lundi 15 février 2021

L'informatique, quelques questions pour se fâcher entre amis

  Publié à l'occasion des 50 ans de l'association pour l'Enseignement public de l'informatique

http://www.epi.asso.fr/revue/articles/a2102g.htm

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L'informatique,
quelques questions pour se fâcher entre amis

Serge Abiteboul, Gilles Dowek
 

À chaque fois qu'il y a un nouveau support technique,
il y a un Socrate qui engueule Platon
.
Michel Serres, Télérama, 12 Avril 1996.

   À l'heure des GAFAM, des fakenews, de prétendues addictions au numérique, etc., l'informatique ne manque pas de détracteurs. Sa définition même est source de désaccords. Le Conseil Scientifique de la Société Informatique de France a proposé une définition dans un article [1] publié en 2014 par le blog binaire [2] du Monde. Il ne fut pas simple d'arriver à se mettre d'accord. Le souvenir de ce travail est l'occasion d'une pensée émue pour l'un des rédacteurs, Maurice Nivat, qui nous avait fait le plaisir et l'honneur de participer à cette rédaction, ce qui n'a pas été sans élever la barre des exigences.

   Cet article soulève des questions sur l'informatique, susceptibles de vous fâcher avec des amis [3]. Certaines étaient discutées dans l'article de la SIF, nous les reprenons rapidement ici. Nous en soulevons d'autres tout aussi délicates.

Nouvelle science, quel est ton nom ?

   Le texte de la SIF adresse le sujet :

Comme les ados qui ne veulent pas utiliser le même mot que leurs parents pour parler de surprise-partie, les informaticiens changent (ou laissent les autres changer) le nom de leur discipline régulièrement. Par exemple, le CNRS invente régulièrement des néologismes pour désigner l'informatique : STIC pour « sciences et techniques de l'information et de la communication » a eu un temps le vent en poupe. Ce qui gêne sans doute, et conduit à changer de mot, ce sont les multiples facettes de l'informatique.

   Un autre terme est très utilisé : « numérique ». Ce qu'en dit le texte de la SIF :

L'adjectif « numérique » qualifie toutes les activités qui s'appuient sur la numérisation de l'information comme le livre, l'image ou le son numérique, la commande numérique de voiture ou d'avion, le commerce numérique (e-commerce), l'administration numérique, l'édition numérique, l'art numérique, etc. On parle de « monde numérique ».

   Cette énumération montre bien qu'avec le numérique, on a largement dépassé le cadre strict de l'informatique. On assiste pourtant à une certaine confusion entre le mot informatique et le mot numérique et de plus en plus avec digital (selon le dictionnaire « qui appartient, se rapporte aux doigts »), un anglicisme pour numérique. Le terme numérique est souvent convoqué quand on parle de logiciel ou de matériel informatique, celui de digital est plutôt convoqué quand on discute d'usages de l'informatique.

   Un moyen assez sûr de démarrer une controverse est de demander à des amis quelle est la différence entre informatique et numérique, ou de leur faire préciser ce qui distingue numérique et digital.

L'informatique, science ou technique ?

   Certains ont trouvé que le texte de la SIF laissait la part trop belle à la science, d'autres à la technique, d'autres enfin pensaient qu'il était faux d'autant mêler les deux. La question partage : est-ce que l'informatique est une science ou une technique plutôt l'une ou plutôt l'autre. Le texte de la SIF commence ainsi :

L'informatique est la science et la technique de la représentation de l'information d'origine artificielle ou naturelle, ainsi que des processus algorithmiques de collecte, stockage, analyse, transformation, communication et exploitation de cette information, exprimés dans des langages formels ou des langues naturelles et effectués par des machines ou des êtres humains, seuls ou collectivement.

