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    Plan détaillé Texte intégral Le véritable « neurone » des ordinateurs Les organes du microprocesseur Les langages de la machine Bibliographie

    La boîte translucide

    Ce livre est recensé par

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    Table des matières

    1. La machine raisonnante

    p. 19-34

    Note de l’auteur

    Les mots en gras italique suivis d’un astérisque sont expliqués dans le lexique de fin de volume, pages 77-79 ou https://books.openedition.org/eua/6682 .

    Texte intégral Le véritable « neurone » des ordinateurs Les organes du microprocesseur Les langages de la machine Bibliographie Pour en savoir plus

    Texte intégral

    1Lorsque l’on parle d’« outil informatique », on a tendance à masquer une particularité fondamentale de l’ordinateur, qui consiste en une certaine forme d’autonomie. Il s’agit bien d’un automate, dont les actions sont déterminées par des états internes et par des règles de transition entre ces états qui peuvent prendre en compte des données issues du monde extérieur grâce à des capteurs ou au travers de systèmes de communication. De ce point de vue très superficiel, on peut déjà percevoir certains aspects anthropomorphiques de cette machine. Contrairement à un automate du xixe siècle, l’ordinateur ne répète pas inlassablement une même séquence d’actions. De plus, à la différence d’un outil, il ne produit pas nécessairement le même effet pour une même action. Si l’on reste à ce niveau de description, le nombre de fonctionnalités que pourrait remplir l’ordinateur semble infini. Mais pour distinguer un peu mieux les contours de cet espace des possibilités, il va nous falloir entrer dans un niveau de précision un peu plus élevé. Commençons par les composants les plus élémentaires.

    Figure 2 : Automates « Clowns musiciens », et « joueur de banjo » de Roullet-Descamps, 1870, en restauration au musée des arts et métiers à Saint‑Denis

    Image 10000000000004E50000032FAF9F07FDFAD73A45.jpg

    Jean-Pierre Dalbéra/wikimedia/licence CC BY

    Le véritable « neurone » des ordinateurs

    2L’une des choses les plus prodigieuses dans l’informatique est que, sur un plan conceptuel, on peut « fabriquer » un ordinateur avec seulement deux symboles distincts et un unique opérateur qui prend deux de ces symboles en entrée et produit l’un de ces symboles en sortie. Les briques de base « logiques » de l’ordinateur sont donc bien plus simples que celles d’un cerveau. Comme il s’agit de symboles, on peut évidemment les interpréter comme on le souhaite. Ainsi, si vous aimez les nombres et la conformité, vous pouvez considérer que ces symboles sont « 0 » et « 1 ». Si vous préférez la logique, vous pouvez considérer que ces symboles sont « vrai » et « faux », mais vous pouvez aussi bien les nommer « blanc »/« noir » ou « translucide »/« opaque ». En réalité, il n’est même pas nécessaire que ces symboles fassent référence à une quelconque représentation du monde. Il faut juste qu’ils soient distinguables l’un de l’autre. Ils pourraient donc être « rouge »/« orange » ou « ☱ »/« ⟄ ».

    Figure 3 : L’opérateur logique « Non Et »

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    Pierre Jourlin / licence CC BY

    3L’opérateur (« Non Et » dans la figure 3), c’est un petit dispositif qui produit en sortie l’un de ces symboles (par exemple, « faux ») si, et seulement si, c’est l’autre symbole (par exemple, « vrai ») qui est présent simultanément sur les deux entrées. On peut l’interpréter différemment, mais si l’on reste dans le domaine de la logique, il fonctionne de la manière suivante : si, et seulement si, ces entrées ont toutes deux la valeur « vraie », alors sa sortie prend la valeur « faux ». La sortie vaut « vrai » dans les trois autres cas : faux/faux, vrai/faux et faux/vrai. Il faut noter que cette interprétation est celle qu’avait choisie l’inventeur de ces dispositifs théoriques, Georges Boole (1815-1864) – philosophe, mathématicien et logicien autodidacte du xixe siècle –, qui les avait décrits dans un ouvrage intitulé Les lois de la pensée :

    Le but de ce traité est d’étudier les lois fondamentales des opérations de l’esprit par lesquelles s’effectue le raisonnement ; de les exprimer dans le langage symbolique d’un calcul, puis, sur un tel fondement, d’établir la science de la logique et de constituer sa méthode ; de faire de cette méthode elle-même la base d’une méthode générale qu’on puisse appliquer à la théorie mathématique des Probabilités ; et enfin de dégager des divers éléments de vérité qui seront apparus au cours de ces enquêtes des conjectures probables concernant la nature et la constitution de l’esprit humain. […] La connaissance des lois de l’esprit n’a pas besoin de se fonder sur un vaste ensemble d’observations. La vérité générale y est aperçue dans l’exemple particulier, et ce n’est pas la répétition des exemples qui la confirme.
    (Boole, 1992, p. 1-4).

