Informatique et simulation

Jean-Baptiste Berthelin (LIMSI) — Francis Rousseaux (IRCAM)

Le groupe STP a engagé, sur plusieurs années universitaires, une réflexion originale sur les aspects cognitifs de l'informatique. Plus précisément, nous sommes partis du fait que les informaticiens actuels ne se contentent plus de penser en termes d'interactions, mais explorent les phénomènes de dialogue, débouchant sur une modélisation de la subjectivité humaine.

La recherche a fait intervenir, outre STP, des membres des Universités de Reims et de Paris 6, ainsi que des partenariats avec l'IRCAM et l'Université du Québec à Montréal. Des chercheurs universitaires (Universités Paris 4, le Havre, Paris 11, Caen, Angers, Troyes, CNRS, ENS), mais aussi des ingénieurs du secteur industriel (SONY, INA, OTAN, DGA, Commission européenne) ou de la nouvelle économie (HYPTIQUE, LeSPECTRE) ont également été sollicités, notamment dans le cadre de séminaires publics.

Les élèves ingénieurs de l'École Centrale d'Électronique de Paris furent également mis à contribution.

La publication d'un livre devrait conclure le programme, de façon à promouvoir la recherche et à en partager les résultats.

L'informatique est un champ disciplinaire qui n'existait pas avant la seconde Guerre mondiale et qui fait néanmoins carrière polymorphe et fulgurante aujourd'hui, conférant le rang de phénomène de société notoire à son développement tentaculaire. « Nouveauté disciplinaire » et « percolation spectaculaire des usages » tendraient ainsi à caractériser l'informatique comme ayant nativement partie liée avec son déploiement spécifique, qui invite davantage à des mises en oeuvre innovantes et créatives liées à des domaines d'activités humaines particulières qu'à des considérations abstraites sur son essence. Et il semble bien qu'on « n'y comprenne quelque chose » en informatique qu'à la seule condition d'en maîtriser une région technologique ou d'en coproduire un secteur de marché.

Cela tient-il à l'immaturité passagère de la discipline scientifique, encore incapable de synthétiser son individualité ?

Les lectures épistémologiques de l'informatique demeurent insuffisamment exploitées par ceux-là mêmes qui ont vocation à en être les premiers bénéficiaires.

Cela tient-il à la forte variété des applications possibles des technologies de l'information et de la communication, que leur mobilisation accélérée n'est pas encore parvenue à saturer ?

Sous l'appellation de Nouvelles technologies de l'information et de la communication (NTIC) l'informatique transforme nos pratiques du commerce, du service, de l'école et de la démocratie, ce qui suppose d'y intégrer l'influence des politiques industrielles, commerciales et culturelles, voire éducatives ou familiales, sectorisant toujours davantage les applications informatiques en les dédiant à des secteurs d'activité …

L'informatique n'est pas seulement un ensemble de pratiques humaines, mais également une interprétation des pratiques humaines.

Oublier que l'informatique interprète les pratiques humaines reviendrait à tenter d'établir la vision synthétique d'une discipline en faisant effort pour en rassembler les manifestations éclatées sous l'égide d'un département scientifique, sans avoir maîtrisé le risque de ne parvenir qu'à ajouter un peu à la confusion épistémologique.

Une telle entreprise, en imputant à l'avance tout échec à l'immaturité disciplinaire, participerait en définitive à la consolidation de la posture théorique dominante : l'échec résiderait définitivement sous la responsabilité de l'impatience, faute d'avoir su différer la synthèse scientifique jusqu'à une hypothétique maturité que finirait toujours par conférer « le recul ».

Certains contournent adroitement la difficulté en préconisant de ne jamais prendre le risque de normer les possibilités créatrices de ce nouvel univers qu'est l'informatique, la priorité étant selon eux d'éveiller la vocation des pionniers et de motiver les créateurs de valeur et d'emploi.

Mais convenons que la raison philosophique rejoint ici la stratégie, et que s'efforcer de synthétiser hic et nunc le champ disciplinaire avec le phénomène de société NTIC sous une spécification scientifique relèverait d'un projet utopique et finalement dogmatique, qui n'éclairerait pas nécessairement ceux, et ils sont de plus en plus nombreux, qui souhaiteraient mieux comprendre l'informatique.

