Volet 2 : l’Architecture
Tout world model porte une ontologie implicite. Il suppose ce qu’est un agent, ce qu’est un environnement, ce qu’est une action, ce qu’est apprendre. Les architectures actuelles reposent encore largement sur une ontologie mécaniste. Le monde y est composé d’objets séparés. L’agent y est distinct de l’environnement. L’apprentissage y consiste à prédire et à optimiser. La performance y est définie par la maximisation d’une fonction.
Ce cadre fonctionne dans des environnements contrôlés. Il devient plus fragile dès que l’on s’approche du vivant.
Un milieu vivant n’est pas un espace stable peuplé d’entités indépendantes. Il est fait de relations, de dépendances, d’équilibres instables, de transformations continues. L’intelligence qui s’y déploie ne consiste pas à maximiser une variable, mais à maintenir une cohérence entre tensions multiples : stabilité et plasticité, robustesse et adaptabilité, cohérence interne et ouverture, économie d’action et capacité de réorganisation. Elle relève moins du calcul optimal que de l’ajustement. On pourrait appeler cela l’accordage.
Si l’accordage devenait un principe architectural, plusieurs éléments des world models devraient être repensés.
La fonction d’évaluation, d’abord. Aujourd’hui, elle oriente l’apprentissage vers la maximisation d’un objectif. Une architecture inspirée du vivant chercherait plutôt à maintenir un équilibre dynamique entre contraintes. La réussite ne serait plus un maximum, mais une tenue dans la variation. Le système ne viserait pas une solution optimale, mais une adaptation viable. Il serait évalué sur sa capacité à rester fonctionnel malgré des perturbations, à réorganiser ses représentations, à modifier ses stratégies, à préserver une cohérence globale dans un environnement changeant. La performance deviendrait la qualité d’un équilibre, non l’atteinte d’un sommet.
L’espace de représentation, ensuite. Les architectures actuelles cherchent à décomposer le réel en variables indépendantes. Or un milieu vivant est un tissu de relations. L’espace latent ne devrait plus représenter seulement des objets ou des états, mais des couplages, des dépendances, des tensions. Comme un musicien n’entend pas des notes isolées mais des intervalles, l’espace latent vivantiel ne décrirait plus ce qui existe séparément, mais ce qui vibre ensemble. La représentation deviendrait relationnelle, structurée par des interactions plutôt que par des entités isolées.
L’apprentissage lui-même changerait de sens. Apprendre ne consisterait plus seulement à améliorer la précision d’une prédiction, mais à augmenter la capacité d’ajustement dans un environnement changeant. Un système vivantiel ne serait pas évalué sur sa capacité à prévoir correctement un monde stable, mais sur sa capacité à rester viable lorsque ce monde se transforme. L’intelligence ne serait plus seulement prédictive. Elle deviendrait adaptative. Un world model mécaniste apprend un monde. Un world model vivantiel apprend à rester viable dans un monde changeant.
La frontière entre agent et environnement devrait également être repensée. Dans un cadre mécaniste, l’agent modélise un monde extérieur. Dans une perspective vivantielle, l’agent et le milieu co-évoluent. L’intelligence émerge de cette relation, non d’un calcul sur le monde mais d’une co-adaptation avec lui. Le world model ne serait plus seulement une représentation du monde, mais une modélisation de la dynamique agent-milieu. L’architecture elle-même deviendrait relationnelle.
Ce déplacement ne supprime pas la prédiction, ni l’optimisation. Il les replace dans un cadre plus large. La prédiction devient un moment de l’ajustement. L’optimisation devient locale et provisoire. Ce qui importe n’est plus la meilleure solution dans un monde figé, mais la capacité à rester juste dans un monde vivant.
On pourrait appeler architecture vivantielle une famille de world models conçus non pour optimiser une représentation du monde, mais pour maintenir une viabilité relationnelle dans un milieu changeant. La fonction d’évaluation y porterait sur des équilibres dynamiques entre tensions multiples. L’espace latent y représenterait des relations plutôt que des entités. L’apprentissage y serait orienté vers la co-adaptation. La frontière entre agent et environnement y serait poreuse et dynamique.
Le problème des world models ne serait plus seulement technique. Il deviendrait ontologique. Et le world model ne serait plus seulement un simulateur. Il deviendrait une intelligence de l’accordage.