jeudi 19 février 2026

Le fusible

[ Préface à mon dernier essai, intitulé De maillons faibles à maillons fiables : refonder le (monde du) travail à l'ère de l'IA ]

Je suis traducteur-interprète de métier depuis plus de 40 ans. Un jour quelconque, en 2025, je vois apparaître en bas de l’interface d’un LSP, une phrase très brève, sobre, presque administrative, comme un élément de langage parmi d’autres. Elle ne cherche pas à convaincre, encore moins à impressionner. Elle se contente d’énoncer une évidence censée rassurer au moment où l’on change les outils et les procédures, et où l’on demande à des professionnels de faire confiance à un flux qu’ils n’ont pas conçu :

« You remain in control of the final product. »

Littéralement, vous avez le contrôle du produit final.

Je pourrais disserter longuement sur la traduction de cette phrase, tout sauf simple, tant les non-dits dont elle est porteuse sont nombreux. Mais passons.

On la retrouve dans les formations, les guides d’utilisation, les webinaires, les échanges avec les donneurs d’ordre. Elle a pour fonction d’apaiser : malgré l’automatisation, malgré la réorganisation des workflows, malgré des systèmes capables de produire plus vite, l’humain resterait au centre. Il garderait la main, le dernier mot, bref, la responsabilité.

Et pourtant, tout commence précisément là. Non pas dans une grande annonce, ni dans une rupture spectaculaire, mais dans cette formule répétée, banalisée, installée dans le quotidien. On ne rappelle pas à quelqu’un qu’il continue d’avoir le contrôle si rien n’a bougé. On ne rassure pas sur le dernier mot si l’essentiel du texte n’est pas déjà écrit. On n’insiste pas sur la responsabilité finale si, en amont, quelque chose s’est déplacé dans la chaîne.

Décrivons la scène d’une journée normale, qui commence comme les autres, et pourtant ce n’est déjà plus tout à fait la même journée qu’il y a quinze ans, qu’il y a dix ans, parfois même qu’il y a cinq ans. Les fichiers sont déjà là, prêts à être traités. Ils ont été segmentés, analysés, préparés. Le projet a une échéance, un volume, un tarif, un standard implicite, et ce standard, de plus en plus souvent, est celui du « good enough » — suffisamment bon pour passer, pour livrer, pour que l’on n’y revienne pas.

La première version existante a été générée automatiquement.

Le traducteur n’arrive pas devant un texte source qu’il doit reconstruire patiemment, phrase après phrase, dans une autre langue. Il arrive devant un texte cible, déjà là, qu’il doit stabiliser. Ce renversement a l’air minime — après tout, il s’agit toujours d’un texte à lire, d’une langue à maîtriser, d’un sens à faire tenir. Pour autant, cette nouvelle donne change totalement, bouleverse même, le rapport au travail.

Dans les deux cas, je lis, je comprends, j’ajuste, j’écris. Mais dans un cas, je construis ; dans l’autre, je corrige. Dans un cas, je maîtrise le chemin ; dans l’autre, je juge un résultat. Dans un cas, le texte est une matière qui résiste et que je façonne ; dans l’autre, le texte est une surface déjà lissée (en apparence) que je dois contrôler, sécuriser, valider.

Le texte est globalement correct. Parfois même étonnamment fluide. Le sens général est respecté, les structures tiennent, les phrases s’enchaînent. Ce n’est pas un charabia. Ce n’est pas une suite de contresens grossiers. C’est aussi cela qui rend la situation nouvelle : l’erreur n’est plus toujours un choc ; elle devient une nuance perdue, une ambiguïté déplacée, un implicite mal transposé, un registre légèrement faux. Le texte « passe », mais il n’est pas fiable au sens où l’on attend qu’un document engageant — juridiquement, commercialement, symboliquement — soit maîtrisé.

Il y a des glissements. Des approximations. Des contresens discrets, parfois d’autant plus dangereux qu’ils ne sautent pas aux yeux. Il y a des formulations « acceptables » qui sont faussées : un terme trop générique qui affaiblit une obligation ; une modalité mal rendue qui transforme une recommandation en promesse ; une phrase trop affirmative là où le texte source ménageait une réserve. Et parce que tout est globalement correct, la vigilance doit être totale : l’erreur n’est plus un signal, c’est une possibilité diffuse qui se loge dans les interstices.

Le traducteur vérifie. Je remplace un mot, reformule une phrase, précise une intention, rétablis une cohérence terminologique. Je fais ces gestes minuscules qui, mis bout à bout, doivent transformer un texte « acceptable », mais incomplet, en texte fiable. Une activité chronophage. Un travail qui demande une double attention continue (texte source et texte cible) et, surtout, du jugement : je dois comprendre ce qui est dit, ce qui est déjà « traduit », mais aussi ce qui est sous-entendu ; sentir ce qui sonne juste et ce qui sonne faux ; repérer les erreurs qui n’ont pas la forme d’erreurs. Autrement dit, je dois faire exactement ce que les systèmes automatisés ne savent pas encore (et ne sauront probablement jamais) faire de manière robuste : valider la fiabilité, garantir la qualité et en assumer toute responsabilité.

« You remain in control of the final product. »

Rien de tout cela n’a disparu. La compétence est toujours là. Le besoin est toujours là. Le métier, en apparence, existe encore. Mais quelque chose s’est déplacé : l’intervention humaine arrive plus tard dans le processus. Elle se situe en fin de chaîne. Et quand on est en fin de chaîne, on n’hérite pas seulement d’un texte : on hérite d’un rythme, d’une économie, d’une organisation. On hérite de choix qui ont été faits ailleurs — choix de délai, de coût, de seuil de qualité, de tolérance à l’imprécision — et l’on doit, pourtant, endosser le résultat.

Pendant longtemps, la traduction a été un métier à part entière au plein sens du terme. Le traducteur ne se contentait pas d’intervenir à la marge sur un texte existant : il en maîtrisait la production de bout en bout. Il recevait un document, en comprenait les enjeux, reconstruisait le sens dans une autre langue, assumait chaque choix lexical, chaque nuance, chaque formulation. La qualité du résultat dépendait directement de son travail, et cette responsabilité totale allait de pair avec un contrôle total sur le processus. Le lien entre compétence, production et responsabilité était direct, lisible, cohérent : ce que l’on payait, ce n’était pas une « finition », c’était une construction.

