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Comprendre sans prévoir, prévoir sans comprendre (2018)Notre avis Aprs le remarqu Petit Trait de hasardologie, Hubert Krivine revient avec un essai incisif sur l'intelligence artificielle, explorant le paradoxe au cur de nos modles scientifiques : comprendre un systme ne suffit pas le prdire, et inversement. Un ouvrage qui interroge nos certitudes avec rigueur et lucidit. En s'appuyant sur la mcanique dterministe hrite de Newton et sur les bouleversements introduits par la thorie du chaos, Krivine dessine
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Notre avis

Après le remarqué Petit Traité de hasardologie, Hubert Krivine revient avec un essai incisif sur l'intelligence artificielle, explorant le paradoxe au cœur de nos modèles scientifiques : comprendre un système ne suffit pas à le prédire, et inversement. Un ouvrage qui interroge nos certitudes avec rigueur et lucidité.

En s'appuyant sur la mécanique déterministe héritée de Newton et sur les bouleversements introduits par la théorie du chaos, Krivine dessine les contours d'une science aux prises avec ses propres limites., ce petit volume dense de 134 pages s'adresse aussi bien aux curieux qu'aux lecteurs aguerris, offrant une réflexion essentielle pour quiconque souhaite mieux comprendre ce que l'IA peut — et ne peut pas — vraiment faire.



Description de l'éditeur

Présentation de l'éditeur L'idée que comprendre permet de prévoir est une idée moderne. Elle est fondée sur la découverte, que le monde physique obéit à des lois (Galilée, et surtout Newton). Elle a mis fin à la pensée magique, et elle est à la base de la révolution scientifique et du monde moderne. Or nous assistons à la dissociation de ces deux choses. D'une part, on réalise par exemple que les lois mathématiques de certains phénomènes, mêmes parfaitement connues, sont si sensibles à la moindre imprécision dans les données que cela rend la prévision impossible en pratique. C'est le fameux "effet papillon" : un battement d'ailes à Rio pourrait être la cause d'une tornade au Texas. D'un autre côté, la puissance des big data rendrait inutile, selon certains essayistes et quelques scientifiques, le raisonnement théorique. On n'aurait plus besoin de comprendre les causalités puisque la corrélation suffirait. Un retour au Moyen Age en somme, aux recettes qui ont marché, mais avec des données des millions de fois plus nombreuses. En termes économiques, on a découvert avec la révolution scientifique qu'une explication théorique coûtait moins cher que certaines observations : Newton avait prévu l'aplatissement de la Terre sans qu'on ait besoin d'aller voir aux pôles ; aujourd'hui grâce à la rapidité des ordinateurs et des réseaux, les termes de la comparaison s'inversent. A ceci, Hubert Krivine répond notamment que les big data et l'intelligence artificielle qui se fonde sur elles sont conservatrices, et que si elles conviennent aux assureurs, elles ne peuvent pas prévoir des choses nouvelles et extraordinaires. Les ordinateurs composent aujourd'hui sur demande du Mozart ou des ballades celtiques, aucun n'invente de musique nouvelle. Ils conduisent des voitures, mais aucun n'explique le mystère de la "matière noire". La machine peut aider l'homme, elle ne le remplacera pas. Biographie de l'auteur Hubert Krivine est notamment l'auteur de La Terre, des mythes au savoir (Cassini, 2011), Prix de l'Union rationaliste 2011, Prix d'histoire des sciences de l'Académie des sciences 2012, et d'un Petit traité de hasardo-logie (Cassini, 2016).



À propos de l'auteur

Hubert Krivine, physicien, est l'auteur de La Terre des mythes au savoir (Prix de l'Union rationaliste 2011) et d'un Petit traité de hasardo-logie, publiés chez Cassini.

Comprendre sans prévoir, prévoir sans comprendre (2018)

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