« Technologie » est souvent employé comme mot, mais rarement étudié comme concept, sauf quand il se confond avec celui de technique. Pourtant, la technologie (au singulier, pour précisément la différencier des savoir-faire ou des systèmes), dans une perspective dynamique, voire énactive (Varéla), peut renverser le rapport de subordination entre les sciences et la technologie.

Ayant étudié ce rapport sur le terrain de la pratique scientifique, je montrerai comment les résultats scientifiques sont toujours le produit d’une interaction qui rend possible en même temps qu’elle contraint les modes d’apparaître. Les (re)présentations possibles des résultats sont en effet co-déterminées avec les dispositifs instrumentaux : on voit toujours un « faire » qui ne préexiste pas. C’est un « faire-voir » (le Logos pour Husserl et Heidegger), c’est-à-dire ce qui rend manifeste. Je proposerai d’envisager la technologie (techno-Logos) comme processus complexe et hétérogène d’émergence et d’interaction entre un système et son milieu (qui « font » système), capable d’établir des régularités et de stabiliser des faits. La technologie, dans cette perspective dynamique, n’est ni une technique (savoir-faire), ni une application des sciences (technology), ni un discours sur les techniques, ni une science humaine.
Après avoir rapproché (jusqu’à un certain point) la technologie du concept d’énaction issu de la neurobiologie, je filerai, pour finir, la métaphore neuronale, en évoquant le cas du deep learning. En IA connexionniste, le couplage entre la machine et le monde ne fait plus intervenir de représentations entre les « données » d’entrée  et leurs étiquettes. Si la machine « voit » les formes ou les caractéristiques, c’est parce que celles-ci co-émergent à la fois des « données » et du réseau de neurones dont l’architecture exerce une contrainte.