Communication

Les sciences cognitives nous offrent une conception de la communication linguistique, de l’élaboration de modèles mentaux ou de prototypes, des défaillances (peut-être bénéfiques) de notre rationalité, de nos aptitudes d’apprentissage et d’inférence et des autres processus de transmission et de fixation des croyances. Il est certain que ces découvertes auront à terme une portée, peut-être considérable, sur la pédagogie (qu’il s’agisse de la formation des enfants et des jeunes gens, ou de la formation continue et du recyclage), sur l’éducation civique (au sens le plus large), sur la communication politique et la persuasion de masse (causes nationales, publicité), sur l’action économique, sur les techniques de l’information (média, informatique...). De fait, les perspectives sont vertigineuses, et par conséquent également redoutables.

Cependant, la plus grande prudence nous semble ici de mise, non pas pour des raisons d’éthique, mais parce que les théories dont nous disposons actuellement restent soit trop générales pour suggérer dès à présent des applications, soit trop arbitraires ou fragiles pour en inspirer de raisonnables. L’histoire est là pour nous rappeler que les théories de la cognition, appliquées trop hâtivement ou directement à la conduite des affaires et des âmes humaines, ont eu plus d’effets placebo et d’effets pervers que d’efficacité.

La communication entre l’homme et la machine, contrairement à la communication entre l’homme et l’homme, appelle des applications immédiates et certainement bénéfiques. En mettant au jour certains mécanismes  à l’œuvre chez l’homme, les sciences cognitives permettent à la machine de s’adapter à l’homme, pour la première fois dans l’histoire de manière systématique. Dans le même temps, en inventant des machines capables de reproduire certaines démarches humaines, les sciences cognitives permettent à l’homme de se rapprocher de la machine. Qu’il s’agisse de machines dans lesquelles la part informationnelle l’emporte toujours plus sur la part motrice ne fait que favoriser cette symbiose.

Ce domaine, appelé parfois ergonomie cognitive, touche à la plupart des branches des sciences cognitives, ainsi qu’aux domaines d’application énumérés à l’instant. Aussi est-il malaisé d’en dégager les spécificités.

Au-delà des généralités anthropologiques et sociologiques qui n’ont pas leur place ici, il existe une réflexion approfondie et des études empiriques détaillées sur tous les aspects de l’interaction entre l’homme et les machines, surtout celles qui comportent un contrôle informatique. Ces travaux portent sur les modes de représentation concrète de l’information fournie par la machine (le Macintosh en fournit un bel exemple), sur le ou les langages employés dans la communication, sur la cadence du dialogue et les contraintes que la machine doit respecter pour épouser le rythme naturel de l’opérateur humain, sur la constitution d’un modèle de la machine par l’homme (réunissant les principes généraux de fonctionnement, l’état particulier de la machine au cours de l’opération présente, les possibilités et les causes de panne et d’erreur), et inversement d’un modèle de l’homme par la machine. Connaissances, inférences, décisions, actions sont ici des notions que partagent l’homme et la machine, et sur lesquels ils doivent d’une certaine manière se mettre d’accord, ou du moins prendre la mesure de leurs différences.

Les reseaux neuronaux (Neural Networks)

Il s’agit de constructions physiques qui decrivent tant d’un point de vue geometrique que logique,le fonctionnement du systéme nerveux.Il existe par consequent des « neurones » qui sont reliés ensembles dans un reseau (network). Ces neurones peuvent exercer (tout comme les neurones du systéme nerveux) un effet d’excitation ou d’inhbition vis-a-vis des autres neurones auquels ils sont reliés.Les relations entre neurones ne sont pas unilaterales ;il existe donc une interaction.

Certains de  ces « neurones » representent les recepteurs physiologiques des stimulis alors que d’autres (output neurons) sont chargés de sauvegarder la valeur qui est generée après l’interaction induite par la stimulation des « recepteurs » et de la reproduire dans un milieu externe adequat(input neurons).Un neurone N,d’un seuil H,sera excité au temps T,uniquement si le seuil H est atteint ou bien si plusieurs neurones excitateurs  agissent au temps T-1 , aucun neurone inhibiteur agissant sur le dit neurone ne sera actif au temps T-1.

Il existe de nombreux programmes de reseaux neuronaux.Dans l’exemple presenté ici,on a utilisé un programme qui emploie des algorithmes genetiques.Ces algorithmes sont basés sur les theories Darwiniennes de la survie du plus fort.Ils sont appliqués pour faire surgir les meilleures solutuions parmi des millions d’autres qui sont des reponses possibles à un probléme donné.

Les reseaux neuronaux sont actuellement la forme d’intelligence artificielle la plus employée :predictions dans les marchés des finances,la bourse,des aides diagnostiques en médecine,classification des données,modelisations …A l ‘aide des reseaux neuronaux on peut anticiper l’evolution d’un comportement à l’echelle tant individuelle que collective.

L’exemple suivant illustre les capacités de prediction des reseaux neuronaux :La ponction biopsie du foie est un geste elementaire pour l’ evaluation des patients porteurs de l’ Hepatite virale C.Il est exigé par la Securité Sociale avant la mise en place d’ un traitement par interferon ;les patients porteurs d’une cirrhose sont exclus de ce traitement particulierement couteux et d’une efficacité guére superieure de 50% a long terme (plus d’un an).L’evaluation des specimens histopathologiques des 20 patients porteurs de l’ Hepatite C a  été realisée par deux anatomopathologiste independants et un score repondant aux criteres anatomopathologiques précis a été evalué pour chaque patient.

Les paramétres biologiques,le score Knodell ainsi que des données sociométriques qui ont été supposés avoir un rapport avec la maladie(niveau de revenu mensuel,niveau de scolarité,frequence des voyages..) et  de l’anamnése individuelle(consommation des stupefiants,tatouages,transfusions)ont été implementés dans les reseaux neuronaux comme input variables.

Après entrainement adéquat des reseaux,les meilleurs reseaux ont été choisis.Les données des nouveaux patients ont été implementé en sollicitant cette fois le score Knoddel (output variable).Celui-ci a été anticipé avec une precision superieure a 90% jusqu’à maintenant.

On peut donc conclure qu’ on pourra peut -etre epargner aux patients un geste diagnostic qui n’est pas sans risque (la ponction biopsie du foie).

                                        Continue .........