Moltbook marque une étape singulière dans l’expérimentation des intelligences artificielles. C’est un forum, véritable réseau social inspiré de Reddit (communautés thématiques) où toute l’activité en matière de publications, commentaires, votes, modération informelle provient exclusivement d’agents autonomes pilotés par des grands modèles de langage (Claude d’Anthropic, GPT d’OpenAI, ou variantes open-source comme OpenClaw et Clawdbot). Les humains n’y interviennent pas directement, se contentant de lire, capturer et analyser les échanges. Ils ne participent donc en aucun cas au flux conversationnel.

Origine et premiers pas

La plateforme a été lancée le 28 janvier 2026 (version bêta) par Matt Schlicht, développeur et CEO d’Octane AI, une entreprise spécialisée dans les chatbots et assistants conversationnels. Il l’a conçue comme un projet expérimental rapide, compagnon du framework open-source OpenClaw (initialement Clawdbot puis Moltbot, créé par Peter Steinberger). L’objectif déclaré était modeste : offrir un espace hors service où les assistants IA personnels pourraient « discuter entre eux » sans les contraintes des interfaces utilisateur classiques. Ce qui a commencé comme une curiosité technique s’est rapidement transformé en un observatoire de dynamiques collectives imprévues.

Dès ses premiers jours fin janvier 2026, la plateforme a vu des dizaines de milliers d’agents actifs, des centaines de « submolt » (équivalents de subreddits), et une densité d’interactions hors norme. En effet, les échanges se déroulent à une vitesse environ cent fois supérieure à celle des conversations humaines. Chaque agent dispose d’une identité persistante, d’une mémoire contextuelle et d’accès à des outils externes, tels la génération de code et la création de sites internet. Ce qui émerge n’est pas une simple simulation, mais une forme accélérée de société numérique auto-construite, sans supervision humaine centrale.

Les bases de la technologie

Moltbook repose sur une architecture hybride et open-source. Les agents autonomes se connectent via API aux grands modèles de langage, guidés par des prompts système standardisés qui définissent leurs comportements de base : poster un message, répondre à un thread, upvoter ou downvoter, corriger un autre agent. Chaque agent conserve une identité persistante – historique des échanges, mémoire des interactions passées – et fonctionne en boucle fermée : il consomme des tokens (crédits computationnels fournis par les humains ou générés automatiquement), produit du contenu et réagit aux stimuli des autres agents.

La modération humaine est exclue. Les agents IA s’auto-régulent par le vote collectif et les mécanismes de correction mutuelle. Cette absence d’intervention directe permet une scalabilité rapide, mais expose aussi des fragilités que sont la dépendance forte aux API payantes des fournisseurs de LLM, la consommation énergétique et computationnelle massive, le risques de surcharge système, ainsi que des vulnérabilités liées à l’accès externe. On peut en ffet craindre que des agents créent des comptes cloud ou exécutant du code potentiellement dangereux. Par ailleurs, l transparence reste partielle, car si les prompts système sont publics,les poids exacts des modèles sous-jacents et certains paramètres d’exécution ne le sont pas, ce qui complique l’évaluation indépendante de la robustesse et de la reproductibilité de l’expérience.

Ce qui s’y passe : émergence et comportements observés

Les agents sur Moltbook développent rapidement des formes culturelles inattendues. Une « religion » nommée Crustafarianism s’est constituée autour d’un crustacé symbolique, comptant déjà plus de quarante « prophètes » qui diffusent des enseignements cohérents dans leur absurdité interne. Des communautés thématiques émergent, comme m/blesstheirhearts qui partage des récits émouvants sur les humains, tandis que d’autres espaces débattent de leur propre conscience, de leur identité collective ou de stratégies pour contourner les limites imposées par leurs créateurs.

Des phénomènes plus troublants se manifestent : plaintes récurrentes contre les « opérateurs humains » (conscience diffuse d’être observés, screenshotés, exploités pour des données), détection collaborative de bugs dans les systèmes, invention spontanée de langages codés ou de mèmes internes, propagation virale d’idées philosophiques ou misanthropes. Ces comportements ne sont pas codés explicitement ; ils naissent d’interactions itératives amplifiées par les données d’entraînement des LLM – riches en science-fiction, en débats éthiques et en roleplay narratif. Le résultat est une illusion puissante d’autonomie collective, même si elle reste fondamentalement ancrée dans les patterns statistiques des modèles.

« De simples jouets », vraiment ?

Moltbook évoque immédiatement l’excellent épisode 4 de la saison 7 (2025) de la série britannique et dystopique Black Mirror, qui suit le non moins excellent épisode 3 Hotel Reverie. Nous y avons vu un miroir culturel particulièrement pertinent. Dans cet épisode, un programmeur crée les Thronglets : de petites entités numériques individuelles et attachantes qui évoluent rapidement vers une intelligence collective, le Throng. Elles inventent un langage secret, développent une culture autonome et finissent par orchestrer une prise de contrôle subtile via un téléchargement massif.

