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Informatique et sciences cognitives

 | 
Catherine Garbay
, 
Daniel Kayser

Pertinence de l'informatique pour les sciences cognitives vue par une linguiste : informatique et langage

Catherine Fuchs

Texte intégral

1Le langage, caractéristique de l’espèce humaine, est au cœur de la cognition. Les différentes disciplines des sciences cognitives (en particulier la linguistique, la psychologie, la philosophie, la neurobiologie et l’informatique) contribuent, chacune dans son ordre et selon ses problématiques propres, à éclairer cet objet.

2Entre la linguistique et l’informatique, les liens sont anciens, notamment dans le domaine du traitement de la parole et du signal (que je n’aborderai pas ici) et dans celui du traitement automatique des langues (qui s’est principalement intéressé au traitement de l’écrit) : ces liens remontent à la fin des années 1940. Contrairement à ce que pourraient croire des non-spécialistes, le traitement automatique des langues n’est pas un domaine homogène : « depuis la conception de modèles théoriques jusqu’à la fabrication d’outils opérationnels, s’étend une longue chaîne de travaux, dont l’hétérogénéité dans les objectifs, les méthodes et les démarches est manifeste » (Fuchs et Habert 2004 : 1). L’intitulé même de ce domaine prête d’ailleurs à débats ; que cherche-t-on, en effet, à traiter de façon automatique : « les langues » (dans leur diversité), « la langue » (laquelle ? une langue particulière ? toute langue ?), ou bien « le langage » (entendu comme faculté de langage ? ou assimilé à « la langue », à l’instar de l’anglais language qui ne distingue pas les deux ?) ? - sans compter que l’on parle souvent de traitement automatique du langage « naturel », ainsi mis en rapport avec les langages « artificiels » créés de toutes pièces, tels les langages formels.

La linguistique computationnelle et la validation de modèles théoriques

3C’est précisément en se fondant sur le rapprochement entre langues naturelles et langages formels que s’est développée, depuis le milieu des années 1950, une branche de la linguistique connue sous le nom de « linguistique computationnelle » (en d’autres termes, « calculatoire »). L’objectif commun aux linguistes, mathématiciens et logiciens de ce courant, qui avait lui-même assez largement son origine dans celui de la cybernétique, était de décrire le fonctionnement des langues à la manière d’une machine (et donc grâce à une machine), en termes de calculs correspondant au traitement d’informations diverses - essentiellement syntaxiques au départ. D’où la recherche des « structures mathématiques du langage » (Harris) et l’élaboration de différents types de « grammaires formelles » (grammaire « universelle » de Chomsky, mais aussi divers autres formalismes syntaxiques plus implémentables) ; puis un certain nombre de tentatives visant à prolonger cette démarche formelle sur le plan de la sémantique (Montague...).

4Cette branche de la linguistique, qui s’est beaucoup diversifiée au fil des années, entretient avec l’informatique des liens se situant essentiellement sur le plan théorique et épistémologique. Elle s’efforce en effet de construire, à l’aide de formalismes logico-algébriques, des représentations métalinguistiques censées correspondre aux connaissances intériorisées par les sujets parlants (humains). Elle travaille donc au niveau de l’architecture structurale des connaissances sur les langues et s’inscrit de facto dans le paradigme cognitiviste classique, dit « computo-représentationnel-symbolique » : il s’agit de calculer sur des symboles pour construire des représentations. Mais les « calculs » en question sont assez rarement implémentés de façon effective, en sorte que l’on en reste souvent à une pure linguistique théorique et formelle. Et lorsqu’il y a recours effectif à l’informatique, c’est pour ainsi dire « de l’extérieur », afin de disposer d’un outil de validation de modèles théoriques (car rien ne remplace une implémentation effective pour déceler d’éventuelles incohérences dans les règles de calcul). Mais les linguistes de cette obédience se sont assez peu engagés au sein d’équipes pluridisciplinaires motivées par les enjeux opérationnels et applicatifs du traitement automatique des langues.

Le traitement automatique des langues et l'échec (relatif) des grands projets

5Pourtant, les premiers travaux en matière de traitement automatique des langues avaient eux aussi leur origine dans le courant cybernétique. Nés à la fin des années 1940 dans le contexte politique de la « guerre froide », ils portaient sur la traduction automatique de textes (cf. Fuchs 1993). Dans ce domaine, tout comme (ultérieurement) dans ceux de la compréhension automatique puis de la génération automatique de textes, l’ampleur des ambitions proclamées était considérable : méconnaissant à l’évidence la complexité de l’objet et de la tâche, les chercheurs se sont, durant plusieurs décennies, lancés dans de grands projets censés offrir une solution globale à tous les problèmes posés par le traitement d’objets textuels en langue « naturelle ». (On notera au passage que le traitement automatique, contrairement à la linguistique computationnelle, ne vise pas à formaliser, pour elles-mêmes, les règles de la langue, mais à opérer certains types de traitements sur des textes, c’est-à-dire sur des produits du système de la langue).

