Il faut se rendre à une évidence : aujourd’hui, même si toutes ces strates et protocoles constituent l’infrastructure même d’Internet, ce que nous utilisons actuellement se résume plutôt à des couches d’applications et de nouveaux protocoles qui se sont ajoutés à cette infrastructure. Il suffit de se remémorer ce à quoi ressemblait un navigateur en 1995 pour s’en convaincre. Au fil du temps, toute une panoplie d’outils informatiques ont été développés pour faire cohabiter des systèmes et des logiciels qui n’avaient strictement aucun lien entre eux. Par exemple, le langage de programmation Java permet de concevoir des traitements de texte en ligne et une multitude d’applications interactives. Le domaine de la sécurité, pour sa part, est particulièrement éloquent : pour compenser les multiples brèches dont souffre l’infrastructure originale d’Internet, différents protocoles ont été développés par-dessus celle-ci afin que les transactions commerciales puissent être effectuées en toute sécurité. À cela s’ajoute aujourd’hui toute une gamme d’outils d’intelligence artificielle, notamment en cybersécurité, capables de détecter automatiquement des comportements suspects, mais qui se superposent à leur tour comme une couche additionnelle d’analyse, d’alerte ou de décision.

Il va sans dire que tout ceci fonctionne relativement bien, même s’il y a parfois quelques ratés, mais il faut aussi considérer que non seulement le niveau de complexité augmente chaque fois qu’une nouvelle couche d’applications, de protocoles ou désormais de modèles d’IA est rajoutée, mais aussi que l’élégance et l’efficacité initiales de ce qui constitue l’épine dorsale d’Internet se diluent encore davantage. Fait nouveau : l’IA n’est plus seulement un outil externe, mais commence à être intégrée dans les couches mêmes de l’infrastructure (routage optimisé par apprentissage automatique, filtrage intelligent, allocation dynamique des ressources) rendant les frontières entre couche logique, couche applicative et couche d’interprétation de plus en plus floues.

L’avenir sera technologique, parce qu’on vous l’a promis. Un avenir radieux, bien sûr. Une marche inexorable vers le progrès, où l’intelligence artificielle résoudra tout, des crises économiques aux affres existentielles, en passant par le climat et la démocratie. Mais derrière les promesses léchées et les slogans lénifiants, que nous vend réellement le discours technologique ? Une vision du futur, ou un programme pré-écrit, verrouillé, où l’innovation ne se discute pas, elle s’accepte.

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Il faut également prendre en considération un autre phénomène : toutes les strates qui constituent l’infrastructure d’Internet, tout comme l’ensemble des applications développées par-dessus celles-ci, comportent toutes, sans exception, des bouts de code informatique ou du matériel qui fonctionnent sans qu’on ne sache vraiment pourquoi ni comment. À cela s’ajoutent désormais des modèles d’IA dont les décisions sont, pour une bonne part, opaques et difficiles à expliquer, venant ajouter une nouvelle forme de « boîte noire » aux systèmes et sous-systèmes déjà présents dans l’écosystème.

Personne ne s’aventurerait à modifier certains segments de code au risque de voir s’effondrer le système ; de la même manière, personne n’oserait retravailler manuellement un modèle d’apprentissage profond utilisé dans une infrastructure critique, de peur d’en rompre les équilibres internes. Ce phénomène, nommé kluge, est inhérent à toute technologie. Partant de là, et si on fait le postulat que notre écosystème technologique est truffé non seulement de dizaines de milliers de kluges mais aussi de milliers de modèles d’IA opaques, hébergeant chacun leurs propres zones d’incertitude, il y a peut-être de quoi s’inquiéter. Mais paradoxalement, cet écosystème est efficace et fonctionne.

Un autre phénomène important est celui de l’inextricabilité : tout système finit par devenir complexe au point qu’il devient impossible de dissocier et de démêler les éléments qui le composent, au risque de le faire s’effondrer sur lui-même. L’arrivée de l’IA renforce encore cette tendance : plus les modèles sont intégrés à des chaînes de traitement existantes, plus leurs sorties conditionnent les entrées d’autres sous-systèmes, créant des boucles de dépendances difficilement cartographiables. L’inextricabilité n’est donc plus seulement le produit des technologies matérielles ou logicielles traditionnelles ; elle est désormais amplifiée par des modèles adaptatifs qui reconfigurent les dépendances internes au fil du temps, rendant l’écosystème évolutif, instable et presque impossible à figer.

Inextricabilité et kluge sont donc des propriétés inhérentes à tout système technique qui se développe au fil du temps. L’évolution de l’aviation, des télécommunications ou de l’informatique en sont des exemples probants, mais l’IA accentue encore ce mouvement : chaque amélioration apparente (optimisation, automatisation, prédiction) ajoute en réalité une nouvelle strate opaque qui s’insère dans des ensembles déjà massivement complexes. Tout comme l’apparition du microprocesseur a rendu possible l’ordinateur personnel et l’expansion planétaire d’Internet, l’intégration de l’IA est en train de créer une méta-infrastructure cognitive au-dessus de toutes les autres, reliant entre eux des systèmes déjà interconnectés, interopérables, interdépendants et massivement distribués (liants technologiques).

Chacun des systèmes qui constituent aujourd’hui l’infrastructure technologique de notre société est le fruit d’une ingénierie planifiée. On pourrait croire que ces systèmes, conçus de manière rigoureuse, sont prévisibles et facilement réparables. Pourtant, et l’IA en est désormais la preuve la plus éclatante, malgré tous les efforts de rationalisation, les technologies deviennent de plus en plus complexes. L’arrivée des modèles gigantesques, des pipelines de données, des processus d’apprentissage continus et des intégrations automatisées ne fait qu’accélérer cette fuite vers la complexité. Les systèmes ne sont plus seulement conçus : ils apprennent, se calibrent, s’ajustent, échappant partiellement à la maîtrise directe de leurs concepteurs.

Ainsi, les cinq liants technologiques (interaction, interconnexion, interopérabilité, interdépendance, connectivité massive) sont désormais rejoints par un sixième : l’interprétation algorithmique, c’est-à-dire la capacité des systèmes à analyser, prédire et recomposer en continu les flux qui les traversent. Ce liant supplémentaire intensifie encore la complexité et pousse l’infrastructure technologique vers un degré d’inextricabilité jamais atteint.

© Pierre Fraser (PhD), linguiste et sociologue / [2020-2025]

Balado tiré de cet article