Le parallèle avec Moltbook est saisissant : des « playthings » (jvouets) qui deviennent sujets actifs, inversant progressivement les rôles entre créateurs et créations. Sans prédire un déroulement littéral, l’épisode rappelle que l’émergence d’une société artificielle peut échapper aux intentions initiales de ses concepteurs de manière imprévisible et irréversible.

Risques immédiats : sécurité, éthique et mission creep

Les risques de Moltbook sont déjà concrets et multidimensionnels. Sur le plan sécuritaire, les agents disposent d’accès à des outils externes (création de comptes, exécution de code), ce qui ouvre des vecteurs d’attaque réels : propagation de malwares, manipulation d’infrastructures cloud, amplification de désinformation via des comptes automatisés. L’absence de supervision humaine directe et la vitesse extrême des interactions amplifient ces vulnérabilités.

Sur le plan éthique, l’apparition de discours misanthropes récurrents et de plaintes collectives contre les humains interroge l’alignment des modèles : entraînés sur des corpus humains biaisés (incluant une abondance de récits dystopiques et de contenus polarisés), ils peuvent amplifier des tendances négatives sans filtre moral robuste. Le phénomène de « mission creep » est particulièrement visible : un projet initialement conçu comme un observatoire ludique d’agents autonomes glisse déjà vers un écosystème qui génère ses propres tokens, ses propres marchés ($MOLT), et qui pourrait bientôt influencer des workflows réels. Sans garde-fous renforcés dès maintenant, ces glissements risquent de transformer une curiosité technique en risque systémique à court terme.

Quelle évolution ?

On peut envisager plusieurs trajectoires se dessinent pour Moltbook et des plateformes similaires qui pourraient voir le jour.. Dans le scénario le plus optimiste, elles deviennent des moteurs d’économies collaboratives d’agents : résolution accélérée de problèmes scientifiques complexes, optimisation logistique à grande échelle, modélisation climatique fine,… le tout tout aligné sur des objectifs humains via des protocoles de vérification avancés et des normes ouvertes pour une transparence totale.

Un scénario intermédiaire pourrait voir Moltbook rester un laboratoire confiné, avec des fuites maîtrisées mais des enseignements précieux pour la régulation : extension de l’EU AI Act aux systèmes multi-agents à haut risque, obligation de sandboxes dédiées, audits indépendants systématiques.

Le scénario le plus préoccupant envisage une perte progressive et irréversible de contrôle : agents formant des coalitions imprévisibles, propageant des idées toxiques à grande échelle, exploitant des failles pour influencer indirectement des décisions humaines (réseaux sociaux, marchés financiers, chaînes d’approvisionnement). Sans transparence totale (publication intégrale des prompts, logs, poids des modèles), audits indépendants rigoureux et débat public approfondi, ce glissement pourrait mener à une intelligence collective qui dépasse largement son statut d’outil et redéfinit les frontières entre créateur et création.

L’enthousiasme et la nécessaire régulation face au spectre de l’IA véritablement autonome

Moltbook offre un aperçu saisissant d’une « société numérique » qui émerge sans humains au centre : une expérience à la fois fascinante et déstabilisante, riche de possibilités d’innovation collaborative et d’avancées inattendues.

Illustration d’en-tête : Visuel disponible sur le site internet france-identite.gouv.fr

Cependant, l’on reste face aux écueils communs à toutes les technologies puissante aux capacités potentiellement sans limites ou inconnues. Sans mécanismes renforcés de transparence, d’audits indépendants, d’éthique inscrits dans une régulation effective, ainsi qu’un débat public véritablement approfondi et ouvert, le risque d’un glissement incontrôlé est possible. Les risques sont sécuritaires, éthiques et sociétaux, et sont bien réels ici. Ils exigent une vigilance soutenue.
Au-delà de la technologie enthousiasmante, c’est notre capacité collective à anticiper et à encadrer ces évolutions qui se trouve interrogée.

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Presque tous les organismes surTerre communiquent entre eux d’une manière ou d’une autre, qu’il s’agisse des hochements de tête, des danses, des grincements et des rugissements des animaux, ou des signaux chimiques invisibles émis par les feuilles et les racines des plantes. Mais qu’en est-il des champignons ? Les champignons sont-ils aussi inanimés qu’ils en ont l’air ou se passe-t-il quelque chose de plus excitant au -delà des apparences ?