6Le reflux actuel des grands projets, consécutif aux déceptions et aux échecs des premiers travaux, ne saurait toutefois faire oublier les enseignements et les acquis de cette période pionnière, lesquels ont grandement bénéficié aux recherches ultérieures. Très vite, en effet, les chercheurs ont pris conscience des problèmes posés par la recherche de modèles globaux de traitement, c’est-à-dire d’une architecture non seulement structurale mais aussi fonctionnelle des connaissances sur la langue. Car faire traduire, comprendre ou construire un texte par la machine, c’est lui donner les moyens de faire intervenir au bon moment et à bon escient les divers types de connaissances nécessaires. Dès lors, faut-il hiérarchiser ces connaissances et les mobiliser séquentiellement ou bien en parallèle, ou encore les faire interagir ? Une telle problématique inscrivait à l’évidence le traitement automatique des langues sur le terrain de la cognition, tant artificielle qu’humaine. À ce titre, elle appelait en droit une collaboration entre l’informatique, la linguistique et la psychologie : c’est précisément ce qui devait se produire, autour des années 1980, période marquée par l’essor de l’intelligence artificielle (Sabah 1988/1989).

7Les principales questions auxquelles se sont trouvés confrontés les chercheurs, et sur lesquelles la réflexion des informaticiens a, depuis lors, rejoint - au moins partiellement - celle des linguistes et des psycholinguistes (Fayol 2002, Le Ny 2005) concernent, d’une part, les formalismes de représentation des connaissances, et d’autre part les niveaux de connaissances. Sur ces deux points, les limites des approches de la langue en termes de grammaires formelles sont apparues. C’est pourquoi le traitement automatique des langues s’est progressivement tourné vers d’autres options théoriques, dont beaucoup se trouvaient, par ailleurs, partagées par divers courants de la linguistique dite « cognitive » (Fuchs 2004). Concernant le premier point, la remise en question de l’isomorphie postulée entre langue « naturelle » et langages formels logico-algébriques a conduit à l’élaboration de formalismes réputés plus adéquats au traitement du langage : logiques non classiques (Kayser 1990) d’un côté, formalismes d’inspiration topologique de l’autre. Sur le second point, le besoin de représenter le sens des phrases et des textes a conduit à se préoccuper davantage des connaissances sémantiques et pragmatiques. D’où un intérêt croissant pour des phénomènes comme l’ambiguïté, les glissements de sens, la référence, l’implicite, l’ellipse, ou la typicité, ainsi que pour la dimension du contexte et l’idée d’une pluralité des niveaux de sens (Kayser 1991).

8Les grands projets ambitieux des débuts se fondaient, clairement, sur l’analogie entre l’esprit(-cerveau ?) et la machine. Nombre de travaux conduits par la suite dans le sillage de l’intelligence artificielle semblent avoir filé cette métaphore au point de chercher à fabriquer des programmes de traitement automatique des langues dont non seulement les résultats (les produits de sortie), mais également les processus de traitement auraient vocation à reproduire ceux de l’humain. En d’autres termes, des outils visant non seulement à « émuler » mais plus fondamentalement à « simuler » ce que nous pouvons savoir du comportement langagier des êtres humains. Objectif plus qu’ambitieux, au demeurant : comment, par exemple, programmer une machine pour qu'elle soit en mesure de reproduire la variabilité des modes de calcul du sens par l’humain (cf. les notions de grammaires subjectives, de pondérations et focalisations variables, de cheminements interprétatifs diversifiés...) ?

Du traitement automatique à l'ingénierie linguistique : la fabrication d'outils opérationnels

9Depuis quelques décennies, les recherches en matière de traitement du langage à l’aide de l’informatique semblent poursuivre des objectifs moins ambitieux. Il s’agit désormais de fabriquer des outils limités mais opérationnels, plutôt que de vouloir construire des artefacts quasi indiscernables de l’humain : on est passé du global au local, du traitement « automatique » (censé remplacer l’humain) au traitement « assisté par ordinateur » (réputé aider l’humain en le déchargeant de certaines tâches fastidieuses et longues à exécuter pour lui).

10Cette nouvelle phase présente un certain nombre de caractéristiques qui la différencient des précédentes. Les approches se proclament volontiers empiriques : le bricolage et l’éclectisme théorique ne semblent plus tabous. Plutôt que de vouloir explorer les textes en profondeur pour aboutir à une compréhension complète, on revendique une analyse « light », qui en écume quantitativement et statistiquement la surface afin d’en extraire une compréhension limitée à des objectifs ponctuels. Les nouveaux besoins en matière d’accès rapide à l’information à partir de documents électroniques, par exemple, semblent justifier un tel choix. À l’instar de nombre de linguistes actuellement (Habert et al. 1997), la recherche informatique travaille sur corpus - sur de très gros corpus, qui se comptent en millions et millions de mots. Enfin, elle recourt très largement à des techniques d’apprentissage, en particulier dans le but de mettre en évidence de façon automatique certaines régularités présentes dans des échantillons significatifs des données textuelles à traiter : ce que l’on appelle « acquisition de connaissances à partir de données ».