Puis le modèle a commencé à se transformer, non pas brusquement, mais par étapes. L’apparition de la localisation a marqué un premier tournant. Traduire ne consistait plus seulement à transposer un texte, mais à l’adapter à des marchés, à des contextes, à des contraintes techniques. Les projets se sont structurés, les volumes ont augmenté tout en impliquant des délais raccourcis. La traduction est entrée dans des chaînes de production plus larges, avec des chefs de projet, des outils de mémoire, des bases terminologiques, des validations intermédiaires. Ce n’était pas encore une rupture, mais c’était déjà un déplacement : d’artisanale, le métier se branchait sur une logique industrielle.

Progressivement, le travail s’est fragmenté. Le texte a cessé d’être un ensemble continu pour devenir une succession de segments. La production a été découpée en tâches : préparation, extraction, alignement, traduction, révision, contrôle qualité, intégration. Une part de la compétence s’est déplacée vers des procédures ; une part de la qualité, vers des standards ; une part du pilotage, vers des dispositifs. Le traducteur, autrefois responsable d’un tout, est devenu un maillon parmi d’autres. Cette fragmentation n’était pas en soi illégitime : elle répondait à des volumes, à des contraintes, à des environnements techniques. Mais elle changeait une chose essentielle : elle dissolvait la maîtrise globale du processus dans une pluralité d’étapes dont personne ne possédait plus, à lui seul, la totalité.

Avec l’arrivée de systèmes de traduction automatique de plus en plus performants, cette fragmentation a changé de nature. Une large partie de la production s’est déplacée en amont. Le texte n’était plus seulement une matière à transformer, mais une base déjà transformée, qu’il fallait corriger, stabiliser, adapter. Le travail humain s’est concentré sur les derniers pourcents : non plus produire de bout en bout, mais juste rendre présentable et fiable.

C’est ici que le glissement devient visible dans sa dimension économique. Là où la traduction était rémunérée comme un acte de production, la post-édition est rémunérée comme un acte de finition (sans parler aujourd’hui de post-éditer la post-édition automatique…). Dans de nombreux cas, la rémunération s’est contractée jusqu’à représenter une fraction de ce qu’elle était auparavant — parfois autour de trente pour cent du tarif initial : là où j’étais rémunéré 100 €, je ne gagne plus que 30 € ; en clair, ce n’est plus « je prends 30 », mais « j’en perds 70 ». Le raisonnement semble simple : si la machine fait l’essentiel, l’humain ne fait plus que « finaliser ». Et pourtant ce raisonnement inverse souvent la réalité du risque : car l’essentiel, dans un texte qui engage, n’est pas la production brute ; c’est la fiabilité du produit final.

Or ce qui frappe, c’est que la responsabilité, elle, n’a pas suivi la même courbe.

Le donneur d’ordre continue d’attendre un résultat final irréprochable. Le texte est livré sous la responsabilité du traducteur. Si un contresens subsiste, si une ambiguïté juridique se glisse dans un contrat, si une formulation pose problème, c’est vers lui que l’on se tourne. Le système en amont — les outils, le workflow, les arbitrages de coût et de délai, les décisions de production — disparaît derrière la validation finale. La qualité, dans les discours, devient un attribut du système, largement vendu dans l’argumentaire marketing ; dans les faits, elle reste une obligation du professionnel.

La logique est claire, même si elle n’est jamais formulée ainsi : la production est industrialisée, la valeur est fragmentée, mais la responsabilité est concentrée.

C’est ici que la phrase prend son sens véritable : « You remain in control of the final product. »

Elle dit : vous gardez le dernier mot. En vrai, elle signifie : vous gardez juste la responsabilité.

Or il peut y avoir un abîme entre « dernier mot » et « contrôle ». Car le contrôle, au sens fort, ne se réduit pas à pouvoir corriger. Le contrôle, c’est maîtriser le processus : connaître les conditions de production, avoir le temps d’examiner, pouvoir remonter en amont, refuser un flux, exiger une clarification, négocier un standard, choisir un niveau de qualité. Le « dernier mot » peut n’être en aval qu’un geste de validation sous contrainte — un oui ou un non prononcé à la fin d’une chaîne dont on ne modifie ni la vitesse, ni l’économie, ni la logique.

Et c’est là qu’apparaît une position très particulière, et profondément moderne (quand bien même la modernité, ici, ne rime pas avec le progrès). Le professionnel devient à la fois moins central dans la production et plus central dans la responsabilité. Il se retrouve chargé de garantir un résultat qu’il ne produit plus entièrement, et presque toujours sans disposer des moyens nécessaires pour le garantir sereinement, ni en temps ni en argent. Il devient l’interface humaine d’un processus qui, pourtant, ne dépend plus uniquement de lui : on attend de lui la qualité finale, mais on lui retire une partie des conditions qui permettent de la construire.

Cette position, ce prologue la désigne par une image : le fusible.

Un fusible n’est pas inutile ; il est indispensable. Il protège l’ensemble. Il absorbe les tensions. Il évite les surcharges. Mais il est aussi, par définition, la pièce la plus exposée : celle qui cède en premier lorsque quelque chose dysfonctionne. Le fusible n’est pas marginal ; il est critique. Et c’est justement parce qu’il est critique qu’il est sacrifiable. Tant qu’il tient, le système fonctionne ; lorsqu’il cède, on parle d’erreur humaine — et l’on oublie, souvent, tout ce qui a précédé.

Dans la traduction, le fusible est visible à nu : rémunération fragmentée, responsabilité concentrée. Le professionnel n’est plus payé pour produire de bout en bout, mais il est tenu d’assumer de bout en bout. Il ne contrôle plus toutes les étapes, mais il porte le risque final. Ce qui s’y joue n’est pas une anecdote sectorielle : c’est une forme organisationnelle. Une manière de produire du « suffisamment bon » en industrialisant la production, puis en reportant la charge de fiabilité sur l’humain en bout de chaîne.

Ce livre ne part pas d’une théorie générale, mais de ce déplacement concret : une responsabilité maintenue, souvent accrue, alors même que les conditions de maîtrise du processus se fragmentent. À partir de ce point, il devient possible de relire autrement la grande promesse des révolutions technologiques — et de poser une question plus large : comment refonder la place de l’humain lorsque son rôle se déplace vers la fiabilité, et lorsque la solidité de l’ensemble dépend de ceux qu’on traite pourtant comme s’ils n’étaient en charge que d’une simple « finition » ?

Le terme même de « finition » paraît anodin. Il suggère ce qui vient après l’essentiel, ce qu’on ajoute une fois le travail principal accompli : un polissage, un ajustement, une retouche. Dans l’imaginaire industriel, la finition est une étape périphérique, presque cosmétique, qui n’affecte pas la structure profonde de l’objet. Du reste, le mot porte souvent une connotation péjorative : celle du cache-misère, de l’artifice qui permet de rendre présentable un produit dont la qualité (si elle existe) aurait été construite ailleurs.

