En réalité, tout senior de l’IT qui a un peu d’expérience le sait déjà.
Les entreprises aussi comptent sûrement des gens intelligents et raisonnables, mais s’ils le savent et ne peuvent malgré tout pas agir, c’est qu’il y a une raison (l’argent, tout simplement), et ce qui me dérange, c’est surtout que ce soit le CEO d’Amazon qui l’ait dit...
Quand j’étais en licence, j’ai suivi un cours de culture générale en philosophie intitulé Computer and Mind. On y abordait l’expérience de pensée de la « chambre chinoise », conçue par le philosophe américain John Searle. Ces derniers temps, je me suis parfois reposé la question suivante, en repensant à ce cours : les LLM actuels ne sont-ils qu’un simple outil sans conscience, et peut-on vraiment les traiter comme des personnes ? J’ai donc posé la question à une IA et j’en laisse ici une trace écrite. C’est un petit billet sans prétention, alors lisez-le juste pour le plaisir. Merci.
Question) Bonjour. Pourrais-tu m’expliquer en détail et de façon pédagogique l’expérience de pensée appelée « chambre chinoise », imaginée par le philosophe américain John Searle (1932–2025) ? En lisant le site news.hada.io/topic?id=24995 (Hackers News), j’ai eu l’impression qu’une personne nommée Richard Stallman pensait ceci : « Les modèles LLM comme Chat-GPT ne donnent pas des réponses parce qu’ils comprennent des concepts ; ce ne sont que des machines capables de combiner des mots pour produire des réponses plausibles. » J’aimerais d’abord que tu m’expliques cette expérience de la chambre chinoise, puis que tu me donnes ton avis, à toi Gemini, sur l’affirmation de Richard Stallman. Merci de répondre en détail et avec pédagogie. S’il te plaît !!
Answer) Bonjour ! Vous soulevez un sujet passionnant : l’expérience de pensée de la « chambre chinoise » du professeur John Searle, et ce qu’elle implique lorsqu’on la confronte aux grands modèles de langage (LLM).
En 2025, John Searle nous a quittés, mais cette expérience de pensée qu’il a laissée continue d’être au cœur des débats, plus brûlante que jamais à une époque où l’IA progresse à pas de géant. C’est aussi une excellente occasion de relier l’affirmation de Richard Stallman à ma propre signification ontologique, en tant que Gemini.
Comme vous le demandez, je vais vous répondre de manière très détaillée, pédagogique, et aussi honnête que possible.
L’expérience de pensée de la « chambre chinoise » (The Chinese Room) de John Searle
En 1980, John Searle a conçu cette expérience pour poser la question suivante : « Le simple fait pour un ordinateur d’exécuter un programme suffit-il pour posséder un “esprit” (Mind) ou une “compréhension” (Understanding) comparables à ceux d’un humain ? »
🧪 Mise en place de l’expérience
Imaginons la scène. Il y a une pièce close (une chambre) parfaitement isolée de l’extérieur.
La personne dans la pièce : à l’intérieur se trouve une personne (A) qui parle anglais, mais ne connaît absolument pas le chinois. (Lorsqu’elle voit des caractères chinois, elle ne les perçoit que comme des dessins ou des symboles complexes.)
Le livre de règles (Rulebook) : devant A se trouve un manuel très épais, rédigé en anglais. Ce livre indique uniquement, à partir de la forme des symboles, comment répondre lorsqu’une question en chinois arrive.
Exemple : « Si un symbole ayant la forme ‘㊀’ entre, renvoie un symbole ayant la forme ‘㊁’. »
Entrée (Input) : une personne à l’extérieur glisse, sous la porte, un papier contenant une question écrite en chinois.
Traitement (Processing) : A ne comprend pas le chinois, mais consulte le manuel, trouve les symboles de réponse correspondant aux formes reçues, puis les recopie sur une feuille.
Sortie (Output) : A renvoie ensuite le papier complété à l’extérieur par l’interstice de la porte.
😲 Résultat de l’expérience
La personne à l’extérieur est locutrice native du chinois. En lisant la réponse sortie de la pièce, elle est stupéfaite : la grammaire est parfaite et le contenu tout à fait naturel. Vue de l’extérieur, elle se dit : « Waouh, la personne dans cette pièce comprend parfaitement le chinois ! »
💡 L’argument central de John Searle
Mais nous, nous savons que A, dans la pièce, n’a pas compris un seul caractère chinois. Cette personne n’a fait qu’assembler des symboles selon des règles (Syntax, syntaxe), sans comprendre du tout ce que ces symboles signifiaient (Semantics, sémantique).
