L'Intelligence Artificielle : révolution industrielle ou changement de paradigme scientifique ?

L’intelligence artificielle est-elle simplement une nouvelle révolution industrielle ou un changement de paradigme scientifique au sens kuhnien ? La comparaison avec les trois révolutions industrielles passées montre que l’IA contemporaine démultiplie non plus la force musculaire, mais la force cognitive. Elle entraine  également une profonde transformation des modes de production, de la division du travail et des structures sociales.

Is artificial intelligence simply a new industrial revolution or a scientific paradigm shift in the Kuhnian sense? Comparison with the three previous industrial revolutions shows that contemporary AI amplifies not muscular force, but cognitive power. It also brings about a profound transformation of modes of production, the division of labor, and social structures.
 

Soulayman Abdoul. L'Intelligence Artificielle : révolution industrielle ou changement de paradigme scientifique ? Philosophie, Science et Société. 2025. https://philosciences.com/ia-science-industrie 

Texte intégral :

Introduction : l'IA science ou technologie ?

L'émergence de l'intelligence artificielle (IA) au XXIᵉ siècle soulève une question épistémologique fondamentale : assistons-nous à une nouvelle révolution industrielle, comparable à celle initiée par la machine à vapeur au XIXᵉ siècle, ou bien à un changement de paradigme scientifique au sens où l'entendait Thomas Kuhn ? Cette interrogation dépasse le simple débat technologique pour toucher aux fondements mêmes de notre rapport à la connaissance et à la science. L'IA, notamment dans ses développements récents liés à l'apprentissage profond et aux modèles génératifs, transforme simultanément les modes de production économique et les pratiques scientifiques elles-mêmes. Elle se situe ainsi à l'intersection de deux types de ruptures historiques : les révolutions industrielles, qui ont bouleversé les sociétés par l'introduction de nouvelles sources d'énergie et de moyens de production, et les révolutions scientifiques, qui ont redéfini nos cadres conceptuels et nos méthodes d'investigation du réel.  ^{1 2 3 4 5 6} 

1. L'IA comme quatrième révolution industrielle : continuités et ruptures

1.1. Les caractéristiques des révolutions industrielles antérieures

Pour évaluer si l'IA constitue une révolution industrielle, il convient d'abord de comprendre ce qui définit historiquement ce type de transformation. La première révolution industrielle, amorcée à la fin du XVIIIᵉ siècle en Grande-Bretagne, reposait sur l'utilisation systématique de la machine à vapeur mise au point par James Watt en 1769. Cette innovation a permis la mécanisation de la production textile et métallurgique, transformant radicalement les structures économiques et sociales. L'apparition de l'usine comme lieu de concentration de la main-d'œuvre, l'exode rural massif et l'émergence d'une nouvelle classe ouvrière sont autant de bouleversements sociaux induits par cette première révolution.  ^{2 3 7 8 9 10 11 12}  La deuxième révolution industrielle, à partir des années 1880, s'est caractérisée par l'électricité, le pétrole et l'industrie lourde. La troisième, débutant dans les années 1970, a introduit l'informatique, l'électronique et le nucléaire. Chaque révolution industrielle présente ainsi un ensemble cohérent de caractéristiques : une nouvelle source d'énergie, des transformations des modes de production, une accélération des transports et communications, ainsi que des mutations sociales profondes avec l'apparition de nouvelles classes sociales et de nouveaux rapports de travail.  ^{3 13 9 14 2} 

1.2. L'IA dans le continuum des révolutions industrielles

L'intelligence artificielle est fréquemment présentée comme la pierre angulaire d'une quatrième révolution industrielle, celle de l'industrie 4.0. Cette révolution se distingue des précédentes par son caractère data-driven : elle repose sur l'exploitation massive de données, l'Internet des objets IoT, la robotique avancée et l'intelligence artificielle elle-même. Contrairement à la machine à vapeur qui démultipliait la force musculaire, l'IA démultiplie la force cognitive, permettant l'automatisation de tâches intellectuelles jusqu'alors réservées aux humains.  ^{15 13 16 17 18 19} 