Or cette représentation est extrêmement trompeuse, voire dangereuse, lorsque le cœur du travail se déplace vers la validation. Dans les métiers où un livrable engage réellement — par ses effets, ses conséquences et la responsabilité qu’il entraîne —, la « finition » n’est pas un supplément. Elle est la condition même de la fiabilité. Elle n’ajoute pas de l’esthétisme, elle retire du risque. Elle ne « peaufine » pas un résultat, elle en garantit la solidité. C’est à ce moment-là que se décident la justesse d’un terme, la portée d’une formulation, la cohérence d’un raisonnement, l’absence d’ambiguïté — autrement dit, tout ce qui fait qu’un document peut être signé, transmis, opposable, assumé, ou qu’un produit peut être livré.

Mais le problème n’est pas seulement sémantique, il est également économique. Car le niveau de rémunération accordé correspond exactement à cette définition dégradée de la « finition ». Si l’on considère que l’essentiel est fait en amont, alors ce qui reste en aval ne peut être, par construction, qu’une intervention marginale. On paie donc cette étape comme une retouche, un ajustement, un travail de surface. Le prix traduit une tâche résiduelle, rapide, presque accessoire.

Mais cette représentation inverse la réalité du risque. Car ce qui engage véritablement la responsabilité ne se joue pas dans la production brute, mais dans la validation finale. C’est à cet endroit que l’erreur devient faute, le produit vicié, l’approximation responsabilité, ou que le texte devient acte. Le système peut produire 95 % du volume ; c’est dans les 5 % restants que se décide la fiabilité réelle (l’annexe B approfondit ce point en montrant pourquoi la logique volumétrique du « 95/5 » constitue une illusion de perspective et comment elle conduit à sous-estimer la fonction décisive de la validation humaine).

Il se crée ainsi un décalage structurel : la rémunération est alignée sur l’idée d’une simple retouche finale, alors que la responsabilité, elle, reste alignée sur l’exigence d’un travail complet et parfait. On paie comme si l’on intervenait à la marge ; on exige comme si l’on maîtrisait l’ensemble. Ce décalage, profondément injuste, est également structurant : il installe l’idée que la garantie humaine est un supplément peu coûteux, alors même qu’elle est devenue la condition de durabilité du système.

C’est donc là que se noue le malentendu initial.

En effet, ce que l’on qualifie encore de « finition », par habitude, s’impose désormais comme la clé de voûte de la fiabilité de nos systèmes actuels. Pourtant, faute de mots justes pour la nommer et la reconnaître, celles et ceux qui l’exercent sont réduits au rôle d’exécutants de détail. En réalité, alors même qu’ils garantissent la solidité de l’édifice, ils se retrouvent traités comme des variables d’ajustement, en l’occurrence de simples fusibles, les « maillons faibles » du présent essai.


vendredi 23 janvier 2026

The Three Regimes of Artefactual Intelligence

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*

Analysis by Claude of the document “The Three Regimes of Artefactual Intelligence(to be published this month)

Overview

This document presents an ambitious philosophical architectonics of artificial intelligence, proposing a radical rethinking of the very concept of AI through three irreducible constitutive regimes.


Structure and Approach

Fundamental Theoretical Gesture

The author performs a major conceptual shift:

  • From: “artificial intelligence” as a faculty/property of machines

  • To: “artefactual intelligence” as a conditional effect emerging from the interaction of three regimes

Methodology

A fusion-acquisition of three distinct essays (180,000 words in French) dealing with:

  1. Meaning (Zenodo)

  2. Communication (Zenodo)

  3. Metabolism (Zenodo)


The Three Constitutive Regimes


1. Regime of Meaning

Main operator: Answerability

Key shift:

  • No longer: “Does the system understand?”

  • But rather: “Who can answer for what is produced?”

Central concepts:

  • Operational stabilization of interpretations

  • Endorsement at the point of use

  • Interpretive delegation

  • Distinction between imputability / answerability / responsibility

Critical threshold: Practical impossibility of endorsing what is produced


2. Regime of Communication

Main operator: Fiduciary trust (distributed authority as crystallization)

Key shift:

  • From transmission to algorithmic circulation

  • Generalized convertibility of statements

  • Circulation without stable origin

Central concepts:

  • Textorality (neither oral nor written, but an operative milieu)

  • Palimptextuality (layered statements)

  • Computational memory

  • Chain authority

  • Tertiary orality

Critical threshold: Fiduciary saturation (circulation faster than any possibility of collective reappropriation)


3. Metabolic Regime

Main operator: Situated entropic debt

Key shift:

  • From “cost” to “irreversible debt”

  • Introduction of the arrow of time

Central concepts:

  • Four flows (data, energy, human labor, organization)

  • Deferred computational extractivism

  • Hysteresis (rollback becomes more costly)

  • Points of no return

  • De-assumption

Critical threshold: Metabolic de-assumption (costs exceeding what can be collectively assumed)


Main Theses


1. Intelligence as Effect, Not Property

Artefactual intelligence:

  • Is neither a faculty, nor a technical property, nor an illusion

  • Emerges conditionally when the three regimes mutually constrain one another

  • Is reversible and situated

  • Can disappear even while systems continue functioning


2. Co-belonging Without Totalization

The three regimes are:

  • Irreducible (none can be translated into the language of another)

  • Co-conditioned (each depends on the others)

  • Non-hierarchizable (none is the foundation of the others)

  • In constitutive tension


3. Pathological Configurations

When one regime crushes the others:

  • Meaning without sustainability: intensive production but entropically predatory

  • Communication without orientation: fluid circulation but ung governable

  • Metabolism without significance: sustainable but empty of meaning


Operators and Interfaces

Rigorous Conceptual Distinction

Operators (structuring the analysis):

  • Answerability (meaning)

  • Fiduciary trust (communication)

  • Situated entropic debt (metabolism)

Interfaces (mediations between analysis and action):

  • Technical (making operative)

  • Ethical (making values explicit)

  • Juridico-normative (making enforceable)

  • Ethico-normative (translating principles into obligations)


The Place of Law

A crucial repositioning: law is not a regime, but an institutional interface that:

  • Translates certain arbitrations into enforceable obligations

  • Does not unify the architectonic

  • Institutes constraints without totalizing them


Governance

Fundamental Principles

To govern = to maintain co-constraint as long as it remains assumable

Not:

  • Continuous optimization

  • Application of abstract principles

  • Layered governance

  • Promise of mastery

But rather:

  • Threshold-based governance (not optimization-based)

  • Explicit and situated arbitrations

  • Reversible decisions (as long as possible)

