L’histoire des sciences cognitives et de l’intelligence artificielle est jalonn\u00e9e de ruptures \u00e9pist\u00e9mologiques majeures, mais peu d’entre elles ont poss\u00e9d\u00e9 la puissance unificatrice et la rigueur architecturale insuffl\u00e9es par Allen Newell. Figure intellectuelle titanesque du XXe si\u00e8cle, chercheur visionnaire et b\u00e2tisseur infatigable d’institutions, Newell a consacr\u00e9 sa vie \u00e0 dissiper l’opacit\u00e9 s\u00e9culaire entourant les m\u00e9canismes de la pens\u00e9e humaine. En postulant d\u00e8s l’or\u00e9e des ann\u00e9es 1950 que l’esprit humain et l’ordinateur num\u00e9rique partagent une essence fonctionnelle commune \u2014 celle de syst\u00e8mes physiques capables de manipuler, cr\u00e9er et r\u00e9organiser des symboles pour r\u00e9soudre des probl\u00e8mes \u2014, il a litt\u00e9ralement arrach\u00e9 la psychologie au carcan r\u00e9ducteur du behaviorisme pour la refonder sur les bases in\u00e9branlables du traitement de l’information.<\/p>\n
Sa trajectoire scientifique, indissociable de sa collaboration fraternelle et prolong\u00e9e avec Herbert A. Simon \u00e0 l’Universit\u00e9 Carnegie Mellon et \u00e0 la RAND Corporation, transcende les d\u00e9limitations acad\u00e9miques conventionnelles. Newell ne s’est jamais satisfait de micro-th\u00e9ories parcellaires ou de mod\u00e8les math\u00e9matiques d\u00e9sincarn\u00e9s ; son ambition \u00e9tait d\u00e9lib\u00e9r\u00e9ment d\u00e9miurgique : forger une th\u00e9orie unifi\u00e9e de la cognition capable d’embrasser, au sein d’une m\u00eame architecture computationnelle, la micro-chronom\u00e9trie des temps de r\u00e9action neuronaux, l’heuristique de la d\u00e9couverte scientifique, l’interaction ergonomique avec les machines et la ph\u00e9nom\u00e9nologie du jeu d’\u00e9checs. De l’invention des premiers langages de traitement de listes \u00e0 l’\u00e9laboration de l’architecture cognitive Soar, en passant par la formalisation de la m\u00e9thode de r\u00e9flexion \u00e0 voix haute et l’inauguration du mod\u00e8le GOMS, son legs intellectuel constitue la trame fondamentale de notre modernit\u00e9 algorithmique.<\/p>\n
Explorer la vie et l\u2019\u0153uvre d\u2019Allen Newell (1927-1992), c’est plonger au c\u0153ur d’une aventure m\u00e9thodologique sans \u00e9quivalent, o\u00f9 la machine \u00e0 calculer n’est pas un simple instrument d’automatisation, mais le laboratoire empirique supr\u00eame de la philosophie de l’esprit. Ce panorama biographique, conceptuel et critique se propose d’analyser en profondeur les \u00e9tapes d\u00e9cisives, les ruptures th\u00e9oriques et l’h\u00e9ritage p\u00e9renne d’un homme qui a transform\u00e9 la question mill\u00e9naire de la nature de la pens\u00e9e en un programme de recherche scientifique rigoureux, ex\u00e9cutable et universel.<\/p>\n
N\u00e9 le 19 mars 1927 \u00e0 San Francisco, Allen Newell grandit dans un environnement familial impr\u00e9gn\u00e9 par l’exigence intellectuelle et la pratique des sciences appliqu\u00e9es. Son p\u00e8re, le docteur Robert R. Newell, \u00e9tait un professeur \u00e9m\u00e9rite et un clinicien de premier plan \u00e0 la facult\u00e9 de m\u00e9decine de l’Universit\u00e9 Stanford, sp\u00e9cialis\u00e9 dans la radiologie et la physique m\u00e9dicale naissante. La figure paternelle exer\u00e7a une fascination d\u00e9terminante sur le jeune Allen : ce m\u00e9decin humaniste, passionn\u00e9 par les instruments de mesure, l’\u00e9lectronique de pointe et les propri\u00e9t\u00e9s du rayonnement, inculqua \u00e0 son fils un respect religieux pour l’observation empirique et le pouvoir r\u00e9solutif des outils technologiques. La demeure familiale abritait un atelier o\u00f9 s’entrem\u00ealaient revues m\u00e9dicales, composants d’ing\u00e9nierie et appareils de mesure, offrant au jeune gar\u00e7on un terreau exceptionnel pour d\u00e9velopper une curiosit\u00e9 insatiable pour les m\u00e9canismes invisibles qui r\u00e9gissent la mati\u00e8re et le vivant.<\/p>\n
Sa scolarit\u00e9 secondaire se d\u00e9roula durant les bouleversements majeurs de la Seconde Guerre mondiale. \u00c9l\u00e8ve brillant bien que parfois r\u00e9fractaire aux exercices purement scolastiques, Newell s’enthousiasma rapidement pour la physique et les math\u00e9matiques. D\u00e8s l’obtention de son dipl\u00f4me d’\u00e9tudes secondaires en 1945, il s’engagea dans l’United States Navy, alors que le conflit mondial touchait \u00e0 son terme. Cet engagement militaire n’interrompit pas sa trajectoire savante ; au contraire, l’institution militaire reconnut rapidement ses comp\u00e9tences techniques et l’assigna au soutien logistique et scientifique des c\u00e9l\u00e8bres essais nucl\u00e9aires de l’op\u00e9ration Crossroads, conduits sur l’atoll de Bikini en 1946.<\/p>\n
Cette mission dans le Pacifique Sud constitua un bapt\u00eame du feu \u00e9pist\u00e9mologique pour Newell. \u00c2g\u00e9 d’\u00e0 peine dix-neuf ans, il fut directement confront\u00e9 \u00e0 l’orchestration de syst\u00e8mes sociotechniques immenses, \u00e0 la d\u00e9faillance des appareillages de mesure soumis \u00e0 des contraintes extr\u00eames et aux imp\u00e9ratifs d’enregistrement m\u00e9thodique des donn\u00e9es radiologiques. Cette immersion dans la r\u00e9alit\u00e9 brute de la physique exp\u00e9rimentale d’apr\u00e8s-guerre fa\u00e7onna chez lui un refus d\u00e9finitif des sp\u00e9culations non instrument\u00e9es. Newell comprit de mani\u00e8re visc\u00e9rale que le progr\u00e8s scientifique n’est pas une pure d\u00e9duction formelle, mais une lutte m\u00e9thodique men\u00e9e conjointement avec des instruments physiques capables de capter et de structurer le r\u00e9el sous forme de donn\u00e9es mesurables.<\/p>\n