Les comparaisons historiques sont éclairantes : tout comme la machine à vapeur a transformé l'artisanat en production industrielle, l'IA transforme le travail intellectuel par l'automatisation. Les impacts économiques sont considérables, avec une concentration croissante des capitaux dans les entreprises technologiques, à l'instar de la concentration observée lors des précédentes révolutions industrielles. Cependant, l'IA présente aussi des différences majeures. Sa vitesse de diffusion est sans précédent, et son caractère trans-sectoriel lui permet d'impacter simultanément tous les domaines de l'activité humaine, de la médecine à la finance, de l'agriculture aux services.  ^{20 21 13 1 15} 

1.3. Les transformations sociales et économiques

Les révolutions industrielles ont toujours engendré de profondes mutations sociales. La première révolution a créé la bourgeoisie industrielle et le prolétariat ouvrier. L'IA génère aujourd'hui de nouvelles fractures sociales : entre ceux qui maîtrisent ces technologies et ceux qui en sont exclus, entre les emplois automatisables et ceux qui nécessitent des compétences cognitives supérieures. Cette transformation pose la question de la « nouvelle question sociale » : si la révolution industrielle du XIXᵉ siècle a créé une classe ouvrière exploitée, la révolution algorithmique crée une fracture entre « connectés » et « exclus du numérique ». ^{13 9 11 12 22} 

Par ailleurs, l'IA modifie fondamentalement la nature du travail. Alors que les précédentes révolutions ont principalement remplacé le travail physique, l'IA s'attaque désormais aux tâches intellectuelles et créatives. Cette mutation soulève des questions inédites sur l'avenir des professions à haute compétence cognitive et sur la place de l'humain dans les processus de décision et de création.  ^{23 24 13} 

2. L'IA et le quatrième paradigme scientifique : une rupture épistémologique

2.1. Les paradigmes scientifiques selon Thomas Kuhn

Thomas Kuhn, dans La Structure des révolutions scientifiques 1962, a introduit le concept de paradigme pour désigner l'ensemble des croyances, valeurs et techniques partagées par une communauté scientifique. Un changement de paradigme survient lorsque l'accumulation d'anomalies rend le paradigme dominant incapable de résoudre les énigmes auxquelles il est confronté. La révolution copernicienne, qui a remplacé le géocentrisme par l'héliocentrisme, illustre parfaitement ce processus : un nouveau modèle explicatif, plus simple et plus performant, finit par s'imposer malgré les résistances.  ^{4 5 6 25 26 27 28 29} 

Pour Kuhn, les paradigmes sont incommensurables : ils ne partagent pas les mêmes critères d'évaluation, les mêmes méthodes, ni les mêmes questions fondamentales. Cette incommensurabilité ne signifie pas un relativisme absolu, mais implique que le passage d'un paradigme à l'autre constitue une véritable révolution conceptuelle, et non une simple accumulation de connaissances.  ^{25 26 4} 

2.2. Le quatrième paradigme : la science orientée par les données

Jim Gray, chercheur en informatique chez Microsoft, a théorisé dans les années 2000 l'émergence d'un quatrième paradigme scientifique, la « data-driven science». Selon cette vision, l'activité scientifique a traversé quatre étapes majeures : l'empirisme basé sur l'observation (premier paradigme), la science théorique utilisant des modèles mathématiques (deuxième paradigme), la science computationnelle s'appuyant sur des simulations informatiques (troisième paradigme), et désormais la science dirigée par les données massives (quatrième paradigme). ^{30  31  32  33  34} 

Cette nouvelle épistémologie se caractérise par une inversion du processus scientifique traditionnel. Plutôt que de partir d'hypothèses théoriques pour les tester empiriquement, l'approche data-driven laisse les données « parler d'elles-mêmes », les algorithmes d'apprentissage automatique découvrant des corrélations que l'esprit humain n'aurait peut-être jamais identifiées. Cette méthode soulève cependant des questions épistémologiques fondamentales sur la nature de l'explication scientifique et sur le statut de la connaissance ainsi produite.  ^{35 36 37 38} 