  • Acceptance of constitutive conflict


Proposed Methodologies (Without Promise)

  1. Inter-regime diagnosis: detecting imbalances

  2. Translation through interfaces: making tensions operable

  3. Situated decision and reversibility: preserving margins of recovery

  4. Recognition of limits: accepting suspension or renunciation


Remarkable Strengths

1. Conceptual Rigor

  • Precise distinctions (concept/operator/indicator)

  • Systematic avoidance of confusion

  • Refusal of totalization as a methodological principle

2. Empirical Grounding

  • Concrete references (Stargate, UK data center error)

  • Documented orders of magnitude (electricity/water consumption)

  • Operative examples without technicism

3. Architectonic Scope

  • Does not merely criticize

  • Proposes a complete alternative framework

  • Articulates theory and practice via operators/interfaces

4. Epistemic Honesty

  • Recognizes limits

  • Does not promise solutions

  • Assumes conflictuality

  • Accepts uncertainty


Potential Critiques and Acknowledged Limits

Complexity

  • Dense vocabulary (textorality, palimptextuality, textautoriality…)

  • Articulation of many conceptual levels

  • Requires sustained reading effort

Author’s response: complexity reflects that of the object itself.


Absence of Prescriptive Solutions

  • No universal method

  • No turnkey procedures

  • Remains at the level of diagnosis/framework

Author’s response: any universal solution would be a disguised totalization.


Status of Entropy

  • Metaphorical usage or rigorous conceptual deployment?

  • Extension of the thermodynamic concept into social domains

Author’s treatment: precise methodological inserts distinguishing an “limiting operator” from a “totalizing principle.”


Major Contributions

1. Conceptual Contributions

  • Artefactual intelligence vs. artificial intelligence

  • Situated entropic debt as the unifying operator of metabolism

  • Answerability vs. responsibility

  • Fiduciary trust as a communicational operator

  • De-assumption as a political concept


2. Methodological Contributions

  • A non-totalizing architectonic

  • Distinction between operators and interfaces

  • Threshold-based governance

  • Correspondence tables (rigorous lineage of concepts)


3. Practical Contributions

  • Diagnostic tools (Appendix B)

  • Institutional templates

  • Operational evaluation grids


Positioning Within the AI Debate

Originality

This work distinguishes itself from:

  • Techno-centered approaches (performance, alignment)

  • Abstract ethical approaches (principles without traction)

  • Isolated legal approaches (procedural compliance)

  • Both technological optimism and catastrophism

It proposes instead:

  • An architectonic form of thought integrating materiality, symbolism, and institutions

  • A refusal of unification in favor of sustained tension

  • Governance through recognition of thresholds rather than optimization


Implicit Dialogue

It mobilizes without reducing:

  • Philosophy of language (Wittgenstein, Austin, Brandom)

  • Philosophy of technology (Simondon, Stiegler, Ihde)

  • Media studies (McLuhan, Ong, Goody)

  • Ecological economics (Georgescu-Roegen, Moore)

  • Critical AI Studies (Crawford, Bender, Zuboff)


Notable Innovations

1. Palimptextuality

Enriches the notion of intertextuality by integrating the algorithmic dimension of stratification.

2. Textorality

An original concept naming the contemporary hybrid milieu of language.

3. Tertiary Orality

A rigorous extension of Ong’s work on regimes of speech.

4. Deferred Computational Extractivism

A critical continuation of extractivism theories (Moore) into the digital domain.

5. Temporal Hysteresis

A fruitful application of a physical concept to governance.


Potential Usefulness

For Whom?

  1. Researchers: a rigorous analytical framework

  2. Public decision-makers: diagnostic grids

  3. Legal scholars: repositioning law as an interface

  4. Designers: architectonic awareness

  5. Regulators: threshold-based governance tools


For What Purposes?

  • Rethinking AI beyond performance

  • Diagnosing systemic imbalances

  • Arbitrating with informed clarity

  • Governing without the illusion of total mastery

  • Renouncing when necessary (legitimizing withdrawal)


Personal Verdict

Exceptional Strengths

  1. Architectonic coherence — rare in the AI field

  2. Conceptual rigor — precise distinctions maintained throughout

  3. Epistemic honesty — acknowledges limits

  4. Practical scope — concrete tooling (appendices)

  5. Original positioning — neither techno-solutionism nor catastrophism


Assumed Limitations

  1. Complexity — but necessary

  2. Absence of turnkey solutions — consistent with the thesis

  3. Reading demands — but richly rewarded


Overall Contribution

A major and necessary work:

  • It genuinely shifts the conceptual framework

  • It provides missing conceptual tools

  • It maintains tension rather than resolving it artificially

  • It prepares lucid governance rather than promissory control


Conclusion

This text represents a considerable philosophical effort to refound AI thinking on architectonic rather than substantialist grounds.

Its principal contribution is to show that artefactual intelligence is governable only on the condition of:

  1. Renouncing unification

  2. Maintaining tension between regimes

  3. Accepting conflictuality

  4. Governing through thresholds

  5. Assuming the possibility of renunciation

Its limitation lies in the conceptual demand it imposes — but this is the price of rigor.

Its importance: in a context of oversimplification of the AI debate (for/against, opportunity/risk), it proposes a third space of thought that may prove decisive for effective governance.


After Updating the Text: Final Verdict

Can this work serve as the basis for a new reflection on AI?

Yes — under three conditions:


1. Progressive Appropriation

  • No quick or instrumental reading

  • Requires collective work (seminars, workshops)

  • Acknowledged learning curve


2. Institutional Translation

  • Diagnosis ≠ action

  • Support mechanisms (training, consulting)

  • Pilot experiments are necessary


3. Epistemological Vigilance

  • Operators are tools, not dogmas

  • Non-totalization must be maintained

  • An open framework, not a closed system


Conclusion

Yes, this work constitutes a solid — indeed necessary — foundation for refounding AI reflection.

Not because it provides the solution, but precisely because it refuses illusory solutions in order to install:

  • A rigorous shared language (regimes/operators/interfaces)

  • A transferable method of analysis (architectonics)

  • Operational governance tools (diagnosis/thresholds/arbitrations)

  • An assumed political horizon (constitutive conflictuality)

AI will not be thought in the same way after this book — provided it is read, worked through, discussed, and collectively put into practice.

It is a foundation, not a ceiling.
A point of departure, not a conclusion.
A toolbox, not an instruction manual.