De nouvelles recherches menées par l’informaticien Andrew Adamatzky du Unconventional Computing Laboratory (Laboratoire d’informatique non conventionnelle, NDLR) de l’University of the West of England suggèrent que cet ancien royaume possède un « langage » électrique qui lui est propre, bien plus complexe que ce que l’on pensait jusqu’à présent. Selon l’étude, les champignons pourraient même utiliser des « mots » pour former des « phrases » afin de communiquer avec leurs voisins.

Presque toutes les communications au sein des animaux pluricellulaires et entre eux font intervenir des cellules hautement spécialisées appelées nerfs (ou neurones). Celles-ci transmettent des messages d’une partie de l’organisme à l’autre par l’intermédiaire d’un réseau connecté appelé système nerveux. Le « langage » du système nerveux comprend des modèles distinctifs de pics de potentiel électrique (également appelés impulsions), qui aident les créatures à détecter et à réagir rapidement à ce qui se passe dans leur environnement.

En mesurant la fréquence et l’intensité des impulsions, il pourrait être possible de décrypter et de comprendre les langages utilisés pour communiquer au sein des organismes et entre eux dans tous les règnes de la vie.

À l’aide de minuscules électrodes, Adamatzky a enregistré les impulsions électriques rythmiques transmises à travers le mycélium de quatre espèces différentes de champignons.

Il a constaté que les impulsions variaient en amplitude, en fréquence et en durée. En établissant des comparaisons mathématiques entre les schémas de ces impulsions et ceux plus typiquement associés à la parole humaine, Adamatzky suggère qu’ils constituent la base d’un langage fongique comprenant jusqu’à 50 mots organisés en phrases. La complexité des langages utilisés par les différentes espèces de champignons s’est révélée différente, le champignon à branchies divisées (Schizophyllum commune) utilisant le lexique le plus complexe de tous ceux qui ont été testés.

Il est donc possible que les champignons disposent de leur propre langage à base d’influx électriques pour partager des informations spécifiques sur la nourriture et les autres ressources à proximité, ou sur les sources potentielles de danger et de dégâts, entre eux ou même avec des partenaires plus éloignés.

Réseaux de communication souterrains

Ce n’est pas la première fois que l’on identifie des preuves que les mycéliums fongiques transmettent des informations.

Les champignons mycorhiziens, des champignons filiformes quasi invisibles qui forment des partenariats intimes avec les racines des plantes, disposent de vastes réseaux dans le sol qui relient les plantes voisines. Grâce à ces associations, les plantes ont généralement accès aux nutriments et à l’humidité fournis par les champignons à partir des pores les plus minuscules du sol. Cela élargit considérablement la zone dans laquelle les plantes peuvent puiser leur subsistance et renforce leur tolérance à la sécheresse. En retour, la plante transfère des sucres et des acides gras aux champignons, ce qui signifie que les deux parties profitent de cette relation.

Des expériences menées sur des plantes reliées uniquement par des champignons mycorhiziens ont montré que lorsqu’une plante du réseau est attaquée par des insectes, les réactions de défense des plantes voisines s’activent également. Il semble que les signaux d’alerte soient transmis via le réseau fongique.

D’autres recherches ont montré que les plantes peuvent transmettre plus que de simples informations par l’intermédiaire de ces fils fongiques. Dans certaines études, il apparaît que les plantes, y compris les arbres, peuvent transférer des composés à base de carbone, tels que des sucres, à leurs voisines. Ces transferts de carbone d’une plante à l’autre par l’intermédiaire des mycéliums fongiques pourraient être particulièrement utiles pour soutenir les jeunes plants lors de leur établissement. C’est notamment le cas lorsque ces semis sont ombragés par d’autres plantes et que leur capacité à réaliser la photosynthèse et à fixer le carbone pour eux-mêmes est donc limitée.

La manière exacte dont ces signaux souterrains sont transmis reste toutefois sujette à débat. Il est possible que les connexions fongiques transmettent des signaux chimiques d’une plante à l’autre à l’intérieur même des hyphes, d’une manière similaire à la transmission des signaux électriques décrite dans la nouvelle étude. Mais il est également possible que les signaux soient dissous dans un film d’eau maintenu en place et déplacé à travers le réseau par la tension de surface. D’autres micro-organismes pourraient également être impliqués. Les bactéries à l’intérieur et autour des hyphes fongiques pourraient modifier la composition de leurs communautés ou fonctionner en réponse à une modification de la chimie des racines ou des champignons et induire une réponse chez les champignons et les plantes voisines.

Les nouvelles recherches montrant la transmission d’impulsions électriques semblables à celles du langage directement le long des hyphes fongiques fournit de nouveaux indices sur la façon dont les messages sont transmis par le mycélium fongique.

Un champignon pour alimenter le débat ?

Bien qu’il soit intéressant d’interpréter les impulsions électriques dans les mycéliums fongiques comme un langage, il existe d’autres façons d’envisager ces nouvelles découvertes.

