Le mot des neurosciences

À partir des années 1990, avec l’imagerie par résonance magnétique fonctionnelle (abrégée en anglais fMRI), il est devenu possible de mesurer les zones du cerveau qui s’activent lorsque nous réalisons des activités diverses, grâce au fait que la résonance magnétique est sensible aux changements dans l’écoulement du sang et à son oxygénation à l’intérieur du cerveau¹. Des études très récentes en neurosciences ont ainsi réussi à déterminer les secteurs du cerveau sollicités durant le travail avec du code informatique.

Les résultats de ces études indiquent que lorsqu’un humain « code » – dans un cadre artistique ou non – son activité cérébrale n’est pas comparable à celle qui s’associe au langage naturel ; au contraire, ce sont les zones dites de demande multiple du cerveau qui sont activées, comme lorsque le cerveau s’attaque aux mathématiques, aux problèmes logiques et/ou aux tâches de contrôle exécutif². Ces zones sont sollicitées de façon bilatérale lors du codage³, marquant encore une différence avec l’usage du langage naturel, qui mobilise surtout l’hémisphère gauche⁴.

Ainsi, même si le code informatique et les interfaces graphiques se servent de mots issus du langage humain, avec des significations qui ressemblent parfois à celles qui s’activent lorsque ces mots sont mobilisés par le langage naturel, l’interaction homme-machine se joue, dès le début du processus, sur un plan strictement logique, opérationnel – comme dans la réalisation d’un puzzle, ou alors comme lorsque l’on bricole (processus exécutif).

Certaines études suggèrent que pour le cerveau, penser et agir « revient au même⁵ », ce qui révèle que le réseau du cerveau qui gère des activités cognitives – comme le calcul et la résolution de problèmes spatio-temporels – s’est structuré lors de l’évolution de l’espèce sur le réseau cérébral qui gère la motricité⁶. Côté machine, le lien entre les mots et les opérations est infiniment plus direct, le niveau symbolique du code étant ancré point par point, de manière biunivoque, sur un socle gestuel, sur des gestes schématisés et cristallisés dans la structure même de la machine.

Ayant tenté de clarifier la nature de l’interaction qui s’instaure entre l’artiste et l’algorithme, qu’il convient d’appréhender moins comme une dynamique langagière qu’en tant qu’un processus opératoire dominé par le geste, nous allons par la suite essayer de saisir en quoi peut consister ce geste artistique qui doit se manifester, sans lequel l’œuvre ne verra pas le jour.

Nous serons conduits à considérer, d’une part, un geste artistique qui s’exprime au sein de processus de création numérique, mais en dehors du noyau algorithmique : il concernera le pourtour analogique et partiellement la zone de protocoles. Ce geste sera associé à une temporalité soudaine, à une forme de décharge qui semble signer, pendant un instant et au travers des différentes couches de médiation, un contact direct avec la matière du monde. D’autre part, il sera question d’un geste algorithmique, qui se manifeste au sein du noyau algorithmique et se déploie de façon discontinue et indirecte, admettant des temps de retard et des phénomènes de latence, car il doit concilier sa temporalité avec celle de la machine.

1. K K Kwong J W Belliveau D A Chesler et al., «Dynamic magnetic resonance imaging of human brain activity during primary sensory stimulation. ». Proceedings of the National Academy of Sciences [en ligne]. juin 1992, vol. 89, n° 12, p. 5675‑5679.↩︎

2. Anna A Ivanova Shashank Srikant Yotaro Sueoka et al., «Comprehension of computer code relies primarily on domain-general executive brain regions ». eLife [en ligne]. décembre 2020, vol. 9, p. e58906.↩︎

3. Ibid.↩︎

4. Une étude confirme largement les résultats trouvés par Ivanova et al. tout en suggérant un certain degré de latéralisation, variable entre des sujets différents, lors de la lecture du code : Yun-Fei Liu Judy Kim Colin Wilson et al., «Computer code comprehension shares neural resources with formal logical inference in the fronto-parietal network ». eLife [en ligne]. décembre 2020, vol. 9, p. e59340.↩︎

5. Radek Ptak Armin Schnider et Julia Fellrath, «The Dorsal Frontoparietal Network: A Core System for Emulated Action ». Trends in Cognitive Sciences [en ligne]. août 2017, vol. 21, n° 8, p. 589‑599.↩︎

6. Ibid.↩︎