Définir l’indéfini : réification, présupposés et incapacité à tenir l’indéterminé

Nous utilisons chaque jour des mots comme « vivant », « conscience », « intelligence », « personne » ou « infini » avec l’impression qu’ils désignent des réalités suffisamment stables pour être isolées et décrites. Cette stabilité tient pourtant souvent davantage au langage qu’au phénomène lui-même. Certaines notions disposent de définitions opératoires solides, utiles à la recherche, au droit, à la médecine ou aux mathématiques, tout en résistant à l’existence d’une frontière universelle capable d’épuiser ce qu’elles désignent. Pour travailler sur un phénomène, il faut pouvoir le nommer, le distinguer, le mesurer et parfois décider à partir de lui. Cette nécessité conduit à construire des critères, à tracer une frontière, à délimiter un domaine et à sélectionner certaines propriétés comme pertinentes. Le référent devient alors manipulable.

Cette opération est indispensable à toute connaissance organisée. Le problème apparaît lorsque son caractère construit disparaît de la mémoire du système qui l’utilise. Une définition utile devient une frontière supposée du réel, puis cette frontière est traitée comme une propriété intrinsèque de l’objet. Une convention méthodologique acquiert progressivement le statut d’une évidence. Le modèle finit par se confondre avec le phénomène qu’il devait seulement aider à représenter. C’est là que se produit la réification.

Reconnaître cette construction ne signifie pas que toutes les définitions se valent. Les catégories humaines ne sont ni libres ni arbitraires. Elles rencontrent constamment les résistances du réel. Une classification peut échouer à prédire certains comportements, une frontière peut produire trop de cas intermédiaires, une théorie peut devenir incapable d’intégrer de nouvelles observations, un critère peut fonctionner dans un contexte et perdre toute pertinence dans un autre. Certaines constructions résistent mieux que d’autres à l’expérimentation, à la comparaison, à la réplication et à la contradiction. Le réel ne fournit pas nécessairement le découpage, mais il contraint l’espace des découpages possibles. La construction reste révisable et sa valeur dépend de ce qu’elle permet de distinguer, de mesurer, d’anticiper et d’éprouver. Sa robustesse ne transforme jamais automatiquement ses frontières en essence du phénomène.

Le vivant illustre parfaitement cette difficulté. La biologie dispose de nombreux critères permettant de reconnaître et d’étudier les organismes vivants. Métabolisme, reproduction, évolution, homéostasie, organisation cellulaire, adaptation et échanges avec l’environnement fournissent des repères puissants. Les cas limites montrent pourtant la difficulté à transformer ces repères en frontière absolue. Virus, formes dormantes, structures prébiotiques, organismes artificiels et systèmes hybrides déplacent régulièrement les limites du cadre. L’existence de ces cas ne supprime pas la réalité du vivant. Elle montre simplement que le phénomène dépasse le découpage utilisé pour l’étudier.

La conscience rencontre une difficulté comparable. Les neurosciences peuvent corréler certains états cérébraux avec des expériences rapportées, mesurer des réponses, étudier l’intégration de l’information ou comparer différents états de vigilance. Aucun de ces outils ne suffit à lui seul à transformer une mesure particulière en définition définitive de la conscience. L’intelligence connaît le même glissement. Un test peut mesurer certaines performances cognitives, un modèle peut évaluer la résolution de problèmes, la mémoire de travail, l’adaptation ou la capacité linguistique. Le résultat obtenu reste lié au dispositif choisi. Lorsque l’indicateur devient l’intelligence elle-même, l’outil de mesure a pris la place du phénomène.

L’infini rend ce mécanisme particulièrement visible. En mathématiques, l’infini peut être manipulé avec une grande rigueur. Différents formalismes permettent de travailler avec des ensembles infinis, des limites, des suites non bornées ou plusieurs cardinalités. À l’intérieur de ces cadres, les définitions sont précises et leurs conséquences peuvent être démontrées. Cette rigueur formelle ne suffit pourtant pas à établir qu’une réalité physique correspondante possède nécessairement une extension infinie. Une suite sans dernier terme appartient à un système formel. Une fonction pouvant croître sans borne relève d’une propriété mathématique. Un espace représenté comme infini dans un modèle cosmologique correspond à une construction théorique. Affirmer que l’univers physique possède réellement une extension infinie ajoute un niveau supplémentaire.

L’absence de borne observée, l’absence de borne imposée dans un modèle et l’existence physique d’un infini appartiennent à des registres différents. La confusion apparaît lorsque ces registres fusionnent. Une limite inaccessible devient facilement une absence de limite. Une absence de limite dans la représentation devient ensuite une propriété supposée du réel. Le mot « infini » finit par donner une forme stable à ce qui, au départ, exprimait précisément l’impossibilité de fixer une borne. L’indéfini est alors transformé en objet. Le langage accomplit ici une opération remarquable, il donne un nom à ce qui échappe à la clôture, puis ce nom crée l’impression qu’une chose clairement identifiable a été découverte.

