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qui auront chacun une certaine complexité Complexité(A(1 Complexité(A(2., Complexité(A(k) (ne précisons pas de quelle complexité. Ces cas font l'intért de la maxime. Il faut donc associer un nombre au "tout" et d'autres à chaque "partie". Avec cette formalisation on ne peut plus naturelle pour qui s'occupe d'algorithmes, la maxime d'Aristote ne marche toujours pas. Il s'agit d'un théorème immédiat en théorie des ensembles.

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Il existe peut-tre d'autres procédés formels (non illusoires) donnant un sens à la maxime d'Aristote, mais celui qui s'appuie sur la profondeur logique de Bennett appliquée à l'association de deux objets structurés et corrélés est probablement central du fait de sa place au sein. Pour donner à la maxime un sens intéressant et si possible démontrable, il faut fixer une notion de valeur, et constater ou mieux prouver que celle du "tout" est plus grande que la somme des valeurs des "parties". Pour faire une somme, il faut dépasser les idées vagues et définir une mesure. Elle est utilisée en informatique mais aussi en physique, en philosophie des sciences, en biologie, en psychologie. L'idée de la démonstration est simple : les programmes les plus courts qui engendrent A(1 A(2., A(k peuvent tre mis bout à bout ; saxo spreads forex ils constituent alors un programme qui engendre le "tout" ; ce programme somme n'est peut-tre pas le plus court qui donne.

On sait par exemple depuis 2002 que savoir si un nombre n est premier (problème de la primalité) est polynomial (en fonction de la taille de n). Il est probable que ceux qui évoquent ce "tout" qui est plus que la "somme" de ses "parties" ont en tte des situations o c'est bien l'organisation (ou encore "la richesse en structures "la valeur  fonctionnelle "le contenu en calcul qui sert à mesurer. Cette mesure de complexité est aujourd'hui unanimement considérée comme la bonne mesure «du contenu en information» d'un objet numérique.

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