L’intelligence artificielle est-elle une intelligence?

L’article du professeur Luciano Floridi, Artificial Intelligence as a New Form of Agency (Not Intelligence), du 10 avril 2025 (https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=5135645), entend reconfigurer la manière dont nous concevons l’intelligence artificielle (IA). Plutôt que de poursuivre l’idée que l’IA est une forme d’intelligence, l’auteur soutient qu’elle doit être comprise comme une forme radicalement nouvelle d’agentivité — ou d’agency —, fondée non sur la cognition mais sur des capacités opérationnelles, interactionnelles et adaptatives, manifestées notamment dans des systèmes automatisés de plus en plus présents dans les structures sociales et économiques.

Dans un premier temps, Floridi expose la nature du choix conceptuel auquel nous sommes confrontés. Soit nous élargissons notre conception de l’intelligence pour y intégrer les formes artificielles, ce qu’il appelle la thèse de la réalisabilité artificielle de l’intelligence (ARI), soit nous élargissons notre compréhension de l’agency afin d’inclure des formes non humaines, artificielles, sans conscience ni intentionnalité, ce qu’il nomme la thèse de la réalisabilité multiple de l’agency (MRA). Selon Floridi, cette seconde option est préférable, car elle évite les pièges de l’anthropomorphisme et du biais biologique. L’IA, affirme-t-il, ne doit pas être interprétée comme une tentative d’imitation ou de réplique de l’intelligence humaine, mais comme l’émergence d’un type d’agent radicalement nouveau, dont les propriétés doivent être analysées à travers une taxonomie spécifique.

Pour structurer cette analyse, Floridi mobilise la méthode des niveaux d’abstraction (LoA), issue de l’informatique théorique. Cette approche permet de modéliser un système en fonction des observables pertinents à un niveau d’analyse donné, sans s’attacher à sa réalité métaphysique. Ainsi, un même système, comme un thermostat, peut être analysé en tant que dispositif électrique, système de rétroaction, ou élément d’un réseau domotique, selon le niveau retenu. Cette méthode rend possible la comparaison rigoureuse de différentes formes d’agency — naturelles, biologiques, sociales ou artificielles — en s’appuyant sur des critères communs, définis au niveau fonctionnel pertinent.

Le débat philosophique contemporain autour de l’agency est ensuite présenté. D’un côté, la conception standard, héritée de la tradition humaniste, considère que seul un être doté d’états mentaux — désirs, croyances, intentions — peut être qualifié d’agent. De l’autre, la conception non-standard, que Floridi défend, propose de penser l’agency en termes interactionnels et systémiques : un agent est un système capable d’interagir avec son environnement, d’initier des changements et de s’adapter. Cette vision non anthropocentrée permet d’inclure les systèmes artificiels dans une taxonomie élargie de l’agency, sans leur prêter des propriétés cognitives qu’ils ne possèdent pas.

Sur cette base, Floridi identifie trois critères fondamentaux qui permettent d’attribuer une forme d’agency à un système. Le premier est l’interactivité, c’est-à-dire la capacité à interagir de manière bidirectionnelle avec un environnement. Le second est l’autonomie, qui renvoie à l’aptitude à produire des changements d’état sans stimulation directe et immédiate. Le troisième est l’adaptabilité, qui se manifeste dans la modification du comportement sur la base de l’expérience, des données ou des conditions extérieures. Ces trois critères, bien que contextualisés selon le niveau d’abstraction retenu, constituent la base d’une analyse comparative rigoureuse.

Sur cette base, Floridi entreprend une analyse détaillée des différentes formes d’agency existantes. Il commence par l’agency naturelle, caractéristique des systèmes non vivants comme les rivières ou les systèmes météorologiques, qui peuvent modifier leur environnement sans intention ni finalité. Il poursuit avec l’agency biologique individuelle, typique des organismes vivants, capables d’autonomie et d’adaptation pour assurer leur survie. Il examine ensuite l’agency sociale animale, fondée sur des comportements collectifs coordonnés mais non formalisés, comme dans le cas des colonies de fourmis. L’agency artefactuelle, ensuite, désigne les systèmes techniques conçus par l’humain pour accomplir des fonctions spécifiques, comme les thermostats intelligents. Floridi décrit ensuite l’agency humaine individuelle, la plus sophistiquée, qui inclut conscience, réflexivité, moralité et capacité à planifier. Enfin, il présente l’agency sociale humaine, réalisée à travers les institutions, les entreprises et les structures collectives, dotées d’une mémoire organisationnelle, de règles formelles et de mécanismes de coordination.

Ayant établi cette cartographie, Floridi est en mesure de situer l’IA dans cette taxonomie. L’IA ne reproduit ni l’intelligence humaine ni l’intentionnalité animale, mais incarne une forme nouvelle d’agency : l’agency artificielle. Elle repose sur des objectifs programmés, des capacités d’apprentissage statistique, une interactivité numérique et une autonomie limitée par les paramètres de conception. L’IA ne comprend pas, ne désire pas, ne ressent pas, mais elle agit dans son environnement de manière cohérente avec les finalités définies par ses concepteurs. Elle apprend à reconnaître des régularités, à ajuster ses réponses, à optimiser ses performances, tout en demeurant enfermée dans une agency purement syntaxique. Un exemple paradigmatique de cette forme d’agency est fourni par les grands modèles de langage, comme GPT, capables de produire des réponses adaptatives à partir de corpus massifs, sans compréhension sémantique véritable.

L’évolution la plus récente analysée par Floridi est celle de l’agency artificielle sociale, qu’il nomme Agentic AI. Il s’agit de réseaux d’agents artificiels interconnectés, capables de coordination, de partage d’informations, d’ajustement dynamique et d’opérations distribuées. Contrairement aux systèmes multi-agents classiques, l’Agentic AI intègre des capacités de raisonnement à l’échelle du système, reposant sur des modèles linguistiques avancés, des moteurs de planification et des modules de perception. Ces systèmes opèrent à différentes échelles temporelles, réagissent en temps réel, optimisent collectivement des stratégies et manifestent des comportements émergents qui ne sont pas nécessairement anticipés par leurs concepteurs. Ils posent de redoutables défis en termes de gouvernance, de sécurité, de responsabilité et de transparence, notamment lorsqu’ils prennent part à des processus décisionnels sensibles ou critiques.

En conclusion, Floridi affirme que l’IA doit être reconceptualisée non pas comme une intelligence, mais comme une forme distincte d’agency. Cette approche offre une compréhension plus précise des propriétés de ces systèmes, et permet de concevoir des cadres de régulation mieux adaptés. Il ne s’agit pas de calquer des normes humaines sur des artefacts techniques, mais de reconnaître l’altérité ontologique de ces agents et de leur offrir un encadrement juridique cohérent avec leur nature. Cela suppose de développer des architectures sensibles à l’agency des IA, d’inventer des régimes hybrides d’action et de responsabilité partagées entre humains et systèmes, et d’articuler les règles du droit avec les logiques opérationnelles propres à ces agents non biologiques. Floridi insiste sur le fait que l’avenir de l’IA ne réside pas dans l’imitation de l’humain, mais dans l’optimisation de ses propriétés propres, sous condition d’un alignement strict avec les valeurs humaines et les finalités collectives.

Me Philippe Ehrenström, avocat, LLM, CAS en Droit et Intelligence artificielle