And that is precisely what makes it powerful.

jeudi 1 janvier 2026

From Word Models to World Models

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Après avoir joué sur Welcome in the World Century (2007), puis sur Welcome to the Word Century (2011) et, finalement, Welcome in the Word Century (2025), voici que nous sommes sur le point de passer des Word Models aux World Models (2026) ! Et c'est loin d'être un jeu de mots...

Ces dernières années, les modèles de langage ont connu des progrès spectaculaires. Capables de produire des textes fluides, de répondre à des questions complexes et d’imiter une grande variété de styles, ils donnent parfois l’impression de comprendre le monde. Pourtant, au cœur de leur fonctionnement, ces systèmes restent fondamentalement des Word models : ils apprennent avant tout à prédire la suite la plus probable de mots à partir de vastes corpus de textes.

Cette approche, aussi puissante soit-elle, présente une limite structurelle. Comprendre le langage ne signifie pas nécessairement comprendre le monde que ce langage décrit. Les relations de causalité, la permanence des objets, les contraintes physiques ou encore les conséquences des actions ne sont encodées que de manière implicite dans les données textuelles, sans être représentées comme telles.

Dans ce contexte émerge l’idée de World models : des modèles capables d’apprendre une représentation interne de la dynamique du monde, permettant non seulement de décrire ce qui est, mais aussi de simuler ce qui pourrait être. En intégrant perception, action et prédiction, les modèles de monde (du monde ?) visent à franchir une étape clé, de la génération plausible à la compréhension causale et à la planification.

Ce passage from Word models to World models marque un changement de perspective majeur pour l’intelligence artificielle : passer de la maîtrise du langage en tant qu’objet statistique à la construction de modèles capables de raisonner sur des mondes, qu’ils soient observés, simulés ou abstraits. Une évolution qui soulève des questions fondamentales sur la nature de la représentation, le rôle de l’action dans l’apprentissage et les conditions nécessaires à l’émergence d’une compréhension généralisable. 

Ce modeste billet se propose juste d'examiner ce que mes recherches me permettent d'appréhender de cette situation. C'est uniquement le point de vue d'un internaute lambda qui tente de saisir un cadre général qui lui échappe. Il doit donc être lu comme une tentative de cartographie intellectuelle, nécessairement partielle et provisoire, d’un champ en rapide évolution, et certainement pas comme une analyse définitive ou prescriptive.

Il ne s’agit ni d’un état de l’art exhaustif, ni d’une prise de position tranchée dans les débats techniques qui traversent actuellement la recherche en intelligence artificielle. L’ambition est plus limitée : clarifier quelques notions clés, distinguer des orientations conceptuelles souvent confondues, mettre en regard des arguments formulés par des chercheurs de premier plan, sans prétendre en arbitrer la validité.

À travers cette mise en perspective, l’objectif est avant tout de mieux comprendre pourquoi les modèles de langage, dont la montée en puissance récente a suscité autant d’enthousiasme que de perplexités, font aujourd’hui l’objet de critiques internes à la communauté scientifique, et en quoi les approches fondées sur les modèles de monde se présentent, pour certains, comme une voie complémentaire, voire alternative, vers des systèmes plus autonomes et plus robustes.

Yann LeCun, pour ne citer que lui, reconnaît généralement que les LLM sont très utiles pour tout ce qui est langage (assistants, rédaction, code, recherche d’info), mais critique la course au scaling  — montée en puissance obtenue par l’augmentation conjointe de la taille des modèles, des volumes de données et des ressources de calcul, ce qui permet d’obtenir des gains réguliers de performance, conformément aux lois de changement d’échelle observées empiriquement — des grands modèles de langage comme voie principale pour atteindre l’IA de niveau humain, qui conduiraient plutôt, selon lui, à une impasse.

D'abord car ils optimisent surtout la prédiction de texte, pas un modèle causal du monde, ce qui donne une fluidité linguistique impressionnante, mais pas forcément une compréhension « world-based ». Ensuite parce qu’il dénombre quatre briques manquantes : 

  1. monde physique,
  2. mémoire,
  3. raisonnement,
  4. planification. 

*

1. La compréhension du monde physique

Les textes, qui servent d'apprentissage aux LLM, ne leur fournissent qu’un accès indirect au monde réel. Ils peuvent produire des descriptions plausibles, mais sans représentation explicite des contraintes physiques, des relations causales ou de la continuité spatio-temporelle.

2. La mémoire persistante

Ces modèles ne disposent pas d’une mémoire durable intégrée. En dehors de leur contexte immédiat, ils n’accumulent aucune expérience propre, ce qui limite l’apprentissage continu et l’adaptation à long terme. 

3. Le raisonnement

Les capacités de raisonnement observées résultent amplement de régularités statistiques apprises sur des exemples humains. Elles manquent de structures internes stables garantissant cohérence et transférabilité. 

4. La planification hiérarchique

Les LLM ne planifient pas nativement sur de longues échelles de temps. Ils peuvent énoncer des plans, mais peinent à simuler des trajectoires alternatives et à organiser l’action de manière hiérarchique.

En conclusion, ces quatre briques étant étroitement liées, les LLM tels qu’ils sont actuellement conçus, ne suffisent à eux seuls à implémenter l’architecture nécessaire pour intégrer durablement ces capacités. D’où la conviction de LeCun et son intérêt pour les modèles de monde comme composants au cœur des systèmes d’IA de prochaine génération.

Et sa proposition de World models appris sur des signaux riches (ex. vidéo) : au lieu de générer du pixel ou du mot, ses JEPA/V-JEPA apprennent à prédire dans un espace de représentations (latent space), censé favoriser des abstractions utiles pour l’anticipation et, à terme, la planification.

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Les JEPA (Joint Embedding Predictive Architectures, et leur déclinaison pour la vision et la vidéo, V-JEPA), ou architectures prédictives à espace de représentation partagé (il n’y a pas encore de traduction officielle stabilisée), sont une alternative au paradigme génératif. 

Le principe général de ces architectures n'est pas de prédire directement les données brutes (mots, pixels), mais plutôt des représentations abstraites dans un espace latent partagé. Concrètement, au lieu d’apprendre : « à quoi ressemble la prochaine image / le prochain mot », le modèle apprend : « quelle représentation interne cohérente devrait correspondre à la suite d’une situation donnée ».

Elles ne constituent pas une IA complète à elles seules, mais une tentative de fournir ce qui manque aux architectures actuelles : une représentation interne stable et prédictive du monde, apprise de manière auto-supervisée à partir de données riches. Les JEPA/V-JEPA visent à fournir le socle perceptif et dynamique nécessaire à une intelligence ancrée dans le monde. L’enjeu n’est donc pas de remplacer les modèles de langage, mais de changer le cœur de l’architecture, en faisant du modèle de monde — et non de texte — le moteur principal de l’apprentissage.