Cette distinction prend une importance particulière en cosmologie. Les observations portent sur une portion accessible de l’univers. Les modèles prolongent ces observations au-delà du domaine directement observable en utilisant des hypothèses, des symétries et des lois physiques. Ces prolongements peuvent être puissants et très bien fondés. Leur statut reste différent de celui d’une observation directe. La notion d’infini devient problématique dès que cette différence disparaît du discours.

Une discipline minimale permet de clarifier une grande partie de ces difficultés en distinguant trois opérations qui sont continuellement mélangées dans le langage courant et parfois dans le langage scientifique : le constat, la construction et l’inférence. Dire qu’aucune limite n’a été observée dans le domaine accessible constitue un constat. Modéliser une grandeur comme non bornée relève d’une construction. Affirmer que la réalité correspondante possède une extension infinie relève d’une inférence. Ces trois niveaux peuvent être légitimes, mais ils n’ont pas la même valeur épistémique. Le problème apparaît lorsque l’inférence prend le statut du constat, lorsque le modèle se présente comme observation ou lorsque la définition opératoire devient une propriété intrinsèque de ce qu’elle mesure.

Cette séparation vaut bien au-delà de l’infini. Constater certains comportements associés à la conscience appartient à un niveau. Construire un indicateur permettant de les comparer appartient à un autre. Déduire de cet indicateur la présence ou l’absence de conscience constitue une inférence supplémentaire. Le même principe vaut pour le vivant, l’intelligence, la maladie, la normalité, la personnalité ou la capacité juridique. La rigueur repose autant sur la qualité des mesures que sur la capacité à maintenir visibles ces différents niveaux.

Cette tendance à stabiliser l’indéterminé précède largement la science moderne. Le langage lui-même découpe le réel. Nommer crée des unités, classer crée des familles, définir crée des frontières. Ces opérations rendent possibles la mémoire collective, l’enseignement, la coopération, la transmission et la décision. Une société fonctionne difficilement avec des catégories entièrement ouvertes. Le droit exige des seuils, l’administration exige des statuts, la médecine exige des critères d’intervention, la recherche exige des variables et l’ingénierie exige des spécifications. La pression vers la stabilisation est permanente.

Une tension apparaît lorsque les phénomènes étudiés présentent des continuités, plusieurs niveaux d’organisation, des transitions graduelles ou une forte dépendance au contexte. Les institutions fonctionnent mieux avec des catégories nettes. Le réel peut présenter des gradients. Plus une décision exige une réponse claire, plus la tentation devient forte de traiter un seuil choisi comme une frontière naturelle.

Une intelligence artificielle conversationnelle n’échappe pas à ce mécanisme. Un modèle de langage travaille principalement à partir de représentations produites par des humains. Les textes qu’il analyse contiennent déjà des catégories, des définitions, des oppositions, des hiérarchies et des présupposés accumulés au cours de l’histoire. L’IA reçoit ainsi un monde déjà découpé. Même lorsqu’elle reçoit des images, des mesures ou des données issues de capteurs, celles-ci ont été sélectionnées, encodées, normalisées et organisées selon des choix préalables.

Avant même que l’IA produise une réponse, une première opération de réification a souvent eu lieu dans les corpus sur lesquels elle s’appuie. Sa réponse peut ensuite effectuer une seconde stabilisation. Elle réorganise les catégories disponibles, produit des distinctions, rapproche des concepts, élimine certaines ambiguïtés et construit une architecture discursive cohérente. Cette cohérence donne facilement l’impression que le problème possédait déjà cette structure. Une architecture conceptuelle bien construite peut être confondue avec l’architecture du phénomène étudié.

Le mécanisme peut être représenté comme une succession de transformations. Le réel produit certaines régularités. Les humains construisent des catégories pour les décrire. Ces catégories s’accumulent dans les textes, les bases de données, les publications scientifiques, les systèmes administratifs et les cultures. L’IA apprend les régularités présentes dans ces représentations, puis restitue une synthèse cohérente de ce matériau. L’utilisateur reçoit cette synthèse sous une forme fluide et souvent plus nette que les sources originales. La catégorie initiale gagne une nouvelle couche de stabilité. Le phénomène a été cadré une première fois par l’humain, puis ce cadrage est consolidé par la machine.

Cette double réification peut être particulièrement forte pour des notions difficiles à stabiliser comme l’infini, la conscience ou l’intelligence. Elles possèdent des siècles de littérature, de théories, de controverses et de classifications. Une IA peut organiser cette matière avec une grande facilité. La richesse de la synthèse ne constitue pourtant aucune preuve supplémentaire concernant le statut ontologique du référent. Une notion peut posséder une littérature immense tout en restant profondément ouverte. La quantité de discours accumulée autour d’un objet ne stabilise jamais automatiquement l’objet lui-même.

La réification prend une autre dimension lorsque les catégories produites servent directement à décider. Dans le droit, une définition de la personne détermine l’attribution de droits et de responsabilités. En médecine, un seuil peut déclencher un diagnostic, un traitement ou une intervention. Dans l’éducation, un score peut influencer une orientation. Dans la gouvernance algorithmique, une catégorie statistique peut déterminer un accès, une priorité, une surveillance ou une exclusion. Dans le domaine de l’intelligence artificielle, une définition de l’autonomie, de la conscience ou de la capacité cognitive pourrait un jour produire des conséquences juridiques et sociales majeures.