2.3. L'IA et la perte de l'explicabilité : un changement épistémologique radical

L'une des caractéristiques les plus troublantes de l'IA moderne, particulièrement des réseaux de neurones profonds, est leur opacité : ils fonctionnent comme des "boîtes noires" dont les mécanismes internes restent largement incompréhensibles, même pour leurs concepteurs. Cette opacité marque une rupture radicale avec l'idéal scientifique hérité de Galilée, qui consistait à expliquer les phénomènes naturels en termes mathématiques compréhensibles.  ^{36 39 40 41  42  35} 

Dans les mathématiques classiques, des théorèmes et des preuves garantissent la validité des solutions proposées. Avec l'IA, la seule garantie est pratique : « si ça fonctionne, c'est vrai ». Cette approche purement expérimentale remet en cause les fondements mêmes de la démarche scientifique moderne. Comme le souligne un analyste : « L'IA, par son approche expérimentale, c'est le contraire : les modèles qui sont mis en place ne sont pas explicables. Ils fonctionnent, mais vous n'avez derrière aucune théorie scientifique qui permet d'expliquer pourquoi ça marche ».  ³⁵ 

Cette perte d'explicabilité a des conséquences multiples. D'une part, elle réduit la connaissance scientifique à une efficacité prédictive sans compréhension profonde des mécanismes sous- jacents. D'autre part, elle pose des problèmes éthiques et politiques majeurs : comment faire confiance à un système dont on ne comprend pas la logique décisionnelle ? Comment identifier et corriger les biais algorithmiques s'ils restent invisibles ?  ^{43 40 44 45 36 35}

2.4. De l'universalisme scientifique au relativisme algorithmique ?

L'épistémologie data-driven pose également la question de l'universalité de la connaissance scientifique. Les modèles d'IA sont profondément dépendants de leurs données d'entraînement : ils ne créent rien de véritablement nouveau, mais réorganisent différemment les informations sur lesquelles ils ont été entraînés. Cette dépendance soulève le risque d'un enfermement dans « l'interprétation qu'ont pu faire ceux qui ont préparé les données en amont », compromettant ainsi la capacité de générer de nouvelles manières de penser le monde.  ^{39 35} Alors que les mathématiques classiques se voulaient universalistes, aspirant à des vérités valables indépendamment du contexte, l'IA risque de tomber dans la subjectivité : la vérité devient une « réalité empirique, une vérité expérimentale qui marcherait 'pour moi', plutôt qu'un concept universel et partagé par l'ensemble des humains ». Cette évolution marque potentiellement un retour en arrière par rapport aux ambitions universalistes de la science moderne et des Lumières.  ³⁵ 

3. Critiques philosophiques et épistémologiques de l'IA

3.1. Hubert Dreyfus et les limites de l'approche symbolique

Dès les années 1960, le philosophe Hubert Dreyfus a formulé une critique radicale de la recherche en intelligence artificielle. Dans ses ouvrages What Computers Can't Do 1972) et Mind over Machine 1986, Dreyfus s'attaque aux fondements philosophiques de l'IA symbolique, qui prétendait réduire l'intelligence à une manipulation de symboles formels.  46 47 39 

S'appuyant sur la phénoménologie de Merleau-Ponty et Heidegger, Dreyfus affirme que l'intelligence et l'expertise humaines dépendent fondamentalement de processus inconscients et d'une compréhension contextuelle qui ne peuvent être capturés par des règles formelles. Pour Dreyfus, la capacité humaine à « saisir la situation » et à agir de manière appropriée dans un contexte donné repose sur une familiarité tacite avec le monde qui échappe à toute formalisation symbolique.  ^{47 48 46} 

Bien que les développements récents de l'IA, notamment l'apprentissage profond, aient dépassé l'approche purement symbolique critiquée par Dreyfus, sa critique reste pertinente : elle souligne que l'IA, même performante, ne « comprend » pas véritablement ce qu'elle fait. Les modèles génératifs comme GPT 3 donnent l'illusion de maîtriser le langage naturel, mais ne font que reproduire des occurrences statistiques présentes dans leurs corpus d'entraînement.  ^{39 46}

3.2. Gaston Bachelard et les obstacles épistémologiques de l'IA

Les réflexions de Gaston Bachelard sur les obstacles épistémologiques offrent un cadre d'analyse pertinent pour comprendre les défis posés par l'IA. Dans La Formation de l'esprit scientifique 1938, Bachelard explique que « on connaît contre une connaissance antérieure » : pour accéder à la véritable connaissance scientifique, il faut surmonter les obstacles présents dans l'acte même de connaître.  ^{49 50 51 52}