D\u00e9mobilis\u00e9 de la marine, Newell int\u00e9gra l’Universit\u00e9 Stanford<\/a> pour y poursuivre des \u00e9tudes de premier cycle en physique, obtenant son baccalaur\u00e9at universitaire \u00e8s sciences en 1949. Durant cette phase de maturation acad\u00e9mique, il suivit avec une ferveur particuli\u00e8re les cours du c\u00e9l\u00e8bre math\u00e9maticien d’origine hongroise George P\u00f3lya. La p\u00e9dagogie de P\u00f3lya, r\u00e9sum\u00e9e dans son ouvrage s\u00e9minal How to Solve It<\/em>, marqua une d\u00e9flagration dans l’esprit de Newell. P\u00f3lya y d\u00e9montrait que la r\u00e9solution de probl\u00e8mes math\u00e9matiques ne rel\u00e8ve pas d’une inspiration mystique ou d’un algorithme d\u00e9terministe rigide, mais repose sur l’usage d’heuristiques : des r\u00e8gles empiriques, des strat\u00e9gies de recherche guid\u00e9e, des analogies et des raccourcis logiques que l’esprit d\u00e9ploie pour naviguer dans un oc\u00e9an d’incertitude.<\/p>\n Cette rencontre th\u00e9orique avec l’heuristique incita Newell \u00e0 r\u00e9orienter ses ambitions de la physique des particules vers les fondements des math\u00e9matiques. S\u00e9duit par l’id\u00e9e d’une formalisation universelle des lois du raisonnement, il s’inscrivit \u00e0 l’automne 1949 en programme doctoral au d\u00e9partement de math\u00e9matiques de l’Universit\u00e9 de Princeton, alors l’\u00e9picentre mondial de la logique math\u00e9matique et de la recherche fondamentale, fr\u00e9quent\u00e9 par des figures telles que John von Neumann, Kurt G\u00f6del et Albert Einstein.<\/p>\n Cependant, son s\u00e9jour \u00e0 Princeton fut de courte dur\u00e9e et teint\u00e9 d’une vive d\u00e9sillusion. Le formalisme axiomatique dominant, ax\u00e9 sur les math\u00e9matiques pures d\u00e9sincarn\u00e9es et la th\u00e9orie abstraite des ensembles, heurta violemment la sensibilit\u00e9 d’un chercheur forg\u00e9 au contact de l’ing\u00e9nierie et de la physique empirique. Newell constata avec amertume que les math\u00e9maticiens de son d\u00e9partement s’int\u00e9ressaient peu aux processus effectifs par lesquels un individu ou une organisation r\u00e9sout une \u00e9nigme concr\u00e8te. Estimant que la manipulation de symboles sur le papier sans perspective d’action op\u00e9rationnelle menait \u00e0 une impasse st\u00e9rile, il prit la d\u00e9cision audacieuse d’interrompre sa th\u00e8se apr\u00e8s une seule ann\u00e9e d’\u00e9tudes pour chercher un environnement de recherche o\u00f9 le calcul math\u00e9matique s’articulerait directement avec l’action pratique dans le monde r\u00e9el.<\/p>\n En 1950, Newell rejoignit la RAND Corporation<\/a> \u00e0 Santa Monica, en Californie. Fond\u00e9e sous l’\u00e9gide de l’arm\u00e9e de l’air am\u00e9ricaine pour poursuivre la recherche op\u00e9rationnelle d’apr\u00e8s-guerre, la RAND \u00e9tait alors un incubateur intellectuel sans \u00e9quivalent, r\u00e9unissant math\u00e9maticiens, \u00e9conomistes, sociologues et ing\u00e9nieurs pour mod\u00e9liser les conflits de la guerre froide, la th\u00e9orie des jeux et l’optimisation des ressources strat\u00e9giques. Newell fut recrut\u00e9 au sein de la division des math\u00e9matiques et affect\u00e9 presque imm\u00e9diatement \u00e0 l’\u00e9tude des stations radar et des centres de commandement de la d\u00e9fense a\u00e9rienne continentale.<\/p>\n Ces postes de contr\u00f4le constituaient des syst\u00e8mes homme-machine d’une complexit\u00e9 sans pr\u00e9c\u00e9dent. Des op\u00e9rateurs humains devaient observer des \u00e9crans cathodiques balay\u00e9s par des \u00e9chos radar, interpr\u00e9ter en temps r\u00e9el des trajectoires potentielles de bombardiers sovi\u00e9tiques, communiquer fr\u00e9n\u00e9tiquement par radio avec d’autres unit\u00e9s et prendre des d\u00e9cisions coordonn\u00e9es sous une pression temporelle intense. Pour analyser la dynamique de ces petits groupes soumis au stress op\u00e9rationnel, Newell contribua \u00e0 la conception du Systems Research Laboratory<\/em> (SRL) au sein de la RAND. Ce laboratoire exp\u00e9rimental recr\u00e9ait une simulation int\u00e9grale, \u00e0 \u00e9chelle un, d’un centre de d\u00e9fense a\u00e9rienne, soumettant les \u00e9quipages \u00e0 des sc\u00e9narios d’attaque simul\u00e9s d’une grande fid\u00e9lit\u00e9.<\/p>\n En observant m\u00e9ticuleusement le flux d’informations circulant entre les op\u00e9rateurs, les fiches cartonn\u00e9es et les terminaux de communication, Newell connut une v\u00e9ritable illumination \u00e9pist\u00e9mologique. Il constata que les blocages fonctionnels et les erreurs de jugement ne provenaient pas de d\u00e9faillances m\u00e9caniques des radars, mais des contraintes intrins\u00e8ques pesant sur la capacit\u00e9 des op\u00e9rateurs humains \u00e0 traiter l’information. L’\u00eatre humain se comportait non pas comme un r\u00e9cepteur passif r\u00e9pondant \u00e0 des stimuli, mais comme un transformateur actif de donn\u00e9es : il filtrait le signal, encodait des repr\u00e9sentations, stockait temporairement des positions en m\u00e9moire vive et appliquait des r\u00e8gles d\u00e9cisionnelles conditionnelles. Newell comprit d\u00e8s lors que l’organisation du comportement intelligent pouvait \u00eatre mod\u00e9lis\u00e9e avec la m\u00eame rigueur logique qu’un circuit \u00e9lectrique ou un programme de calcul math\u00e9matique. L’analogie de l’esprit comme processeur de flux d’information venait d’\u00e9clore.