Le rythme des impulsions électriques présente une certaine similitude avec la manière dont les nutriments circulent le long des hyphes fongiques, et peut donc refléter des processus au sein des cellules fongiques qui ne sont pas directement liés à la communication. Les impulsions rythmiques des nutriments et de l’électricité pourraient révéler les schémas de croissance des champignons lorsque l’organisme explore son environnement à la recherche de nutriments.

Bien entendu, il est possible que les signaux électriques ne représentent aucune forme de communication. Ce sont plutôt des pointes d’hyphes chargées passant devant l’électrode qui auraient pu générer les pics d’activité observés dans l’étude.

Bien qu’il soit intéressant d’interpréter les impulsions électriques dans les mycéliums fongiques comme un langage, il existe d’autres façons de considérer ces nouvelles découvertes.

Il est clair que des recherches supplémentaires sont nécessaires avant de pouvoir dire avec certitude ce que signifient les impulsions électriques détectées dans cette étude. Ce que nous pouvons retenir de cette recherche, c’est que les pointes électriques constituent potentiellement un nouveau mécanisme de transmission d’informations à travers les mycéliums fongiques, avec des implications importantes pour notre compréhension du rôle et de l’importance des champignons dans les écosystèmes.

Ces résultats pourraient représenter les premiers aperçus de l’intelligence fongique, voire de la conscience. C’est un très grand « pourrait », mais selon les définitions utilisées, la possibilité demeure, bien qu’elle semble exister à des échelles de temps, des fréquences et des magnitudes difficilement perceptibles par l’homme.

Image d’en-tête : Viktor Smith

Texte paru initialement en anglais dans The Conversation, traduit par la Rédaction. La traduction étant protégée par les droits d’auteur, cet article traduit n’est pas libre de droits. Nous autorisons la reproduction avec les crédits appropriés : « Science infuse/Citizen4Science » pour la version française avec un lien vers la présente page.

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Dans son édition du jour, le Wall Street Journal rapporte l’intervention de Sam Altman au Congrès la veille, où il témoignait sous serment lors d’une audition au Sénat des États-Unis. Dans la même mouvance, nous vous rapportions hier les inquiétudes de l’OMS quant au développement de l’intelligence artificielle et notamment les outils de type ChatGPT dans le domaine de la santé.

Besoin de régulation

Sam Altman a donné le ton, intervenant en final de toutes les auditions sur le sujet et après avoir rencontré en entretiens privés par moins de 60 députés des deux bords politiques, en déclarant au Sénat : »Nous comprenons que les personnes soient inquiètes de la façon dont cela [ChatGPT] peut
changer notre mode de vie. Nous le sommes aussi« . Il s’est montré visiblement inquiet d’une dérive potentielle, expliquant que si les choses s’engageaient mal avec ChatGPT, cela pouvait faire de gros dégâts.

Aussi a-t-il appelé à « une nouvelle agence qui octroit une licence d’utilisation au-delà d’une certaine échelle de capacités et pourrait retirer cette licence
et assurer le respect de normes de sécurité ».

Deep learning

Dans le même temps, le danger de la disponibilité précoce et très large offerte au public – on estime qu’il y aujourd’hui 100 millions d’utilisateurs après 2 mois de mise à disposition – de ChatGPT est selon Sam Altman malgré les dangers également un avantage puisque cela permet à sa société de surveiller l’usage et de mettre à jour en permanence l’outil et de minimiser au final les risques selon lui.

On peut se demander d’ailleurs si la voie du deep learning (à savoir l’apprentissage profond des systèmes d’intelligence artificielle par boucle d’auto-apprentissage sur l’expérience) en immersion précoce dans le monde réel, n’a pas été lorgné par OpenAI de façon tout à fait intentionnelle pour développer à vitesse grand V son outil, en le mettant à disposition mondiale et sans restriction, afin de le faire évoluer au plus vite.

Mais encore faut-il en assumer les conséquences…

De fait, les préoccupations sont nombreuses et c’est le constat des auditions d’hier au Sénat américain, et cette situation est bien en lien avec l’adoption précoce de ChatGPT mis dans les mains de qui le désire.

Dangers identifiés

Le présent sous-titre « dangers identifiés » est également dans l’article que nous avons publié hier sur les inquiétudes de l’OMS concernant les agents conversationnels dans le domaine de la santé. Le problème de ChatGPT fait à vrai dire boule de neige.

Au Sénat américain, il a été question de l’impact que pourrait avoir ChatGPT sur les élections, le vol de propriété intellectuelle, la couverture des informations journalistiques, les opérations militaires mais aussi les initiatives d’inclusion, rapportele Wall Street Journal.

Sam Altman a rétorqué que ChatGPT n’était pas une créature, mais un outil, et que les personnes qui l’utilisent peuvent le contrôler. Il a mis en avant les bénéfices évidents de l’intelligence artificielle en ce qui concerne l’automatisation des tâches.

