1956, Dartmouth, Alexandre Gefen recalcule le passé de l’IA, une histoire culturelle illustrée qui surprend le récit dominant

Un ouvrage collectif dirigé par Alexandre Gefen propose une relecture de l’intelligence artificielle qui déplace le centre de gravité du récit. L’objectif n’est pas de nier les avancées informatiques, mais de contester l’idée d’une naissance unique et fondatrice en 1956 à Dartmouth. Le livre, présenté comme richement illustré et structuré par des chronologies, cherche à inscrire l’IA dans une généalogie plus longue, mêlant philosophie, mathématiques, techniques, arts et fictions, et à décrire ce que les systèmes contemporains transforment concrètement dans les pratiques culturelles.

Alexandre Gefen conteste le mythe fondateur de 1956 à Dartmouth

Le point de départ du livre tient dans un déplacement historiographique. Plutôt que de raconter une discipline qui commencerait en 1956 lors de l’atelier de Dartmouth, l’ouvrage veut arracher l’IA à ce mythe de naissance pour déployer une histoire plus épaisse, faite de strates, de reprises et d’accumulations. Le choix est aussi une prise de position face à une forme de narration très répandue, notamment dans les médias et l’industrie, qui présente l’IA comme une succession d’innovations techniques culminant avec les modèles génératifs. Ici, l’ambition consiste à montrer que le désir d’une intelligence détachable de l’humain se formule bien avant les laboratoires contemporains.

Cette orientation entraîne un changement de méthode. L’ouvrage collectif, décrit comme rassemblant des historiens des sciences, des philosophes, des informaticiens et des théoriciens des arts, ne se limite pas à des jalons internes à l’informatique. Il s’intéresse aux milieux où s’élaborent des concepts, des métaphores et des imaginaires, car ces éléments orientent les usages, les attentes et les peurs. Dans cette approche, la question comment raconter l’histoire devient centrale, puisque le choix des dates, des héros et des ruptures conditionne la compréhension du présent.

Le livre s’inscrit aussi dans une conjoncture où l’IA est souvent racontée sur un mode binaire, entre fascination et panique morale. Ce cadrage, très présent depuis la diffusion au grand public de systèmes conversationnels et d’outils de génération d’images, tend à effacer les continuités, par exemple la longue coexistence entre promesses d’automatisation, dispositifs de calcul et récits fictionnels. En résultat, l’ouvrage propose une voie d’analyse qui accepte la nouveauté des usages actuels tout en refusant l’idée d’un avant vide et d’un après radical.

En réinstallant Dartmouth dans une chronologie plus vaste, l’ouvrage gagne un second effet. Il invite à regarder l’IA comme un objet culturel, pas seulement comme un ensemble d’algorithmes. Cette perspective modifie la manière d’évaluer les débats contemporains, par exemple sur l’auteur, la création, l’originalité, la responsabilité ou la place de la machine dans la production de connaissances. Le récit historique sert ici de stabilisateur, car il rappelle que l’IA est aussi une construction sociale, portée par des institutions, des financements, des représentations et des usages situés.

Talos, Vaucanson et Leibniz replacent l’IA dans une généalogie longue

La relecture culturelle de l’IA passe par une galerie de figures et d’objets où la machine apparaît comme promesse, menace ou miroir. Les sources évoquent le géant Talos et d’autres mythes d’êtres artificiels, qui mettent en scène une force autonome, parfois protectrice, parfois dangereuse. Ces récits installent très tôt une question qui demeure actuelle, celle du contrôle, de la délégation et des limites posées à un agent non humain. Les fictions modernes, de Blade Runner à Terminator, prolongent cette tension en l’actualisant dans des univers technologiques.

La généalogie ne se limite pas aux mythes. Elle s’incarne dans des dispositifs matériels, dont la valeur est autant symbolique que technique. Les automates, dont ceux attribués à Vaucanson, deviennent des objets d’émerveillement et de débat, car ils brouillent la frontière entre imitation du vivant et mécanisme. Cette tradition d’objets spectaculaires pèse sur la manière dont le public se représente aujourd’hui les systèmes d’IA, parfois perçus comme des entités douées d’intentions, alors qu’ils relèvent d’architectures statistiques et de chaînes industrielles de données, d’énergie et de calcul.

La généalogie traverse aussi la pensée abstraite. La figure de Leibniz renvoie à l’idée d’un calcul capable d’exprimer le raisonnement, ambition qui structure une partie de l’histoire intellectuelle des sciences. Le livre, selon les éléments disponibles, vise à articuler ce type de projet avec les mathématiques, les logiques formelles et les techniques de représentation. Dans cette perspective, l’IA n’est pas un corps de recettes apparu soudainement, mais un horizon de rationalisation du raisonnement, avec des incarnations variables selon les époques.