   C'est beaucoup pour une seule phrase, mais c'est clair. L'informatique est à la fois science et technique, ce que le texte explique clairement. Évidemment, cette prise de position ne clôt pas le débat et on peut parier que certains lecteurs voient dans l'informatique surtout une science, et d'autres essentiellement une technique. Un autre moyen assez sûr de démarrer une controverse. Mais plus que de distinguer entre science et technique, le sujet n'est-il pas plutôt leur interdépendance, l'enchevêtrement entre les deux que propose l'informatique, une source considérable de richesse ?

Être informaticien, ou pas

   Les frontières de l'informatique ne sont pas très précises. C'est un autre sujet de discorde.

N'est pas informaticien qui veut. Les ordinateurs sont des machines à tout faire, et de plus en plus de personnes conçoivent des algorithmes, les programment. Pourtant, il ne suffit pas de concevoir un algorithme pour être informaticien : le sieur al-Khuwārizmī, s'il a donné son nom aux algorithmes, était mathématicien. On peut aussi être à l'origine de logiciels sans être informaticienne mais physicienne, biologiste, sociologue, etc. Un étudiant se définit souvent suivant la discipline principale qu'il étudie. On devient géographe, statisticien, économiste, etc., parce qu'on obtient un diplôme dans la discipline correspondante. Comme chercheur, nous étudions des problèmes et cherchons la ou les sciences qui nous aideront à les résoudre, dans quelque discipline qu'elles soient. Les problèmes eux ne participent pas de la même classification qui nous a placés dans une case. Donc on peut, par exemple, être physicienne et développer des algorithmes et des logiciels du matin au soir. On reste physicienne.

Informaticiens ou pas. Où placer Claude Shannon ? Est-il, aux côtés d'Alan Turing « fondateur » de l'informatique ? Ou ailleurs ? Dans le cadre du saucissonnage des sciences, nécessité pour les structurer un tant soit peu, la section 27 du CNU est « Informatique » (à la Turing), et la 61 « Génie informatique, automatique et traitement du signal » (peut-être plutôt à la Shannon). Mais n'oublions pas que pour Shannon, toute information peut se voir comme une suite de bits, ce qui est véritablement un fondement de l'informatique. Et puis, la distinction entre la 27 et 61 semble bien arbitraire aujourd'hui quand le traitement du signal et l'automatique sont massivement numériques. Dans certains domaines, la frontière de l'informatique est particulièrement floue. Par exemple, considérons la robotique qui s'appuie de manière essentielle sur des pans entiers de l'informatique comme la géométrie algorithmique, les algorithmes de planification ou l'apprentissage automatique. Bien sûr, la robotique utilise aussi la mécanique, fait parfois appel à la perception haptique, etc. Un roboticien est-il mécanicien ou informaticien ? Il peut évidemment se déclarer l'un ou l'autre, voire les deux s'il le souhaite.

Le grand voisin. Une des frontières les plus sensibles peut-être est celle avec les mathématiques. L'informatique est parfois née dans les départements de mathématiques où les informaticiens étaient les vilains petits canards. Les informaticiens ont acquis leur indépendance et habitent aujourd'hui des départements d'informatique. À l'heure de la recherche de contrats, certains mathématiciens regrettent-ils, peut-être, leur départ quand ils revendiquent l'analyse de données massives (le big data) ou l'apprentissage automatique (le machine learning) comme faisant partie des mathématiques. Pour nous, c'est de l'informatique. Mais après tout , on s'en moque ! C'est de la science avec de beaux résultats et c'est ça qui compte.

   Par nature, l'informatique reste proche des mathématiques. Ce sont toutes deux des sciences de l'artificiel. Depuis des siècles, on considère que pour être un honnête chercheur (pour être un honnête homme), il faut une maîtrise raisonnable des mathématiques. Aujourd'hui, il faut aussi celle de l'informatique. Des chercheurs font de la recherche en « mathématiques pures », mais d'autres chercheurs partent de problèmes d'autres sciences pour faire des « mathématiques appliquées ». La situation est assez semblable entre informatique fondamentale et informatiques appliquées incluant la bio-informatique, les systèmes d'information géométrique, les humanités numériques, etc.

