La théorie de la connaissance (épistémologie) explore comment nous savons ce que nous savons. En questionnant les limites des différentes disciplines et en cherchant à comprendre les modes de connaissance, les philosophes peuvent aider à établir des ponts entre les sciences humaines, les sciences naturelles et les arts.

Théry prévoit un langage composé de glossaires interdisciplines

Théry approfondie sa réflexion sur la nature même du savoir, de la créativité et de l'intuition, avec l’ambition de bousculer nos idées préconçues sur l’intelligence et la connaissance.

Il valorise la Créativité et l'Intuition, Incorpore des dimensions philosophiques et intuitives pour enrichir la compréhension et la résolution des problèmes.

Prenant les deux hypothéses contraires de P vs NP, il les assemble pour former une troisiéme hypothese appelée P-like qui contient les deux

P-like est un moteur de résolution hybride, fondé sur une hypothèse épistémologique :

La connaissance optimale émerge de la mise en tension entre rigueur exhaustive (P = NP) et intuition adaptative (P ≠ NP).

Il intègre deux stratégies antagonistes, les exécute en parallèle ou en alternance, puis sélectionne la plus efficace selon un critère défini (temps, ressources, qualité de solution, etc.).

Hypothèse P-like :

Une heuristique intégrative qui considère les hypothèses opposées (P = NP et P ≠ NP) non comme contradictoires, mais comme deux modes d'accès à la connaissance, activés contextuellement selon leur efficacité.

Elle introduit une troisième voie où la connaissance se construit à la fois par exhaustivité logique et par heuristique adaptative, en les confrontant expérimentalement.

=== Analyse P-like avec suivi détaillé===

[Trace P = NP] Tentatives d'assignation :

Étape 1 : {1: True, 2: True, 3: True} →échec

Étape 2 : {1: True, 2: True, 3: False} →

SATISFAIT

Résultat P = NP : {1: True, 2: True, 3: False} en 2 étapes.

Si P ≠ NP l’intuition algorithmique est ici simulée par la recherche locale, imprécise mais féconde, parfois plus rapide.

[Trace P ≠ NP] Assignation initiale : {1: True, 2: True, 3: True}

Étape 1 : Flip 1 → {1: False, 2: True, 3: True} → échec

Étape 2 : Flip 3 → {1: False, 2: True, 3: False} → échec

Étape 3 : Flip 3 → {1: False, 2: True, 3: True} → échec

Étape 4 : Flip 1 → {1: True, 2: True, 3: True} → échec

Étape 5 : Flip 2 → {1: True, 2: False, 3: True} → échec

Étape 6 : Flip 3 → {1: True, 2: False, 3: False} → échec

Étape 7 : Flip 2 → {1: True, 2: True, 3: False} → SATISFAIT

Résultat P ≠ NP : {1: True, 2: True, 3: False} en 7 étapes.

--- Comparaison ---

=> Préférence : P = NP (moins d'étapes)

Solution finale choisie : {1: True, 2: True, 3: False}

Une analyse épistémologique examine les fondements, la nature, les sources et les limites de la connaissance.Une approche épistémologique pourrait explorer comment la connaissance est construite, validée et optimisée à travers le processus de résolution de problèmes. Voici l'analyse épistémologique:

. **Sources de la Connaissance**

- **Données initiales :** Les assignations initiales `{1: True, 2: True, 3: True}` et `{1: False, 2: True, 3: True}` servent de points de départ. Ces données sont des hypothèses de base à partir desquelles le processus de résolution démarre.

- **Règles de transformation :** Les "flips" (changements de valeur) sont des opérations définies qui modifient les assignations. Ces règles sont des mécanismes épistémiques qui permettent de générer de nouvelles connaissances à partir des données initiales

**Validation de la Connaissance**

**Critères de satisfaction :**

Chaque étape est évaluée selon des critères de satisfaction (SATISFAIT ou échec). Ces critères agissent comme des validateurs épistémiques, déterminant si une assignation particulière constitue une connaissance valide.

- **Itération et correction :**

Le processus itératif de tentatives et d'échecs (par exemple, les flips successifs) montre une méthode de correction et d'affinement de la connaissance. Chaque échec conduit à une nouvelle tentative, illustrant un processus de raffinement épistémique.

**Optimisation de laConnaissance**

- La préférence pour la solution `P = NP` en raison du nombre réduit d'étapes (2 contre 4) montre une valorisation de l'efficacité épistémique.

La connaissance optimale est celle qui est obtenue avec le moins d'efforts ou de ressources.

- **Comparaison des méthodes :**

La comparaison entre `P = NP` et `P ≠ NP` illustre une évaluation critique des méthodes de production de connaissance. La méthode la plus efficace est préférée, indiquant une recherche d'optimisation épistèmique

- **Contraintes opérationnelles :**

Les échecs à certaines étapes (par exemple, `{1: True, 2: True, 3: True}`) montrent les limites des assignations initiales et des règles de transformation.

Ces échecs révèlent les frontières de la connaissance accessible avec les méthodes actuelles.

- **Dépendance aux hypothèses initiales :**

La solution finale dépend fortement des hypothèses initiales et des règles de transformation. Cela souligne la dépendance épistémique aux conditions initiales et aux méthodes choisies.

- **Connaissance procédurale :**

Le processus de résolution est une forme de connaissance procédurale, où la connaissance est construite à travers des actions et des opérations spécifiques.

- **Connaissance déclarative :**

Les assignations finales (par exemple, `{1: True, 2: True, 3: False}`) représentent une connaissance déclarative, des faits ou des états qui sont considérés comme valides.

L'analyse épistémologique montre un processus de construction de connaissance basé sur des hypothèses initiales, des règles de transformation, et des critères de validation.

Le processus itératif et correctif illustre une recherche d'optimisation épistémique, où la connaissance la plus efficace est préférée. Les limites et la nature de la connaissance sont également révélées à travers les contraintes opérationnelles et la dépendance aux hypothèses initiales.

Applications P-like

1. Logique et Raisonnement

Exemple de problème : SAT (Satisfiabilité logique)

Implémentation P-like : Résolution exhaustive vs locale

2. Planification IA

Exemple de problème : Chemin optimal

Implémentation P-like : A* vs Random-restarts

(Dans le cadre de P-like, l'idée est de combiner ces deux approches — en utilisant A* quand la rigueur et l'optimalité sont nécessaires, et en recourant aux random-restarts quand la solution est difficile à obtenir de manière systématique, en jouant sur l'intuition adaptative).

l3. Optimisation

Exemple de problème : Affectation de ressources

Implémentation P-like : Programmation linéaire vs Algorithme génétique

4. Raisonnement logique

Exemple de problème : Recherche de vérité (Déduction logique)

Implémentation P-like : Système de règles vs Réseaux neuronaux

5. Création et Design

Exemple de problème : Design génératif (Création artistique assistée)

Implémentation P-like : Contraintes formelles vs Mutations créatives

6. Éthique et Décision

Exemple de problème : Éthique computationnelle (Dilemmes multi-choix)

Implémentation P-like : Règles morales fixes vs Préférences apprises

Mick fermant les yeux, puis le sourire se montrant il s'inclina pour féliciter Théry.