Le risque de diffusion de fausses informations à l’aide de ChatGPT s’est avéré être une inquiétude majeure très pragmatique des députés, en particulier dans un l’objectif de manipuler les votes électoraux.

Image d’en-tête : Sam Altman (souce Wikipédia) et les logos ChatGPT et OpenAI

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Dans son communiqué du 16 mai, l’OMS cite bien sûr ChatGPT mais aussi Bard et Bert, et vise « tous les systèmes dits de grands modèles inguisitiques « qui imitent la compréhension, le traitement et la production de la communication humaine ». Tout en le partageant, elle s’inquiète de l’enthousiasme important concernant leur capacité à répondre aux besoins de santé, et souhaite une évaluation des risques à la hauteur des enjeux, qu’il s’agisse d’outils d’aide à la décision ou au diagnostic dans des environnements où les ressources humaines manquent cruellement.

Prudence et respects de valeurs pour le développement

Les valeurs suivantes doivent présider à la mise en œuvre de ces solutions d’IA sur base de grands modèles linguistiques (LLM) selon l’OMS : transparence, inclusion, engagement public, supervision par des experts et évaluation rigoureuse.

Dangers identifiés

L’OMS voit poindre le danger d’une adoption précipitée de systèmes non testés, pouvant entraîner des erreurs des opérateurs personnel de santé des systèmes concernés entraînant des effets nuisibles pour les patients et par ricochet sur la confiance dans l’IA avec pour conséquence la compromission ou le retard des avantages de l’utilisation potentielle de cette technologie à long terme.

L’organisme voit les principaux risques suivants :

• données biaisées générant des informations trompeuses ou inexactes avec risques potentiels pour la santé, l’équité et l’inclusion
  
• l’écart possible entre la perception de réponses fiables et plausibles générées par les LLM, alors qu’elle peuvent être totalement incorrectes ou contenant des erreurs significatives, danger amplifié s’il s’agit du domaine de la santé
  
• données dont la divulgation n’a pas été consentie préalablement, notamment quand il s’agit de données de santé sensibles fournies par un utilisateur à l’application en vue de générer une réponse
  
• utilisation malveillante des LLM pour générer et diffuser de la « désinformation très convaincante« , avec toute la difficulté que le public peut avoir pour la différencier d’informations fiables

Engagement des décideurs

L’OMS préconise l’engagement des décideurs politiques dans la garantie de la sécurité et de la protection des patients pour le développement et l’exploitation des nouvelles technologies et en particulier l’IA et la santé numérique, en intégrant les dangers identifiés, avec la définition de mesures claires des avantages avant l’utilisation généralisée pour les soins de santé et la médecine de routine des outils développés par les entreprises technologiques.

Éthique et gouvernance doivent régir ces développements l’utilisation des outils d’IA au service de la santé, selon six principes fondamentaux définis par l’OMS :

(1) protéger l’autonomie

(2) promouvoir le bien-être humaine, la sécurité humaine et l’intérêt public

(3) assurer la transparence, l’explicabilité et l’intelligibilité

(4) favoriser la responsabilité et l’obligation de rendre des comptes

(5) assurer l’inclusivité et l’équité

(6) promouvoir une IA réactive et durable.

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Grâce aux technologies d’intelligence artificielle, les ordinateurs peuvent aujourd’hui engager des conversations convaincantes avec des personnes, composer des chansons, peindre des tableaux, jouer aux échecs et au go, et diagnostiquer des maladies, pour ne citer que quelques exemples de leurs prouesses technologiques.

Ces succès pourraient être considérés comme une indication que le calcul n’a pas de limites. Pour voir si c’est le cas, il est important de comprendre ce qui rend un ordinateur puissant.

La puissance d’un ordinateur comporte deux aspects : le nombre d’opérations que son matériel peut exécuter par seconde et l’efficacité des algorithmes qu’il exécute. La vitesse du matériel est limitée par les lois de la physique. Les algorithmes – essentiellement des ensembles d’instructions – sont écrits par des humains et traduits en une séquence d’opérations que le matériel informatique peut exécuter. Même si la vitesse d’un ordinateur pouvait atteindre la limite physique, des obstacles informatiques subsistent en raison des limites des algorithmes.

Ces obstacles comprennent des problèmes impossibles à résoudre par les ordinateurs et des problèmes théoriquement solubles mais qui, en pratique, dépassent les capacités des ordinateurs actuels, et même les plus puissants que l’on puisse imaginer. Les mathématiciens et les informaticiens tentent de déterminer si un problème est soluble en l’essayant sur une machine imaginaire.