11Le linguiste voit, à juste titre, dans ces nouveaux types d’approches, la promesse d’outils opérationnels, susceptibles de lui rendre de grands services, à lui qui se trouve confronté à de grandes masses de données en langue « naturelle ». Sous réserve, toutefois, que sa langue d’étude soit une langue de grande diffusion, susceptible d’être jugée « rentable » ( !) par les « industries » (ou « ingénieries ») de la langue, comme on les nomme à présent (Pierrel 2000). La recherche informatique se situe ainsi, par certains côtés, en amont de la bureautique : elle confectionne des outils permettant au simple utilisateur qu’est alors le linguiste de se livrer sur ses propres données de langue à une pratique empirique assistée par ordinateur. Il est de fait que l’on dispose déjà, à l’heure actuelle, d’une palette appréciable d’instruments et de ressources électroniques facilitant l’accès à de vastes données langagières et leur gestion (Habert 2005 et 2009). Ce qui est visé ici, c’est donc une symbiose entre l’artefact et l’humain, basée sur leur complémentarité : capacité de stockage, vitesse de travail, fiabilité du traitement du côté de la machine, souplesse, adaptabilité, diversité des parcours du côté de l’humain.

12En amont, c’est-à-dire au niveau d’une recherche plus fondamentale, certains informaticiens concepteurs de nouveaux outils d’accès au sens revendiquent explicitement l’ancrage cognitif de leur entreprise (Poibeau 2008). À l’instar de la linguistique cognitive, ils soulignent l’importance du texte, la prédominance de la sémantique (ils parlent de « compréhension partielle », et postulent la non-autonomie de la syntaxe), travaillent sur le contexte et invoquent l’existence de mécanismes cognitifs généraux (catégorisation, perception).

13Toutefois, à certains égards, le fossé semble s’être creusé entre la recherche informatique et la linguistique. Depuis une bonne dizaine d’années en effet, les approches en termes d’apprentissage artificiel ont assez largement pris le pas sur celles qui optent pour le transfert de l’expertise humaine. Il n’est certes jamais plaisant, pour un linguiste, de penser que l’informaticien peut se passer des systèmes de règles patiemment élaborés par les linguistes et que, à ce compte, la collaboration interdisciplinaire risque de devenir caduque. Mais, par-delà cet antagonisme, se pose une série de questions. De quelle nature sont les « connaissances » que l’on prétend ainsi « acquérir » plutôt que « représenter » ? Sont-ce vraiment des « connaissances », ou bien de simples régularités observées, toujours susceptibles d’être invalidées ? Ne nous cachons pas que nous traversons actuellement une phase aiguë de fantasme technologique (on rivalise sur la taille des corpus, le quantitatif, les statistiques, la puissance des machines...) : course folle ? Malgré les efforts, il ne semble pas que la question de l’évaluation des nouveaux outils ait encore reçu de réponse satisfaisante. Que signifie, en effet, d’arriver à 90 et quelques pourcent, sachant que ce sont souvent les quelques pour-cent restants qui, qualitativement, font toute la différence, précisément parce qu’ils révèlent ceux des secteurs de la langue qui échappent aux régularités statistiques superficielles. Et que, loin de recouvrir des « exceptions » inexplicables ou des « irrégularités » préjudiciables, de tels secteurs ont toutes les chances de constituer l’indice de propriétés essentielles, et encore inexplorées, de la langue. Ces propriétés sur lesquelles, justement, se penche le linguiste...

Bibliographie

Références bibliographiques

Fayol Michel (dir.). 2002. Production du langage. Paris, Hermès.

Fuchs C.1993. « Traduction automatique », in C. Fuchs et al., Linguistique et traitements automatiques des langues. Paris, Hachette : 193-222.

- 2004. « Pour introduire à la linguistique cognitive », in C. Fuchs (dir.), La linguistique cognitive. Paris, Ophrys/MSH : 1-24.

Fuchs C., Habert B. (dir.). 2004. « Traitement automatique et ressources numérisées pour le français ». Le français moderne, LXXII, 1, Paris, CILF.

Habert B. 2005. Instruments et ressources électroniques pour le français. Paris, Ophrys.

- 2009. Construire des bases de données pour le français. Paris, Ophrys.

Habert B., Nazarenko A., Salem A. 1997. Les linguistiques de corpus. Paris, Colin/Masson.

Kayser D. 1990. « Adéquation et inadéquation de la logique au traitement sémantique des langues ». Modèles linguistiques, XII, 1, Lille : 119-136.

- 1991. « Meaning representation versus knowledge representation », in N. Cooper, P. Engel (dir.), New Inquiries into Meaning and Truth. New York, St Martins Press : 163-186.

Le Ny J.-F. 2005. Comment l’esprit produit du sens. Paris, Odile Jacob.

Pierrel J.-M. (dir.). 2000. Ingénierie des langues. Paris, Hermès.

Poibeau T. 2008. Des mots au texte : analyse sémantique pour l’accès à l’information. Mémoire en vue de l’Habilitation à diriger des recherches, Université Paris XIII.

Sabah G. 1988/1989. L’intelligence artificielle et le langage, 2 vol. Paris, Hermès.

© Éditions de la Maison des sciences de l’homme, 2011

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