Systèmes dynamiques et sciences cognitives

L'étude des systèmes dynamiques est initialement dédiée à la physique, et a pour ces raisons comme domaines d'application initiaux la description de solides en mouvement (mécanique céleste), d'oscillateurs électriques ou chimiques, d'ensembles de particules, etc... Ce n'est néanmoins pas la première fois que des notions « physiques » essaiment dans le champ des sciences sociales et de la psychologie.. La notion de champ (champ électrique, champ de gravitation,...) et d'équilibration a par exemple fortement influencé l'école de la Gestalt en psychologie de la perception au début du XXème siècle. La même notion d'équilibration (homéostasie) est à la base de la cybernétique des années 40, qui sert de fondement à la théorie moderne du contrôle ⁸. Absente des sciences cognitives dans les années 60-70, la physique est revenue en force au début des années 80 avec la description du modèle de réseau de neurone de Hopfield [HopfieldHopfield1982] et son équivalence formelle avec des ensembles de particules en interaction : les « les verres de spin » (modèle d'Ising). Les apports de la physique statistique sont plus que jamais à l'ordre du jour en sciences cognitives à l'heure actuelle, pour la description des grands ensembles de neurones, les « réseaux d'automates », le « recuit simulé », etc... Notre approche est ici consiste à reprendre et exploiter des notions issue de la physique des systèmes déterministes. Nous cherchons ici à éclairer certains concepts élémentaires des sciences cognitives (« autonomie », « émergence », « représentation », « intentionnalité », etc...) à l'aide des outils et concepts présentés dans la section précédente (trajectoire, attracteur, champ de potentiel, résonance, etc...). Une notion, fédératrice dans le champ des sciences cognitives, revient souvent dans la suite de ce livre : la notion d'« agent ». Un agent est primitivement « ce qui agit » (on parle par exemple d'agent infectieux). Dans notre champ, la notion correspond à une entité agissant intentionnellement, c'est à dire conformément à certains buts propres (ceci inclut par exemple tous les êtres vivants, mais exclut des entités mobiles telles que les météorites ou les planètes qui agissent « à l'aveuglette »). On appelle par extension agent un robot mobile ou une entité logicielle qu'on souhaiterait voir agir en fonction de buts propres, à la manière d'un humain ou même simplement d'un petit animal, comme cela a été dit dans l'introduction. On prête donc à l'agent d'avoir un corps, biologique, mécanique ou «logiciel». Des capteurs ou senseurs lui fournissent une information sur son environnement, et des actionneurs lui permettant d'agir sur ce même environnement. On peut distinguer deux points de vue (ou méthodes) dans la manière d'utiliser les systèmes dynamiques pour modéliser des agents cognitifs : un point de vue « interne » et un point de vue « externe ».