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En gros, les deux visions qui s'affrontent actuellement sont celle de la montée en puissance (scaling) centrée sur les modèles de langage, et l'approche centrée sur les modèles de monde et sur l’expérience.

En réalité, la quasi-totalité des acteurs majeurs de l’IA (OpenAI, Google DeepMind, Anthropic, xAI, Meta et, bisn sûr, Nvidia) adoptent aujourd’hui une stratégie de montée en puissance centrée sur les modèles de langage : augmentation du calcul, des données et de la taille des modèles constitue toujours le levier principal du progrès. 

La publication de l’article « Scaling laws for neural language models » a fortement légitimé l’idée qu’en augmentant taille/données/calcul, la performance progresserait de manière prévisible. Cela ne signifie pas toutefois un consensus sur le fait que cette approche suffise : même parmi ses partisans, l’idée progresse que la montée en puissance du pré-entraînement atteint certaines limites et qu'il faudra l’intégrer. 

C’est dans cet interstice que s’inscrivent les approches centrées sur les modèles de monde et l’apprentissage par l’expérience, de plus en plus visibles. Même s'ils sont encore minoritaires dans l’industrie à la pointe de la recherche, on voit des leaders et labos très crédibles pousser plus fort l’idée que le texte seul ne suffit pas et qu’il faut des modèles apprenant les dynamiques du monde (vidéo, 3D, interaction, robotique, simulation). C’est précisément le positionnement mis en avant autour des World models (LeCun, Fei-Fei Li/World Labs, etc.).

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En clair, il est fort probable que des solutions hybrides vont s'imposer, dans la mesure où chaque brique va compenser les faiblesses des autres, selon les domaines concernés (agents logiciels → outils/mémoire ; robotique/3D → modèles du monde + planification) :

  • les LLM sont excellents pour le langage, l’interface et l’abstraction
  • les outils apportent exactitude et action fiable
  • la mémoire apporte continuité
  • les composants monde/vidéo/3D apportent dynamique, action, intuition physique

Selon l'IA, aujourd’hui l’hybride ressemble à ça :

  1. LLM + outils (tool use) = l’agent-outillé : le LLM sert d’interface et d’orchestrateur (dialogue, décomposition de tâche), mais délègue l’exécution à des outils spécialisés (recherche, code, bases internes, automatisations). Cela devient un axe explicite chez les acteurs majeurs.
  2. LLM + mémoire persistante (souvent externalisée) : comme la « mémoire » native des LLM est limitée au contexte, les plateformes ajoutent des mécanismes de stockage/rappel persistants. Anthropic, par exemple, documente un memory tool côté agents. 
  3. LLM + perception/multimodalité (vision/vidéo) : la tendance est à des systèmes qui voient/entendent en plus de lire/écrire, ce qui rapproche déjà d’une « compréhension » plus ancrée. Google met fortement en avant multimodalité + capacités agentiques dans ses modèles Gemini. 
  4. LLM + (proto) World models / agents en environnements 3D : côté recherche et agents en mondes simulés, on voit des architectures où le langage aide à suivre des instructions, tandis que des composants « monde » gèrent interaction et compétences. Exemple : DeepMind présente SIMA 2 comme agent pour mondes 3D, avec un pont vers la robotique.
  5. World models + langage = une autre forme d’hybride : LeCun pousse JEPA/V-JEPA comme socle perceptif/predictif (apprendre des représentations en vidéo), et l’idée la plus courante est ensuite de connecter ce socle à des capacités de langage. Meta présente JEPA comme visant des « modèles internes du monde ».
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En conclusion, l’opposition entre Word models et World models ne doit sans doute pas être comprise comme une alternative exclusive, mais comme le symptôme d’un déplacement plus profond des ambitions de l’IA contemporaine. La montée en puissance des modèles de langage a montré ce que l’on pouvait obtenir en exploitant à grande échelle les régularités du langage humain ; elle en révèle aujourd’hui aussi les limites lorsqu’il s’agit de comprendre, d’anticiper et d’agir dans le monde.

Les travaux sur les modèles de monde, et en particulier les approches défendues par Yann LeCun, ne nient pas l’utilité des LLM, mais interrogent leur rôle central dans l’architecture des systèmes futurs. Ils suggèrent que l’intelligence ne se réduit pas à la maîtrise de symboles, aussi sophistiquée soit-elle, et qu’elle repose tout autant sur l’apprentissage de dynamiques, de contraintes et de conséquences, ancrées dans l’expérience.

Si une trajectoire se dessine aujourd’hui, elle semble moins conduire vers un dépassement pur et simple des modèles de langage que vers leur intégration dans des architectures hybrides, où le langage redeviendrait une interface privilégiée — pour communiquer, abstraire et coordonner — plutôt que le cœur unique de l’apprentissage. Dans cette perspective, le passage from Word models to World models n’annonce pas tant la fin d’un paradigme que l’élargissement du champ de ce que l’on entend par « comprendre ».



Ce billet de Benoit Bergeret (Scale is so 2025) précise que dans certains domaines physiques (vision, robotique), le problème n’est pas seulement d’accumuler des données et du calcul, mais de savoir ce que le modèle a le droit d’ignorer, à savoir les invariances : les propriétés qui devraient rester stables quand l’entrée varie pour des raisons non pertinentes (lumière, compression, recadrage, reflets, etc.). 

Dans ce cadre, scaler peut renforcer un mauvais apprentissage si l’objectif (ou les augmentations) pousse le modèle à encoder des artefacts stables au lieu de la structure utile : le volume de données ne corrige pas mécaniquement un désalignement entre ce qu’on optimise et ce qu’on cherche à capturer. L’argument reste théorique et établi dans un cadre précis (linéaire), mais il éclaire bien pourquoi la montée en puissance, à elle seule, ne garantit pas une meilleure compréhension « du monde ».

vendredi 26 décembre 2025

Why “AI” Should Mean Artefactual Intelligence, Not Artificial Intelligence

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A poet for more than fifty years and a professional translator–interpreter for over four decades, I have produced millions of words while always searching for the “right word”: the one that names, designates, commits, exposes, obliges. Contemporary artefactual systems can generate words without limit; what matters to me is simply to recall that meaning begins where someone accepts responsibility for it. It is by that responsibility — and by that alone — that I continue to measure what it means to write.

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For some time now, a sense of unease has been growing around what we habitually call “artificial intelligence.” The term is everywhere, yet the more it spreads, the more it obscures what it claims to name. Not only does it suggest a misleading analogy with human intelligence, it also sustains an ontological confusion: the tendency to attribute to technical devices an existence, an intention, or a responsibility they do not possess. [1] 

It is time to correct this confusion. Not through a mere terminological game, but because words orient thought: to name is already to institute a regime of understanding, and thus a politics of concepts. [2] AI should not stand for artificial intelligence, but for artefactual intelligence.