    4Cependant, il n’est pas obligatoire d’opter pour une interprétation logique de cet opérateur. Par exemple, en utilisant les nombres binaires, on pourra soumettre au même opérateur deux nombres de valeur 0 ou 1 en entrée, et il produira 1 sur sa sortie si, et seulement si, la somme des deux entrées est 0. Il est évident qu’il existe bien d’autres opérateurs qui prennent deux nombres binaires en entrée, effectuent un calcul et produisent un troisième nombre binaire en sortie. Il est assez facile par ailleurs d’énumérer toutes les possibilités : il existe 16 opérateurs distincts, parmi lesquels le « non », le « et », le « ou », le « non ou », le « ou exclusif », le « égal », le « différent », etc. Cependant, on peut aussi montrer facilement que tous ces opérateurs peuvent être construits par des combinaisons de ce seul opérateur « Non Et ».

    5Comme rien n’empêche de relier les sorties de ces opérateurs aux entrées d’opérateurs de même type, il devient possible de créer des petits réseaux d’opérateurs, à sens unique, qui peuvent réaliser des opérations plus complexes, avec de plus nombreuses entrées et sorties. On peut aussi, évidemment, créer des réseaux de réseaux, etc. Mais surtout, on peut montrer que tout énoncé de logique propositionnelle (ces déclarations reliées par des « non », des « et », des « ou », des « si », des « alors », etc.) peut se représenter sous la forme de l’un de ces réseaux.

    6De plus, si l’on s’autorise à faire des boucles dans ce réseau de « Non Et », en reliant directement ou indirectement des sorties d’un opérateur à ses propres entrées, il devient même possible de mémoriser ces valeurs binaires et de construire un réseau dont la sortie ne dépend plus seulement des entrées, mais aussi de son état interne. C’est le principe des bascules logiques qui permettent de concevoir la mémoire des ordinateurs.

    7Avec quelques centaines d’heures de cours d’informatique – et ce, sans exagérer –, vous serez en mesure de concevoir dans ses moindres détails la logique d’un ordinateur complet, avec son unité centrale, sa mémoire et ses entrées-sorties. Vous pourrez ensuite confier vos plans à un fabricant qui transformera le tout en un circuit électronique d’une taille bien inférieure à celle de notre cerveau. Cependant, si ce circuit possède suffisamment de mémoire, de puissance de calcul et de bons logiciels, il sera capable – pour ne donner qu’un exemple – de battre à plates coutures tous les champions du monde de dames, d’échecs et de go. Ce n’est pas de la magie, même si l’on peut y voir une forme de tour de magie. En revanche, la révélation de tous les trucs prendrait beaucoup de temps et je ne pourrais en donner ici qu’un petit aperçu.

    Les organes du microprocesseur

    8La structure complexe des opérateurs élémentaires – issue de plusieurs décennies de recherche et d’ingénierie humaine – possède, sans surprise, quelques aspects anthropomorphiques. Je vais décrire ici ce qui me paraît essentiel pour la compréhension de sa capacité intrinsèque à imiter certaines de nos fonctions cognitives.

    9La mémoire de la machine est répartie en un grand nombre de cases mémoires, qui contiennent des séquences de symboles. Comme nous l’avons vu plus haut, il n’est pas obligatoire de les interpréter comme des nombres, ou même de les interpréter tout court. Néanmoins, des sous-circuits de l’ordinateur peuvent se charger des interprétations : c’est le cas des fameuses cartes dites « d’entrée-sortie » qui transforment les données du monde réel en séquences de symboles (numérisation) et les séquences de symboles en données du monde réel (synthèse). Mais c’est aussi le cas de sous-circuits internes, capables de décoder des instructions adressées au processeur lui-même et de les exécuter en envoyant des suites de signaux à d’autres sous-circuits, qui réaliseront des opérations arithmétiques, des comparaisons, des décisions, des programmes et des sous‑programmes.

