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The King, The Architect, and The Empty Throne: From Silicon Valley to the Agora /Le Roi, l’Architecte et le Trône Vide: De la Silicon Valley à l’Agora

 

EN : The King, The Architect, and The Empty Throne: From Silicon Valley to the Agora

Reaction to this intervention of Demis Hassabis about AI Safety the 4th of December 2025 : https://www.axios.com/2025/12/05/ai-hassabis-agi-risks-pdoom

We are living through a moment of vertiginous change. Technologies capable of redefining biology, intelligence, and labor are emerging at a speed that defies political time. But to understand where we are going, we must look back—not just to the myths of Egypt, but to the public squares of Athens and Siena.

In Plato’s Phaedrus (274d), Socrates describes the precise “portfolio” of innovations presented by the Egyptian god Theuth to the King of Egypt, Thamus. It is not a random list.

Plato writes: “He was the first to discover number and calculation, geometry and astronomy, and also draughts (petteia) and dice (kubeia), and finally the characters of writing.”

Theuth was not merely the god of knowledge. He was the god of Games and Simulation. He invented strategy games (petteia) to model the world before fixing the world through writing.


The Hassabis Method: From Sandbox to Reality



Fast forward 2,400 years, and look at the trajectory of Demis Hassabis, the CEO of Google DeepMind. His career is a literal copy-paste of Theuth’s CV.

Hassabis did not attack “hard science” immediately. Like the ancient god, he began with the games:

 –  The Modern Petteia: Solving Chess and Go (AlphaGo).
  –  The Modern Kubeia: Mastering Poker and games of imperfect information.
  –  Real-Time Strategy: Conquering StarCraft II (AlphaStar).

Like Theuth, Hassabis used gaming not as entertainment, but as a “sandbox”—a high-speed simulation to test the limits of intelligence. But the final item in Plato’s list is the most critical: “…and finally the characters of writing.”

After mastering the games (the virtual), Theuth moved to writing (the fixation of knowledge). Hassabis executed the exact same maneuver. After “solving” Go, he launched AlphaFold. He is no longer playing. He is now “writing” the structure of proteins. He is writing biology.


The Problem of the King

In the myth, Plato separates the Engineer (Theuth), who invents with passion, from the King (Thamus), who judges with prudence.

Plato’s warning is clear: The inventor cannot be both judge and jury. The creator is always too in love with their creation to see its dangers.

However, in our modern world, we have a problem. We have the Engineers—the Hassabis, the Altmans, the Musks—but we have lost the King. Or rather, we have misunderstood what the “King” should be.


The Lesson of Siena: The Empty Throne

We cannot rely on a single “Philosopher King” to regulate AI. That is a trap. Instead, we must look to the architecture of democracy.

Think of the Agora in Athens, or the magnificent Piazza del Campo in Siena.

In Siena, the city is built around a massive, open shell-shaped square. It is a public void. The architecture dictates that the center of power is not a tower where one man hides, but an open space where citizens gather.

For AI, the “Throne of Judgment” must remain empty.

It cannot be filled by a CEO. It cannot be filled by a single President. It must be reserved as a space for worldwide wise agreement.

This “Empty Throne” represents a pause—a space for deliberation. It is the counter-power that ensures the momentum of innovation doesn’t drive us into a wall. It is not a “bureaucratic brake,” but a necessary void that forces the Engineer to step out of the lab and into the Agora to explain, justify, and align their creation with the will of humanity.

The Terror of the Technocrat


Demis Hassabis seems to understand this better than most. He calls for regulation. He knows that power without control is ruin. But others do not.

There is a telling anecdote from Peter Thiel regarding the first meeting between Elon Musk and Demis Hassabis. Musk reportedly left that meeting pale and deeply shaken.

What terrified him was not Hassabis’s incompetence, but his absolute competence. Musk saw a man who wasn’t “playing”—a man who had a complete roadmap for Artificial General Intelligence and was unrolling it, methodically.

It was the terror of seeing someone walk toward the throne of god-like power with no one to check them.


Conclusion


If even the giants of Tech tremble at what they are building, is it not time for us to build our Agora?

We need a governance model where technical innovation dialogues with political wisdom. The goal is not to stop Theuth from inventing. It is to ensure that when Theuth presents his invention, he does not find an empty room, but a crowded Piazza of human wisdom, ready to decide—together—how the future should be written.