<\/p>\n L’ann\u00e9e 1952 marqua un tournant historique dans les sciences de l’esprit : la premi\u00e8re rencontre entre Allen Newell et Herbert A. Simon<\/a>. Simon, alors professeur \u00e0 l’Institut de technologie Carnegie (qui deviendra plus tard l’Universit\u00e9 Carnegie Mellon) \u00e0 Pittsburgh, intervenait comme consultant aupr\u00e8s de la RAND Corporation. Polymathe de g\u00e9nie, Simon venait de publier son ouvrage r\u00e9volutionnaire Administrative Behavior<\/em> (1947), dans lequel il d\u00e9molissait la fiction \u00e9conomique de l’acteur parfaitement rationnel au profit du concept de rationalit\u00e9 limit\u00e9e (bounded rationality<\/em>). Selon Simon, les d\u00e9cideurs humains n’optimisent jamais leurs choix de fa\u00e7on absolue, car ils sont brid\u00e9s par des capacit\u00e9s computationnelles restreintes, des informations partielles et un temps limit\u00e9 ; ils se contentent de satisfaire des crit\u00e8res acceptables (satisficing<\/em>).<\/p>\n Lorsque Simon visita le Systems Research Laboratory<\/em> et d\u00e9couvrit les simulations \u00e0 grande \u00e9chelle orchestr\u00e9es par Newell, la connivence intellectuelle fut instantan\u00e9e et explosive. Newell apportait son expertise math\u00e9matique, son g\u00e9nie du codage op\u00e9rationnel et sa compr\u00e9hension intime des machines ; Simon apportait une armature th\u00e9orique \u00e9labor\u00e9e sur les organisations, la sociologie de la d\u00e9cision et la psychologie cognitive naissante. Tous deux partageaient une intuition r\u00e9volutionnaire : pour comprendre comment l’homme prend des d\u00e9cisions sous rationalit\u00e9 limit\u00e9e, il ne fallait plus recourir aux abstractions des \u00e9quations diff\u00e9rentielles ou \u00e0 la psychanalyse, mais expliciter formellement les r\u00e8gles symboliques de son raisonnement.<\/p>\n Leur collaboration devint une symbiose scientifique d’une fertilit\u00e9 inou\u00efe. Simon faisait r\u00e9guli\u00e8rement la navette entre Pittsburgh et Santa Monica, tandis que des \u00e9changes \u00e9pistolaires volumineux s’organisaient entre les deux hommes. Ils r\u00e9dig\u00e8rent conjointement leurs premiers manifestes th\u00e9oriques, postulant que les processus mentaux sup\u00e9rieurs \u2014 le raisonnement d\u00e9ductif, le choix organisationnel, la cr\u00e9ativit\u00e9 scientifique \u2014 n’avaient rien de m\u00e9taphysique et pouvaient \u00eatre int\u00e9gralement \u00e9mul\u00e9s par des programmes s\u00e9quentiels ex\u00e9cut\u00e9s sur les premiers ordinateurs \u00e9lectroniques qui commen\u00e7aient \u00e0 faire leur apparition dans les centres de recherche militaire.<\/p>\n Pour mat\u00e9rialiser cette vision audacieuse, Newell et Simon, rejoints par le brillant programmeur de la RAND J. Clifford Shaw, se heurt\u00e8rent imm\u00e9diatement \u00e0 un obstacle technique r\u00e9dhibitoire. Les ordinateurs du milieu des ann\u00e9es 1950, tels que le JOHNNIAC<\/a> ou l’IBM 701, \u00e9taient exclusivement con\u00e7us pour le calcul num\u00e9rique s\u00e9quentiel. Leurs langages de programmation ne savaient manipuler que des nombres stock\u00e9s dans des tableaux de m\u00e9moire contigus de taille fixe. Or, la pens\u00e9e humaine ne manipule pas des matrices num\u00e9riques : elle op\u00e8re sur des concepts flexibles, des relations de parent\u00e9, des arbres d’implications logiques et des structures associatives dont la taille \u00e9volue constamment au cours de la r\u00e9flexion.<\/p>\n Face \u00e0 cette impasse, Newell, Shaw et Simon con\u00e7urent entre 1954 et 1956 une famille r\u00e9volutionnaire d’outils logiciels : les Information Processing Languages<\/em>, de l’IPL-I \u00e0 l’IPL-V. L’innovation majeure de ces langages r\u00e9sidait dans l’introduction des structures de donn\u00e9es dynamiques fond\u00e9es sur des pointeurs : les listes cha\u00een\u00e9es. Au lieu d’imposer un stockage contigu rigide, l’IPL permettait \u00e0 chaque \u00e9l\u00e9ment de m\u00e9moire de contenir non seulement une valeur ou un symbole, mais \u00e9galement l’adresse m\u00e9moire du symbole suivant. La m\u00e9moire de la machine devenait un r\u00e9seau souple d’associations dynamiques, o\u00f9 des \u00e9l\u00e9ments pouvaient \u00eatre ins\u00e9r\u00e9s, d\u00e9plac\u00e9s ou supprim\u00e9s sans r\u00e9ordonnancement global.<\/p>\n Cette perc\u00e9e en architecture logicielle constituait l’analogue direct de la m\u00e9moire associative humaine. Gr\u00e2ce \u00e0 l’IPL, il devint possible de repr\u00e9senter des hi\u00e9rarchies de buts, des expressions logiques sous forme d’arbres syntaxiques et des m\u00e9moires tampons capables de cro\u00eetre ou d\u00e9cro\u00eetre dynamiquement selon les n\u00e9cessit\u00e9s de la r\u00e9solution de probl\u00e8mes. En inventant le traitement de listes \u2014 qui inspirera directement le langage Lisp de John McCarthy quelques ann\u00e9es plus tard \u2014, le trio de la RAND ne construisit pas simplement un exploit de g\u00e9nie logiciel : il forgea l’infrastructure informatique indispensable qui permit pour la premi\u00e8re fois \u00e0 une machine d’ex\u00e9cuter des processus cognitifs complexes non num\u00e9riques.<\/p>\n L’\u00e9t\u00e9 1956 demeure dans les annales comme le moment fondateur officiel de l’intelligence artificielle lors du s\u00e9minaire d’\u00e9t\u00e9 organis\u00e9 au Dartmouth College par John McCarthy, Marvin Minsky, Claude Shannon et Nathaniel Rochester. L’objectif avou\u00e9 \u00e9tait d’explorer l’hypoth\u00e8se selon laquelle chaque aspect de l’apprentissage ou toute autre caract\u00e9ristique de l’intelligence peut en principe \u00eatre d\u00e9crit si pr\u00e9cis\u00e9ment qu’une machine peut \u00eatre construite pour le simuler. Toutefois, la majorit\u00e9 des participants arriv\u00e8rent \u00e0 Dartmouth avec des propositions th\u00e9oriques embryonnaires, des mod\u00e8les math\u00e9matiques abstraits ou des sp\u00e9culations sur les r\u00e9seaux d’automates cellulaires inspir\u00e9s de la cybern\u00e9tique de Norbert Wiener.