    Figure 4 : Le verrou “RS” est une mémoire élémentaire

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    Lorsque S passe à 1 (Set) : la sortie Q passe à 1. Lorsque R (Reset) passe à 1 : la sortie Q passe à 0. Lorsque R et S sont à 0 : la sortie Q maintient sa valeur précédente.

    Pierre Jourlin / licence CC BY

    10Or, puisque toute séquence de symboles contenue dans une case mémoire peut avoir une infinité d’interprétations, rien n’empêche que l’une de ces interprétations soit une adresse, c’est-à-dire une référence à une autre case mémoire. Et il se trouve qu’il existe des sous-circuits spécialement conçus pour cela. Chaque case mémoire est située à une adresse, qui est elle-même une suite de symboles. Cette dernière, si elle est assez spacieuse pour cela, peut donc parfaitement contenir l’adresse d’une autre case mémoire, voire sa propre adresse, de la même façon qu’un bureau peut contenir une grande quantité de cartes de visite, y compris celles qui se réfèrent à son occupant. Les étudiants en informatique éprouvent souvent des difficultés à manipuler ce concept de référence. Dans le langage C, par exemple, une variable « p » est un symbole qui se réfère au contenu d’une case mémoire. Si on la fait précéder par le symbole « * », on fait référence non pas au contenu de la case mémoire elle-même, mais au contenu de la case mémoire dont l’adresse est contenue dans « p ». Il est ainsi possible d’utiliser les cases mémoires comme des étapes dans un jeu de piste et de voyager dans le réseau en enchaînant les « * ». Ainsi, « ***p » permet de prendre une adresse dans « p », de sauter à la case mémoire indiquée, d’y prendre une adresse, de sauter à la case indiquée, d’y prendre une adresse, etc.

    11Il découle de ces considérations que, même lorsqu’on l’observe avec l’un des plus grands niveaux de précision – à la loupe –, la machine dispose de tous les moyens logiques et électroniques nécessaires pour manipuler des symboles et leurs références, pour les interpréter, pour passer du symbole à sa référence et d’une représentation au symbole qui lui correspond. Peu d’animaux sont dotés de cette capacité et on oserait presque dire de l’ordinateur qu’il ne lui manque que la parole…

    Les langages de la machine

    12Les processeurs sont composés de circuits électroniques complexes, très structurés et emboîtés les uns dans les autres et qui communiquent entre eux. Certains ont pour fonction de mémoriser des données, d’autres de gérer la mémoire, de calculer, d’aiguiller les différents signaux électroniques sur les différentes routes, etc. Leur langage primitif est constitué de séquences d’instructions élémentaires, essentiellement logiques et arithmétiques, inscrites dans la mémoire et interprétées par le processeur comme des séries de signaux à envoyer à différents circuits.

    13Les circuits et leurs sous-circuits sont associés à des fonctionnalités, un peu comme les mots d’un langage peuvent être associés à des concepts ou à des objets reliés les uns aux autres par une structure grammaticale et sémantique. Le choix des circuits et l’ordre dans lequel ils sont activés constituent donc des sortes de récits (programmes) très primitifs et très mathématiques qui décrivent des opérations de plus en plus complexes.

    14Il est toutefois possible d’écrire en langage machine un programme capable de réaliser des traductions en langage machine de langages formels plus évolués. Ces logiciels particuliers sont appelés compilateurs ou interpréteurs. Un langage formel est un langage non ambigu, avec une syntaxe entièrement spécifiée, simple et figée, qui ressemble un peu aux grammaires des langages naturels, mais dans laquelle la forme et le fond se confondent. Un programme ou logiciel est une phrase de ce langage informatique, dans laquelle tout est décrit avec précision, que ce soit au niveau le plus général ou au niveau le plus spécifique, et qui ne peut être interprétée par la machine que d’une seule façon.