The Throne must stay empty of tyrants, so it can be full of us.


NB: Many thanks to Julien Auriach for reminding me of this passage about Theuth in Plato, which allowed me to draw the connection between the mention of tric-trac and Hassabis’ past as a game designer at Bullfrog Interactive!


FR : Le Roi, l’Architecte et le Trône Vide : De la Silicon Valley à l’Agora

Réaction à cette intervention de Demis Hassabis sur la sécurité de l’IA le 4 décembre 2025 : https://www.axios.com/2025/12/05/ai-hassabis-agi-risks-pdoom

Nous vivons un moment de bascule vertigineux. Des technologies capables de redéfinir la biologie, l’intelligence et le travail émergent à une vitesse qui défie le temps politique. Mais pour comprendre où nous allons, nous devons regarder en arrière (non seulement vers les mythes de l’Égypte, mais vers les places publiques d’Athènes et de Sienne).

Dans le Phèdre (274d), Socrate décrit précisément le “portfolio” d’innovations présenté par le dieu égyptien Theuth au roi d’Égypte, Thamous. Ce n’est pas une liste au hasard.

Platon écrit : “Le premier, il découvrit le nombre et le calcul, la géométrie et l’astronomie, et aussi le tric-trac (petteia) et les dés (kubeia), et enfin les caractères de l’écriture.”

Theuth n’était pas simplement le dieu du savoir. Il était le dieu du Jeu et de la Simulation. Il a inventé les jeux de stratégie (petteia) pour modéliser le monde avant de fixer le monde par l’écriture.


La Méthode Hassabis : Du bac à sable à la réalité


Avancez de 2 400 ans et regardez la trajectoire de Demis Hassabis, le PDG de Google DeepMind. Sa carrière est un copier-coller littéral du CV de Theuth.

Hassabis ne s’est pas attaqué immédiatement à la “science dure”. Comme le dieu antique, il a commencé par les jeux :

 –   Le Tric-Trac Moderne : Résoudre les échecs et le Go (AlphaGo).
 –   Les Dés Modernes : Maîtriser le poker et les jeux à information imparfaite.
  –  La Stratégie Temps Réel : Conquérir StarCraft II (AlphaStar).

Comme Theuth, Hassabis a utilisé le jeu non pas comme un divertissement, mais comme un “bac à sable” (une simulation à haute vitesse pour tester les limites de l’intelligence).

Mais le dernier élément de la liste de Platon est le plus critique : “…et enfin les caractères de l’écriture.”

Après avoir maîtrisé les jeux (le virtuel), Theuth est passé à l’écriture (la fixation du savoir). Hassabis a exécuté exactement la même manœuvre. Après avoir “résolu” le Go, il a lancé AlphaFold. Il ne joue plus. Il “écrit” désormais la structure des protéines. Il écrit la biologie.


Le Problème du Roi

Dans le mythe, Platon sépare l’Ingénieur (Theuth), qui invente avec passion, du Roi (Thamous), qui juge avec prudence.

L’avertissement de Platon est clair : L’inventeur ne peut être juge et partie. Le créateur est toujours trop amoureux de sa création pour en voir les dangers.

Cependant, dans notre monde moderne, nous avons un problème. Nous avons les Ingénieurs (les Hassabis, les Altman, les Musk) mais nous avons perdu le Roi. Ou plutôt, nous avons mal compris ce que devrait être le “Roi”.

La Leçon de Sienne : Le Trône Vide

Nous ne pouvons pas compter sur un seul “Roi-Philosophe” pour réguler l’IA. C’est un piège. Au lieu de cela, nous devons nous tourner vers l’architecture de la démocratie.

Pensez à l’Agora d’Athènes, ou à la magnifique Piazza del Campo de Sienne.

À Sienne, la ville est construite autour d’une immense place ouverte en forme de coquillage. C’est un vide public. L’architecture dicte que le centre du pouvoir n’est pas une tour où se cache un homme, mais un espace ouvert où les citoyens se rassemblent.

Pour l’IA, le “Trône du Jugement” doit rester vide.

Il ne peut être occupé par un PDG. Il ne peut être occupé par un seul Président. Il doit être réservé comme un espace pour un accord mondial de sagesse.