<\/p>\n Newell et Simon arriv\u00e8rent \u00e0 la conf\u00e9rence avec une longueur d’avance spectaculaire qui bouleversa l’assembl\u00e9e. Ils ne pr\u00e9sentaient pas un projet \u00e0 venir, mais un programme fonctionnel complet, \u00e9crit en IPL et ex\u00e9cut\u00e9 sur la machine JOHNNIAC de la RAND : le Logic Theorist<\/em>. Ce programme venait de d\u00e9montrer de mani\u00e8re totalement autonome des dizaines de th\u00e9or\u00e8mes logiques formels complexes. Alors que les autres chercheurs sp\u00e9culaient sur la viabilit\u00e9 future de machines intelligentes, Newell et Simon apportaient la preuve empirique concr\u00e8te que l’ordinateur pouvait d’ores et d\u00e9j\u00e0 raisonner, inf\u00e9rer et r\u00e9soudre des probl\u00e8mes non num\u00e9riques avec une efficacit\u00e9 comparable \u00e0 celle d’un esprit humain \u00e9duqu\u00e9.<\/p>\n Cette d\u00e9monstration cr\u00e9a un schisme fondamental au sein de la communaut\u00e9 naissante. Tandis que le courant cybern\u00e9tique et les partisans des premiers r\u00e9seaux de neurones (qui donneront naissance au Perceptron de Frank Rosenblatt) cherchaient \u00e0 reproduire l’intelligence par l’\u00e9mulation statistique des synapses physiques, Newell et Simon affirm\u00e8rent la primaut\u00e9 du niveau symbolique et computationnel. Ils soutinrent que le traitement rationnel de l’information ne d\u00e9pend pas de la composition physico-chimique du substrat (neurone ou tube \u00e0 vide), mais de la logique formelle des manipulations de repr\u00e9sentations. La conf\u00e9rence de Dartmouth consacra ainsi l’av\u00e8nement du paradigme symbolique, qui allait dominer les sciences cognitives et l’intelligence artificielle pendant les trois d\u00e9cennies suivantes, sonnant le glas de l’h\u00e9g\u00e9monie de la bo\u00eete noire behavioriste.<\/p>\n Consid\u00e9r\u00e9 par l’ensemble des historiens des sciences comme le premier v\u00e9ritable programme d’intelligence artificielle op\u00e9rationnel, le Logic Theorist<\/a> fut con\u00e7u par Newell, Simon et Shaw pour s’attaquer \u00e0 un probl\u00e8me intellectuel hautement valoris\u00e9 : la d\u00e9monstration formelle des th\u00e9or\u00e8mes de calcul des propositions \u00e9nonc\u00e9s dans le deuxi\u00e8me chapitre du chef-d\u2019\u0153uvre de Bertrand Russell et Alfred North Whitehead, les Principia Mathematica<\/em>. Ce choix n’\u00e9tait pas fortuit. R\u00e9ussir \u00e0 d\u00e9montrer automatiquement des th\u00e9or\u00e8mes logiques r\u00e9put\u00e9s difficiles prouvait que la machine n’\u00e9tait pas confin\u00e9e aux additions comptables, mais pouvait ex\u00e9cuter les fonctions sup\u00e9rieures de la pens\u00e9e d\u00e9ductive.<\/p>\n Pour franchir cet obstacle, Newell comprit imm\u00e9diatement qu’une m\u00e9thode de recherche exhaustive par force brute \u2014 tester syst\u00e9matiquement toutes les combinaisons d’axiomes et de r\u00e8gles d’inf\u00e9rence autoris\u00e9es \u2014 \u00e9tait condamn\u00e9e \u00e0 l’\u00e9chec en raison de l’explosion combinatoire. Dans un arbre de recherche logique, le nombre de branches possibles cro\u00eet de fa\u00e7on exponentielle \u00e0 chaque pas de d\u00e9duction, saturant instantan\u00e9ment la m\u00e9moire et le temps de calcul de n’importe quel ordinateur, pr\u00e9sent ou \u00e0 venir. La perc\u00e9e de Newell consista \u00e0 impl\u00e9menter des heuristiques s\u00e9lectives inspir\u00e9es de la pens\u00e9e humaine :<\/p>\n Les r\u00e9sultats d\u00e9pass\u00e8rent toutes les esp\u00e9rances : le Logic Theorist<\/em> d\u00e9montra 38 des 52 premiers th\u00e9or\u00e8mes des Principia<\/em>. Pour le th\u00e9or\u00e8me 2.85, le programme d\u00e9couvrit m\u00eame une d\u00e9monstration beaucoup plus courte et \u00e9l\u00e9gante que celle publi\u00e9e par Russell et Whitehead plusieurs d\u00e9cennies auparavant. Russell lui-m\u00eame, mis au courant par lettre, exprima son admiration r\u00e9trospective. Mais pour Newell, l’int\u00e9r\u00eat premier ne r\u00e9sidait pas dans la prouesse math\u00e9matique : il r\u00e9sidait dans le fait que la trace d’ex\u00e9cution de la machine (l’historique des heuristiques test\u00e9es et rejet\u00e9es) pr\u00e9sentait une ressemblance troublante avec les h\u00e9sitations, les d\u00e9tours et les raccourcis observ\u00e9s chez les sujets humains plac\u00e9s devant la m\u00eame \u00e9nigme logique. La machine \u00e9tait devenue un mod\u00e8le scientifique direct du fonctionnement psychologique.<\/p>\n Forts du triomphe du Logic Theorist<\/em>, Newell, Shaw et Simon se lanc\u00e8rent en 1957 dans une entreprise encore plus ambitieuse : concevoir un programme qui ne serait plus cantonn\u00e9 \u00e0 la seule logique formelle, mais capable de r\u00e9soudre n’importe quel probl\u00e8me formellement structur\u00e9. Ce projet donna naissance en 1959 au General Problem Solver<\/em> (GPS). Avec GPS, Newell introduisit une abstraction conceptuelle qui allait r\u00e9volutionner les sciences cognitives : la distinction explicite entre les connaissances d\u00e9claratives d’un domaine particulier et le m\u00e9canisme g\u00e9n\u00e9ral de r\u00e9solution de probl\u00e8mes.<\/p>\n Au c\u0153ur de l’architecture du GPS se trouve l’invention de l’Analyse Moyens-Fins (Means-Ends Analysis<\/em>). Cette heuristique universelle repose sur un principe cognitif \u00e9l\u00e9gant mais d’une redoutable efficacit\u00e9 algorithmique :<\/p>\n Gr\u00e2ce \u00e0 cette r\u00e9cursion continue, le GPS pouvait s’attaquer avec succ\u00e8s \u00e0 des \u00e9nigmes logiques classiques telles que le probl\u00e8me des missionnaires et des cannibales, les tours de Hano\u00ef ou le calcul symbolique int\u00e9gral. Le GPS d\u00e9montrait de mani\u00e8re irr\u00e9futable que la planification complexe n’exige pas une intelligence mystique, mais r\u00e9sulte de l’application r\u00e9currente de tests locaux de r\u00e9duction d’\u00e9carts par rapport au but. Cette formulation computationnelle de l’analyse moyens-fins est devenue l’un des piliers classiques de la th\u00e9orie de la d\u00e9cision et de la psychologie de la planification motrice et conceptuelle.