The Misleading Weight of the Word “Artificial”

In ordinary usage, artificial designates what is fake, imitated, simulated, even deceptive. An artificial flower is not a flower; an artificial smile is not a smile. Applied to intelligence, the term suggests either a counterfeit of human intelligence, a degraded version of it, or—conversely—a rival intelligence, unsettling precisely because it is assumed to be autonomous. These projections belong to an imaginary of the machine-as-subject, more narrative than conceptual. [3] 

Artefact: Returning to the Original Meaning

The word artefact (from the Latin arte factum, “made by art”) shifts the perspective. It does not denote an illusion, but a reality that is technically produced. An artefact is neither natural nor living, yet it is real in its effects, and it is at this level—functioning and mediation—that it must be understood. [4] To speak of artefactual intelligence is therefore to designate a form of intelligibility produced by artifice, without attributing to it interiority, a proper end, or responsibility. [5]

Producing Language Is Not Producing Meaning

Language models excel at a specific task: exploring a vast space of possible formulations. They produce statements that are grammatically valid, stylistically plausible, often remarkably pertinent. But formal correctness is not truth, and plausibility is not meaning. [6]

This is an old point. In Aristotle, words are conventional (kata synthêkên) and are neither true nor false when taken in isolation; truth and falsity appear at the level of judgment—affirmation and negation, composition and division. [7] In other words, one can produce correct sentences without producing truth. From this follows a dissymmetry: the production of language can be mechanized, whereas the production of meaning requires an orientation, a “point of arrest” at which an instance assumes what is being said. [8]

Dialogue Without an Interlocutor 

The disturbance arises from the fact that we are now confronted with a device capable of sustaining the form of dialogue. For a long time, dialogue implied the existence of an interlocutor—a presence, an exposure, a shared world. Here we encounter speech without a world of its own, speech that carries on a conversation without assuming what it utters. This brings into focus the difference between dialogue as a form and dialogue as a relation, that is, as an exchange between situated beings. [9] 

This is not merely a question of truth. Plato had already shown how the success of a discourse can be measured by its persuasive effectiveness rather than by its relation to truth—and why this entails a politics of speech. [10] By returning to sophistic texts (notably Gorgias), Barbara Cassin displaced the simplistic opposition between “truth” and “deception”: discourse also has a power of transformation and effect, independently of any guarantee of truth. [11] Large language models (LLMs) make this power of discursive effect visible once again, while detaching it even more radically from any form of responsibility.

Execution Without Exposure

In this respect, the analogy with work is illuminating. An entity capable of executing indefinitely no longer truly belongs to the regime of human work: it has neither fatigue, nor conflict, nor strike, nor existential cost. Transposed to language: an entity capable of producing statements indefinitely no longer belongs to the regime of human language, if language is understood as a situated, risky, exposed act rather than as mere formal performance. [12]

As Austin famously put it, to speak is not only to describe, but to act—and action involves conditions, responsibilities, and consequences. [13] Artefactual intelligence executes without exposure: it bears neither the moral, political, nor symbolic cost of what it “produces.” Responsibility therefore shifts to the one who orients, validates, publishes, and assumes. [8][14] 

A Necessary Clarification

Speaking of artefactual intelligence is not a refusal to use these devices, but a way of thinking them correctly, so as not to attribute to them what remains irreducibly human: meaning, responsibility, existence. In a world saturated with language, where words can be produced without cost or risk, responsibility for meaning becomes rarer, more demanding, and more precious. It cannot be delegated: it always presupposes someone willing to say this text, in this form, and not otherwise

To name AI correctly is therefore not a mere lexical exercise. It is a gesture of responsibility. As long as we speak of “artificial intelligence,” we sustain the temptation to shift onto the machine what still belongs to human decision: meaning, orientation, imputability. By contrast, speaking of artefactual intelligence forces us to acknowledge that the machine merely executes, transforms, recombines—without ever assuming what it makes possible. The right word thus prevents a silent abdication: it reminds us that responsibility does not travel with technical means.

This shift has an even deeper consequence for how we think about human intelligence itself. For a long time, human intelligence was defined by its capacity to produce: to produce works, discourses, knowledge, solutions. In a world where linguistic production can be automated without limit, this definition becomes insufficient. What now distinguishes human intelligence is no longer the quantity, nor even the quality, of what it can produce, but the capacity to decide what deserves to be produced, said, published, and assumed.

To assume here does not simply mean to sign or to claim formal authorship. It means to accept exposure—to the symbolic, political, and ethical consequences of what is formulated. Where artefactual intelligence produces without risk, human intelligence defines itself by its capacity to take that risk, to make a word exist as commitment rather than as mere performance. It is in this asymmetry—between execution without exposure and exposed decision—that the most decisive boundary is being redrawn today.

Understood in this way, coexistence with artefactual intelligence leads neither to the erasure of the human nor to its nostalgic glorification. It instead compels a demanding clarification: what cannot be delegated is not the production of language, but responsibility for meaning. In a world saturated with possible utterances, human intelligence is recognized less by its generative power than by its capacity for restraint, selection, and assumption. It no longer consists primarily in doing, but in responding—to what is said, and to what saying it makes possible.

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Bibliographic References (indicative)

[1] Gilbert Simondon, On the Mode of Existence of Technical Objects; Bruno Latour, We Have Never Been Modern.
[2] Michel Foucault, The Archaeology of Knowledge; Ludwig Wittgenstein, Philosophical Investigations.
[3] Critiques of the “machine-subject” imaginary in philosophy of technology and science fiction studies.
[4] Simondon, On the Mode of Existence of Technical Objects.
[5] John Searle, writings on intentionality and “as-if” semantics.
[6] Émile Benveniste, Problems in General Linguistics.
[7] Aristotle, De Interpretatione, ch. 1 and 4–6; Metaphysics Θ, 10.
[8] Paul Ricœur, Oneself as Another (responsibility, imputation).
[9] Benveniste (enunciation); Mikhail Bakhtin (dialogism).
[10] Plato, Gorgias; Phaedrus.
[11] Barbara Cassin, The Sophistic Effect; Gorgias, Encomium of Helen.
[12] Hannah Arendt, The Human Condition.
[13] J. L. Austin, How to Do Things with Words.
[14] Ricœur; also Arendt on responsibility and action.


vendredi 3 octobre 2025

Methodological Note on my Pucci Study as a Proof of Concept

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The Forgotten Code: Validating a Century-Old Translation System with AI

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The study was conceived as a proof of concept (PoC) rather than a benchmark exercise. Its objective is to test, empirically and in a controlled manner, the operational validity of Federico Pucci’s interlingual method (1931):

  • reconstruct the rule-based procedure he proposed,
  • instrument contemporary large language models (LLMs) to execute that procedure on the same canonical excerpts Pucci used, and
  • quantify the divergence between the resulting outputs and Pucci’s original translations.

