Le modèle et le réel : l’algorithme du chien de berger ?

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La tentation modélisatrice et la volonté de transformer le monde en un gigantesque code sont  sans limite, et rien ne semble pouvoir échapper à l’ambition de cette nouvelle mathésis universalis. Il arrive cependant que le décalage entre la modélisation du monde et la complexité du vivant soit tel que les efforts des scientifiques nous apparaissent alors comme ridicules ou absurdes par leur volonté abusivement simplificatrice : tel est le cas de la tentative menée par une équipe de chercheurs d’Uppsala qui aurait – la formule a été elle-même reprise par de nombreux journaux cédant à la facilité de ce que Pierre Bourdieu qualifia jadis de « circulation circulaire de l’information » – décryptés « ‘l’algorithme du chien de berger », rien de moins.
Il se trouve que l’auteur de ces lignes est lui -même à ses heures éleveur passionné de moutons et dresseur de chiens de bergers. A ce titre, je voudrais montrer comment la « découverte de l’algorithme du chien de berger » est à l’informatique ce que l’idée selon laquelle « si la théorie ne correspond pas au réel, alors, c’est que le réel a tort » est à l’économie orthodoxe. Car en soi le problème n’est pas le modèle proposé soit faux mais qu’il ne tienne absolument pas compte de toutes une série de variables explicatives qui permettent – empiriquement – de comprendre ce qu’est « réellement » un chien de berger.
La première approximation découle de ce que le modèle proposé généralise à l’ensemble des chiens de berger ce qui a été observé à partir d’un kelpie australien équipé d’un harnais GPS pour en mesurer tous les déplacements. Or, il se trouve que chaque race de chien de berger travaille d’une manière spécifique et qu’un border collie, un labrit, un kelpie ou un beauceron n’ont pas les mêmes aptitudes ni les mêmes méthodes. A l’intérieur d’une même race – disons par exemple le border collie – on trouve des sujets adoptant des comportements distincts et ce fait, bien connu de tout éleveur de border, est suffisamment établi pour que les juges experts confirmateurs de la race aient distingué une typologie des comportements possibles lors du travail au troupeau, reposant sur la distinction entre les chiens rabatteurs, pousseurs ou bloqueurs. En équipant trois border collie appartenant respectivement à ces trois types, les chercheurs auraient obtenu trois modèles différents. Par ailleurs, les border collie se caractérisent par une aptitude acquise mais plus ou moins variable d’un sujet à l’autre, parfois très fortement et parfois très faiblement exprimée, qu’on nomme « l’oeil ». Par ce terme, on désigne l’aptitude innée du chien à déplacer ou à contenir les animaux à plus ou moins grande distance du troupeau, aptitude qui conditionne elle-même la plus ou moins grande mobilité du chien. Certains chiens de la race ressemblent presque à des chiens d’arrêt tandis que d’autres, dépourvus d' »oeil », se situent du côté des chiens courants.
Du fait même de la variété des attitudes au travail, le chien de berger ne se réduit pas au modèle proposé, résumé ainsi dans le journal 20 minutes : « «Nous avons dû imaginer ce que le chien voyait pour développer notre modèle. Grosso modo, il aperçoit des choses blanches et touffues devant lui. S’il voit des espaces entre les moutons, ou si ces espaces grossissent, le chien doit les rassembler», explique Andrew King dans un communiqué. «Si vous observez des chiens de berger en action, le chien va et vient derrière le troupeau exactement de la même façon que ce que donne notre modèle», assure-t-il (http://www.20minutes.fr/insolite/1432883-20140827-chien-berger-algorithme-decryptes) En effet, certains chiens ne vont et ne viennent pas ou très peu derrière le troupeau – ceux qui sont capables de travailler à grande distance ou d’exercer une certaine pression sur le troupeau, ce que les experts nomment « la puissance » qui est également une aptitude naturelle amplifiée par la sélection génétique – alors que d’autres font de véritables mouvements d’essuie-glace. De même, je ne crois pas simplement que le chien voit uniquement des « choses blanches et touffues » : un chien est parfaitement capable de discerner un bélier d’une brebis, et les moutons ne sont pas des individus neutres : le chien de berger distinguera un bélier agressif d’une brebis placide, et, le cas échéant, conduira le troupeau de sorte qu’il évite la confrontation avec le troupeau. J’ajoute qu’un troupeau est un ensemble hiérarchisé, avec ses leaders, ses protecteurs et ses protégés, et que différents rôles sociaux sont assignés à différents ovins au sein d’un même ensemble. Le bon chien est donc capable de sentir ces « lois » d’organisation sociale, et d’exercer une pression sur certains sujets plutôt que d’autres en fonction des événements.
Je ne développerai pas ici plus avant mes arguments circonstanciels sur les chiens de berger et leur façon de travailler : je ne prétends pas ici décrier la modélisation du monde – bien que cette opération soit philosophiquement et politiquement discutable, mais là n’était pas mon propos – mais j’ai souhaité, par un exemple très simple qui m’est fourni par l’expérience, montrer que le chien de berger était peut-être un être plus complexe et moins réductible à la loi du code que ce que les experts d’Uppasala ont prétendu démontrer. Car si leur modèle est mathématiquement juste, il s’agit d’une justesse qui ne rend pas justice ni aux comportements réels des moutons, ni à celle de chiens – je veux ici parler du border collie – dont certains spécialistes ont montré qu’ils maîtrisaient plusieurs dizaines de mots et savaient mobiliser une forme d’intelligence très développée au sein de l’univers canin, et qui peuvent contrôler un troupeau de multiples manières en interagissant avec l’homme. Entre Turing et Levi-Strauss, une voie est sans doute possible, mais elle requiert une grande attention à la « chose elle même » comme disait Hegel. Mais de là à ce que l’algorithme serve à gérer les mouvements de foule…