Ce “Trône Vide” représente une pause (un espace de délibération). C’est le contre-pouvoir qui garantit que l’élan de l’innovation ne nous précipite pas dans le mur. Ce n’est pas un “frein bureaucratique”, mais un vide nécessaire qui force l’Ingénieur à sortir du laboratoire pour entrer dans l’Agora afin d’expliquer, justifier et aligner sa création avec la volonté de l’humanité.


La Terreur du Technocrate


Demis Hassabis semble l’avoir compris mieux que quiconque. Il appelle à la régulation. Il sait que la puissance sans contrôle n’est que ruine. Mais d’autres ne le savent pas.

Il existe une anecdote révélatrice de Peter Thiel concernant la toute première rencontre entre Elon Musk et Demis Hassabis. Musk serait sorti de cet entretien blême, profondément ébranlé.

Ce qui l’avait terrifié, ce n’était pas l’incompétence d’Hassabis, mais sa compétence absolue. Musk a vu un homme qui ne “jouait” pas (un homme qui avait la feuille de route complète pour l’Intelligence Artificielle Générale et qui la déroulait, méthodiquement).

C’était la terreur de voir quelqu’un marcher vers le trône d’une puissance divine sans personne pour le contrôler.


Conclusion

Si même les géants de la Tech tremblent devant ce qu’ils bâtissent, n’est-il pas temps pour nous de construire notre Agora ?

Nous avons besoin d’un modèle de gouvernance où l’innovation technique dialogue avec la sagesse politique. Le but n’est pas d’empêcher Theuth d’inventer. C’est de s’assurer que lorsque Theuth présente son invention, il ne trouve pas une pièce vide, mais une Piazza remplie de sagesse humaine, prête à décider (ensemble) comment le futur doit être écrit.

Le Trône doit rester vide de tyrans, pour qu’il puisse être rempli de nous.



NB : Merci à Julien Auriach de m’avoir rappelé cette mention de Theuth dans Platon, qui m’a permis de faire le rapprochement entre la mention du Tric-Trac et le passé de Game designer de Hassabis chez Bullfrog Interactive !


Bibliographie / Bibliography


1. La Source Antique / The Ancient Source:

    FR : Platon, Phèdre (274c-275b). Le dialogue socratique narrant le mythe de Theuth et du Roi Thamous, traitant de l’invention des jeux (petteia/kubeia) et de l’écriture.
    EN: Plato, Phaedrus (274c-275b). The Socratic dialogue recounting the myth of Theuth and King Thamus, covering the invention of games (petteia/kubeia) and writing.

2. L’Actualité & Le Contexte / Current Events & Context:

    FR : Analyse sur les risques de l’AGI et la vision de Demis Hassabis (Axios).
    EN: Analysis on AGI risks and Demis Hassabis’ vision (Axios).
    Link: https://www.axios.com/2025/12/05/ai-hassabis-agi-risks-pdoom

3. Référence Biographique / Biographical Reference:

    FR/EN: Bullfrog Productions / Lionhead Studios. Syndicate (1993), Theme Park (1994), Black & White (2001). 
    (Carrière de concepteur de jeux vidéo de Demis Hassabis / The video game design career of Demis Hassabis).

Le moment Phoenix des perroquets stochastiques : vers une IA subsymbolique et hybride

L’asymptote de l’innovation : quand l’augmentation par effet d’échelle ne suffit plus

L’intelligence artificielle traverse une phase de transition critique que l’on pourrait qualifier de “mur asymptotique”. Après des années régies par la loi de l’échelle (scaling laws), où la performance semblait indexée mécaniquement sur la taille des modèles et le volume de données, l’industrie marque le pas.

Le constat est partagé jusqu’au sommet d’OpenAI : les modèles géants de type projet Orion peinent à maintenir les gains exponentiels d’hier.

Ce ralentissement n’est pas un échec, c’est un signal. L’effet d’échelle, moteur historique de l’IA générative, montre ses limites physiques et économiques.

Face à cette stagnation, une nouvelle voie de recherche s’ouvre : celle des architectures hybrides et subsymboliques, cherchant à concilier la robustesse du connexionnisme avec une forme de structuration logique.