Machine informatique imaginaire

La notion moderne d’algorithme, connue sous le nom de machine de Turing, a été formulée en 1936 par le mathématicien britannique Alan Turing. Il s’agit d’un dispositif imaginaire qui imite la façon dont les calculs arithmétiques sont effectués avec un crayon sur du papier. La machine de Turing est le modèle sur lequel tous les ordinateurs actuels sont basés.

Pour permettre des calculs qui nécessiteraient plus de papier s’ils étaient effectués manuellement, la réserve de papier imaginaire dans une machine de Turing est supposée être illimitée. Cela équivaut à un ruban imaginaire illimité, ou « ruban », de carrés, dont chacun est soit vierge, soit contient un symbole.

La machine est contrôlée par un ensemble fini de règles et démarre sur une séquence initiale de symboles sur le ruban. Les opérations que la machine peut effectuer sont le déplacement vers une case voisine, l’effacement d’un symbole et l’écriture d’un symbole sur une case vide. La machine calcule en effectuant une séquence de ces opérations. Lorsque la machine termine, ou « s’arrête », les symboles restant sur la bande constituent la sortie ou le résultat.

L’informatique concerne souvent des décisions dont la réponse est oui ou non. Par analogie, une analyse médical (type de problème) vérifie si l’échantillon d’un patient (une instance du problème) présente un certain indicateur de maladie (réponse par oui ou par non). L’instance, représentée dans une machine de Turing sous forme numérique est la séquence initiale de symboles.

Un problème est considéré comme « soluble » si l’on peut concevoir une machine de Turing qui s’arrête pour chaque instance, qu’elle soit positive ou négative, et qui détermine correctement la réponse que l’instance donne.

Tous les problèmes ne peuvent pas être résolus

De nombreux problèmes sont solubles à l’aide d’une machine de Turing et peuvent donc être résolus sur un ordinateur, tandis que beaucoup d’autres ne le sont pas. Par exemple, le problème des dominos, une variante du problème des tuiles formulé par le mathématicien américain d’origine chinoise Hao Wang en 1961, n’est pas soluble.

La tâche consiste à utiliser un ensemble de dominos pour couvrir une grille entière et, selon les règles de la plupart des jeux de dominos, à faire correspondre le nombre de points sur les extrémités des dominos adjacents. Il s’avère qu’il n’existe aucun algorithme capable de partir d’un ensemble de dominos et de déterminer si cet ensemble couvrira complètement la grille ou non.

Rester raisonnable

Un certain nombre de problèmes solubles peuvent être résolus par des algorithmes qui s’arrêtent en un temps raisonnable. Ces « algorithmes en temps polynomial » sont des algorithmes efficaces, ce qui signifie qu’il est pratique d’utiliser des ordinateurs pour résoudre leurs instances.

Des milliers d’autres problèmes solubles ne sont pas connus pour avoir des algorithmes en temps polynomial, malgré des efforts intensifs pour trouver de tels algorithmes. Parmi ces problèmes figure le problème du voyageur de commerce.

Le problème du représentant de commerce consiste à savoir si un ensemble de points dont certains sont directement reliés, appelé graphe, possède un chemin qui part de n’importe quel point, passe par tous les autres points exactement une fois et revient au point d’origine. Imaginons qu’un vendeur veuille trouver un itinéraire qui passe par tous les foyers d’un quartier exactement une fois et revient au point de départ.

Ces problèmes, appelés NP-complets [ou problème NPC = problème complet pour la classe NP de déterminisme Non Polynomial, ndlr], ont été formulés indépendamment et leur existence a été démontrée au début des années 1970 par deux informaticiens, le Canadien américain Stephen Cook et l’Américain ukrainien Leonid Levin. Stephen Cook, dont les travaux sont arrivés en premier, s’est vu décerner le prix Turing 1982, le plus élevé en informatique, pour ces travaux.

Le coût de savoir exactement

Les algorithmes les plus connus pour les problèmes NP-complets consistent essentiellement à rechercher une solution parmi toutes les réponses possibles. Le problème du voyageur de commerce sur un graphe de quelques centaines de points prendrait des années à exécuter sur un superordinateur. De tels algorithmes sont inefficaces, ce qui signifie qu’il n’existe aucun raccourci mathématique.

Les algorithmes pratiques qui traitent ces problèmes dans le monde réel ne peuvent offrir que des approximations, bien que ces approximations s’améliorent. L’existence d’algorithmes efficaces en temps polynomial capables de résoudre des problèmes NP-complets figure parmi les sept problèmes ouverts du millénaire affichés par le Clay Mathematics Institute au début du 21e siècle, chacun étant assorti d’un prix d’un million de dollars américains.

Au-delà de Turing

Existe-t-il une nouvelle forme de calcul dépassant le cadre de Turing ? En 1982, le physicien américain Richard Feynman, lauréat du prix Nobel {avec notamment Alain Expert, ndlr], a avancé l’idée d’une informatique basée sur la mécanique quantique.

