Le calcul du hasard : au-delà de la cécité
Le discours philosophique contemporain sur le design, tel qu’il est brillamment formulé par des penseurs comme David Gelernter, Stephen C. Meyer et David Berlinski dans leur scepticisme vis-à-vis du darwinisme classique, repose sur une prémisse à la fois splendide et fragile : l’idée que l’émergence de la complexité serait trop improbable pour n’être que le résultat d’une « recherche aléatoire ». C’est une rêverie intellectuelle profonde, contemplant l’abîme insondable des possibilités statistiques et concluant que la seule réponse rationnelle à la perfection complexe du vivant doit être l’intelligence.
La mauvaise caractérisation du « hasard »
Le cœur de la tension intellectuelle provient d’une mauvaise compréhension fondamentale du processus évolutif. Qualifier l’évolution de « recherche aléatoire » revient à confondre la graine de la variation (la mutation) avec le moteur du changement (la sélection naturelle). Cette confusion est décisive, car elle permet aux critiques du darwinisme d’identifier correctement le problème — la probabilité quasi nulle de construire une protéine fonctionnelle par le seul hasard — mais d’y apporter une mauvaise solution.
La sélection naturelle est l’antithèse d’une marche aléatoire ; elle constitue un biais cumulatif et directionnel qui impose une structure et une mémoire au processus.
C’est précisément ici que les arguments de Meyer (qui s’intéresse à la difficulté de générer de nouvelles « informations » biologiques) et de Berlinski (qui met en avant la difficulté probabiliste) trouvent leur élan. Ils décrivent correctement l’immensité de l’espace de recherche, mais omettent souvent le mécanisme qui transforme le pas aléatoire en ascension efficace.
Les enseignements des algorithmes évolutifs
La vérité, éclairée par les mathématiques et l’informatique que Gelernter maîtrise parfaitement, est que l’évolution n’est pas aveugle — elle est simplement indifférente. Lorsque les informaticiens recherchent des solutions optimales dans des espaces de recherche vastes et multidimensionnels — problèmes totalement inaccessibles par force brute — ils ont recours aux algorithmes évolutifs (Evolutionary Algorithms, EA).
Ces algorithmes sont des analogues computationnels directs de l’évolution naturelle, utilisant sélection, croisement et mutation. S’ils fonctionnaient réellement comme une simple « recherche aléatoire », ils seraient inutiles sur le plan computationnel et échoueraient totalement à trouver des solutions dans des délais acceptables.
Or, ils ne sont pas inutiles.
Ils constituent l’un des moyens les plus puissants pour résoudre des problèmes complexes d’optimisation non linéaire, tels que la conception de profils d’ailes optimisés, la création de systèmes d’ordonnancement ou encore l’élaboration de circuits sophistiqués.
Leur efficacité provient du fait que la sélection n’est pas une étape aléatoire, mais un biais cumulatif et directionnel. Chaque génération s’appuie sur les succès précédents, élimine les solutions médiocres et propage préférentiellement l’information des solutions les plus performantes. Le processus ne ressemble ni à un homme perdu errant dans une forêt, ni à un tirage au sort ; il ressemble plutôt à un alpiniste équipé d’une boussole indiquant toujours la pente ascendante.
La disparité factuelle des performances
L’argument selon lequel l’évolution serait trop lente ou trop aléatoire omet cette efficacité directionnelle. Dans des tests réels portant sur différents problèmes d’optimisation, les algorithmes évolutifs se révèlent souvent des ordres de grandeur (parfois des milliers de fois) plus rapides qu’une recherche véritablement aveugle dans un espace équivalent. Ils parviennent à des solutions dans une fraction du temps nécessaire à une marche aléatoire dépourvue de mémoire.
Cette accélération spectaculaire n’est pas un accident : elle est la conséquence mathématique de la sélection cumulative, qui conserve les progrès et exploite la topologie locale du paysage de fitness, rendant l’ensemble du processus hautement efficient.
L’erreur logique centrale de la critique du darwinisme — la fausse dichotomie — consiste à nous obliger à choisir entre un hasard pur et une conception intelligente. La nature propose une troisième voie, validée quotidiennement en informatique : un mécanisme statistiquement non aléatoire, extraordinairement puissant, qui utilise un input aléatoire (mutation/variation) pour produire une recherche hautement efficace et dirigée (sélection).
La majesté de la vie ne requiert donc pas nécessairement un concepteur conscient pour expliquer sa complexité, mais simplement la force implacable et cumulative d’un algorithme qui élimine l’échec et promeut la réussite à travers le temps profond. L’émerveillement demeure, mais la nécessité de l’architecte s’évanouit face à l’efficacité stupéfiante du processus lui-même.
William Paley, théologien et philosophe anglais du XVIIIᵉ siècle, affirmait célèbrement : « S’il existe une montre, il existe un horloger. »
Les algorithmes évolutifs montrent que l’horloger n’est pas un être surnaturel, mais un algorithme d’une élégance extrême : un ensemble de lois physiques, chimiques et probabilistes, inhérentes à notre environnement et inscrites dans la trame même de tout organisme vivant.