Une fois admis que la synthèse thématique n'est pas la méthode appropriée, reste à décider quelle approche mobiliser pour contribuer à une meilleure intelligibilité de l'informatique, de ses enjeux et de ses possibilités.

Nous mobilisons notre expérience d'informaticiens pour trouver le ou les concepts-clés qui ouvrent à une compréhension philosophique de l'informatique, sur le mode de la fertilisation croisée et réciproque. En d'autres termes, il faut exhiber le vis-à-vis conceptuel de l'informatique qui s'impose, sans présumer de son lieu de résidence actuel, qu'il soit dans l'espace circonscrit par les descriptions habituelles de l'informatique ou hors de celui-ci.

Prenons acte des candidatures spontanées : La notion de programme ? La notion d'algorithme ? La notion de modèle exécutable ? La théorie de la calculabilité ? La notion d'interaction personne-machine ? L'intelligence artificielle ? La représentation des connaissances et l'hypothèse du « niveau des connaissances » d'Alan Newell ? Le fameux test imaginé par Alan Turing ? Le programme de recherche devra sans doute exposer toutes ces notions à l'occasion de plusieurs séminaires (cf. la présentation du déploiement du programme de recherche), mais il est nécessaire de pressentir les concepts-clés, car ils constitueront les fondements autour desquels le programme de recherche s'enracinera et se déploiera.

L'enquête peut tout naturellement commencer par interroger la notion de programme informatique.

Les programmes informatiques sont des textes interprétés par les programmeurs qui les écrivent mais ils sont aussi, de façon homonyme bien qu'en un sens très différent, interprétés par d'autres programmes qui les réalisent ultimement comme calcul effectif. C'est ainsi que des modèles formels, à condition de posséder certaines propriétés, peuvent être opérationalisés par le truchement d'un ordinateur, cette machine qui concrétise la machine abstraite de Turing dans une architecture physique à la Von Neumann.

Écrire des programmes informatiques est une activité soumise à cette double contrainte de rédaction, faisant droit d'une part à la relecture critique par un programmeur, et exigeant d'autre part le respect de règles syntaxiques et algorithmiques garantissant la légalité du programme en phase de compilation et sa terminaison en phase d'exécution.

Reste que cette double contrainte est surdéterminée par la visée modélisatrice du programmeur, qui prétend produire un artefact pour modéliser un phénomène plus ou moins complexe.

Ainsi, l'art de la programmation consiste à penser ces deux activités comme une seule, consistant à réaliser des modèles effectifs de phénomènes donnés, de façon prédictive et traçable.

Et les hackers, ces mordus de la réalisation de programmes, sont sans doute fascinés par la possibilité de faire converger tant de contraintes hétérogènes au travers d'une activité vécue comme cohérente, spécifique et irréductible.

Mais revenons sur la programmation comme cadre scientifique théorique. Certains remarqueront à juste titre que beaucoup de modèles mathématiques ne sont pas « computationnels », au sens où ils sont théoriquement non explicitables par des algorithmes qui terminent.

D'autres ajouteront que le caractère formel d'un ensemble de descriptions ne manifeste en rien l'aptitude de cet ensemble à faire fonction de modèle utile.

Il faut surtout remarquer que des programmes interactifs très simples semblent modéliser adéquatement des activités complexes avec une facilité déconcertante et un succès incontesté, comme ceux qui font agir la métaphore du bureau, des dossiers et des fichiers à usage des employés de bureau.

Turing lui-même s'en doutait quand il a proposé son fameux test qui devait marquer l'histoire de l'informatique : l'interactivité personne-ordinateur est une sorte de dialogue allégorique, d'un genre nouveau, dont la maïeutique attend toujours son Socrate.

Mais si les ordinateurs ne peuvent mettre en oeuvre que des formalismes computationnels et nous condamnent ainsi à ne rien dire des autres, si les modèles utiles ne sont pas nécessairement formels et si les descriptions formelles ne sont pas nécessaires pour élaborer un modèle interactif utile, comment fixer un cadre théorique robuste pour décrire la programmation ?

Cela exige notamment de comprendre comment l'interactivité du dialogue personne-ordinateur facilite l'émergence de modèles utiles à partir d'effectivités computationnelles parfois très simples, l'ordinateur apparaissant comme un interlocuteur artificiel dont la bonne volonté systématique est telle qu'elle incite l'utilisateur à la persévérance, et le conduit subrepticement à opérer une personnification de la machine.

