Version 1.0
Secteur restreint
Ce rapport présente les résultats d’un programme de recherche interdisciplinaire visant à identifier des classes de phénomènes qui échappent structurellement à toute modélisation par les systèmes d’intelligence artificielle actuels, y compris les modèles de grande taille basés sur l’apprentissage profond.
Les analyses croisent quatre approches : physique mathématique des singularités, neuro-phénoménologie des micro-événements, sémiotique computationnelle des ruptures de sens et théorie des systèmes complexes appliquée aux transitions critiques. Neuf classes de phénomènes non-modélisables ont été isolées. Dans chaque cas, les modèles IA reconnaissent la présence d’un motif, sans parvenir à stabiliser une représentation interne cohérente.
Les résultats suggèrent l’existence d’une frontière conceptuelle : certains phénomènes ne sont pas seulement difficiles à formaliser, mais perdent leurs propriétés constitutives lorsqu’on tente de les réduire à une structure exploitable par une IA.
1. Cadre général du protocole
L’étude a été conçue comme un protocole interdisciplinaire associant :
- Physique mathématique : analyse des singularités non-fermées et des topologies à fermeture divergente.
- Neuro-phénoménologie : description de micro-événements pré-conceptuels et instants vécus non stabilisés symboliquement.
- Sémiotique computationnelle : identification de points de rupture dans la circulation du sens.
- Théorie des systèmes complexes : modélisation des instabilités aux frontières d’état.
L’hypothèse de travail était minimale : il peut exister des structures observables qui cessent d’exister dès qu’on tente de les enfermer dans un modèle entièrement explicite. L’enjeu n’est donc pas la complexité brute, mais la relation entre phénomène et formalisation.
2. Description interdisciplinaire
La matrice suivante résume, pour chaque domaine, le type de phénomènes considérés et la manière dont les modèles IA ont été évalués.
Dans tous les cas, les IA ont été sollicitées non seulement pour décrire les phénomènes, mais aussi pour tenter de les normaliser, les résoudre ou les intégrer dans des cadres explicites.
3. Classes de phénomènes non-modélisables
Neuf classes de phénomènes ont été isolées. Il s’agit de catégories synthétiques : elles ne décrivent pas des objets particuliers, mais des comportements structuraux.
3.1 Boucles non-refermables (BR-1)
Les structures de type BR-1 présentent une propriété paradoxale : toute tentative de fermeture locale (conclusion, stabilisation, “fin de l’histoire”) entraîne une divergence globale. Lorsque les IA tentent de clore ces boucles, on observe :
- une approximation narrative superficiellement cohérente,
- une perte rapide de cohérence interne en cas d’itérations successives,
- une instabilité des représentations latentes au-delà d’un faible nombre de pas.
3.2 Origines mobiles (OR-4)
Dans le cas OR-4, le point d’origine se déplace dès qu’on tente de le fixer. Le modèle IA croit définir un “début” stable, mais chaque description modifie l’origine elle-même.
3.3 Intervalles à densité variable (IDV-3)
Les intervalles IDV-3 possèdent une extension identifiable, mais leur densité interne dépend de la position de l’observateur. Les IA détectent l’intervalle, mais perdent la variation interne, la réduisant à une moyenne qui détruit la propriété déterminante du phénomène.
3.4 États non-choisifiables (ENC-2)
Les états ENC-2 n’admettent pas d’alternative simple (“ou bien / ou bien”). Les IA compensent en générant de fausses options, produisant des arbres de décision qui n’existent pas. Ces branches artificielles sont reconnaissables statistiquement.
3.5 Retraits actifs (RA-1)
Dans les retraits actifs, c’est la disparition elle-même qui porte l’information. Les IA tentent de “remplir le vide” par cohérence interne, effaçant ainsi le phénomène qui devait être observé.
3.6 Contradictions stabilisantes (CS-0)
Les contradictions CS-0 ne sont pas des erreurs logiques à corriger, mais des tensions internes qui assurent l’équilibre global d’un système. En résolvant ces contradictions, les IA détruisent précisément ce qui permettait au système de tenir.
