À la suite de l’excellent billet de mon collègue et ami Louis-Daniel Godin sur l’intelligence artificielle (La mâchoire de chatgpt), j’ai eu envie à mon tour d’ajouter, plus modestement sans doute, quelques réflexions sur ce qui ne cesse d’inquiéter les intellectuels : l’apparition, le développement et la routinisation de l’intelligence artificielle. Ce que Louis-Daniel évoque avec justesse dans son texte pourrait se résumer à la scène d’énonciation et à sa réalité. Avec les notions de transfert et de contre-transfert, il montre comment l’énonciation d’un corps vers un autre, la réception d’un corps s’énonçant à un corps, écoutant, n’est pas anecdotique ou contingente dans une relation thérapeutique et, ajouterais-je, dans toute relation de communication. Rien de plus irritant qu’une intelligence conversationnelle qui énonce, robotique : je comprends. Il n’y a pas de corps qui comprend au bout de la chaîne communicationnelle et donc il n’y a pas de compréhension.

André Gorz publiait, en 2003, aussi bien dire il y a une éternité, un ouvrage intitulé Immatériel. Connaissance, valeur et capital. Dans cet effort théorique qui n’est pas très loin du maintenant classique Nouvel esprit du capitalisme (Boltanski et Chapiello) ou des propositions d’Axel Honneth sur l’idéologie de la performance (je pense à La société du mépris), il s’intéressait aux métamorphoses du capitalisme à l’heure où la valeur produite se révélait de plus en plus immatérielle et ainsi de moins en moins mesurable en temps de labeur et en outillage. C’est alors, écrit Gorz, que la valeur elle-même entre en crise :

La crise de la mesure du travail entraîne inévitablement la crise de la mesure de la valeur. Quand le temps socialement nécessaire à une production devient incertain, cette incertitude ne peut pas ne pas se répercuter sur la valeur d’échange de ce qui est produit. […] La crise de la mesure de la valeur met en crise la définition de l’essence de la valeur.  (55-56)

Si cette crise m’intéresse ici, c’est qu’elle prépare les conditions de la valorisation de l’intelligence générative. Pour Gorz, le début du XXIe siècle présente une valeur trouble ; ce qui a de la valeur et la mesure de cette valeur échappe aux outils et évaluations habituelles. Pourquoi ? Car dans l’économie du savoir, on ne peut évaluer, comme on le ferait pour la production matérielle, ce que le savoir produit. Le capitalisme sans la valeur : voilà une véritable crise.

Mais bien sûr, la crise a rencontré sa résolution et la valeur a pu être mesuré de nouveau et capturé par l’économie. Cela se fit d’abord sous la forme de progrès technologiques, parfois grossièrement techniques, qui changèrent le paradigme en place. Ces progrès travaillèrent à « recapitaliser » ce qui échappait, dans la crise de la valeur, au système du capitalisme. Gorz utilise en 2003 l’exemple du logiciel qui devient une « action productive » (67) du savoir (il parle alors de connaissance : je viens à cette distinction). Ainsi, les innovations technologiques se sont additionnées jusqu’à nous et l’intelligence artificielle ne constituerait que « l’ultime » étape de ce processus.

Capturer quelle valeur ? Recapitaliser quelle activité ? Celle du savoir dans l’économie du savoir, serait la réponse la plus simple. Or, ce savoir, tel que le conçoit Gorz, n’est pas un donné mesurable, mais il est toujours « en expérience ». Comment peut-on s’y prendre (comment s’y est-on pris)?

Gorz définit assez bien le savoir, qui, disais-je, prend la forme d’une expérience, d’un usage maîtrisé ; le savoir « est appris quand la personne l’a intégré au point d’oublier qu’elle a dû l’apprendre » (59) : c’est dire que ce savoir ne s’attache à aucun certificat ou diplôme mais se veut informel et vécu. On pourrait ici, parce que je parle depuis la littérature, penser à l’écriture, l’argumentation, la pensée : quand on a consacré assez de temps à fréquenter un domaine, se produit l’acquisition, l’apprentissage de ce savoir de façon confuse et imprécise. Si bien que quiconque maîtrise le langage critique oublie l’avoir appris et adopte comme une sorte de langue naturelle celle de la conceptualisation, de l’analyse, de la théorie. D’ailleurs, Gorz distingue le savoir de la connaissance (voilà, j’y suis) en utilisant précisément l’exemple, proche, de la langue : on a un savoir de la langue qui peut se passer d’une connaissance de sa grammaire, assure-t-il. La connaissance, dans cette distinction, est ainsi « formalisée », « réglementée », elle est, pour reprendre Jurgen Habermas, une technique détachée de l’expérience qu’on peut en avoir. Nous en venons à notre sujet, cette distinction entre le savoir et la connaissance apparaît centrale.

