Apparition et développement des concepts d’émergence

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

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 : Emergence : de la fascination à la compréhension 15 décembre Hervé ZWIRN

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 Emergence : de la fascination à la compréhension 15 décembre Hervé ZWIRN

5 Le renouveau du débat Cadre général des systèmes complexes
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 Emergence : de la fascination à la compréhension 15 décembre Hervé ZWIRN

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  Emergence : de la fascination à la compréhension 15 décembre Hervé ZWIRN

7 Qu’est-ce qu’un système complexe ?
Simple Le mouvement général provient de la roue qu’on fait tourner. L’action d’une roue sur la suivante est une entraînement provenant de sa rotation et la vitesse de rotation de chaque roue ne dépend que de la vitesse de la roue qui l’entraîne et du rapport de leurs rayons respectifs. Il est donc facile de sivre la propagation du mouvement de proche en proche et de comprendre pourquoi chaque roue tourne à la vitesse qui lui est propre. 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)  Emergence : de la fascination à la compréhension 15 décembre Hervé ZWIRN

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.  Emergence : de la fascination à la compréhension 15 décembre Hervé ZWIRN

10 Qu’est-ce qu’un système 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  Emergence : de la fascination à la compréhension 15 décembre Hervé ZWIRN

11 Qu’est-ce qu’un système complexe ?
Simple A B C D +1 -0.5 +2 +10% +10% -5% -10% -1 A B +1 +0.5 C Complexe +20% ?  Emergence : de la fascination à la compréhension 15 décembre Hervé ZWIRN

12 Qu’est-ce qu’un système complexe ?
 Emergence : de la fascination à la compréhension 15 décembre Hervé ZWIRN

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  Emergence : de la fascination à la compréhension 15 décembre Hervé ZWIRN

14 Proprietés des Systèmes Complexes
Règles simples / comportement qui ne l’est pas Automates cellulaires  Emergence : de la fascination à la compréhension 15 décembre Hervé ZWIRN

15 Automates cellulaires
Règle 90 Règle 170 Emergence : de la fascination à la compréhension 15 décembre Hervé ZWIRN

16 Automate cellulaire règle 110
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17 Qu’est-ce qu’un système complexe ?
comportement holistique Changement de la nature de compréhension du système La compréhension intuitive disparaît  Emergence : de la fascination à la compréhension 15 décembre Hervé ZWIRN

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 ? Emergence : de la fascination à la compréhension 15 décembre Hervé ZWIRN

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 Boids was created by computer animator Craig Reynolds. Craig is the winner of a 1998 Academy Award for pioneering contributions to the development of three-dimensional computer animation for motion picture production. Scientists have made a number of computer simulations using agents to represent biological behavior. This one is Boids and it is meant to simulate that flight patterns of birds. In this case the birds or boids are the agents and they have very simple rules of separation, alignment, cohesion and avoidance. When the model is sequenced through time with these simple rules a very complex behavior emerges that is identical to the natural flocking behavior that you see when you watch a flock of birds in the sky. They come apart, they go together, they go in one direction and then another. You can see a similar result every day in the traffic jams of Washington. If you give simple rules to a car agent of don’t get closer than 20 feet or farther away than 200 feet and try to maintain an average speed of the flow of traffic, you can get that frustrating behavior of a traffic jam that one moment is crawling and the next is speeding and the next is stopped. You could never write the mathematical formulas to predict that behavior, but a simple agent based model will show the emergent behavior clearly, based on the interactions of multiple agents with simple rules. Emergence : de la fascination à la compréhension 15 décembre Hervé ZWIRN

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 Emergence : de la fascination à la compréhension 15 décembre Hervé ZWIRN

21 D’autres agents : les fourmis
La colonie trouve et exploite la source de nourriture la plus proche Quand celle-ci est épuisée, elle exploite les sources les plus lointaines Emergence : de la fascination à la compréhension 15 décembre Hervé ZWIRN

22 Emergence 2 sortes d’émergence : Synchronique Diachronique
- 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,…) Emergence : de la fascination à la compréhension 15 décembre Hervé ZWIRN

23 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 Emergence : de la fascination à la compréhension 15 décembre Hervé ZWIRN

24 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 Emergence : de la fascination à la compréhension 15 décembre Hervé ZWIRN

25 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 Emergence : de la fascination à la compréhension 15 décembre Hervé ZWIRN

26 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 Emergence : de la fascination à la compréhension 15 décembre Hervé ZWIRN

27 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 ? Emergence : de la fascination à la compréhension 15 décembre Hervé ZWIRN