L'un des obstacles identifiés par Bachelard est l'expérience première, l'observation immédiate qui fait obstacle à l'abstraction conceptuelle nécessaire à la science. Or, l'IA, dans sa version data-driven, semble paradoxalement réhabiliter cette expérience première en privilégiant l'empirisme brut sur la théorisation. Cette approche pourrait constituer un obstacle épistémologique majeur, empêchant l'émergence de véritables explications scientifiques au profit d'une efficacité prédictive sans compréhension profonde.  ^{50  51}

Bachelard insiste également sur la nécessité d'une « rupture épistémologique » entre connaissance scientifique et sens commun. L'IA, en se nourrissant des données produites par les humains (textes, images, comportements), risque de reproduire et d'amplifier le sens commun plutôt que de permettre sa critique et son dépassement.  ⁵⁰

3.3. Karl Popper et le critère de falsifiabilité

La philosophie des sciences de Karl Popper offre un autre angle critique sur l'IA. Pour Popper, une théorie n'est scientifique que si elle est « falsifiable » (réfutable), c'est-à-dire si elle peut être soumise à des tests susceptibles de la réfuter. Le critère de démarcation poppérien distingue ainsi la science empirique de la métaphysique ou de la pseudo-science.  ^{53 54 55 56}

Or, les modèles d'IA posent un problème majeur au regard de ce critère : leur opacité rend difficile, voire impossible, la formulation de prédictions précises et falsifiables. Un réseau de neurones profond peut produire des résultats apparemment corrects, mais il est souvent impossible de déterminer quelles prédictions spécifiques découleraient de sa structure interne. Cette impossibilité de tester rigoureusement les « hypothèses » implicites des modèles d'IA soulève des doutes sur leur caractère véritablement scientifique.  ^{41 42  53} 

De plus, lorsqu'un modèle d'IA se trompe, la communauté scientifique peut être tentée de le « sauver » en ajoutant des données supplémentaires ou en modifiant son architecture, plutôt que de le rejeter. Cette pratique rappelle les « hypothèses ad hoc » que Popper dénonçait comme antiscientifiques.  ^{56 57 53}

4. Enjeux éthiques, politiques et civilisationnels

4.1. Le tournant injonctif de la technologie

Le philosophe français Éric Sadin a développé une critique particulièrement pénétrante de l'IA dans ses ouvrages L'Intelligence artificielle ou l'enjeu du siècle 2018) et Le Désert de nous- mêmes 2025. Pour Sadin, l'IA marque un « tournant injonctif » de la technique : celle-ci ne se contente plus de nous assister dans nos tâches, mais prétend désormais « énoncer la vérité et nous dire comment agir ».  ^{58 59 24 23} 

Cette évolution transforme l'IA en "techne logos", une entité douée du pouvoir de dire « l'état supposé exact des choses ». Le danger, selon Sadin, est que l'humanité se dépossède ainsi de « sa faculté de jugement et d'action », acceptant progressivement que des systèmes algorithmiques prennent à sa place des décisions qui devraient relever de la délibération humaine et démocratique.  59 58 Sadin dénonce notamment ce qu'il nomme  « l'alètheia algorithmique » : une vérité normative énoncée non par la subjectivité humaine, mais par des algorithmes et des règles techniques prédéfinies. Cette « vérité » algorithmique s'impose dans des domaines aussi variés que la justice, la médecine ou les ressources humaines, remettant en cause le pouvoir décisionnel humain au profit d'une normativité technique dépourvue de toute humanité.  ⁵⁸

4.2. Les « armes de destruction mathématique"

La mathématicienne Cathy O'Neil, dans son ouvrage Weapons of Math Destruction 2016, traduit en français sous le titre Algorithmes, la bombe à retardement, dénonce les effets destructeurs des algorithmes sur la société. Pour O'Neil, les algorithmes sont des "armes de destruction mathématiques" pour trois raisons fondamentales : ils prennent des décisions graves ayant un impact majeur sur la vie des personnes, leur fabrication reste secrète, et ils sont fondamentalement injustes car ils creusent les inégalités sociales.  ^{60 61 62 63} 

