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	La présente recherche pose que l'intelligence naturelle et l'intelligence artificielle peuvent être comparées comme des capacités à établir, reconnaître, exploiter et réviser des relations pertinentes entre des éléments cognitifs, relativement à un contexte et à une finalité. Ces opérations relèvent de deux régimes distincts mais complémentaires : un régime syllogique, qui suit un parcours principalement linéaire à travers des relations considérées deux à deux (mobilisant des syllodonnées), et un régime diktyologique, qui configure des relations multiples et interdépendantes en un réseau dynamique (dont les propriétés globales sont saisies comme des diktyodonnées). La pertinence d'une relation n'est pas absolue : elle se définit selon des critères propres à chaque régime (validité formelle vs. fécondité et résilience). La comparaison des deux formes d'intelligence porte ainsi sur leurs structures relationnelles, leurs opérations caractéristiques, leurs modes de contextualisation, leurs critères de pertinence et leurs capacités de révision. Elle interroge enfin l'asymétrie fondamentale dans la genèse de leurs finalités — hétéronome pour l'IA, autonome et processuelle pour l'intelligence naturelle —, asymétrie qui fonde la possibilité d'une co-noèse entre l'humain et la machine, où chacun apporte un régime complémentaire.		La présente recherche pose que l'intelligence naturelle et l'intelligence artificielle peuvent être comparées comme des capacités à établir, reconnaître, exploiter et réviser des relations pertinentes entre des éléments cognitifs, relativement à un contexte et à une finalité. Ces opérations relèvent de deux régimes distincts mais complémentaires : un régime syllogique, qui suit un parcours principalement linéaire à travers des relations considérées deux à deux (mobilisant des syllodonnées), et un régime diktyologique, qui configure des relations multiples et interdépendantes en un réseau dynamique (dont les propriétés globales sont saisies comme des diktyodonnées). La pertinence d'une relation n'est pas absolue : elle se définit selon des critères propres à chaque régime (validité formelle vs. fécondité et résilience). La comparaison des deux formes d'intelligence porte ainsi sur leurs structures relationnelles, leurs opérations caractéristiques, leurs modes de contextualisation, leurs critères de pertinence et leurs capacités de révision. Elle interroge enfin l'asymétrie fondamentale dans la genèse de leurs finalités — hétéronome pour l'IA, autonome et processuelle pour l'intelligence naturelle —, asymétrie qui fonde la possibilité d'une co-noèse entre l'humain et la machine, où chacun apporte un régime complémentaire.

			[[V. Note étendue]]

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La présente recherche pose que l'intelligence naturelle et l'intelligence artificielle peuvent être comparées comme des capacités à établir, reconnaître, exploiter et réviser des relations pertinentes entre des éléments cognitifs, relativement à un contexte et à une finalité. Ces opérations relèvent de deux régimes distincts mais complémentaires : un régime syllogique, qui suit un parcours principalement linéaire à travers des relations considérées deux à deux (mobilisant des syllodonnées), et un régime diktyologique, qui configure des relations multiples et interdépendantes en un réseau dynamique (dont les propriétés globales sont saisies comme des diktyodonnées). La pertinence d'une relation n'est pas absolue : elle se définit selon des critères propres à chaque régime (validité formelle vs. fécondité et résilience). La comparaison des deux formes d'intelligence porte ainsi sur leurs structures relationnelles, leurs opérations caractéristiques, leurs modes de contextualisation, leurs critères de pertinence et leurs capacités de révision. Elle interroge enfin l'asymétrie fondamentale dans la genèse de leurs finalités — hétéronome pour l'IA, autonome et processuelle pour l'intelligence naturelle —, asymétrie qui fonde la possibilité d'une co-noèse entre l'humain et la machine, où chacun apporte un régime complémentaire.

V. Note préalable - Revision history

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