   Pour conclure sur cette question, si l'informatique n'a pas de frontières bien délimitées, s'il n'est pas possible d'en trouver de périmètre précis, pas besoin de convoquer la pluridisciplinarité pour conclure que cela aussi en fait sa richesse.

L'informatique a transformé les sciences plus encore que l'imprimerie

   L'informatique est engagée dans un riche dialogue avec les autres sciences. De quelles sciences parle-t-on ? Des sciences dans un sens très large incluant les sciences de la nature ou de la vie, les sciences humaines et sociales (sociologie, économie, histoire, etc.) mais aussi, les mathématiques.

   La transformation des sciences par l'informatique est la raison d'être des « Entretiens autour de l'informatique » [4], qui invitent des spécialistes de toutes disciplines à raconter leurs liens avec l'informatique. Leur lecture confirme que l'informatique transforme en profondeur presque toutes les autres sciences. Et nous utilisons ici « presque » surtout par précaution oratoire. De fait, nous avons du mal à trouver une science qui n'ait été profondément transformée par l'informatique.

   Presque indépendamment de leurs disciplines, les scientifiques aujourd'hui consultent des systèmes d'information, utilisent des bases de données, tweetent, bloggent, tchatent à distance avec leurs collègues, leurs étudiants, etc. L'informatique a modifié leur façon de travailler, leur permet de le faire de manière de plus en plus distribuée, de partager des données, des logiciels. La littératie informatique est devenue leur quotidien, ou en tous cas, devrait l'être. Avec l'informatique, ils analysent des données massives qu'ils réunissent pour améliorer leurs connaissances, ils simulent des phénomènes complexes qu'ils essaient de comprendre.

   On assiste à une mutation radicale du paysage scientifique, de l'essence de ses pratiques, une entreprise de transformation fondamentale des sciences. Plus que l'utilisation d'outils informatiques, nous verrons plus loin que l'informatique transforme les sciences en apportant d'autres manières de penser, de faire de la recherche, fondées sur la pensée algorithmique, s'appuyant sur des modèles algorithmiques, l'analyse de données numériques, et la simulation. Nous manquons sans doute encore de recul et ces transformations sont encore pour partie en devenir mais il semble de plus en plus clair que si chaque science est restée essentiellement la même, chacune s'est profondément enrichie par l'utilisation d'outils numériques et surtout par le dialogue avec la pensée algorithmique. Peut-on imaginer aujourd'hui la linguistique sans le traitement automatique des langues, l'astronomie sans ses pipelines de calculs informatiques, la génomique sans les algorithmes d'analyse de séquences ADN ? Etc. 

   Au risque de choquer, nous irons donc jusqu'à écrire que l'informatique a transformé en profondeur les sciences plus encore que l'imprimerie. Mais évidemment ce n'est pas à nous de le dire, mais aux historiens des sciences quand ils auront assez de recul pour réaliser sereinement une telle comparaison. En attendant, que la question ait du sens ou pas, c'est sûrement une occasion pour se fâcher entre amis.

Les informaticiens ne servent à rien

   Les scientifiques confrontés à l'informatique se tournent vers nous, collègues informaticiens, pour trouver de l'aide. Mais, désolé, nous ne savons pas quels ordinateurs vous devez acheter, ni quels logiciels. Vos sujets de recherche sont passionnants mais comprenez que nous ayons aussi les nôtres et que nous ne voulons pas forcément les abandonner pour travailler sur les vôtres. Ayez pitié de nous !

   Par exemple, les bases de données sont essentielles dans nombre de disciplines. Pendant des années, le sujet de recherche du premier auteur étaient les bases de données « semi-structurées » avec des modèles de données moins rigides que les relations à deux dimensions, ce qui conduit à des formats de données comme XML ou Jason. Sa recherche était motivée par des travaux dans d'autres disciplines et des questions soulevées notamment par des biologistes. Mais les systèmes dont il participait à la construction étaient des prototypes déconseillés pour des scientifiques non informaticiens. Ces derniers devaient attendre les systèmes disponibles aujourd'hui.