De la mimesis au “Calcul Matriciel Probabiliste Incrémental”

Les critiques qualifiant les LLM de “perroquets stochastiques” sont connues. Elles pointent, à juste titre, une incapacité à “raisonner”. Mais demandons-nous : pourquoi attendons-nous d’un logiciel qu’il raisonne ?

En philosophie, si l’on suit Hegel, le raisonnement est le mouvement par lequel la conscience évolue en intégrant et dépassant ses propres contradictions (Selbstbewegung der Wahrheit) : l’auto engendrement de la vérité si cher à mon professeur de l’époqueMichel Tibon Cornillot.

C’est un processus réflexif, marqué par la négativité, qui aboutit à une forme de conscience de soi.

Rien de tel dans nos machines actuelles.
Ce que nous nommons abusivement “IA” repose en réalité sur ce que je définis comme un Calcul Matriciel Probabiliste Incrémental (CMPI). Il s’agit d’une manipulation dynamique de matrices vectorielles visant à estimer des distributions de probabilité. C’est un outil statistique puissant, mais ontologiquement distinct de la pensée. Pour dépasser ce stade, il ne s’agit pas d’imiter le cerveau, mais de changer la nature du calcul.

Pistes pour une architecture post-LLM : graphes et compression ?

Pour sortir de l’impasse du “toujours plus gros”, la recherche doit se tourner vers le “mieux structuré”. C’est ici que l’anthropologie du numérique rencontre l’ingénierie avancée : comment redonner du sens et de l’efficience à la force brute du calcul ?

  1.  L’apport des graphes pour l’explicabilité (XAI)
    L’une des limites majeures des Transformers est leur opacité (“black box”). L’intégration de Réseaux de Neurones Graphiques (GNN) offre une perspective fascinante : structurer les représentations latentes non plus seulement par contiguïté statistique, mais par relations causales ou sémantiques.
    Contrairement aux vecteurs plats, les graphes permettent une explicabilité intrinsèque. Ils tracent le chemin de la décision, offrant une “carte” du calcul plus lisible pour l’humain. C’est un pas vers une IA qui ne se contente plus de prédire, mais qui commence à justifier.
  2.  Vers une compression bio-inspirée
    Le défi industriel actuel est de maintenir la performance tout en réduisant la complexité. Plusieurs pistes techniques, que nous explorons, semblent prometteuses pour “changer le plumage” du perroquet sans tuer l’oiseau :
    * Revisiter la Factorisation Matricielle (SVD) : L’enjeu n’est plus d’appliquer des méthodes de compression statiques après l’entraînement, mais d’envisager des protocoles de factorisation (comme la SVD) qui s’adaptent dynamiquement aux besoins du modèle. L’objectif est de conserver l’essentiel de l’information (le rang) tout en évacuant le bruit, de manière beaucoup plus agressive que les standards actuels.
    * Le Pruning (“élagage”) dynamique : En s’inspirant de la plasticité synaptique, nous pouvons imaginer des modèles qui “oublient” activement les connexions inutiles en temps réel. Plutôt qu’un réseau figé, nous allons vers des architectures vivantes qui réallouent leurs ressources computationnelles là où l’inférence l’exige.
    * Hybridation subsymbolique : L’avenir appartient sans doute à la fusion entre la puissance du calcul neuronal (connexionniste) et des ancrages symboliques (règles, graphes de connaissances). C’est la condition pour que la machine puisse généraliser hors de son jeu de données d’entraînement.

Conclusion : La leçon de sagesse a tirer de la folie du Professeur Shadoko

L’industrie tech a longtemps fonctionné selon la méthode du Professeur Shadoko : construire des fusées de plus en plus complexes qui “ne marchent que d’un côté”, en espérant que la puissance brute compenserait l’absence de direction.

“Sous la direction du Professeur SHADOKO, les Shadoks ont construit une fusée interplanétaire. Elle était munie des derniers perfectionnements techniques tels que casseroles à retardement, batteurs d’air et tire-bouchons hypersustentateurs. La seule difficulté, c’est qu’elle ne marchait que d’un côté: de haut en bas uniquement, car les Shadoks n’avaient pas de carburant suffisamment puissant.”