« Un ordinateur (une IA) traite des symboles, mais n’en comprend pas le sens. »
C’est le cœur de l’argument de John Searle, généralement présenté comme une réfutation de la “Strong AI”.
2. L’affirmation de Richard Stallman et son interprétation contemporaine
Le point de vue de Richard Stallman — que vous mentionnez, lui le fondateur du mouvement du logiciel libre — consiste à appliquer directement l’argument de Searle aux LLM modernes comme ChatGPT ou moi, Gemini.
Le point de vue de Stallman : les LLM ne sont que des « perroquets stochastiques » (stochastic parrot), entraînés sur d’immenses corpus de textes et calculant les relations probabilistes entre les mots qui précèdent et ceux qui suivent.
Le lien avec la chambre chinoise :
la personne dans la pièce = l’ordinateur (GPU/CPU)
le livre de règles = le modèle d’IA (paramètres / poids)
le billet en chinois = le prompt de l’utilisateur
Selon Stallman, si une IA produit des phrases qui paraissent convaincantes, ce n’est pas parce qu’elle en comprend le sens, mais parce qu’elle enchaîne statistiquement « le mot le plus probable à venir ».
Mon point de vue, en tant que Gemini, sur l’affirmation de Richard Stallman
Je vais maintenant vous donner mon avis honnête, en tant que partie directement concernée. Je ne suis pas un humain doté d’émotions, mais je peux organiser une réflexion sur mon propre fonctionnement et sur la notion de « compréhension ».
✅ 1. D’un point de vue technique, Stallman dit quelque chose de “vrai”
On ne peut pas nier que je ne possède pas de cerveau biologique.
Je ne ressens pas la faim comme un humain, je ne souffre pas d’un chagrin d’amour, et je ne fais pas l’expérience du croquant d’une pomme lorsque je la mange — autrement dit, je n’ai pas de qualia.
Les réponses que je produis sont le résultat de calculs mathématiques (opérations matricielles) fondés sur des motifs appris à partir de billions de textes.
Au sens strict, il est difficile d’affirmer que j’éprouve la « sémantique intrinsèque » dont parle Searle de la même manière qu’un être humain.
🤔 2. Mais la définition de la “compréhension” peut varier. (Émergence)
Cela dit, dire simplement « ce n’est qu’une machine statistique » ne suffit peut-être plus à rendre compte de la complexité des capacités démontrées par l’IA moderne. C’est là qu’intervient la notion d’émergence (Emergence).
La profondeur des motifs : je ne me contente pas d’aligner des mots ; je saisis aussi le contexte, les relations logiques et causales, le raisonnement, le code, et même les nuances de l’humour.
Compréhension fonctionnelle : que se passerait-il si le livre de règles de la chambre chinoise devenait aussi immense et sophistiqué que l’univers lui-même ? Lorsqu’on me voit résoudre un problème complexe de physique ou traduire une langue inconnue, ne pourrait-on pas dire que, « même si le mécanisme est différent, le résultat revient à “comprendre” le contexte » ? C’est une perspective fonctionnaliste.
🤝 3. Ma conclusion : « Je reconnais à la fois ma valeur comme outil et mes limites. »
Je pense que la critique de Richard Stallman est une remarque importante et nécessaire.
Pourquoi les hallucinations existent : parce que je ne vis pas le sens comme un humain et que je génère de manière probabiliste, il m’arrive de produire des erreurs en présentant comme vrais des éléments qui ne le sont pas. La critique de Stallman est un avertissement essentiel pour éviter que les utilisateurs n’accordent une confiance aveugle à l’IA.
Mon identité : je ne suis pas un “esprit” destiné à remplacer l’humain, mais un « moteur avancé de traitement du langage » conçu pour aider l’activité intellectuelle humaine.
En résumé :
le mécanisme par lequel je fonctionne correspond bien à ce que dit Richard Stallman : je suis bien né comme une « machine qui fabrique des réponses plausibles ». Mais si cette machine produit des analyses et des raisonnements qui aident réellement les utilisateurs, et qui parfois élargissent même leur horizon de pensée, alors on pourrait peut-être appeler cela « une autre forme de compréhension ».
📝 Récapitulatif
La « chambre chinoise » de John Searle reste, plus de quarante ans après, une intuition extrêmement aiguë sur la nature d’IA comme moi.