O'Neil souligne que les algorithmes, loin d'être neutres et objectifs, sont le reflet des opinions et biais de leurs développeurs. Cette observation rejoint les préoccupations épistémologiques soulevées plus haut : les modèles d'IA ne sont pas des miroirs objectifs du réel, mais des constructions sociales qui incorporent et amplifient les biais existants. L'urgence, selon O'Neil, est d'exiger collectivement un droit de regard citoyen sur la fabrication et l'utilisation des algorithmes, ainsi que des mécanismes d'appels de décisions prises par ces systèmes.  ⁶⁰

4.3. La question de la gouvernance et du contrôle démocratique

Jean-Gabriel Ganascia, spécialiste français de l'IA, offre une perspective plus nuancée mais non moins critique. Dans ses ouvrages Le Mythe de la singularité et L'I. A. expliquée aux humains, Ganascia s'attache à démystifier les prédictions apocalyptiques sur l'IA tout en pointant les véritables dangers.  64 65 66 Pour Ganascia, le risque n'est pas que les machines acquièrent une conscience ou une volonté propre et "prennent le pouvoir", mais que les humains qui contrôlent ces technologies les utilisent à des fins de domination et de surveillance. Comme l'écrivait Ray Bradbury : « Non, je n'ai pas peur des robots, j'ai peur des gens, des gens, des gens ! ». C'est donc moins de l'IA elle- même qu'il faut se méfier que de ceux qui la déploient et en tirent profit.  ⁶⁵  Cette analyse souligne l'importance cruciale des enjeux politiques et de gouvernance : qui contrôle l'IA ? Quels sont les intérêts servis par ces technologies ? Comment garantir un contrôle démocratique sur des systèmes techniques devenus si complexes qu'ils échappent à la compréhension du citoyen ordinaire ?  ^{67  65} 

Conclusion : un carrefour historique

L'intelligence artificielle se situe à un carrefour historique unique : elle constitue simultanément une révolution industrielle et un changement de paradigme scientifique. En tant que révolution industrielle, l'IA partage de nombreuses caractéristiques avec les transformations précédentes : elle introduit une nouvelle « énergie » (les données et la puissance computationnelle), transforme les modes de production, crée de nouvelles classes sociales et bouleverse les structures économiques. Cependant, sa vitesse de diffusion, son caractère trans-sectoriel et sa capacité à automatiser les tâches cognitives en font une révolution d'une ampleur sans précédent.  ^{16 1 15 13}

En tant que changement de paradigme scientifique, l'IA remet en cause les fondements épistémologiques de la science moderne. L'émergence du quatrième paradigme, la science orientée par les données, marque une rupture avec l'idéal d'explicabilité et d'universalité qui caractérisait la science depuis Galilée. L'opacité des modèles d'apprentissage profond, la perte de l'explication au profit de la prédiction, et la dépendance aux données d'entraînement constituent des défis épistémologiques majeurs.  ^{40 31 36 41 30 39 35} 

Les critiques philosophiques de Dreyfus, Bachelard et Popper restent pertinentes pour penser ces transformations : elles soulignent les limites intrinsèques de l'approche computationnelle de l'intelligence, les obstacles épistémologiques que représente l'empirisme brut, et les difficultés posées par l'impossibilité de falsifier rigoureusement les modèles d'IA.  ^{54 46 49 53 47 50}

Au-delà des questions strictement scientifiques et techniques, l'IA soulève des enjeux éthiques, politiques et civilisationnels fondamentaux. Le « tournant injonctif » identifié par Sadin, les « armes de destruction mathématiques » dénoncées par O'Neil, et les risques de surveillance et de contrôle social pointés par Ganascia appellent à une vigilance démocratique accrue. L'enjeu n'est pas tant de savoir si les machines vont « dépasser » l'humain que de déterminer comment les sociétés démocratiques peuvent maintenir un contrôle sur ces technologies et garantir qu'elles servent l'intérêt général plutôt que des intérêts particuliers.  ^{65 58 60}

Bibliographie 

Ouvrages généraux sur l'épistémologie et la philosophie des sciences

Ouvrages sur l’intelligence artificielle