<\/p>\n Bien qu’il f\u00fbt d\u00e9j\u00e0 reconnu internationalement comme l’un des pionniers fondateurs de l’informatique moderne et de l’intelligence artificielle, Newell n’avait toujours pas formalis\u00e9 son statut acad\u00e9mique par un dipl\u00f4me de troisi\u00e8me cycle. En 1957, il r\u00e9gularisa cette situation singuli\u00e8re en soutenant sa th\u00e8se de doctorat en sciences de l’administration au sein de la Graduate School of Industrial Administration<\/em> (GSIA) de l’Institut de technologie Carnegie, sous la direction formelle de son ami et mentor Herbert Simon. Sa dissertation, qui synth\u00e9tisait les travaux pionniers men\u00e9s sur le Logic Theorist<\/em> et l’analyse des processus de d\u00e9cision, posa les jalons de ce qui allait devenir la science computationnelle des organisations.<\/p>\n En 1961, Newell quitta d\u00e9finitivement la Californie et la RAND Corporation pour s’installer \u00e0 Pittsburgh en tant que professeur \u00e0 l’Universit\u00e9 Carnegie Mellon. Sa venue inaugura une \u00e8re de prosp\u00e9rit\u00e9 acad\u00e9mique exceptionnelle. Avec Simon et Alan Perlis (le premier laur\u00e9at du prix Turing), Newell mit toute son \u00e9nergie au service de l’institutionnalisation d’une discipline qui n’existait pas encore formellement : l’informatique en tant que science fondamentale. En 1965, ils fond\u00e8rent ensemble le d\u00e9partement d’informatique de Carnegie Mellon, qui allait rapidement s’imposer comme le sanctuaire mondial de la discipline aux c\u00f4t\u00e9s du MIT et de Stanford.<\/p>\n Newell con\u00e7ut ce d\u00e9partement selon une philosophie profond\u00e9ment interdisciplinaire. Il refusa cat\u00e9goriquement de confiner l’informatique \u00e0 une simple branche du g\u00e9nie \u00e9lectrique ou des math\u00e9matiques appliqu\u00e9es. Pour lui, l’informatique \u00e9tait l’\u00e9tude ph\u00e9nom\u00e9nologique de tous les aspects li\u00e9s \u00e0 l’ordinateur, incluant au premier chef l’interaction entre la machine et l’esprit humain. Il tissa des liens organiques ind\u00e9fectibles entre le d\u00e9partement d’informatique et le d\u00e9partement de psychologie cognitive, attirant des esprits brillants et cr\u00e9ant un \u00e9cosyst\u00e8me de recherche symbiotique unique o\u00f9 ing\u00e9nieurs, linguistes et psychologues travaillaient dans les m\u00eames bureaux. Newell devint non seulement le mentor de g\u00e9n\u00e9rations d’informaticiens, mais l’architecte institutionnel sans lequel l’\u00e9mergence des sciences cognitives institutionnalis\u00e9es n’aurait pas \u00e9t\u00e9 possible.<\/p>\n En 1972 parut l’ouvrage monumental co\u00e9crit par Allen Newell et Herbert Simon : Human Problem Solving<\/em><\/a>. Fort de pr\u00e8s de mille pages d’analyses d’une minutie chirurgicale, ce livre constitue l’un des accomplissements majeurs des sciences humaines du XXe si\u00e8cle. Il repr\u00e9sentait la synth\u00e8se de vingt ann\u00e9es de recherches exp\u00e9rimentales rigoureuses consacr\u00e9es \u00e0 l’observation d’individus confront\u00e9s \u00e0 des t\u00e2ches intellectuelles complexes mais rigoureusement d\u00e9limit\u00e9es : la r\u00e9solution de probl\u00e8mes d’\u00e9checs, de cryptarithm\u00e9tique (comme l’\u00e9nigme c\u00e9l\u00e8bre Le concept n\u00e9vralgique forg\u00e9 par Newell et Simon dans cet ouvrage est celui de l’\u00ab espace de probl\u00e8me \u00bb (Problem Space<\/em>). Selon les auteurs, l’activit\u00e9 de pens\u00e9e d’un individu se d\u00e9ploie toujours au sein d’une topologie interne structur\u00e9e comprenant :<\/p>\n R\u00e9soudre un probl\u00e8me revient d\u00e8s lors \u00e0 naviguer au sein de cet espace en effectuant une recherche guid\u00e9e d’un chemin reliant l’\u00e9tat initial \u00e0 l’\u00e9tat-but. En d\u00e9finissant la pens\u00e9e humaine comme un parcours de graphes d’\u00e9tats internes pilot\u00e9 par des heuristiques de s\u00e9lection, Newell et Simon portaient le coup de gr\u00e2ce d\u00e9finitif \u00e0 l’illusion behavioriste qui pr\u00e9tendait r\u00e9duire la conduite humaine \u00e0 un r\u00e9flexe stimulus-r\u00e9ponse m\u00e9canique sans \u00e9tats mentaux interm\u00e9diaires. La cartographie explicite de ces \u00e9tats internes entrait de plein droit dans le domaine de la science pr\u00e9dictive et mesurable.<\/p>\n L’une des contributions m\u00e9thodologiques les plus r\u00e9volutionnaires de Newell expos\u00e9es dans Human Problem Solving<\/em> fut la r\u00e9habilitation et la formalisation \u00e9pist\u00e9mologique de l’analyse des protocoles verbaux, plus couramment d\u00e9sign\u00e9e sous le nom de m\u00e9thode de \u00ab r\u00e9flexion \u00e0 voix haute \u00bb (Think-Aloud Protocol<\/em>). Depuis l’\u00e9chec de l’introspectionnisme de Wilhelm Wundt et d’Edward Titchener au tournant du si\u00e8cle, la psychologie exp\u00e9rimentale avait banni avec effroi toute utilisation du rapport verbal des sujets, le consid\u00e9rant comme subjectif, distordu et non scientifique.