   Certains informaticiens sautent le pas vers d'autres sciences pour participer à des domaines comme la bio-informatique ou les humanités numériques. Bravo ! Mais, même eux ne suffisent pas à répondre à toutes les demandes. Alors...

Collègues scientifiques non-informaticiens, apprenez à vous débrouiller !

   Quand vous avez besoin d'informatique, embauchez des ingénieurs ou payez des sociétés de services. Surtout, apprenez suffisamment d'informatique pour réaliser vous-mêmes vos propres simulations, vos propres analyses de données. Vous ne perdrez pas de temps à expliquer ce que vous voulez à des informaticiens qui ne parlent probablement pas le même langage que vous. Les logiciels sont devenus beaucoup plus simples à utiliser. Vos étudiants, de plus en plus, savent programmer. Et si au hasard de la recherche, vous tombez sur un vrai challenge pour l'informatique, alors seulement allez voir un informaticien :
(i) vous aurez déjà appris à parler son langage et aurez plus de chance d'être compris,
(ii) vous aurez plus de chance de l'intéresser.

   Pour éviter toute ambiguïté : on ne vous demande pas à tous d'atteindre la sophistication en informatique d'un chercheur Inria ou d'un développeur Google, mais seulement à un grand nombre d'entre vous d'être capable d'écrire les programmes simples dont vous aurez besoin. C'est déjà la norme dans de nombreuses disciplines comme la physique ou la géographie, ça peut être le cas demain aussi dans votre discipline. Si ce n'est pas encore le cas, redéfinissez la formation dans vos disciplines pour que vos étudiants aient un solide bagage en informatique.

   Est-ce que cela s'accompagnera pour ces étudiants de pertes de compétence ? Sans doute. Pour vous consoler, dites-vous que de tous temps il s'est trouvé des chantres du « les étudiants ne sont plus ce qu'ils étaient avant. » Leur niveau est supposé baisser depuis des centaines peut-être des milliers d'années, alors nous n'allons pas nous inquiéter s'il baisse aujourd'hui. Mais, il est vrai que le temps d'étude n'est pas extensible à l'infini. Les archéologues d'antan étaient d'excellents dessinateurs, les dessins de Pompéi par les archéologues juste après la découverte du site sont impressionnants de précision. Aujourd'hui, avec la photo, les archéologues ont perdu ce talent (en gagnant d'autres compétences). Nous pensons que c'est plus important pour eux de programmer que d'être de brillants dessinateurs, mais nous ne sommes pas archéologues. C'est aux archéologues de choisir ce que leurs étudiants doivent apprendre.

   Et pour conclure, une question qui divise :

Assiste-t-on avec l'informatique à un affaiblissement des sciences ?

   La clé de voûte de notre compréhension du monde est la construction de théories comme la mécanique newtonienne ou la théorie darwinienne de l'évolution. La science exige que les théories valident les observations, qu'elles permettent de faire des prédictions.

   Certaines théories sont aujourd'hui formulées sous la forme d'algorithmes qui permettent de construire des modèles de phénomènes pour ensuite pouvoir les « simuler ». Elles résultent en des logiciels parfois de taille considérable. Nous développons des modèles algorithmiques de nombreux phénomènes : l'évolution de l'atmosphère et des océans, le fonctionnement du cerveau, le développement des villes, la variation des cours de la bourse, les mouvements de foule, etc.

   Quand les théories classiques se basaient sur un petit nombre d'équations typiquement focalisées dans un petit nombre de domaines scientifiques, les modèles algorithmiques d'aujourd'hui peuvent prendre en compte des aspects très divers. Par exemple, les modèles du climat s'appuient sur des connaissances en électricité, mécanique des solides et des liquides, chimie, etc. Le modèle de développement d'une ville doit tenir compte de processus démographiques, économiques, politiques, géographiques, etc., qui interagissent. Dans un tel modèle algorithmique, certains aspects mal compris peuvent aussi être pris en charge par l'apprentissage automatique.