    15Cependant, si la syntaxe est figée, le vocabulaire ne l’est pas. Il est donc possible avec un langage formel de définir de nouveaux « mots » (structures de données, fonctionnalités) du même langage. Ces nouveaux « mots » peuvent alors être utilisés pour définir des structures ou des fonctionnalités qui deviennent à leur tour de nouveaux mots. Il est même facile de définir certains « mots » à partir de leur propre définition. Nous appelons cela des définitions récursives* ou réentrantes*. Dans d’autres disciplines, on parlera plutôt de mise en abyme, d’autoréférence. Par exemple, dans le domaine de la bureautique, il est possible de définir un « répertoire » comme un objet qui peut contenir des fichiers et des « répertoires ». Dans un autre domaine, on pourrait définir une poupée russe comme étant une poupée qui peut contenir une autre poupée russe.

    16Les langages informatiques modernes, dits de « modélisation objet », vont un peu plus loin en facilitant la catégorisation. Par exemple, il est facile d’exprimer le fait qu’un véhicule possède certaines caractéristiques, contraintes et fonctionnalités qui seront automatiquement héritées par tous les types de véhicules. Il est possible alors de définir une automobile comme un type particulier de véhicule, qui a toutes les caractéristiques des véhicules, avec quelques contraintes (spécificités), caractéristiques et fonctionnalités supplémentaires. Enfin, il est possible de définir les cas particuliers des catégories : les instances. Certains langages permettent aussi de définir des inconnues et de procéder automatiquement à la résolution d’équations et d’inéquations. Dans le cas des équations, il s’agit de trouver les valeurs des inconnues qui vérifient une égalité ; dans le cas des inéquations, il s’agit de trouver les intervalles dans lesquels les inconnues vérifient une relation d’ordre (supérieur, inférieur, supérieur ou égal, inférieur ou égal, différent). Évidemment, il faut garder à l’esprit le fait que, du composant électronique jusqu’au logiciel expert – et contrairement au cerveau –, tout est issu de l’ingénierie humaine. La mécanique mise en œuvre pour résoudre tel ou tel problème peut être décrite et comprise en totalité et jusque dans ses moindres détails.

    17Tous ces dispositifs, conçus en moins d’un siècle, permettent aujourd’hui à l’être humain d’automatiser une prodigieuse quantité de problèmes liés à l’information que, dans la nature, il était jusqu’alors le seul à pouvoir traiter. Avec l’informatique avancée, on traite même des problèmes qui dépassent nos capacités cognitives. En effet, l’ordinateur peut explorer, bien plus vite que nous, une plus grande quantité de données ou de solutions potentielles à un problème complexe. De plus, une part toujours croissante du processus d’automatisation est elle-même automatisée.

    18Cela étant, dans la majorité des problématiques d’informatisation, la conception humaine des schémas de données, des contraintes et des procédures de transformation reste encore dominante. Une excellente introduction à ces approches sophistiquées, regroupées sous la formule « ingénierie de la connaissance » pourra être trouvée dans l’ouvrage de Pierre Lévy intitulé De la programmation considérée comme un des beaux-arts (Lévy, 1992).

    19En effet, il est encore très difficile d’automatiser les phases les plus fondamentales du processus de cognition : analyser une problématique, en faire une représentation mentale suffisamment pertinente, claire et précise ; traduire, enfin, cette représentation mentale dans un langage formel. Certaines équipes de recherche travaillent aujourd’hui précisément sur cette problématique d’automatisation de la programmation informatique (Ye, 2020). Toutefois, cela reste encore, et probablement pour longtemps, une limite forte de l’autonomie de ces machines ; j’en expliquerai les raisons dans les chapitres suivants.

    Bibliographie

    Pour en savoir plus

    Dowek G, Lévy J.-J., Introduction à la théorie des langages de programmation, Palaiseau, Éditions de l’École polytechnique, 2006.

    Lévy P., De la programmation considérée comme un des beaux-arts, Paris, La Découverte, 1992.

    Timsit C., Du transistor à l’ordinateur, Paris, Hermann, 2010.

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    Jourlin, P. (2021). 1. La machine raisonnante. In La boîte translucide. Avignon: Éditions Universitaires d’Avignon. https://doi.org/10.4000/books.eua.6674
    Jourlin, Pierre. « 1. La machine raisonnante ». In La boîte translucide. Avignon: Éditions Universitaires d’Avignon, 2021. doi:10.4000/books.eua.6674.
    Jourlin, Pierre. « 1. La machine raisonnante ». La boîte translucide, Éditions Universitaires d’Avignon, 2021, https://doi.org/10.4000/books.eua.6674.

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