Si les programmes informatiques (nécessairement formels) peuvent parfois donner lieu à des simulations qui participent d'une certaine façon à l'effectivité de modèles utiles, c'est parce qu'un modèle utile est utile à quelqu'un, et que le phénomène à modéliser n'est pas extérieur à l'usager du modèle.

Des symboles censés dénoter des connaissances élémentaires sont manipulés sans présomption de leur sens par des procédures se réduisant ultimement à du calcul, mais leur interprétation contextuelle, réputée possible, reste à la charge de la personne : tout le problème consiste alors à faire en sorte que le « réputé possible » ne se démente pas, la machine étant ainsi supposée proposer du sens nouveau par variation contextuelle raisonnable (logique) du sens ancien.

C'est ainsi par exemple que la répétition du même, si facile à produire à l'aide d'algorithmes, peut se manifester à l'usage comme coopération interactive, si tant est que la personne reconsidère à nouveaux frais la dernière production de la machine pour en paramétrer la prochaine. C'est de cette façon que fonctionnent actuellement la plupart des outils de recherche documentaire, le système artificiel donnant plus à penser qu'il ne prétend penser.

Les programmes informatiques sont souvent caractérisés par les programmeurs comme par les usagers au travers de la simulation que leur exécution est censée réaliser. On en conviendra, la notion de simulation est candidate à permettre la mise en perspective à la fois de la discipline et du phénomène informatiques : elle peut constituer légitimement, à ce titre, le concept-clé que nous cherchions.

Non pas que le lieu de la simulation soit suffisamment lumineux pour éclairer de lui-même le clair-obscur informatique : la référence à la simulation, bien que traversant toute la philosophie et constituant un objet vénérable à ce titre, n'en est pas plus claire pour autant quand elle en vient à rencontrer singulièrement l'informatique.

Au contraire, nous visons le dépassement des cadres habituels d'appréhension de l'informatique et, respectivement, de la simulation.

Le but du programme est l'éclairage réciproque de l'informatique en tant qu'elle constituerait une possibilité inédite de réaliser des simulations, et de la simulation en tant qu'elle se manifesterait singulièrement en inspirant le développement de l'informatique. Au fond, il s'agit de décider si les simulations informatiques inaugurent un genre nouveau de simulation.

Pour parvenir à cette fin, il faudra mettre au point un mode de commentaire de l'informatique qui ne soit ni strictement historique, ni strictement scientifique, ni strictement technologique, se rapprochant sans doute de l'herméneutique matérielle proposée par Bruno Bachimont dans sa thèse de doctorat d'épistémologie de 1996.

On abordera ainsi successivement quelques lieux constitutifs de l'informatique, autant pour mettre au point la méthode que pour familiariser nos auditeurs avec quelques-uns des fondements révélateurs de l'épopée informatique : l'intelligence artificielle (IA), les modèles multiagent, la notion d'ontologie en acquisition des connaissances, ainsi que l'informatique multimédia.

Au fond, l'intelligence artificielle n'est autre que la discipline qui vise la conception de programmes manipulant des symboles interprétables en langue. Ces symboles sont investis de sens dès leur introduction dans leur contexte originel. Les programmes manipulent formellement ces symboles, à l'aide de modèles logiques, et leur réinterprétation en langue dans le nouveau contexte conduit heuristiquement à une suggestion plausible de sens.

Lorsque les manipulations sont interactives et que les dialogues de contrôle font mine de porter sur le sens interprétatif des symboles, l'investissement d'esprit du programme par l'utilisateur peut surprendre (cf. l'expérience de Joseph Weizenbaum avec le programme ELIZA).

L'IA a bénéficié des critiques qui lui furent adressées par Hubert Dreyfus, puis par Terry Winograd, dans les années soixante-dix et quatre-vingt : le choc fut très violent et les chercheurs scientifiques occidentaux, heurtés de plein fouet par des controverses sans avoir toujours la culture philosophique suffisante pour les circonscrire, ont souvent fait effort pour redéfinir leur champ disciplinaire.

Nous voulons comprendre les rapports qu'entretiennent l'IA et la simulation.