   Les modèles algorithmiques complexes résultent de collaborations de nombreux spécialistes de disciplines diverses. Personne n'en maîtrise toutes les facettes. Surtout, on ne sait en général pas expliquer leurs résultats. Si les modèles météorologiques nous disent avec des probabilités qui ne cessent de s'améliorer quel temps il fera demain, ils n'expliquent pas pourquoi.

   Quand une théorie classique se trompait, on essayait de proposer une autre théorie. Avec un modèle algorithmique, cela n'est pas nécessairement le cas. On va essayer de l'améliorer en précisant le modèle, en le complexifiant, en rajoutant des données, etc. Peut-être, seulement s'il s'avère vraiment décevant, essaiera-t-on de trouver un cadre véritablement nouveau. Mais le plus souvent on cherchera à faire évoluer le modèle algorithmique ne serait-ce que pour ne pas perdre tout le travail accumulé, les logiciels et les données amoncelées. 

   Est-ce satisfaisant ? Pas complètement. D'abord, on doit accepter de vivre avec des théories qui comportent des erreurs. Si ces théories s'améliorent sans cesse, même modestement, cela semble acceptable. Surtout, on doit accepter de ne pouvoir expliquer les résultats ; c'est indéniablement un aveu d'échec. Pourtant cela peut se justifier : les modèles algorithmiques nous permettent d'étudier des phénomènes beaucoup plus complexes que les théories classiques. Si nous ne pouvons présenter des explications c'est que les explications qu'on pourrait avancer seraient par nature pluridisciplinaires et extrêmement complexes, peut-être trop complexes pour qu'un humain les énonce ou les comprenne.

   En ce sens, il faut plutôt voir l'utilisation de modèles algorithmiques comme une extension du domaine de la science à des champs qui nous étaient encore interdits.

En guise de conclusion

   Il n'y a pas si longtemps encore, les autres sciences hésitaient entre s'enthousiasmer pour la nouvelle venue, l'informatique, et lui refuser de l'accueillir comme une science. Questionner si l'informatique est une science n'est plus à l'ordre du jour : L'informatique a ses départements dans les universités, une salle dédiée au Palais de la Découverte, ses académiciens des sciences ; elle est enseignée au Collège de France, et puis dans tous les collèges et lycées de France même si le nombre de professeurs informaticiens reste faible.

   L'informatique a aligné les avancées fulgurantes : compilateurs de plus en plus efficaces, langages de programmation de plus en plus sophistiqués, internet, le web, moteurs de recherche du web, systèmes cryptographiques à clés publiques, l'apprentissage automatique, etc. Et puis, elle a transformé l'économie mondiale, la culture, la vie sociale. Surtout, elle nous a émerveillés dans des rencontres surprenantes avec les autres sciences. On peut parier que l'informatique nous réservera encore de nombreuses surprises, et de belles occasions de nous engueuler entre amis...

Serge Abiteboul,
Inria & École Normale Supérieure, Paris

Gilles Dowek,
École Normale Supérieure
& Inria, Paris-Saclay

Cet article est sous licence Creative Commons (selon la juridiction française = Paternité - Pas de Modification). http://creativecommons.org/licenses/by-nd/2.0/fr/

NOTES

[1] L'informatique, la science au coeur du numérique, sur binaire, Serge Abiteboul, 2014,
https://www.lemonde.fr/blog/binaire/2014/01/19/linformatique-quesako/

[2] https://www.lemonde.fr/blog/binaire

[3] Le titre de cet article a été suggéré par un podcast des chemins de la philosophie : Quatre questions pour se fâcher entre amis. Nous voulions nous limiter à quatre questions, mais cela n'a pas été possible. Trop de sujets de controverses sont soulevés par notre discipline.

[4] http://binaire.blog.lemonde.fr/les-entretiens-de-la-sif/

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