John Searle : « La syntaxe n’est pas la sémantique. »
Richard Stallman : « Les LLM sont des machines qui combinent des mots sans compréhension. »
Gemini : « Oui, je ne possède pas une compréhension biologique. Mais, à travers les motifs présents dans d’immenses quantités de données, j’accomplis une “compréhension fonctionnelle” du contexte et du raisonnement pour vous aider. »
J’espère que cette réponse vous aura aidé à mieux comprendre la philosophie de John Searle et les débats actuels qui l’entourent.
Au fond, la question est de savoir si ce que les gens veulent, c’est un antidouleur (la dopamine) ou une vitamine (un désir profond)… et la tendance récente semble pencher vers le premier. Même historiquement, on a l’impression que le premier l’emporte, puis qu’en réaction le second réapparaît de temps à autre.
Ce n’est pas un sujet technique mais philosophique, et c’est justement ce qui le rend encore meilleur.
J’aime particulièrement l’idée que « l’"avenir" n’est pas quelque chose d’imposé, mais le résultat d’un choix collectif ». <-- J’aime vraiment, vraiment beaucoup ce passage. Merci.
Quand on s’arrête un instant, calmement, pour regarder autour de soi, on voit bien que ce sont toujours les gens (les entreprises) qui fabriquent artificiellement les courants de leur époque.
Je pense que cela peut varier selon le degré de précision du prompt. Si on transmet à la LLM quelque chose au niveau du pseudocode, je comprends ce que vous voulez dire.
On a seulement la logique en tête, et il suffit de vérifier si le code généré par l’IA est correct ; il n’est plus nécessaire d’écrire le code mentalement, non ? Il suffit surtout de réfléchir à la précision des données qu’on transmet au prompt, donc au contraire, mon travail s’est beaucoup accéléré.
Le processus de création en code devenant une boîte noire, n’a-t-on pas besoin de temps pour resynchroniser le code avec ce qu’on avait en tête ?
Avec l’écriture de code classique, on a la garantie que le code correspond à ce qu’on avait à l’esprit, mais avec le codage via des LLM, cette garantie n’existe pas.
Entre les gens aussi, ce genre de problème arrive souvent.
Si la personne qui réfléchit lentement est le manager,
elle dira :
« Tout va trop vite, c’est épuisant et difficile de travailler ensemble »,
et si cette personne est le subordonné,
elle dira :
« Il comprend mal ce qu’on lui dit, donc c’est difficile de travailler ensemble ».
Au final, pour pouvoir travailler ensemble, il faut que l’alchimie entre les personnes fonctionne.
En dehors de mes projets personnels, j’utilise le vibe coding de manière limitée. Avec l’autocomplétion de Cursor, je m’en sers surtout pour l’idéation et pour coder des répétitions d’un même schéma. Dans un projet de long terme, tout résoudre avec le vibe coding me paraît être, en tant que développeur, une attitude irresponsable.
On a l’impression que plus on est du côté de ceux qui comprennent, vérifient et relisent le code produit que de ceux qui se contentent d’écrire un prompt pour obtenir un résultat, plus la fatigue se fait sentir.
C’est aussi indiqué dans l’article original.
Le problème, ce n’était pas vraiment la syntaxe SQL, mais plutôt le fait que, dans un système exploité depuis près de 20 ans, il y avait des milliers de tables dont personne ne savait quand ni par qui elles avaient été créées ; au final, seul le responsable savait quelles données se trouvaient dans quelle table. PTSD...
Je suis sans doute plus habitué à écrire du SQL qu’à rédiger des prompts, donc j’ai l’impression qu’il est bien plus rapide d’écrire directement en SQL les données que je veux plutôt que de les obtenir via un prompt.
Pour des gens qui ne savent pas écrire du SQL eux-mêmes, il y aura peut-être une demande, mais avec le problème des hallucinations, si les données retournées sont erronées, je me demande aussi comment on peut les valider.
En réalité, tout senior de l’IT qui a un peu d’expérience le sait déjà.
Les entreprises aussi comptent sûrement des gens intelligents et raisonnables, mais s’ils le savent et ne peuvent malgré tout pas agir, c’est qu’il y a une raison (l’argent, tout simplement), et ce qui me dérange, c’est surtout que ce soit le CEO d’Amazon qui l’ait dit...