Au plan de la méthode, la programmation a d'abord été marquée par la scolastique : l'écriture des programmes était subordonnée à leurs conceptions globale puis détaillée (on peut faire le parallèle avec le plan du texte traditionnel, sans lequel il fut longtemps inconcevable d'écrire la moindre ligne), elles-mêmes subordonnées à l'analyse et la spécification des problèmes à modéliser (cette étape étant à rapprocher du positionnement stratégique des textes littéraires, visant à préciser l'effet qu'on en attend sur les lecteurs).

Par la suite, comme pour le développement des outils de « traitement de texte », des environnements techniques de programmation sont apparus qui ont permis au programmeur de s'affranchir de la tyrannie du « cycle en V » (analyse et spécification du besoin - conception globale et détaillée - réalisation - tests unitaires et tests d'intégration - validation de la satisfaction des besoins) et des paradoxes engendrés par sa stricte observance. La programmation devient vite une activité concurrente, davantage incrémentale et créative.

De la même manière que l'usage des logiciels de « traitements de texte » a transformé l'acte d'écriture en abolissant incidemment la rupture méthodologique fond-forme, ou encore que l'usage des outils de présentation d'information multimédia a généralisé la notion d'arrière-plan graphique issue du théâtre et de l'opéra, la programmation par objets a ouvert une transformation en profondeur de l'activité de programmation elle-même, en facilitant l'usage de prototypes et de maquettes pour préciser progressivement la spécification des besoins et l'adéquation des solutions.

Là encore, nous mous efforçons de comprendre les rapports entretenus par la simulation et la programmation par objets.

La nécessité de concevoir des Systèmes experts a rapidement conduit les informaticiens à s'interroger sur la notion de connaissance.

En effet, les Systèmes experts furent conçus comme des Systèmes à bases de connaissances exploitées par des moteurs d'inférences, sur la base de résultats de Logique mobilisant le Principe de déduction (Modus ponens) et généralisant aux connaissances la traditionnelle séparation des données du traitement, préconisée en programmation.

Pour extraire la connaissance des experts, les ingénieurs cogniticiens oeuvraient en amont de la conception des systèmes à l'aide de techniques d'interview ou de questionnaires, jusqu'à ce qu'ils s'aperçoivent que cette prétendue extraction des connaissances consiste en fait en un véritable processus constructif de modélisation.

Très vite, on a repris une hypothèse que Newell proposait dès 1982 sous le nom d'Hypothèse du niveau des connaissances, pour l'étendre à une véritable définition générale de la connaissance vue par les informaticiens. La connaissance devint ainsi le lien essentiel entre les programmes et leur manifestation dans le monde, la connaissance faisant lien dualiste entre d'une part le code informatique interprété par les machines, et d'autre part l'agent artificiel émergent susceptible d'être engagé dans un processus de résolution collective de problèmes, mêlant des agents artificiels à des agents humains.

Nous enquêtons sur les liens entre la simulation ce nouveau statut de la connaissance en informatique, qui culmine avec la Toile Mondiale.

Alors que l'intelligence artificielle opère essentiellement dans le champ de la langue, le multimédia voudrait opérer dans celui de la perception.

Mais comment communiquer l'impression perceptuelle que porte un mot comme « véhicule » sans réduire ce concept à une de ses représentations prototypales ? Au « tout langage » conceptuel de l'intelligence artificielle (manipulation de symboles interprétables en langue, programmation en langage, interfaces de contrôle d'inspiration langagière), le multimédia peut-il opposer une sorte de « tout gestuel » perceptuel et corporel ?

Dans la pratique, les applications multimédia réussies sont constituées d'astucieuses associations de données, de programmes de manipulation et d'interfaces, qui confèrent à un système artificiel une aptitude circonstancielle à être, non pas investi d'esprit ni même de corporéité, mais plutôt de contextualité.

L'informatique multimédia vise des outils qui permettraient de replier dynamiquement l'intention d'action sur la perception. Cette discipline précise ainsi la notion de simulation, dans un sens fort. Son enjeu semble bien être la réconciliation entre la perception et l'action, deux catégories séparées par la philosophie des Lumières.