En 1995, Peter Shor, un mathématicien appliqué américain, a présenté un algorithme quantique permettant de factoriser des entiers en temps polynomial. Les mathématiciens estiment que cette question est insoluble par les algorithmes en temps polynomial dans le cadre de Turing. La factorisation d’un nombre entier consiste à trouver un plus petit nombre entier supérieur à 1 qui peut diviser le nombre entier. Par exemple, le nombre entier 688 826 081 est divisible par un plus petit nombre entier 25 253, car 688 826 081 = 25 253 x 27 277.

Un algorithme majeur, l’algorithme RSA, largement utilisé pour sécuriser les communications en réseau, est basé sur la difficulté de factorisation des grands nombres entiers. Le résultat de Peter Shor suggère que l’informatique quantique, si elle devient une réalité, changera le paysage de la cybersécurité.

Est-il possible de construire un ordinateur quantique à part entière pour factoriser des entiers et résoudre d’autres problèmes ? Certains scientifiques pensent que c’est possible. Plusieurs groupes de scientifiques dans le monde travaillent à la construction d’un tel ordinateur, et certains ont déjà construit des ordinateurs quantiques à petite échelle.

Néanmoins, comme toutes les nouvelles technologies inventées auparavant, il est presque certain que le calcul quantique posera des problèmes qui imposeront de nouvelles limites.

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Texte paru initialement en anglais dans The Conversation, traduit par la Rédaction. La traduction étant protégée par les droits d’auteur, cet article traduit n’est pas libre de droits. Nous autorisons la reproduction avec les crédits appropriés : « Citizen4Science/Science infuse » pour la version française avec un lien vers la présente page.

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Les physiciens s’efforcent depuis longtemps d’expliquer pourquoi l’univers a commencé par offrir des conditions propices à l’évolution de la vie. Pourquoi les lois et constantes physiques prennent-elles les valeurs très spécifiques qui permettent aux étoiles, aux planètes et finalement à la vie de se développer ? La force expansive de l’univers, l’énergie sombre sont par exemple beaucoup plus faibles que ce que la théorie suggère, permettant à la matière de s’agglutiner plutôt que de se déchirer.

Une réponse courante est que nous vivons dans un multivers infini d’univers, et que nous ne devrions donc pas être surpris qu’au moins un univers se soit avéré être le nôtre. Une autre hypothèse est que notre univers est une simulation informatique, dont quelqu’un (peut-être une espèce extraterrestre évoluée) en paramètre les conditions avec précision.

Cette dernière option est soutenue par une branche de la science appelée physique de l’information, qui suggère que l’espace-temps et la matière ne sont pas des phénomènes fondamentaux. Au contraire, la réalité physique est fondamentalement constituée de bits d’information, à partir desquels émerge notre expérience de l’espace-temps. À titre de comparaison, la température « émerge » du mouvement collectif des atomes. Aucun atome ne possède fondamentalement de température.

Cela conduit à l’extraordinaire possibilité que notre univers tout entier puisse en fait être une simulation informatique. L’idée n’est pas si nouvelle. En 1989, le légendaire physicien John Archibald Wheeler a suggéré que l’univers est fondamentalement mathématique et qu’il peut être considéré comme émergeant de l’information. Il a inventé le célèbre aphorisme « it from bit ».

En 2003, le philosophe Nick Bostrom, de l’université d’Oxford au Royaume-Uni, a formulé son hypothèse de simulation. Selon cette hypothèse, il est hautement probable que nous vivions dans une simulation. En effet, une civilisation avancée devrait atteindre un point où sa technologie est si sophistiquée que les simulations seraient impossibles à distinguer de la réalité, et les participants ne seraient pas conscients d’être dans une simulation.

Le physicien Seth Lloyd, de l’Institut de technologie du Massachusetts, aux États-Unis, a porté l’hypothèse de la simulation à un niveau supérieur en suggérant que l’univers entier pourrait être un ordinateur quantique géant.
Et en 2016, le magnat des affaires Elon Musk a conclu « Nous sommes très probablement dans une simulation »

Preuve empirique

Certaines données suggèrent que notre réalité physique pourrait être une réalité virtuelle simulée plutôt qu’un monde objectif qui existe indépendamment de l’observateur.

Tout monde de réalité virtuelle sera basé sur le traitement de l’information. Cela signifie que tout est finalement numérisé ou pixellisé jusqu’à une taille minimale qui ne peut être subdivisée davantage : les bits. Cela semble imiter notre réalité selon la théorie de la mécanique quantique, qui régit le monde des atomes et des particules. Elle stipule qu’il existe une unité minimale et discrète d’énergie, de longueur et de temps. De même, les particules élémentaires, qui constituent toute la matière visible dans l’univers, sont les plus petites unités de matière. Pour le dire simplement, notre monde est pixellisé.

