les ambitions techniques dans le domaine des algorithmes auto-apprenants, nous proposons de rendre compte de certaines transformations de l’algorithmique en la qualifiant de deux idéaux-types : mécanique et comportementale. Sans suggérer une quelconque opposition binaire, nous proposons plutôt de voir ces deux pôles comme des structurations successives, des phases d’existence qui transforment la nature du problème à résoudre, qui opèrent un passage de structure en structure. À la suite de Simondon, ce passage est requalifié de transductif, de façon à esquisser une image du comportement appelant une réinvention de nos cadres politiques et éthiques. Et si la question était : quel est le collectif qui advient, et que nous désirons voir advenir, quand nous nous comportons avec des algorithmes ?

Algorithms Have Reasons Behavior Ignores

The present contribution seeks to reconsider some of the fundamental stakes underlying machine-learning. The question of « behavior » will be problematized in light of Gilbert Simondon’s theory of the image cycle. By taking theoretical positions and technical ambi-tions in the field of machine-learning seriously, we suggest to frame the transformations of algorithmics in terms of two ideal-types: mechanical and behavioral. While taking care to avoid any binary opposition, we treat these two poles as successive structurations, phases of existence that transform the nature of the problem to be resolved, that operate a passage from one structure to another. Following Simondon, we qualify this passage as transductive so as to sketch an image of behavior that calls for a reinventing of our political and ethical frameworks. What if the question were: what collective is eventuated, or do we wish to eventuate, when we behave with algorithms?

Disponible sur le site de notre partenaire CAIRN

Reigeluth Tyler

Doctorant-chercheur en philosophie politique à l’Université Libre de Bruxelles au sein du projet interuniversitaire « Gouvernementalité algorithmique ». Ses recherches portent sur les relations politiques qui lient techniques et corps, et plus particulièrement sur les questions éthiques, épistémologiques et méthodologiques qu’implique une connaissance par d’autres moyens du « machine-learning ». Si ses inspirations théoriques s’enracinent avant tout chez Spinoza, Simondon ou Bourdieu, c’est surtout pour voir dans leurs articulations possibles une mise à l’épreuve de leurs apports respectifs et chercher des liens qui tiennent entre la philosophie, la sociologie et l’anthropologie.