La recherche proposée doit s'étaler opportunément, dans un mouvement de décantation, recentré et réaxé sans cesse sur les points de cristallisation, au fur et à mesure qu'ils apparaissent.

Ainsi dès l'origine, la recherche sera soumise à un champ de trois attracteurs contradictoires, qui infléchiront et courberont à la fois son évolution, son mode d'investigation et ses biais d'investissement :

• le contenu de la recherche : il doit être maîtrisable à l'échelle d'un petit groupe de travail, ce qui impose de renoncer à la fois aux extensions trop rapides (dans un domaine où les communications de tous ordres prolifèrent, la tentation de la somme savante constitue un réel danger), et à l'incorporation trop individuelle.
• les investigateurs : il doivent aller partout où l'on pratique la simulation, et se déplacer avec elle, sans jamais être rejetés ni pour autant être absorbés. Ce souci sera permanent, et la moindre inquiétude sur ce chapitre devra immédiatement réorienter l'étalement de la recherche. Cela ne pourrait que desservir l'étude philosophique de la simulation que de se cantonner en dehors. Toute sensation d'enlisement doit pouvoir se traduire à tout moment, et sans déroger au programme, par une réorientation de son étalement;
• le public des diverses manifestations : La constitution d'un public supportant les travaux ne doit pas en restreindre la portée effective ni prêter le flanc à la récupération : il conviendra de guetter les chemins de traverse et de ménager, en cas de nécessité, des possibilités de dégagement constructifs.

Cependant, et une fois reconnus ces trois impératifs, il est possible de dresser l'agenda prévisionnel du programme et d'envisager des modes d'expression de ses résultats.

La première année de recherche a vu d'une part le défrichage du champ opératoire, et d'autre part la cartographie croisée des biais de recherche et des chercheurs susceptibles de contribuer à la recherche. Formellement, elle fut essentiellement consacrée à la conduite d'un séminaire, au format classique des séminaires de la MSH. Cela fut l'occasion d'inviter plusieurs intervenants, et notamment les chercheurs les plus soucieux de la question de la cognition humaine, et des illusions qui l'accompagnent.

Aristote, « Métaphysique », Garnier Flammarion, 1993.

Denis Diderot, « Paradoxe sur le comédien », Larousse, 1934.

Eugen Fink. « Le jeu comme symbole du monde », Les éditions de minuit, 1966.

Witold Gombrowicz, « Ferdydurke », Gallimard, 1966.

Martin Heidegger, « Le principe de raison », Tel Gallimard, n° 79, 1962.

Hans Jonas. « Le phénomène de la vie », De Boeck Université, 2001.

Friedrich Nietzsche, « La volonté de puissance », Tel Gallimard, n° 259, 1995.

Robert Pirsig. « Traité du Zen et de l'entretien des motocyclettes », Seuil, 1978.

Henry David Thoreau, « Walden », Gallimard, 1922.

Jacob von Uexküll, « Mondes animaux et mondes humains », Denoël, 1956.

Bruno Bachimont, « Des machines qui pensent aux machines qui donnent à penser », thèse de doctorat, 1998.

Alain Cardon, « L'informatique, science ou technologie ? Un formidable défi pour l'intelligence artificielle ! », Bulletin de l'AFIA, n° 42, juillet 2000.

Hubert Dreyfus. « Intelligence artificielle - mythes et limites », Flammarion, 1984.

Paul Jorion, « Le mathématicien et sa magie : Théorème de Gödel et anthropologie des savoirs », Cahiers STP, Maison des Sciences de l'Homme.

Jean Lassègue, « Turing », Les belles Lettres, 1998.

Anne Nicolle, « Science et technique, l'évolution des rôles », actes des Journées de Rochebrune, 2001.

François Rastier, « Représentation ou interprétation, perspective herméneutique sur la médiation sémiotique », Presses universitaires de Grenoble, 1996.

Jean-Michel Salanskis, « Le temps du sens », Editions HYX, 1997.

Pierre Saurel, « Nécessité des modèles en sciences cognitives : de la modélisation à la mise en parangon », thèse de doctorat en épistémologie, janvier 1998.

Didier Vaudène. « Une contribution à l'étude des fondements de l'informatique », thèse de doctorat d'État, octobre 1992.

Terry Winograd et Fernando Flores. « L'Intelligence artificielle en question », PUF, 1989.