Et bientôt un robot berger ?

Joël Ignasse

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Publié le 28-08-2014 à 11h01

Deux règles simples suffisent à rassembler et à guider un grand troupeau de moutons. Des robots pourraient les exécuter.

Des moutons équipés de sac à dos GPS. Jennifer Morton Des moutons équipés de sac à dos GPS. Jennifer Morton

GPS. Berger Belge, bobtail, colley…il existe plus d’une trentaine de races de chiens de berger. Leur rôle : assister le berger et veiller à la cohésion du troupeau pouvant rassembler jusqu’à une centaine de bêtes. Pour comprendre comment ils font leur travail, un troupeau de moutons et un chien de berger ont été équipés avec des sacs à dos contenant des dispositifs GPS très précis conçus par des scientifiques du Royal Veterinary College de Londres.

Des applications en robotique

Les données récoltées ont été analysées par Daniel Strömbom et son équipe de l’Université d’Uppsala qui en a déduit un modèle mathématique décrit dans le Journal of the Royal Society Interface. Il en ressort que les chiens de berger usent d’une stratégie simple fondée sur deux règles : rassembler les moutons quand ils sont dispersés et les conduire vers l’avant quand ils sont regroupés. Avec ce modèle, un seul chien pourrait rassembler un troupeau de plus de 100 têtes estiment les scientifiques.

LACUNES. « Nous avons dû réfléchir à ce que le chien pouvait voir pour développer notre modèle. Il voit essentiellement des choses blanches et molletonnées en face de lui. Si le chien voit des lacunes entre ces taches, il a besoin de les rassembler. Si le troupeau est cohérent, le chien va pousser le troupeau vers la cible, vers l’avant » explique Daniel Strömbom.

Le modèle mis au point pourrait servir au développement de « robots bergers » interagissant avec les mêmes règles que les chiens (mais pas forcément avec les mêmes résultats!). « Il peut aussi servir de base à des techniques de contrôle des foules ou de nettoyage de l’environnement » conclut Andrew King, de l’université de Swansea.

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