<\/p>\n Newell op\u00e9ra une distinction m\u00e9thodologique fondamentale entre l’introspection r\u00e9trospective \u2014 o\u00f9 un individu reconstruit a posteriori<\/em> et rationalise faussement les motifs de ses d\u00e9cisions pass\u00e9es \u2014 et la verbalisation concurrente, o\u00f9 le sujet est simplement invit\u00e9 \u00e0 exprimer \u00e0 voix haute le flux continu de ses pens\u00e9es imm\u00e9diates au moment m\u00eame o\u00f9 il r\u00e9sout la t\u00e2che, sans chercher \u00e0 s’expliquer ni \u00e0 analyser son propre comportement. Newell d\u00e9montra que cette verbalisation imm\u00e9diate n’alt\u00e8re pas substantiellement la s\u00e9quence des op\u00e9rations cognitives et offre une fen\u00eatre en temps r\u00e9el sur les symboles activ\u00e9s dans la m\u00e9moire \u00e0 court terme.<\/p>\n Pour convertir ce mat\u00e9riau brut en donn\u00e9es scientifiques objectives, Newell d\u00e9veloppa des protocoles de codage extr\u00eamement stricts. Les enregistrements magn\u00e9tophoniques \u00e9taient transcrits mot \u00e0 mot, puis d\u00e9coup\u00e9s en segments syntaxiques minimaux correspondant chacun \u00e0 un \u00e9nonc\u00e9 s\u00e9mantique ou \u00e0 une op\u00e9ration \u00e9l\u00e9mentaire. Ces segments \u00e9taient ensuite projet\u00e9s sur des \u00ab graphes de comportement de recherche \u00bb (Problem Behavior Graphs<\/em>). Ces diagrammes d’\u00e9tats permettaient de suivre point par point, milliseconde apr\u00e8s milliseconde, les choix de branches, les retours en arri\u00e8re (backtracking<\/em>) et les abandons d’hypoth\u00e8ses de l’individu. La comparaison directe entre ces graphes humains et les traces g\u00e9n\u00e9r\u00e9es par des programmes de simulation informatique permettait de valider ou de falsifier les mod\u00e8les computationnels avec une rigueur statistique et descriptive sans pr\u00e9c\u00e9dent.<\/p>\n Au-del\u00e0 de la description des strat\u00e9gies heuristiques, Newell utilisa les donn\u00e9es de Human Problem Solving<\/em> pour formaliser ce qu’il nommait les invariants architecturaux du syst\u00e8me de traitement de l’information humaine. Il postula que, par-del\u00e0 la variabilit\u00e9 individuelle et l’apprentissage, l’esprit humain est structur\u00e9 par des limites mat\u00e9rielles universelles qui contraignent l’ensemble de ses performances :<\/p>\n Ces mod\u00e9lisations pr\u00e9figuraient de fa\u00e7on spectaculaire les th\u00e9ories contemporaines de la m\u00e9moire de travail formalis\u00e9es plus tard par Alan Baddeley. En articulant ces contraintes cin\u00e9tiques au sein d’une m\u00e9canique formelle, Newell montrait que l’\u00e9trange fa\u00e7on dont l’\u00eatre humain r\u00e9sout des probl\u00e8mes \u2014 lenteur, oublis fr\u00e9quents, n\u00e9cessit\u00e9 de notes interm\u00e9diaires, mais fulgurances intuitives par reconnaissance de sch\u00e9mas \u2014 d\u00e9coule directement de l’interaction logique entre une architecture de traitement s\u00e9quentielle \u00e0 faible m\u00e9moire vive et un environnement informationnel foisonnant.<\/p>\n En 1975, l’Association for Computing Machinery<\/a> (ACM) d\u00e9cerna conjointement le prix Turing \u2014 la distinction supr\u00eame en informatique, \u00e9quivalente au prix Nobel \u2014 \u00e0 Allen Newell et Herbert Simon pour leurs contributions pionni\u00e8res \u00e0 l’intelligence artificielle, \u00e0 la psychologie de la cognition humaine et au traitement des listes. L’ann\u00e9e suivante, lors de la session pl\u00e9ni\u00e8re de remise de la distinction, ils prononc\u00e8rent une allocution devenue l\u00e9gendaire dans l’histoire de la philosophie et des sciences informatiques, intitul\u00e9e Computer Science as Empirical Inquiry: Symbols and Search<\/em>.<\/p>\n Dans ce discours magistral, ils formul\u00e8rent une proposition th\u00e9orique audacieuse qui allait cristalliser les d\u00e9bats \u00e9pist\u00e9mologiques pour les d\u00e9cennies \u00e0 venir : l’Hypoth\u00e8se du Syst\u00e8me de Symboles Physiques (Physical Symbol System Hypothesis<\/em>, ou PSSH). Newell et Simon \u00e9nonc\u00e8rent ce postulat sous la forme d’une \u00e9quivalence logique formelle :<\/p>\n \u00ab Un syst\u00e8me de symboles physiques poss\u00e8de les moyens n\u00e9cessaires et suffisants pour mener une action intelligente g\u00e9n\u00e9rale. \u00bb<\/p>\n<\/blockquote>\n Cette phrase courte concentre une densit\u00e9 th\u00e9orique prodigieuse. En affirmant la n\u00e9cessit\u00e9<\/strong>, Newell stipulait que tout syst\u00e8me capable d’intelligence g\u00e9n\u00e9rale \u2014 y compris le cerveau biologique de l’Homo sapiens \u2014 est obligatoirement une instance d’un syst\u00e8me de symboles physiques. En affirmant la suffisance<\/strong>, il postulait que n’importe quel dispositif mat\u00e9riel d’une complexit\u00e9 ad\u00e9quate (comme un ordinateur num\u00e9rique conventionnel) convenablement programm\u00e9 pour manipuler des symboles est capable, de plein droit, de manifester une intelligence indiscernable de celle de l’\u00eatre humain. Ils unifiaient ainsi, sous une m\u00eame banni\u00e8re ontologique, le tissu neuronal du cortex c\u00e9r\u00e9bral et les circuits de silicium de la machine de Turing.<\/p>\n Pour dissiper tout malentendu spiritualiste ou purement linguistique, Newell prit grand soin de d\u00e9finir avec une pr\u00e9cision chirurgicale ce qu’il entendait par \u00ab syst\u00e8me de symboles physiques \u00bb. Il ne s’agit pas d’une entit\u00e9 abstraite, mais d’une machine physique r\u00e9elle qui \u00e9volue dans le monde mat\u00e9riel au fil du temps :<\/p>\n L’apport philosophique majeur de cette caract\u00e9risation r\u00e9sidait dans la naturalisation compl\u00e8te de l’intentionnalit\u00e9. Depuis Franz Brentano et Ren\u00e9 Descartes, le myst\u00e8re de la fa\u00e7on dont une entit\u00e9 mat\u00e9rielle peut \u00ab penser \u00e0 \u00bb ou \u00ab d\u00e9signer \u00bb un objet ext\u00e9rieur sans magie transcendantale semblait insoluble. Newell apporta une solution purement m\u00e9caniste : la d\u00e9signation n’est rien d’autre qu’une relation causale de pointage fonctionnel. Les symboles sont physiques parce qu’ils sont constitu\u00e9s de mati\u00e8re et d’\u00e9nergie ; ils sont symboliques parce qu’ils pointent dynamiquement vers d’autres entit\u00e9s physiques ou vers d’autres processus internes du syst\u00e8me.