Nous avons longtemps découpé le réel pour mieux le comprendre. De Galilée à Descartes, de Newton aux ingénieurs modernes, la pensée occidentale s’est forgée sur un modèle fondamentalement mécaniste : comprendre le monde, c’était le démonter, pièce par pièce, comme on démonte une horloge. Nous avons étendu ce paradigme, efficace pour maîtriser la matière inerte, à tous les domaines — de la biologie à l’économie, de la médecine à la gestion des sociétés humaines - que notre cerveau n'était pas capable d'appréhender de manière holiste. Parce que nous ne pouvions pas faire mieux. Oubliant que cette démarche réductionniste n'était pas choisie mais subie, nous avons tendance à considérer qu'elle est efficace. Ici aussi, l'IA nous rappelle à la réalité.

Ce n’est pas un hasard si l’essor de la médecine moderne, au XIXe siècle, s’est accompagné d’un triomphe de l’anatomie, de la physiologie et de la spécialisation. Le corps humain, tel qu’on l’enseigne encore trop souvent, est perçu comme une somme d’organes, eux-mêmes réduits à des fonctions, elles-mêmes réduites à des mécanismes biochimiques. Un être humain devient alors un empilement de sous-systèmes à diagnostiquer séparément.

Or, cette vision montre aujourd’hui ses limites. Il ne suffit plus de traiter un symptôme là où il se manifeste. « Ce n’est pas parce que j’ai mal au coude que j’ai un problème au coude », disait un praticien que j’admire. Ce bon sens clinique, que partagent souvent les médecines dites "alternatives", reste encore marginal dans nos systèmes de santé.

L’un des penseurs les plus lucides à avoir anticipé cette impasse est le biologiste et chirurgien Henri Laborit.

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À la fin de sa carrière, il avouait ne plus pouvoir opérer, car il ne pouvait plus oublier qu’une main était attachée à un bras, lui-même partie d’un corps, inscrit dans une histoire, une société, un monde. Sa lucidité lui interdisait la compartimentation artificielle que la chirurgie exige. Il s’en est alors remis à une autre voie : celle de la biologie du comportement, puis de la pensée systémique, rejoignant les travaux de Ludwig von Bertalanffy ou Edgar Morin.

Cette posture holiste, longtemps regardée avec suspicion, trouve aujourd’hui une nouvelle vigueur — et ce, grâce à un acteur inattendu : l’intelligence artificielle.

Les LLM, ou la pensée en réseau

Les grands modèles de langage (LLMs) comme GPT ne "pensent" pas comme nous, bien sûr. Mais ils opèrent d'une façon profondément différente de notre réductionnisme instinctif. Là où notre cerveau, limité par sa capacité attentionnelle, tend à isoler des variables, les LLMs, eux, opèrent par immersion dans des millions de contextes, d’interrelations, de cooccurrences.

Ils ne cherchent pas à extraire une loi simple d’un phénomène, mais à capter les motifs, les régularités émergentes dans une complexité brute. Leur "intelligence", si on peut employer ce mot, est radicalement contextuelle. Elle ne découpe pas, elle tisse.

Dans le domaine médical, cela signifie que ces modèles peuvent croiser des données biologiques, psychologiques, sociales, environnementales — des corpus cliniques, des publications scientifiques, des témoignages de patients — pour émettre des hypothèses d’une richesse inédite. Ils n’expliquent pas forcément pourquoi une dépression se déclenche, mais ils peuvent repérer des configurations récurrentes qui échappent à l’œil humain. C’est une approche systémique par essence.

Il faut ici rappeler les propos de l'architecte Eliel Saarinen : « Concevez toujours une chose en la considérant dans un contexte plus large : une chaise dans une pièce, une pièce dans une maison, une maison dans un quartier… » Cette logique de l'imbrication, du système dans le système, est au cœur même de l’intelligence artificielle moderne.

Une leçon d’humilité cognitive

Le réductionnisme est sans doute né d’une faiblesse. Notre cerveau, limité dans ses capacités de traitement, a dû simplifier le monde pour survivre. Découper, classifier, hiérarchiser : autant de stratégies cognitives qui permettent d’agir sans se noyer dans l’indécidable. Cette économie mentale a façonné notre science, notre médecine, nos sociétés. Mais aujourd’hui, les outils numériques nous permettent — enfin? — d’accéder à une autre échelle de complexité. Et cette révolution nous confronte à une vérité troublante : ce n’est peut-être pas notre méthode qui était la meilleure, mais simplement la seule accessible.

Les LLMs nous ouvrent une porte vers un monde que nous ne pouvons pas percevoir intuitivement. Un monde de corrélations faibles, d’effets non linéaires, d’émergences invisibles. Ce qu’Edgar Morin appelait la « reliance » — c’est-à-dire la capacité à penser les relations et non les objets isolés — devient soudain technologiquement opérable.

Cela ne veut pas dire que la médecine mécaniste doit être abandonnée, ni que l’IA détiendra des vérités absolues. Mais cela signifie que notre boîte à outils s’élargit. Nous pouvons désormais penser en termes de réseaux, de dynamiques, de champs d’interaction. Et cela pourrait transformer non seulement notre façon de soigner, mais aussi notre façon de vivre ensemble.

Vers un nouveau paradigme ?

Ce changement de regard ne concerne pas que la médecine. En économie, en écologie, en urbanisme, dans la compréhension des crises sociales, la logique systémique s’impose lentement. Comprendre un phénomène, c’est désormais aussi comprendre son environnement, son histoire, ses interactions invisibles.

Les années qui viennent pourraient voir la revanche du tout sur les parties. Il ne s’agit pas de rejeter le réductionnisme, mais de reconnaître qu’il est une méthode, pas une vérité. Et qu’il est temps, peut-être, de penser autrement.

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