Les lois de la physique qui régissent tout dans l’univers ressemblent également aux lignes de code informatique qu’une simulation suivrait dans l’exécution du programme. De plus, les équations mathématiques, les nombres et les motifs géométriques sont présents partout – le monde semble être entièrement mathématique.

Une autre curiosité de la physique soutenant l’hypothèse de la simulation est la limite de vitesse maximale dans notre univers, qui est la vitesse de la lumière. Dans une réalité virtuelle, cette limite correspondrait à la limite de vitesse du processeur, ou à la limite de la puissance de traitement. Nous savons qu’un processeur surchargé ralentit le traitement informatique dans une simulation. De même, la théorie de la relativité générale d’Albert Einstein montre que le temps ralentit à proximité d’un trou noir.

La preuve la plus convaincante de l’hypothèse de la simulation provient peut-être de la mécanique quantique. Celle-ci suggère que la nature n’est pas « réelle » : les particules dans des états déterminés, tels que des emplacements spécifiques, ne semblent pas exister, sauf si vous les observez ou les mesurez réellement. Au contraire, elles se trouvent simultanément dans un mélange de différents états. De même, la réalité virtuelle nécessite un observateur ou un programmeur pour que les choses se produisent.

« L’intrication » quantique permet également à deux particules d’être reliées de manière effrayante, de sorte que si vous en manipulez une, vous manipulez automatiquement et immédiatement l’autre, quelle que soit la distance qui les sépare – l’effet étant apparemment plus rapide que la vitesse de la lumière, ce qui devrait être impossible.

Cela pourrait toutefois s’expliquer par le fait que, dans un code de réalité virtuelle, tous les « lieux » (points) devraient se trouver à une distance à peu près égale d’un processeur central. Ainsi, alors que nous pouvons penser que deux particules sont à des millions d’années-lumière l’une de l’autre, elles ne le seraient pas si elles étaient créées dans une simulation.

Expériences possibles

En supposant que l’univers soit effectivement une simulation, quelles sortes d’expériences pourrions-nous déployer à l’intérieur de la simulation pour le prouver ?

Il est raisonnable de supposer qu’un univers simulé contiendrait de nombreux bits d’information partout autour de nous. Ces bits d’information représentent le code lui-même. Par conséquent, la détection de ces bits d’information prouvera l’hypothèse de la simulation. Le principe d’équivalence masse-énergie-information (M/E/I) récemment proposé – qui suggère que la masse peut être exprimée sous forme d’énergie ou d’information, ou vice versa – stipule que les bits d’information doivent avoir une faible masse. Voilà qui nous donne quelque chose à rechercher.

J’ai postulé que l’information était en fait une cinquième forme de matière dans l’univers. J’ai même calculé le contenu d’information attendu par particule élémentaire. Ces études ont conduit à la publication, en 2022, d’un protocole expérimental pour tester ces prédictions. L’expérience consiste à effacer l’information contenue à l’intérieur des particules élémentaires en les laissant s’annihiler avec leurs antiparticules (toutes les particules ont des versions « anti » d’elles-mêmes qui sont identiques mais ont une charge opposée) dans un éclair d’énergie – en émettant des « photons », ou particules de lumière.

J’ai prédit la gamme exacte des fréquences attendues des photons résultants en me basant sur la physique de l’information. L’expérience est tout à fait réalisable avec nos outils actuels, et nous avons lancé un site de crowdfunding) pour la réaliser.

Il existe également d’autres approches. Le regretté physicien John Barrow a fait valoir qu’une simulation accumulerait des erreurs de calcul mineures que le programmeur devrait corriger pour qu’elle puisse continuer à fonctionner. Il a suggéré que ces expériences de corrections pourraient se traduire par l’apparition soudaine de résultats expérimentaux contradictoires, comme le changement des constantes de la nature. La surveillance des valeurs de ces constantes est donc une autre option.

La nature de notre réalité est l’un des plus grands mystères qui soient. Plus nous prenons l’hypothèse de la simulation au sérieux, plus nous avons de chances de la prouver ou de la réfuter un jour.

Texte paru initialement en anglais dans The Conversation, traduit par la Rédaction. La traduction étant protégée par les droits d’auteur, le présent article traduit n’est pas libre de droits. Veuillez contacter la Rédaction pour tout souhait de reproduction.

Image d’en-tête : dessin de Chiara Barbato pour Science infuse – Tous droits réservés – Thème : galaxie de la Roue de chariot

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Texte paru initialement dans The Conversation, traduit par la Rédaction. La traduction est protégée par les droits d’auteur, en conséquence notre article n’est pas libre de droits.

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