<\/p>\n L’Hypoth\u00e8se du Syst\u00e8me de Symboles Physiques constitua l’assise th\u00e9orique sur laquelle s’\u00e9difi\u00e8rent les philosophies contemporaines de l’esprit, au premier rang desquelles le fonctionnalisme computationnel d\u00e9fendu par Jerry Fodor et Hilary Putnam. Dans le sillage trac\u00e9 par Newell, Fodor \u00e9labora sa th\u00e9orie de la modularit\u00e9 de l’esprit et l’hypoth\u00e8se du \u00ab langage de la pens\u00e9e \u00bb (Mentalese<\/em>) : si l’esprit fonctionne comme un syst\u00e8me de symboles physiques, alors la pens\u00e9e humaine consiste pr\u00e9cis\u00e9ment en des transformations formelles gouvern\u00e9es par des r\u00e8gles syntaxiques op\u00e9rant sur un langage interne.<\/p>\n Cependant, cette conception frontale suscita des contestations philosophiques passionn\u00e9es. L’opposition la plus c\u00e9l\u00e8bre vint du philosophe John Searle \u00e0 travers son exp\u00e9rience de pens\u00e9e de la \u00ab Chambre Chinoise \u00bb (1980). Searle argumentait que la simple manipulation syntaxique de symboles physiques non compris \u2014 analogue \u00e0 un individu enferm\u00e9 dans une pi\u00e8ce qui combine des caract\u00e8res chinois \u00e0 l’aide d’un manuel de r\u00e8gles sans comprendre un tra\u00eetre mot de mandarin \u2014 ne saurait engendrer de s\u00e9mantique v\u00e9ritable, r\u00e9futant ainsi la condition de suffisance de Newell.<\/p>\n D’autres critiques, comme le roboticien Stevan Harnad, formul\u00e8rent le probl\u00e8me de l’ancrage des symboles (Symbol Grounding Problem<\/em>), soulignant que des symboles qui ne renvoient qu’\u00e0 d’autres symboles au sein d’un graphe ferm\u00e9 restent suspendus dans un vide ontologique sans lien perceptif avec la r\u00e9alit\u00e9 mat\u00e9rielle. Newell r\u00e9pondit inlassablement \u00e0 ces attaques en soulignant que le niveau symbolique n’a jamais \u00e9t\u00e9 pens\u00e9 pour exister dans l’isolement : il est organiquement ancr\u00e9 dans le monde par l’interm\u00e9diaire de transducteurs sensoriels et d’effecteurs moteurs qui traduisent l’\u00e9nergie environnementale en symboles d’entr\u00e9e et les symboles de commande en action physique. Malgr\u00e9 les controverses, le paradigme newellien offrit \u00e0 la science cognitive un cadre de r\u00e9f\u00e9rence d’une clart\u00e9 in\u00e9gal\u00e9e, scellant l’analogie entre le logiciel de l’esprit et le mat\u00e9riel de la neurobiologie.<\/p>\n Au d\u00e9but des ann\u00e9es 1980, Allen Newell constata avec une inqui\u00e9tude croissante l’\u00e9miettement de la recherche en intelligence artificielle et en psychologie. Les laboratoires multipliaient les micromod\u00e8les sp\u00e9cialis\u00e9s : un algorithme pour la vision st\u00e9r\u00e9oscopique, un autre pour le diagnostic m\u00e9dical, un troisi\u00e8me pour la reconnaissance de la parole. Newell refusait cette balkanisation disciplinaire. Il soutenait que l’intelligence humaine se caract\u00e9rise pr\u00e9cis\u00e9ment par son universalit\u00e9, sa flexibilit\u00e9 et sa capacit\u00e9 \u00e0 mobiliser l’ensemble de ses facult\u00e9s dans un comportement harmonieux. C’est pour mat\u00e9rialiser cette vision int\u00e9grale qu’il lan\u00e7a en 1983, aux c\u00f4t\u00e9s de ses anciens \u00e9tudiants John Laird et Paul Rosenbloom, le projet monumental de l’architecture cognitive Soar<\/a> (acronyme de State, Operator And Result<\/em>).<\/p>\n L’ambition d\u00e9clar\u00e9e de Soar \u00e9tait vertigineuse : constituer une architecture informatique unique, compl\u00e8te et ferm\u00e9e, capable d’ex\u00e9cuter n’importe quelle t\u00e2che cognitive, depuis la r\u00e9solution de casse-t\u00eates complexes jusqu’\u00e0 l’apprentissage du langage et la perception motrice en temps r\u00e9el. Pour y parvenir, Newell fonda Soar sur un moteur d’inf\u00e9rence universel reposant sur un syst\u00e8me de r\u00e8gles de production (r\u00e8gles de type Le fonctionnement interne de Soar est rythm\u00e9 par un cycle de d\u00e9cision strict orchestr\u00e9 en deux phases majeures :<\/p>\n La puissance conceptuelle et l’\u00e9l\u00e9gance architecturale de Soar atteignent leur z\u00e9nith dans sa m\u00e9thode de traitement de l’incertitude et de l’incompl\u00e9tude du savoir. Contrairement aux syst\u00e8mes experts classiques de l’\u00e9poque qui s’effondraient brutalement d\u00e8s qu’une information manquait ou qu’un conflit logique survenait, Soar int\u00e8gre l’\u00e9chec op\u00e9rationnel au c\u0153ur m\u00eame de son moteur de fonctionnement gr\u00e2ce au concept d’impasse (impasse<\/em>).<\/p>\n Une impasse est d\u00e9tect\u00e9e automatiquement par l’architecture d\u00e8s lors que la phase de d\u00e9cision se trouve dans l’incapacit\u00e9 de trancher sans ambigu\u00eft\u00e9 :<\/p>\n Face \u00e0 une telle impasse, Soar ne s’interrompt pas. L’architecture mat\u00e9rielle r\u00e9agit de mani\u00e8re automatique et autonome en cr\u00e9ant un nouvel \u00e9tat mental : un sous-espace de probl\u00e8me (subgoal<\/em>). Le nouveau probl\u00e8me \u00e0 r\u00e9soudre dans ce sous-espace devient alors : \u00ab Trouver l’information n\u00e9cessaire pour r\u00e9soudre l’impasse qui paralyse l’espace parent \u00bb. Soar peut g\u00e9n\u00e9rer de multiples niveaux d’imbrication r\u00e9cursive de sous-buts. Il d\u00e9ploie des strat\u00e9gies de raisonnement d\u00e9lib\u00e9ratif, explore des simulations prospectives, consulte d’autres sources de connaissances, et d\u00e8s que l’op\u00e9rateur ad\u00e9quat est enfin isol\u00e9, l’impasse se dissout spontan\u00e9ment et le contr\u00f4le est restitu\u00e9 \u00e0 la t\u00e2che principale. Newell parvenait ainsi \u00e0 mod\u00e9liser la r\u00e9flexion consciente et la d\u00e9lib\u00e9ration m\u00e9tacognitive sans avoir \u00e0 coder artificiellement une proc\u00e9dure sp\u00e9cifique pour chaque cas de figure.