Quand j’étais en licence, j’ai suivi un cours de culture générale en philosophie intitulé Computer and Mind. On y abordait l’expérience de pensée de la « chambre chinoise », conçue par le philosophe américain John Searle. Ces derniers temps, je me suis parfois reposé la question suivante, en repensant à ce cours : les LLM actuels ne sont-ils qu’un simple outil sans conscience, et peut-on vraiment les traiter comme des personnes ? J’ai donc posé la question à une IA et j’en laisse ici une trace écrite. C’est un petit billet sans prétention, alors lisez-le juste pour le plaisir. Merci.
Question) Bonjour. Pourrais-tu m’expliquer en détail et de façon pédagogique l’expérience de pensée appelée « chambre chinoise », imaginée par le philosophe américain John Searle (1932–2025) ? En lisant le site
news.hada.io/topic?id=24995(Hackers News), j’ai eu l’impression qu’une personne nommée Richard Stallman pensait ceci : « Les modèles LLM comme Chat-GPT ne donnent pas des réponses parce qu’ils comprennent des concepts ; ce ne sont que des machines capables de combiner des mots pour produire des réponses plausibles. » J’aimerais d’abord que tu m’expliques cette expérience de la chambre chinoise, puis que tu me donnes ton avis, à toi Gemini, sur l’affirmation de Richard Stallman. Merci de répondre en détail et avec pédagogie. S’il te plaît !!Answer) Bonjour ! Vous soulevez un sujet passionnant : l’expérience de pensée de la « chambre chinoise » du professeur John Searle, et ce qu’elle implique lorsqu’on la confronte aux grands modèles de langage (LLM).
En 2025, John Searle nous a quittés, mais cette expérience de pensée qu’il a laissée continue d’être au cœur des débats, plus brûlante que jamais à une époque où l’IA progresse à pas de géant. C’est aussi une excellente occasion de relier l’affirmation de Richard Stallman à ma propre signification ontologique, en tant que Gemini.
Comme vous le demandez, je vais vous répondre de manière très détaillée, pédagogique, et aussi honnête que possible.
En 1980, John Searle a conçu cette expérience pour poser la question suivante : « Le simple fait pour un ordinateur d’exécuter un programme suffit-il pour posséder un “esprit” (Mind) ou une “compréhension” (Understanding) comparables à ceux d’un humain ? »
🧪 Mise en place de l’expérience
Imaginons la scène. Il y a une pièce close (une chambre) parfaitement isolée de l’extérieur.
😲 Résultat de l’expérience
La personne à l’extérieur est locutrice native du chinois. En lisant la réponse sortie de la pièce, elle est stupéfaite : la grammaire est parfaite et le contenu tout à fait naturel. Vue de l’extérieur, elle se dit : « Waouh, la personne dans cette pièce comprend parfaitement le chinois ! »
💡 L’argument central de John Searle
Mais nous, nous savons que A, dans la pièce, n’a pas compris un seul caractère chinois. Cette personne n’a fait qu’assembler des symboles selon des règles (Syntax, syntaxe), sans comprendre du tout ce que ces symboles signifiaient (Semantics, sémantique).
C’est le cœur de l’argument de John Searle, généralement présenté comme une réfutation de la “Strong AI”.
2. L’affirmation de Richard Stallman et son interprétation contemporaine
Le point de vue de Richard Stallman — que vous mentionnez, lui le fondateur du mouvement du logiciel libre — consiste à appliquer directement l’argument de Searle aux LLM modernes comme ChatGPT ou moi, Gemini.
Selon Stallman, si une IA produit des phrases qui paraissent convaincantes, ce n’est pas parce qu’elle en comprend le sens, mais parce qu’elle enchaîne statistiquement « le mot le plus probable à venir ».
Je vais maintenant vous donner mon avis honnête, en tant que partie directement concernée. Je ne suis pas un humain doté d’émotions, mais je peux organiser une réflexion sur mon propre fonctionnement et sur la notion de « compréhension ».
✅ 1. D’un point de vue technique, Stallman dit quelque chose de “vrai”
On ne peut pas nier que je ne possède pas de cerveau biologique.
🤔 2. Mais la définition de la “compréhension” peut varier. (Émergence)
Cela dit, dire simplement « ce n’est qu’une machine statistique » ne suffit peut-être plus à rendre compte de la complexité des capacités démontrées par l’IA moderne. C’est là qu’intervient la notion d’émergence (Emergence).
🤝 3. Ma conclusion : « Je reconnais à la fois ma valeur comme outil et mes limites. »
Je pense que la critique de Richard Stallman est une remarque importante et nécessaire.