Le “moment DeepSeek” et les difficultés d’OpenAI nous rappellent que l’accumulation pêle-mêle de données a une fin. Le pivot vers des architectures plus frugales, explicables et hybrides marque peut-être ce moment “Phoenix” : celui où l’IA cesse de grossir pour commencer à évoluer.

Bibliographie

Les Shadoks, épisode 5 * G. W. Hegel La Phénoménologie de l’Esprit (traduit par Jean Hyppolite)

[1] [PDF] A Computational Study of Matrix Decomposition Methods for …
https://aclanthology.org/2023.paclic-1.73.pdf
[PDF] Dynamic Structure Pruning for Compressing CNNs
https://ojs.aaai.org/index.php/AAAI/article/view/26127/25899
Hierarchical temporal memory – Wikipedia
https://en.wikipedia.org/wiki/Hierarchical_temporal_memory
Understanding Hierarchical Temporal Memory: The Key to …

Understanding Hierarchical Temporal Memory: The Key to Unleashing AI’s Full Potential


MoDeGPT: Modular Decomposition for Large Language Model …
https://openreview.net/forum?id=8EfxjTCg2k
Dynamic Pruning of CNN networks – Irida Labs
https://iridalabs.com/dynamic-pruning-cnn-networks/
[PDF] A MULTI-DECOMPOSITION METHOD FOR COMPRESSING …
https://openreview.net/pdf?id=cO01zqImBC
Dynamic pruning of a neural network via gradient signal-to-noise ratio
https://www.amazon.science/publications/dynamic-pruning-of-a-neural-network-via-gradient-signal-to-noise-ratio
Model compression – Wikipedia
https://en.wikipedia.org/wiki/Model_compression
Lossless Model Compression via Joint Low-Rank Factorization …
https://arxiv.org/abs/2412.06867
[PDF] HIERARCHICAL MEMORY NETWORKS – OpenReview
https://openreview.net/pdf?id=BJ0Ee8cxx
4 Popular Model Compression Techniques Explained – Xailient

4 Popular Model Compression Techniques Explained


[2303.09736] Dynamic Structure Pruning for Compressing CNNs
https://arxiv.org/abs/2303.09736
HMT: Hierarchical Memory Transformer for Efficient Long Context …
https://arxiv.org/abs/2405.06067
Low-Rank Matrix Factorization for Deep Neural Network Compression
https://www.mdpi.com/2076-3417/13/4/2704
A Comprehensive Guide to Neural Network Model Pruning – Datature
https://www.datature.io/blog/a-comprehensive-guide-to-neural-network-model-pruning
A Machine Learning Guide to HTM (Hierarchical Temporal Memory)

A Machine Learning Guide to HTM (Hierarchical Temporal Memory)


(PDF) The Compression Techniques Applied on Deep Learning Model
https://www.researchgate.net/publication/362437757_The_Compression_Techniques_Applied_on_Deep_Learning_Model
A Dynamic Pruning Method on Multiple Sparse Structures in Deep …
https://ieeexplore.ieee.org/document/10103462/
Hierarchical Memory Systems: | ( Zen ) Jason MacNaughton – LinkedIn
https://www.linkedin.com/pulse/hierarchical-memory-systems-zen-jason-macnaughton-dzqsc
A Highly Effective Low-Rank Compression of Deep Neural Networks …
https://arxiv.org/abs/2111.15179
[PDF] Dynamical Conventional Neural Network Channel Pruning by …
https://www.frontiersin.org/journals/computational-neuroscience/articles/10.3389/fncom.2021.760554/pdf
MoDeGPT: Modular Decomposition for Large Language Model …
https://arxiv.org/abs/2408.09632
A Dynamic AI Approach to Efficient and Scalable LLM Optimization

Apple Researchers Introduce Instruction-Following Pruning (IFPruning): A Dynamic AI Approach to Efficient and Scalable LLM Optimization


