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Le Bien Heureux · Belgique
L’essentiel geek, le temps d’une pause.
Dimanche 25 octobre 2026 Édition du matin NumĂ©ro LX
DĂ©lire nocturne! · Pendant que vous dormiez · ≈ 4 min de lecture

Un thĂ©orĂšme de 1951 dit qu’on ne prouvera jamais qu’une IA est honnĂȘte.

Le thĂ©orĂšme de Rice interdit toute vĂ©rification gĂ©nĂ©rale des propriĂ©tĂ©s d’un programme. AppliquĂ© Ă  l’alignement des IA, il prouve pourtant moins qu’on ne le croit.

Portrait photographique d’Alan Turing rĂ©alisĂ© en 1951
© Elliott & Fry · domaine public

Un mercredi soir sur la terre, Henry Gordon Rice publie en 1951 un rĂ©sultat qui n’a rien Ă  voir avec l’intelligence artificielle. Il revient pourtant dans presque toutes les discussions sur l’alignement, et il tient en une phrase brutale :
« aucune propriĂ©tĂ© sĂ©mantique non triviale d’un programme n’est dĂ©cidable ».

Késako? Trois mots à déplier

SĂ©mantique veut dire : qui concerne ce que le programme fait, pas la façon dont il est Ă©crit. « Ce code contient une boucle » est syntaxique, ça se vĂ©rifie en lisant. « Ce code s’arrĂȘte toujours » est sĂ©mantique, ça concerne son comportement.

Non triviale veut dire : la propriĂ©tĂ© est vraie pour certains programmes et fausse pour d’autres. « Ce programme calcule quelque chose » est triviale, tous le font. « Ce programme calcule une fonction bornĂ©e » ne l’est pas.

IndĂ©cidable veut dire : il n’existe aucun algorithme qui, recevant n’importe quel programme, rĂ©pond correctement oui ou non en un temps fini. Pas « on n’a pas encore trouvé ». Il n’en existe pas, et c’est dĂ©montrĂ©.

Rice gĂ©nĂ©ralise le problĂšme de l’arrĂȘt de Turing. LĂ  oĂč Turing montrait qu’on ne peut pas dĂ©cider si un programme s’arrĂȘte, Rice montre que le problĂšme n’était pas l’arrĂȘt: c’est toute question intĂ©ressante sur le comportement d’un programme quelconque.

Pourquoi l’alignement tombe dedans

« Cette IA est-elle sĂ»re ? » « Est-elle honnĂȘte ? » « Traite-t-elle Ă©quitablement les cas qu’on lui soumet ? »

Ce sont des questions sur le comportement, donc sĂ©mantiques. Elles sont vraies de certains systĂšmes et fausses d’autres, donc non triviales. Rice s’applique, et la conclusion est nette : aucune procĂ©dure gĂ©nĂ©rale ne peut rĂ©pondre Ă  ces questions pour un programme arbitraire.

C’est le raisonnement qu’on croise partout, et il est correct.

Ce que le théorÚme ne dit pas

C’est lĂ  que la nuit devient intĂ©ressante, parce que le thĂ©orĂšme prouve nettement moins que ce qu’on lui fait dire.

Il parle du cas gĂ©nĂ©ral, pas du cas particulier. Rice interdit une machine universelle qui trancherait pour n’importe quel programme. Il n’interdit pas de prouver qu’un systĂšme prĂ©cis possĂšde une propriĂ©tĂ© prĂ©cise. On le fait tous les jours : les assistants de preuve vĂ©rifient des noyaux de systĂšmes d’exploitation, des compilateurs, des protocoles. C’est lent, c’est humain, ça ne s’automatise pas complĂštement. Mais ça marche.

Il n’interdit pas l’approximation. Une analyse peut rĂ©pondre « sĂ»r », « pas sĂ»r », ou « je ne sais pas ». Tant qu’elle ne se trompe jamais quand elle affirme, elle reste utile mĂȘme si elle renonce souvent. Toute l’analyse statique de code fonctionne ainsi depuis quarante ans.

Et surtout, il parle de programmes arbitraires. Un rĂ©seau de neurones aux poids figĂ©s, recevant des entrĂ©es de taille bornĂ©e, est un objet fini. Fini veut dire dĂ©cidable par Ă©numĂ©ration. Ce qui l’empĂȘche, ce n’est pas l’indĂ©cidabilitĂ©, c’est le nombre de cas : une explosion combinatoire, pas une impossibilitĂ© mathĂ©matique. (La distinction a l’air scolaire
 elle ne l’est pas : on ne s’attaque pas de la mĂȘme façon Ă  un mur et Ă  une montagne!)

Le mur est ailleurs, et plus haut

Rice suppose qu’on lui donne une propriĂ©tĂ©. Formelle, Ă©crite, dĂ©cidable en principe si le programme Ă©tait simple.

Or personne ne sait Ă©crire « honnĂȘte ».

C’est lĂ  que ça coince rĂ©ellement. Avant mĂȘme d’atteindre la limite de Rice, on bute sur une limite plus banale et plus embarrassante : nous n’avons pas de dĂ©finition formelle de la sĂ»retĂ©, de l’honnĂȘtetĂ© ou de l’équitĂ© qui rĂ©siste Ă  l’examen. Chaque tentative rencontre ses contre-exemples, et les travaux sur l’équitĂ© algorithmique ont mĂȘme Ă©tabli que certaines dĂ©finitions parfaitement raisonnables sont mutuellement incompatibles.

Le thĂ©orĂšme de Rice dĂ©crit un plafond. Nous ne l’avons pas encore touchĂ©, parce que nous sommes bloquĂ©s trois Ă©tages plus bas, sur la question de savoir ce qu’on cherche Ă  prouver.

Ce qui reste vrai

Une garantie gĂ©nĂ©rale, universelle, automatique et dĂ©finitive sur le comportement d’une IA quelconque n’arrivera pas. Ce n’est pas un problĂšme d’ingĂ©nierie, c’est une limite de la calculabilitĂ©, et aucun budget ne l’achĂštera.

Ce qui reste possible : des garanties partielles, sur des systĂšmes prĂ©cis, pour des propriĂ©tĂ©s prĂ©cises, avec des mĂ©thodes qui prĂ©fĂšrent dire « je ne sais pas » plutĂŽt que se tromper. C’est nettement moins vendeur. C’est aussi la seule chose qui ait jamais fonctionnĂ© en vĂ©rification.

En bref : Rice ne dit pas qu’on ne peut rien prouver. Il dit qu’on ne pourra jamais tout prouver d’un coup, et pour tout le monde. Le reste du travail, lui, est fini pour cette nuit (sic!)

Sources : le thĂ©orĂšme de Rice et Futura sur les limites calculatoires de l’IA.

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