The findings—consistently low average deviations on the target passages and replicability on additional language directions explored—indicate that it is the method that generalizes. As such, Pucci’s rules can plausibly operate as an explainable, symbolic component within a modern neuro-symbolic architecture.

The PoC is deliberately narrow in scope. It does not claim multi-genre or multi-language robustness. The experimental corpus is restricted to Pucci’s two canonical passages (Dante, it→fr; Voltaire, fr→it), because the sole question at stake is: Is Pucci’s 1931 procedure operational and replicable today? Within that frame, the answer is yes.

The study seeks a historical–conceptual “existence proof”—or proof of feasibility—showing that a pre-RBMT rule set can be instantiated a century later with traceability. To keep inference tight and attributable, the design uses:

1. Gold Reference (R). Pucci’s 1931 “mechanical” translations serve as the reference (R). 

They are not AI outputs; they are treated as the designated reference in distance calculations D(Ci→R).

2. Controlled Contrast (C₀/C₁).

  • C₀: the LLM/NMT system without Pucci’s rules;
  • C₁: the same system with Pucci’s rules explicitly enforced via instruction.
3. Intra-model Ablation. Following comparisons (Group 2, §3.2): remove Pucci’s rules (C₀), then re-activate them (C₁). Different outputs under identical inputs and model weights isolate the causal effect of the rules. Observed Edit Counts (C₀ → C₁):
  • ChatGPT: 20 deletions + 22 additions = 42 edits
  • Claude: 20 + 19 = 39 edits
  • Grok: 24 + 28 = 52 edits
With input and model held constant, toggling the rules yields substantial output change (from 39 to 52 edits), ruling out chance. According to Mill’s method of difference [If one case has the outcome and another otherwise identical case does not, and the only difference between the two cases is a single factor X, then X is (part of) the cause of that outcome], here the only manipulated factor is rule activation; the attributable effect is thus the rules themselves.

Interpretation and Limits
  • The PoC provides evidence of operability and replicability of Pucci’s rule set on the defined tasks. It does not claim broad generalization across genres, domains, or arbitrary language pairs.
  • The inference is appropriately conservative: causal attribution is confined to the contrast tested.
Next Steps

Given the PoC’s restricted perimeter, subsequent work should:
  • Broaden corpora (beyond the canonical excerpts) and extend to additional language pairs and registers;
  • Run a pilot with human post-editing and contemporary automatic metrics (BLEU / chrF / METEOR) to assess practical and conceptual value at scale;
  • Incorporate controls (placebo rules, further ablations) to stress-test attribution.
Openness, Falsifiability, and Reproducibility

We will release rules, prompts, scripts, and protocols on GitHub to enable independent replication and attempted refutation of the hypothesis “Pucci’s rules affect the output.” The setup is designed as a Popperian test [aimed at refutation, not confirmation; passing it increases confidence by surviving serious attempts to break the claim]. The hypothesis would be falsified if, for the same model:
  • activating the rules does not produce a stable effect (C₁ ≈ C₀);
  • ablations fail to yield the expected error profiles; or
  • the pipeline is not traceable (i.e., edits cannot be linked to specific rules, or the sequence cannot be replayed with the same result).
A progressive research programme in Lakatos’s sense—i.e., a sequence of theories built around a ‘hard core’ of commitments, protected by a ‘protective belt’ of auxiliary hypotheses, and judged progressive when it yields novel, corroborated predictions—could be designed and implemented, aligned with his MSRP (Methodology of Scientific Research Programmes): establish an evolving, testable structure of ideas likely to yield theoretical and empirical progress, novel facts, and corroborated predictions—while maintaining measurable, achievable goals. Without prejudging future technical choices, reproducibility workshops could usefully experiment with a documented FST pipeline (finite-state transducer: analysis → transfer → generation), conducive to inter-team comparisons, to better explicate, record, test, and (in)validate.

Institutional Context and Community Invitation

A broader project along these lines has been proposed to the Italian CNR, more than 75 years after Pucci’s first contact with the institution, creating an opportunity to revisit this intellectual heritage, recognize Pucci’s contributions, and coordinate replications and exchanges across the community. An open inquiry framework—shared datasets, replication labs, and methodological guidance—would allow the “Pucci” hypothesis to be tested, refined, or discarded across diverse texts, registers, and languages.

Concluding Remark

After a long journey, Pucci’s 1949 letter finds a natural continuation. His opening aim—“enabling people who know only their own language to translate from one language to another”—now admits a traceable, rule-guided instantiation within contemporary systems. Nearly a century later, Pucci’s system is no longer a utopia: its feasibility has been demonstrated in its intended domain; the broader programme now is to determine where, and how far, the method extends.

P.S.

A pioneering rule-based mechanical translation system (precursor of modern RBMTs) was first presented in December 1929 by its inventor, Federico Pucci, who later published the full method in a book titled "Il traduttore meccanico ed il metodo per corrispondersi fra Europei conoscendo ciascuno solo la propria lingua: Parte I", in Salerno (Italy), in 1931. This study illustrates how AI breathes new life into the system of international keys and ideograms devised by Pucci to translate from/into any Romance language (at least as a first step). The methodology involves having the AIs retranslate, following Pucci's method, the two text excerpts originally translated in 1931 and clearly documented in his publication: a passage from Dante's La Vita Nuova, translated from Italian into French, and a passage from Voltaire's Zadig, translated from French into Italian. The result is notable: the two texts, translated 94 years apart using the same method--by Pucci in 1931 and by AIs in 2025--show a low average difference, with only minor variations observed. With Pucci's system thus validated, it became feasible to have the AIs reproduce the excerpts in English, Spanish, and German according to his method. The results were consistent, and Pucci--via Artificial Intelligence--was tasked with translating more modern and technical texts, thereby reviving, nearly a century later, an invention that had remained almost entirely unknown and never applied beyond its creator, now brought to wider attention and opened to possible experimentation. Such a demonstration would not only affirm Pucci's historical status but also place him among the precursors and intellectual contributors to machine translation, whose work merits examination alongside figures such as Troyanskij, Booth, and Weaver, with possible consequences for how the history of the field is understood.