## Introduction **Sujet** : Cognition hybride et symbiose humain-machine : analyse dialectique de l'émergence et de la coévolution des processus cognitifs naturels et artificiels **Domaine**s : Sciences cognitives, Intelligence artificielle, Philosophie de l’esprit, Modelisation, Neurosciences, Neuroéthique, Ergonomie **Problématique** : Quel est l'impact du développement conjoint de l'intelligence artificielle (biologique et numérique), des interface cerveau-machine et des interface humain-machine sur notre compréhension de la cognition et notre perception de ces systèmes ? **Hypothèses** : Les développements technologiques dans les domaines sus-cités menera à un renforcement des dynamiques symbiotique de la cognition humaine et synthétique, les rendant indissociables. Cela est en partie expliqué par la dynamique symbiotique portée par, les sciences cognitives, entre la compréhension de la cognition humaine l'innovation dans les techologies de l'information ## Cadre général Dans un contexte où les technologies de l’intelligence artificielle se développent rapidement et où l’on observe une intégration toujours plus poussée des systèmes informatiques dans des environnements humains, il apparaît essentiel d’interroger la frontière entre cognition naturelle et cognition artificielle. La notion de cognition hybride désigne ces systèmes ou dispositifs qui intègrent à la fois des processus cognitifs biologiques et des algorithmes artificiels. L’approche dialectique proposée permettrait d’explorer les tensions, les convergences et les interactions dynamiques entre ces deux mondes, en proposant un cadre théorique et expérimental susceptible de repenser l’intelligence dans une perspective évolutive et intégrative. ## Axes de recherche 1. **Axe 1 - La relation symbiotique humain / technologie** Symbiose et hybridation Impact de la technique sur la cognition (du marteau aux tribunaux) Cybernétique moderne 2. **Axe 2 - Modélisation de la cognition** Quels sont les points de convergence et de divergence entre les mécanismes de la cognition naturelle et ceux de l’intelligence artificielle ? Étude des analogies et des différences dans les modes de traitement de l’information, la prise de décision, et l’apprentissage. Caractérisation des spécificités des systèmes synthétiques ou hybrides. 3. **Axe 3 - Anthropomorphisme et réductionnisme** Perception humaine des systèmes intelligents artificiels et anthropomorphisme Réductionnisme appliqué aux réseaux de neurones artificiels 3. **Axe 4 - Ethique des systèmes hybrides** Quelles implications éthiques et philosophiques soulève le développement de systèmes cognitifs hybrides dans nos sociétés ? ## Méthodologie détaillée Cette thèse nécessitera une approche interdisciplinaire combinant des méthodes issues des neurosciences cognitives, de l’intelligence artificielle et de la philosophie (de l'esprit et des sciences). ### Étude épistémologique et philosophique >[!Objectif] Intégrer des approches issues de la phénoménologie, de l’herméneutique et de l’analyse dialectique pour théoriser la transition entre cognition organique et cognition hybride. Historique et épistémologie des sciences cognitives : Recontextualiser les débats classiques (symbolisme vs connexionnisme, par exemple) au prisme de la dialectique contemporaine. Analyse des courants philosophiques influençant la modélisation de la cognition (cybernétique, computationnalisme, connexionnisme, approche bayésienne). Étude des conséquences du développement des modèles d'IA sur notre compréhension de l’esprit et de la conscience. Interviews et collaboration avec des experts (neuroscientifiques, philosophes, ingénieurs en IA) pour confronter différentes perspectives. --- ### Analyse des modèles computationnels de la cognition hybride et synthétique > [!objectif] Caractériser et modéliser les spécificités cognitives des systèmes synthétiques et hybrides. **Revue de littérature** : Étude des modèles dominants en intelligence artificielle cognitive (réseaux de neurones, apprentissage par renforcement, etc.). **Étude critique des hypothèses** : Analyse des concepts clés sous-jacents à ces modèles (modularité de la cognition, représentations symboliques vs. distribuées, rôle des probabilités). **Comparaison avec les données neuroscientifiques** : Évaluation de la correspondance entre les prédictions des modèles computationnels et les observations empiriques en neurosciences. "Neuropsychologie cognitive" des systèmes intelligents synthéthiques. --- ### Perception humaine des systèmes hybrides > [!objectif] Étudier la perception humaine des systèmes intelligents synthétiques et hybrides. Test de turing. Sympathie et empathie envers les systèmes. Anthropomorphisme. --- ### Impacts éthiques, sociétaux et philosophiques >[!Objectif] >Suggérer de nouvelles méthodes pour aligner plus précisément les modèles computationnels sur la cognition humaine. Étudier la "BCI illiteracy" et les potentiels inégalités liées systèmes hybrides. Technologies protectrices de la vie privée, par exemple dans un contexte d'écriture automatisé via BCI. Proposer des lignes directrices pour la conception responsable des systèmes hybrides et identifier les risques potentiels liés aux biais cognitifs et à la perte d’autonomie. Conséquences sociétales : analyser comment la dialectique entre nature et artifice modifie notre rapport à l’apprentissage, à la décision et à l’identité humaine.