<\/p>\n L’autre innovation th\u00e9orique capitale incarn\u00e9e par Soar r\u00e9side dans son paradigme d’apprentissage unifi\u00e9. Newell et ses collaborateurs refusaient la prolif\u00e9ration d’algorithmes d’apprentissage disjoints pour chaque comp\u00e9tence mentale. Ils instaur\u00e8rent un m\u00e9canisme unique, automatique et universel de m\u00e9morisation permanente : le regroupement cognitif, ou Chunking<\/em>.<\/p>\n Le chunking<\/em> op\u00e8re en arri\u00e8re-plan et de mani\u00e8re symbiotique avec la r\u00e9solution des impasses. D\u00e8s qu’un sous-but parvient \u00e0 r\u00e9soudre une impasse, l’architecture analyse automatiquement la trace computationnelle de cette r\u00e9ussite. Elle examine quelles \u00e9taient les conditions pr\u00e9existantes dans la m\u00e9moire de travail qui ont rendu possible la d\u00e9couverte de la solution, et quelles ont \u00e9t\u00e9 les actions finales qui ont d\u00e9bloqu\u00e9 la situation. L’architecture compile instantan\u00e9ment cette exp\u00e9rience locale sous la forme d’une toute nouvelle r\u00e8gle de production g\u00e9n\u00e9rale.<\/p>\n Cette nouvelle r\u00e8gle (nomm\u00e9e un chunk<\/em>) est alors d\u00e9finitivement inject\u00e9e dans la m\u00e9moire proc\u00e9durale \u00e0 long terme du syst\u00e8me. Si, \u00e0 l’avenir, le syst\u00e8me se retrouve confront\u00e9 \u00e0 un \u00e9tat mental pr\u00e9sentant les m\u00eames caract\u00e9ristiques structurelles que celui qui avait provoqu\u00e9 l’impasse originelle, la nouvelle r\u00e8gle s’active imm\u00e9diatement lors de la phase d’\u00e9laboration. L’op\u00e9rateur salvateur est s\u00e9lectionn\u00e9 instantan\u00e9ment, sans aucune h\u00e9sitation et sans n\u00e9cessiter l’ouverture d’un nouveau sous-but. L’architecture a litt\u00e9ralement appris.<\/p>\n Ce m\u00e9canisme simple permit \u00e0 Newell d’apporter une explication algorithmique rigoureuse \u00e0 la transition fondamentale d\u00e9crite par les psychologues : le passage d’une performance novice, lente, analytique et consciente (fond\u00e9e sur la r\u00e9solution pas \u00e0 pas d’impasses par sous-buts), \u00e0 une performance experte, automatique, fluide et ultra-rapide (fond\u00e9e sur l’activation directe de milliers de chunks<\/em> compil\u00e9s par la pratique). L’acquisition des habilet\u00e9s mentales trouvait enfin son moteur m\u00e9caniste unifi\u00e9.<\/p>\n L’un des traits les plus singuliers du g\u00e9nie d’Allen Newell r\u00e9side dans son exigence absolue d’inscrire les mod\u00e8les computationnels symboliques dans la r\u00e9alit\u00e9 temporelle et physique de l’organisme humain. Contrairement aux th\u00e9oriciens de l’informatique pure qui s’affranchissent des contraintes de temps d’horloge pour n’\u00e9tudier que la complexit\u00e9 asymptotique des algorithmes, Newell soutenait que le temps r\u00e9el d’ex\u00e9cution est la contrainte la plus imp\u00e9rieuse guidant l’architecture de l’esprit. Dans ses travaux fondateurs des ann\u00e9es 1980, il synth\u00e9tisa les donn\u00e9es de la psychophysique et de la chronom\u00e9trie mentale pour dresser une cartographie globale des \u00e9chelles temporelles de l’action humaine :<\/p>\n1.3 L’entr\u00e9e \u00e0 la RAND Corporation et la d\u00e9couverte des syst\u00e8mes homme-machine<\/h3>\n
2. La collaboration fondatrice avec Herbert Simon et la RAND Corporation<\/h2>\n
2.1 La rencontre intellectuelle entre psychologie organisationnelle et calcul<\/h3>\n
2.2 Le d\u00e9veloppement des langages de traitement de listes (IPL)<\/h3>\n
2.3 La conf\u00e9rence de Dartmouth de 1956 et l’acte de naissance de l’IA<\/h3>\n
3. Logic Theorist et General Problem Solver : La rupture computationnelle<\/h2>\n
3.1 Logic Theorist (1956) : Premi\u00e8re d\u00e9monstration empirique de raisonnement artificiel<\/h3>\n
\n
3.2 General Problem Solver (GPS) et l’analyse moyens-fins<\/h3>\n
\n
3.3 La transition doctorale et l’ancrage institutionnel \u00e0 Carnegie Mellon<\/h3>\n
4. La th\u00e9orie du traitement de l’information humaine (Human Problem Solving)<\/h2>\n
4.1 L’opus magnum de 1972 : Fondements conceptuels et structure<\/h3>\n
DONALD + GERALD = ROBERT<\/code>) et de d\u00e9monstrations logiques issues des Principia Mathematica<\/em>.<\/p>\n\n
4.2 L’analyse des protocoles verbaux comme m\u00e9thode scientifique rigoureuse<\/h3>\n
4.3 Les invariants architecturaux de la m\u00e9moire et de l’attention<\/h3>\n
\n
5. L’hypoth\u00e8se du syst\u00e8me de symboles physiques (Physical Symbol System Hypothesis)<\/h2>\n
5.1 La conf\u00e9rence du Prix Turing de 1975 et l’expos\u00e9 de l’hypoth\u00e8se<\/h3>\n
\n
5.2 Composantes fonctionnelles et implications philosophiques<\/h3>\n
\n
5.3 L’impact \u00e9pist\u00e9mologique sur la philosophie de l’esprit<\/h3>\n
6. L’architecture cognitive Soar : Mod\u00e9lisation unifi\u00e9e de l’esprit<\/h2>\n
6.1 Gen\u00e8se et principes directeurs de l’architecture Soar (1983-1992)<\/h3>\n
SI condition ALORS action<\/code>).<\/p>\n\n
6.2 Le m\u00e9canisme de sous-buts universel et la gestion des impasses<\/h3>\n
\n
6.3 L’apprentissage continu par regroupement (Chunking)<\/h3>\n
7. La psychologie exp\u00e9rimentale et la mod\u00e9lisation des temps de r\u00e9action<\/h2>\n
7.1 L’analyse chronom\u00e9trique et les \u00e9chelles temporelles de l’action humaine<\/h3>\n