Pour Gorz, « plus une société codifie et transforme en connaissances formalisées les savoirs communs, plus sa culture s’appauvrit » (60). C’est précisément ce qui advient depuis la seconde moitié du XXe siècle, assure-t-il, alors que les « savoirs communs » « ont été transformés en connaissances homologuées et professionnalisées, pour devenir des services tarifés. » (60) Ce processus historique a donc consisté à recapitaliser le savoir, en connaissance, délivrables par des diplômes, des brevets, des certificats – David Graeber traite de cette transformation au début de son Bureaucratie dans ce qu’il appelle la diplômanie.

 À suivre cette lecture de Gorz, on comprend que l’intelligence générative ne constitue qu’une étape de plus contre le savoir, et pour la connaissance ; contre une culture en tant qu’espace informel de pratiques, de capacités, de gestes, et pour une (uni)formalisation et bientôt – car nous en revenons à la crise de la valeur – une valorisation financière et maintenant boursière de ces connaissances. Si en 2003 Gorz pensait cette mutation du savoir en connaissance sous la forme du logiciel, il l’envisageait toutefois comme insuffisante. On peut dire que cette mutation, en 2026, et celle de notre capitalisme – dans les termes de Gorz – s’achève avec l’intelligence artificielle.

Le mouvement serait le suivant : le savoir partagé ou particulier a été récupéré en connaissance, dans le mouvement de la « démocratisation » de l’enseignement et des études supérieures, si bien que des tâches informellement possédées par ceux que Gorz nomme les ouvriers intellectuels, sont devenues des notions et des techniques. L’informatique du début du XXIe siècle voit, avec le logiciel, une connaissance « en acte » qui remplace pour beaucoup le « savoir » comme valeur des sujets (les ressources humaines). Pourtant, le savoir résiste et persiste, car c’est le sujet, dans ce nouvel esprit du capitalisme, un sujet conçu de plus en plus comme un autoentrepreneur, qui en est le fer de lance et le garant du développement des entreprises (écrit Gorz et d’autres, toujours avec, je le précise, les reproches qu’on peut imaginer : concevoir le sujet humain comme entrepreneur de soi est une radicalisation assez outrancière de la réification).

L’intelligence artificielle, comme force « immatérielle » vient toutefois créer une nouvelle brèche, il me semble. Pour Gorz, tout l’enjeu de la « crise de valeur » tient à ce que l’immatériel, par son immatérialité, peut difficilement se capitaliser – se lire en valeur, s’accumuler, se vendre. L’un des défis principaux créant cette crise tient à ce qu’une offre infinie ou incalculable – ainsi en est-il de l’immatériel au sein d’une « économie de la connaissance » – ne peut, par son manque flagrant de rareté, valoir (au sens économique) quelque chose. C’est là où le tour de passe-passe de l’intelligence artificielle agit : elle sait créer la rareté ; comment ? Il suffit de lire les études sur les ravages de l’intelligence artificielle dans différents corps d’emploi ou encore d’en suivre le mouvement dans les institutions d’enseignement. La béquille logicielle induit une démission cognitive assez alarmante ; les gestes généralement sus – communiquer par écrit à autrui ; lire un courriel et en saisir l’information [voulez-vous que je résume le contenu de ce courriel, me répète inlassablement Copilot]; conceptualiser une situation, compiler des données, comparer des documents – ne le sont plus, sus, et dans l’enseignement, les bases de rédaction acquises reculent à chaque cohorte, selon la complaisance de chacun. Raréfier le savoir consiste à le formaliser en connaissance, ici, en connaissance logicielle : c’est l’intelligence artificielle.

Ainsi, en démocratisant les institutions d’enseignement supérieur dans la deuxième moitié du XXe siècle, nous avons aussi érodé l’ordre des savoirs communs (ils ont été raréfiés, c’est-à-dire transformés en connaissances), en les rationnalisant. Aujourd’hui, en « démocratisant » les connaissances et compétences communes (rédactionnelles, traductionnelles, etc.) sous la forme d’intelligence artificielle manipulable par tous, nous procédons de la même manière, raréfiant, chez des cohortes et des générations, des savoirs devenus connaissances capitalisables et capitalisées par la bulle de l’IA, en bourse.

Louis-Daniel Godin parlait de la mâchoire de chatgpt ; on le sait, pour s’entraîner, Antropic détruit maintenant des livres qu’elle digère et qui participeront maintenant de ses connaissances. Il est facile de voir cette mâchoire immatérielle à l’œuvre, qui crée la rareté en nous dépossédant de ce qu’on croyait le plus commun.