Une construction conceptuelle acquiert alors une puissance matérielle. Elle organise les comportements, les institutions et les trajectoires individuelles. Cette puissance ne garantit aucune vérité ontologique. Un seuil peut être indispensable pour décider sans constituer une fracture naturelle du phénomène. Un indicateur peut être performant sans épuiser ce qu’il mesure. Une catégorie peut être utile sans devenir une essence.

Le mécanisme possède encore une propriété plus profonde. Une catégorie peut finir par produire les données qui semblent confirmer sa propre existence. Une institution définit d’abord une classification. Elle commence ensuite à collecter ses données selon cette classification. Les bases de données reprennent les mêmes catégories. Les recherches futures utilisent ces données. Les modèles statistiques apprennent à partir de cette structure. Les systèmes d’intelligence artificielle sont entraînés sur les résultats obtenus. Quelques années plus tard, les analyses montrent des régularités parfaitement alignées avec la catégorie initiale.

La construction semble alors avoir été découverte dans le réel, alors qu’une partie de cette stabilité provient de l’architecture du système d’observation. La catégorie a organisé ce qui allait être mesuré, stocké, comparé et transmis. Elle a progressivement construit son propre environnement de validation. Les résultats ne deviennent pas artificiels pour autant, mais il devient indispensable de distinguer ce qui provient du phénomène de ce qui provient du dispositif utilisé pour l’observer.

Cette distinction devient encore plus importante à mesure que les sociétés confient leurs décisions à des systèmes automatisés. Une IA entraînée sur des catégories institutionnelles historiques peut reproduire leurs frontières avec une grande efficacité. Cette efficacité peut ensuite être interprétée comme une preuve que ces frontières correspondaient naturellement au réel. Le système finit par valider les catégories qu’il a lui-même héritées.

Sortir de cette dynamique ne demande aucune suppression des définitions, des modèles ou des catégories. Une telle suppression rendrait toute science et toute décision collective impossibles. L’enjeu consiste à conserver la trace de leur statut. Une définition opératoire doit rester identifiable comme définition opératoire. Un indicateur doit rester identifiable comme indicateur. Un seuil doit rester identifiable comme seuil choisi pour une fonction déterminée. Un modèle doit conserver la mémoire de ses hypothèses. Une inférence doit rester distinguée de l’observation. Une catégorie doit pouvoir être révisée lorsque les résistances du réel l’exigent.

Cette discipline évite de transformer la connaissance en certitude artificielle. Elle oblige également à accepter que certains phénomènes puissent conserver durablement une part d’indétermination. Cette indétermination peut signaler une limite actuelle de notre capacité à isoler le phénomène ou une inadéquation entre nos catégories et la structure que nous cherchons à comprendre.

L’infini en fournit une illustration radicale. Nous pouvons travailler mathématiquement avec lui, construire des modèles qui l’intègrent et explorer ses conséquences avec une grande rigueur. Cette puissance formelle ne transforme jamais automatiquement l’infini mathématique en propriété démontrée du monde physique. Le même principe vaut pour la conscience, le vivant et l’intelligence. La précision du langage ne garantit aucune précision équivalente du référent.

La connaissance progresse autant par ce qu’elle parvient à stabiliser que par sa capacité à laisser certaines zones ouvertes. Cette seconde compétence est plus difficile. Les humains cherchent naturellement des formes, des causes, des catégories et des clôtures. Les institutions renforcent cette tendance parce qu’elles doivent décider. Les systèmes d’intelligence artificielle la prolongent parce qu’ils sont conçus pour produire des réponses cohérentes.

Tenir l’indéterminé signifie préserver la distinction entre ce qui est observé, ce qui a été construit pour travailler et ce qui est inféré à partir de cette construction. Cela signifie également accepter qu’un mot puisse rester utile sans enfermer définitivement son référent. Le vivant peut être étudié sans prétendre disposer d’une frontière absolue. La conscience peut être explorée sans qu’un indicateur unique en devienne la définition. L’intelligence peut être mesurée sous plusieurs dimensions sans être réduite à un score. L’infini peut être manipulé formellement sans être transformé en objet physique certain.

Nos catégories sont nécessaires. Leur puissance exige que nous conservions la mémoire de leur origine. À mesure que l’intelligence artificielle accélère la production, la diffusion et la consolidation des architectures conceptuelles, cette vigilance devient encore plus importante. Une machine capable de produire en quelques secondes une explication parfaitement structurée peut rendre une construction intellectuelle plus convaincante qu’elle ne l’était auparavant.

La cohérence d’un discours reste une propriété du discours. La solidité d’un modèle reste une propriété du modèle tant que l’expérience n’a pas établi davantage. La rigueur commence lorsque ces niveaux restent visibles, lorsque les définitions restent révisables et lorsque le réel conserve la possibilité de résister à nos catégories.