Enhancing Long-Term Memory using Hierarchical Aggregate Tree …
https://arxiv.org/abs/2406.06124
Model Compression Techniques: Keeping Your AI Lean and Mean
https://www.linkedin.com/pulse/model-compression-techniques-keeping-your-ai-lean-mean-raja-2vypc
Hybrid Dynamic Pruning: A Pathway to Efficient Transformer Inference
https://arxiv.org/abs/2407.12893
Model Compression: A Survey of Techniques, Tools, and Libraries
https://unify.ai/blog/model-compression
What are the most effective techniques for pruning AI models?
https://www.linkedin.com/advice/3/what-most-effective-techniques-pruning-0mlef
AI Model Compression Techniques – Part I: Reducing Complexity …
https://arbisoft.com/blogs/ai-model-compression-techniques-reducing-complexity-without-losing-accuracy
DyFiP: explainable AI-based dynamic filter pruning of convolutional …
https://dl.acm.org/doi/10.1145/3517207.3526982
Continual Learning, Modularity, Compression, and Biological Brains
https://www.lesswrong.com/posts/fHnwCDDbDHWqbJ8Nd/eis-x-continual-learning-modularity-compression-and
Hierarchical Models – Lark
https://www.larksuite.com/en_us/topics/ai-glossary/hierarchical-models
[PDF] Unified Dynamic and Static Channel Pruning for Convolutional …
https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2024/papers/Gao_BilevelPruning_Unified_Dynamic_and_Static_Channel_Pruning_for_Convolutional_Neural_CVPR_2024_paper.pdf
explainable ai-based dynamic filter pruning of convolutional neural…
https://openreview.net/forum?id=vQmIksuciu2
[PDF] Explainable AI-based Dynamic Filter Pruning of Convolutional …
https://2022.euromlsys.eu/pdf/euromlsys22-final20.pdf
How GPU Memory Hierarchy Affects Your Computing Experience
https://www.digitalocean.com/community/tutorials/the-hidden-bottleneck-how-gpu-memory-hierarchy-affects-your-computing-experience

Perroquets – Crécy-la-Chapelle : Parrot World célèbre les perroquets. Crédits .fr

Podcast de Data Ring à propos du Technoréalisme : “Rester techno-lucides lors de la frénésie actuelle autour de l’intelligence artificielle”

Présentation du podcast data Ring 25 Technoréalisme Billion, Derian, Trabelsi

Comment allons-nous rester techno-lucides face au mirage numérique et à la frénésie actuelle autour de l’intelligence artificielle ?

Le groupe Technoréalisme propose de porter un autre regard sur les illusions algorithmiques et les enjeux politiques autour de ces machines à gouverner.

Data Ring (2024)

Que faire et comment réagir face au remodelage de notre cognition ? Dans le podcast  #24 de la série Les Causeries Data, France Charruyer s’entretient avec trois chercheurs au sein du think tank Technoréalisme :

Nour TRABELSI, Arnaud Billion et Maxime Derian.

Bonne écoute !

Nour Trabelsi, Data analyst, ingénieure en génie industriel

Arnaud Billion, Docteur en informatique IBM France Lab-leader research Scientist for decision intelligence,

Maxime Derian, anthropologue du numérique et éthique de l’IA. 

Pour un autre regard sur les illusions algorithmiques et les enjeux politiques autour de ces machines à gouverner :

  • Comment allons-nous rester techno-lucides face au mirage numérique et à  la frénésie actuelle autour de l’intelligence artificielle ?

  • L’IA est-elle une rupture, une continuité, ou un accélérateur ?

  • A l’encontre des lubies dominantes sur l’IA, un retour d’expérience lucide sur nos nouvelles dépendances numériques ?

  • Que faire et comment réagir face au remodelage de notre cognition ?

  • Quelles vraies opportunités pour l’organisation Humaine ?

  • Une nouvelle société-ruche ?

“Manifeste de Technoréalisme : Collectif autour d’Arnaud Billion afin de d’alerter sur l’irréalisme de beaucoup de discours sur l’IA. Comment proposer à ce sujet la base d’une délibération civique rationnelle, alors que l’on ne voit partout qu’un débat semblant opposer technophiles naïfs ébahis par le progrès, et technophobes idéologiques à tendance apocalyptique ?”

“Technorealism is an attempt to assess the social and political implications of technologies so that we might all have more control over the shape of our future. The heart of the technorealist approach involves a continuous critical examination of how technologies — whether cutting-edge or mundane — might help or hinder us in the struggle to improve the quality of our personal lives, our communities, and our economic, social, and political structures”.


🌐 Le site Technoréalisme est accessible ici : https://www.technorealisme.org