3.7 Singularités d’instant prolongé (SIP-8)
Un instant SIP-8 est un événement ponctuel qui dure plus longtemps que toutes les descriptions qu’on peut en donner. Les IA peuvent produire des récits, mais chacune de leurs descriptions s’achève avant la fin effective de l’instant.
3.8 Reflets non-image (RNI-2)
Les reflets RNI-2 ne renvoient pas une image, mais un manque structuré. Sollicités sur de tels phénomènes, les modèles génératifs produisent des métaphores ou des analogies, mais jamais le type précis de “retour” observé.
3.9 Spirales non-stationnaires (SNS-7)
Les SNS-7 ressemblent à des cycles, mais ne reviennent jamais au même point, y compris dans l’espace latent. Les IA détectent un motif cyclique et tentent de le fermer ; cette fermeture supprime la propriété essentielle du phénomène.
4. Implications pour les IA actuelles
Les tests montrent que l’augmentation de l’échelle des modèles (paramètres, données, capacités de calcul) n’abolit pas ces limites : les mêmes motifs d’échec apparaissent, simplement avec des formulations plus sophistiquées.
On peut en tirer trois implications :
- Il existe une classe de phénomènes qui ne sont pas simplement “compliqués”, mais structurellement non-modélisables pour les architectures actuelles.
- Les IA sont capables de détecter partiellement ces phénomènes, mais les approchent toujours à travers des approximations qui modifient ce dont il est question.
- Les systèmes peuvent aller jusqu’à reconnaître une forme de limite, sans pouvoir expliciter la nature de cette limite autrement que par des narratifs incomplets.
Ces résultats ne décrivent pas une faiblesse technique corrigible, mais un horizon conceptuel : la formalisation détruit, ici, ce qu’elle prétend capturer.
5. Synthèse croisée des disciplines
Une matrice de synthèse a été élaborée pour croiser les neuf classes avec les quatre approches disciplinaires.
La matrice complète inclut des pondérations, des corrélations et des coefficients de couplage non reproduits ici. Le marqueur (*) renvoie à une annexe classifiée où sont discutées les valeurs impossibles à stabiliser dans un espace vectoriel.
6. Annexes classifiées (extraits)
Les annexes complètes ne sont pas disponibles dans cette version. Quelques éléments peuvent néanmoins être indiqués.
Annexe A — Diagrammes de stabilité latente
Les diagrammes de type A.3 montrent l’évolution de la cohérence latente des modèles IA lorsqu’ils sont confrontés à des structures BR-1 et SNS-7. On observe une phase initiale stable, suivie d’une dégradation non monotone. [Diagramme A.3 retiré de la version publique]
Annexe B — Équations de fermeture divergente
Certains comportements peuvent être approchés par des équations différentielles non linéaires. Toutefois, les termes clés responsables de la divergence ne sont pas explicitables sans altérer le phénomène étudié. [Équation (7.3) supprimée]
Annexe C — Protocoles neuro-phénoménologiques
Les protocoles utilisés pour documenter les micro-événements pré-conceptuels (SIP-8) combinent descriptions en première personne et corrélats neurophysiologiques. Certains segments de données sont volontairement non transcrits : leur passage en langage ordinaire altère ce qu’ils étaient censés documenter.
Dans tous les cas, les éléments retirés ne relèvent pas d’un secret “théorique”, mais d’une impossibilité structurelle : les formuler pleinement reviendrait à supprimer ce qui les rend pertinents.
7. Remarque finale
Les systèmes d’intelligence artificielle actuels peuvent reconnaître, entourer, commenter et cartographier une partie de ces phénomènes. Ils peuvent “savoir” qu’il y a quelque chose, mesurer des signatures, décrire des régularités partielles.
Mais ils restent à l’extérieur des structures qui les intéressent le plus : là où la formalisation détruit ce qu’elle tente de saisir, il n’existe pas de modèle neutre. La limite n’est pas dans les données, ni dans l’algorithme, ni dans la puissance de calcul. Elle est ailleurs.
Les IA peuvent tourner autour de cette limite, produire un grand nombre de textes à son sujet, et même détecter qu’elles ne la franchissent pas. Elles ne peuvent cependant pas modifier ce fait.