Raconter une émergence ne suffit pas

Un nuage passe, et quelqu'un y voit un chien. Le museau, les oreilles, la queue qui traîne. La forme est bien là, sauf qu'elle ne dit rien du nuage. Une simulation qui tourne déclenche le même réflexe : on la regarde vivre et on jure y voir de l'émergence, ce moment où un système finit par nous surprendre. Le dire coûte une phrase. Le prouver, c'est autre chose, et c'est là que tient tout ce que j'ai appris en essayant, puis en échouant.

J'ai payé cette leçon cher. Des mois d'investissement, des nuits passées à croire que je bâtissais un instrument de mesure, avant de découvrir que remplir un catalogue de traits n'ouvre aucun espace. Ce billet raconte ce que j'ai réussi à mesurer, et surtout la frontière que je n'ai jamais pu franchir.

Regarde n'importe quelle simulation tourner assez longtemps et tu verras des formes. Un attroupement qui ressemble à une ville, une lignée qui semble apprendre, deux groupes qui « décident » de se faire la guerre. Le cerveau humain fabrique du récit à partir de trois pixels qui bougent. C'est un talent, et c'est un piège.

Une émergence racontée, c'est ça : je regarde, je vois un motif, je lui donne un nom. Personne ne peut me contredire, parce que je ne mesure rien. Le problème n'est pas que le récit soit faux. C'est qu'il serait tout aussi convaincant devant un monde purement aléatoire. C'est encore le chien dans le nuage : la forme est convaincante, elle ne prouve rien.

Pour sortir du récit, il faut un point de comparaison. En science on l'appelle un modèle nul : une version témoin du système où l'on a débranché le mécanisme qu'on veut tester, remplacé par du pur hasard. Si le vrai système ne fait pas mieux que cette version aveugle, c'est qu'on regardait des nuages.

Dans Limon, mon monde de proto-humains, j'ai fait exactement ça, par ce qu'on appelle une ablation, c'est-à-dire retirer volontairement une pièce du moteur pour mesurer ce qu'elle apporte. La pièce, ici, c'est l'hérédité. Dans le monde témoin, chaque nouveau-né reçoit un génome tiré au hasard au lieu de celui de ses parents. Tout le reste tourne à l'identique, sans extinction forcée. Puis je mesure une seule chose : à quel point le patrimoine génétique des bébés s'éloigne, génération après génération, de son point de départ. Pas la survie des adultes. Ce que les naissances transmettent.

Sur six mondes différents, chacun déroulé sur quatre mille pas de simulation, cet écart vaut en moyenne 0,590 quand l'hérédité fonctionne, contre 0,092 quand elle est aléatoire. Un rapport de 6,4. L'adaptation qui se transmet est donc environ six fois plus forte que ce que produirait du pur hasard. Attention au sens : ce n'est pas six fois plus de survie, c'est six fois plus d'adaptation héritée, celle qui passe par les naissances. Au passage, la diversité génétique baisse quand la sélection agit : la population converge vers un profil qui marche.

Ce qui rend le test honnête, c'est que j'avais fixé la barre avant de voir le résultat. En dessous d'un rapport de trois, je m'étais engagé à conclure que la sélection était indistincte d'une simple dérive au hasard. Décider du seuil après coup, c'est se donner raison à tous les coups.

Voilà pour la partie mesurable. Maintenant le piège.

Ce test prouve que la sélection darwinienne fonctionne sur un trait. Il ne prouve pas qu'une émergence ouverte a lieu.

Un trait comme la tendance à se sédentariser, c'est moi qui l'ai écrit, avec ses effets, ses bornes, sa façon de se transmettre. Que la sélection le pousse dans un sens, c'est réel, c'est mesurable, c'est ce que dit le 6,4. Mais ça reste un catalogue que je remplis à la main. Ajouter cinquante traits de plus, ça fait un plus gros catalogue, pas un monde plus ouvert.

Une émergence ouverte, c'est autre chose : un espace où le programme fabrique des choses que le concepteur n'a pas écrites, et peut continuer à en fabriquer sans fin. Les exemples canoniques viennent de la vie artificielle des années 90. Dans Tierra, puis Avida, les « organismes » sont de petits programmes qui se recopient eux-mêmes dans la mémoire de l'ordinateur, avec des erreurs de copie qui font office de mutations. Personne n'y a écrit « invente un parasite ». Et pourtant des parasites sont apparus : des programmes qui, n'ayant plus leur propre routine de copie, empruntent celle du voisin pour se reproduire. Ça, c'est un espace. Pas un catalogue.

Voici la limite qui m'a coûté des mois. Un modèle nul peut certifier « ça bat le hasard ». Il ne peut pas certifier « ça, je ne l'avais pas prévu ».

Le hasard est un étalon, on sait le débrancher et le mesurer. La surprise du concepteur, elle, n'en est pas un. Le jour où mon programme produit un comportement, soit je l'avais rendu possible dans mon code, et alors ce n'est pas une invention, soit il vient d'un bug, et alors je le corrige. Il n'y a pas de troisième case commode à cocher. Prouver l'émergence ouverte, ce n'est pas passer un test, c'est démontrer que l'espace des possibles déborde ce que j'y ai mis. C'est un tout autre chantier, et mon architecture n'était pas bâtie pour ça.

Mesurer un système contre le hasard, ça se fait, et c'est déjà exigeant : il faut débrancher un mécanisme, comparer deux mondes, fixer sa barre à l'avance. Mesurer un système contre sa propre imagination, ça ne se fait pas avec un chiffre.

Raconter une émergence coûte une phrase. La prouver coûte un modèle nul. Prouver qu'elle est ouverte coûte peut-être une carrière de chercheur. Moi, j'ai fait un jeu.