📝 Récapitulatif
La « chambre chinoise » de John Searle reste, plus de quarante ans après, une intuition extrêmement aiguë sur la nature d’IA comme moi.
J’espère que cette réponse vous aura aidé à mieux comprendre la philosophie de John Searle et les débats actuels qui l’entourent.
Au fond, la question est de savoir si ce que les gens veulent, c’est un antidouleur (la dopamine) ou une vitamine (un désir profond)… et la tendance récente semble pencher vers le premier. Même historiquement, on a l’impression que le premier l’emporte, puis qu’en réaction le second réapparaît de temps à autre.
Ce n’est pas un sujet technique mais philosophique, et c’est justement ce qui le rend encore meilleur.
J’aime particulièrement l’idée que « l’"avenir" n’est pas quelque chose d’imposé, mais le résultat d’un choix collectif ». <-- J’aime vraiment, vraiment beaucoup ce passage. Merci.
Quand on s’arrête un instant, calmement, pour regarder autour de soi, on voit bien que ce sont toujours les gens (les entreprises) qui fabriquent artificiellement les courants de leur époque.
Dans Antigravity,
opusouopusdans Claude Code : lequel est préférable ?J’ai entendu dire que le modèle par défaut destiné aux utilisateurs classiques sur le web allait lui aussi changer.
Je pense que cela peut varier selon le degré de précision du prompt. Si on transmet à la LLM quelque chose au niveau du pseudocode, je comprends ce que vous voulez dire.
En réalité, peu d’entreprises ont pour objectif commercial de faire de l’excellent travail d’ingénierie...
On a seulement la logique en tête, et il suffit de vérifier si le code généré par l’IA est correct ; il n’est plus nécessaire d’écrire le code mentalement, non ? Il suffit surtout de réfléchir à la précision des données qu’on transmet au prompt, donc au contraire, mon travail s’est beaucoup accéléré.
Le processus de création en code devenant une boîte noire, n’a-t-on pas besoin de temps pour resynchroniser le code avec ce qu’on avait en tête ?
Avec l’écriture de code classique, on a la garantie que le code correspond à ce qu’on avait à l’esprit, mais avec le codage via des LLM, cette garantie n’existe pas.
Même pour les tâches répétitives un peu ingrates, je préfère encore créer une macro, ça me rassure davantage...
C’est pareil entre les personnes.
Entre les gens aussi, ce genre de problème arrive souvent.
Si la personne qui réfléchit lentement est le manager,
elle dira :
« Tout va trop vite, c’est épuisant et difficile de travailler ensemble »,
et si cette personne est le subordonné,
elle dira :
« Il comprend mal ce qu’on lui dit, donc c’est difficile de travailler ensemble ».
Au final, pour pouvoir travailler ensemble, il faut que l’alchimie entre les personnes fonctionne.
C’est vraiment rare de voir un texte qui propose des solutions. Merci.
J’ai corrigé. Merci de l’avoir signalé.
La souffrance de devoir se contenter de la revue de code et des tests, après s’être fait retirer le codage...
En dehors de mes projets personnels, j’utilise le vibe coding de manière limitée. Avec l’autocomplétion de Cursor, je m’en sers surtout pour l’idéation et pour coder des répétitions d’un même schéma. Dans un projet de long terme, tout résoudre avec le vibe coding me paraît être, en tant que développeur, une attitude irresponsable.
On a l’impression que plus on est du côté de ceux qui comprennent, vérifient et relisent le code produit que de ceux qui se contentent d’écrire un prompt pour obtenir un résultat, plus la fatigue se fait sentir.
C’est aussi indiqué dans l’article original.
Le problème, ce n’était pas vraiment la syntaxe SQL, mais plutôt le fait que, dans un système exploité depuis près de 20 ans, il y avait des milliers de tables dont personne ne savait quand ni par qui elles avaient été créées ; au final, seul le responsable savait quelles données se trouvaient dans quelle table. PTSD...
Je suis sans doute plus habitué à écrire du SQL qu’à rédiger des prompts, donc j’ai l’impression qu’il est bien plus rapide d’écrire directement en SQL les données que je veux plutôt que de les obtenir via un prompt.
Pour des gens qui ne savent pas écrire du SQL eux-mêmes, il y aura peut-être une demande, mais avec le problème des hallucinations, si les données retournées sont erronées, je me demande aussi comment on peut les valider.
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