Plus près des technologies, les hivers de l’IA et l’essor récent des modèles génératifs entrent dans un récit de cycles, d’investissements et de désillusions. L’intérêt de la longue durée est de rendre lisible ce mouvement: des promesses maximalistes peuvent précéder des phases de contraction, puis revenir avec de nouveaux outils et de nouvelles capacités matérielles. Ce rappel nuance la tentation d’expliquer l’époque actuelle par une rupture unique. Il permet aussi de réintroduire des facteurs souvent minorés dans les récits héroïques, comme l’infrastructure informatique, l’accès aux données, ou les effets de mode et de concurrence.

BnF et CNRS documentent une préhistoire matérielle, d’Antikythera à Babbage

La perspective culturelle rejoint un travail institutionnel plus large, notamment lorsqu’elle s’appuie sur des repères matériels. Des ressources de la BnF rappellent que la préhistoire de l’IA s’est incarnée dans des objets de calcul et d’automatisation: la machine d’Antikythera, la Pascaline, ou le moteur analytique de Charles Babbage. Le point commun tient moins à une continuité technique directe qu’à une continuité d’intentions: modéliser, calculer, déléguer, produire des résultats de manière reproductible.

À ces objets s’ajoutent des dispositifs plus directement liés à la logique et à la décision, comme le piano logique de William Stanley Jevons ou le joueur d’échecs de Leonardo Torres Quevedo. Ces exemples soulignent que l’IA s’inscrit dans une histoire du calcul comme instrument social. Les machines ne se contentent pas de résoudre des problèmes, elles configurent des manières d’organiser le savoir, d’évaluer une solution et de rendre une procédure crédible. Dans le contexte actuel, où l’IA est massivement intégrée aux services en ligne, cette dimension institutionnelle redevient tangible.

Les définitions proposées par les institutions mettent en avant l’IA comme ensemble de méthodes mathématiques et de technologies informatiques destinées à résoudre des tâches habituellement attribuées à l’esprit humain, avec un spectre allant de l’assistance au remplacement envisagé par une IA générale. Cette formulation éclaire les débats sur les limites: un outil d’aide à la décision et un système présenté comme autonome ne suscitent pas les mêmes enjeux juridiques, politiques et moraux. De ce fait, raconter l’histoire culturelle de l’IA revient aussi à décrire comment ces catégories se sont progressivement construites.

Le recours à des chronologies et à des objets concrets apporte un bénéfice pédagogique. Il permet de matérialiser une histoire souvent racontée à travers des noms de laboratoires ou des performances de logiciels. Le lecteur dispose d’ancres, d’étapes, de traces. Ce type d’approche éclaire aussi la dimension industrielle contemporaine: des systèmes performants supposent du matériel, des centres de données, une alimentation électrique, une maintenance, et des chaînes de production. L’histoire culturelle sert alors de rappel, la machine n’est pas qu’un esprit logiciel, elle est aussi un assemblage d’infrastructures.

ChatGPT devient un épisode récent dans un récit contre la panique morale

Le livre décrit ChatGPT comme un épisode récent, intégré à une continuité historique plutôt qu’érigé en origine. Ce cadrage est important, car il reconfigure les controverses. Si l’on considère que les sociétés se confrontent depuis longtemps à l’idée de déléguer des opérations mentales à des dispositifs, les débats actuels sur l’écriture, la création ou la vérité apparaissent moins comme un choc inédit que comme une intensification, portée par l’échelle industrielle et la diffusion grand public. La nouveauté est réelle, mais elle se situe dans la vitesse d’adoption, l’intégration dans les plateformes, et l’ampleur des usages.

Les sources insistent sur une posture critique, contre la fascination béate et contre la panique morale. Cette double mise à distance vise à éviter deux simplifications. La première consiste à présenter l’IA comme une entité quasi magique qui comprend et pense comme un humain, ce qui alimente des attentes irréalistes et des discours commerciaux. La seconde revient à traiter l’IA comme un facteur de déshumanisation inévitable, ce qui court-circuite l’analyse des choix politiques et économiques. L’histoire culturelle, en replaçant les motifs et les peurs, réintroduit de la responsabilité humaine.

Cette approche se traduit aussi par un intérêt pour la création artistique contemporaine. Des exemples cités dans des ressources institutionnelles évoquent des artistes comme Justine Emard ou Grégory Chatonsky, qui travaillent sur les imaginaires technologiques. Leur présence rappelle que l’IA ne se réduit pas à un outil de productivité. Elle devient un matériau esthétique, un langage, parfois un objet de critique. Cette dimension éclaire les débats sur l’originalité, puisque l’art a longtemps intégré des techniques nouvelles, de la photographie aux images de synthèse, en interrogeant ce qu’elles font à la perception.

Enfin, replacer l’IA dans une histoire culturelle aide à comprendre pourquoi les récits de rupture reviennent avec insistance. Ils sont efficaces médiatiquement, ils soutiennent des stratégies d’investissement, et ils donnent une cohérence simple à un ensemble de technologies hétérogènes. Mais ils peuvent masquer la diversité des IA et des usages, et minimiser les conditions matérielles et sociales de leur déploiement. En définitive, le livre s’inscrit dans une tentative de décrire l’IA comme un phénomène total, à la fois technique et culturel, dont les formes changent selon les périodes, les institutions et les imaginaires mobilisés.