Marc Parizeau: le hasard comme méthode scientifique

Professeur en génie informatique à la Faculté des... (Le Soleil, Yan Doublet)

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Professeur en génie informatique à la Faculté des sciences et de génie de l'Université Laval, Marc Parizeau utilise  le supercalculateur Colosse pour faire des calculs impossibles à résoudre avec un cerveau humain, ni même avec un ordinateur.

Le Soleil, Yan Doublet

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Sophie Gall
Le Soleil

(Québec) «Un ordinateur, c'est habile, mais qu'est-ce que c'est crétin.» Cette affirmation sort tout droit de la bouche de Marc Parizeau, professeur en génie informatique à la Faculté des sciences et de génie de l'Université Laval. «Les ordinateurs n'ont aucune intelligence, mais ils calculent bien», ajoute-t-il tout en nuançant aussitôt : «Pour qu'ils calculent bien, il faut tout leur dire dans les moindres détails.»

Un des domaines de recherche de M. Parizeau est la programmation informatique pour qu'un ordinateur puisse reconnaître des formes. Par forme, il ne faut pas voir un carré, un triangle ou un rond, mais plutôt les sons ou la parole, l'écriture manuscrite ou les visages. Pour reconnaître un visage, un ordinateur est relié à une caméra qui fournit une image que l'ordinateur pourra analyser, pour ensuite la comparer avec des visages d'une banque de données pour voir s'il y a concordance ou non. L'ordinateur est capable d'analyser l'image grâce à un programme, un logiciel, qui lui dit comment faire pour procéder à cette analyse. «Pour ce type de programme, il y a par exemple 95 % de réussite», explique le professeur Parizeau. «Mais dans 5 % des cas qui sont des erreurs, qu'est-ce qu'on fait?» s'interroge-t-il.

L'idéal, selon l'expert, serait de «pouvoir interagir avec le système pour l'aider à s'améliorer.» Plus facile à dire qu'à faire, quand on sait qu'un ordinateur est crétin. «Ce qui m'anime, c'est de faire des systèmes informatiques capables de s'adapter à leurs erreurs, explique-t-il. Pour que ce soit efficace, il ne faut pas réécrire le programme au total, il faut construire sur les acquis.» Les plus férus d'entre vous diront qu'une simple mise à jour du programme ferait l'affaire. Mais comment faire une mise à jour si on ne sait pas comment écrire mathématiquement cette mise à jour? Eh bien, on fonctionne par essais-erreurs, avec la méthode des métaprogrammes.

Quand Darwin tire à pile ou face

Les métaprogrammes proviennent de la mécanique des algorithmes dits évolutionnaires et probabilistes. Les algorithmes évolutionnaires sont inspirés de la théorie de Darwin, selon laquelle ce qui survit s'est adapté à son environnement et évolue avec lui. «Pour un problème X, on a X solutions potentielles que l'on fait évoluer les unes avec les autres. On fait des croisements entre les solutions, en espérant tomber sur une bonne solution», explique Marc Parizeau.

Les algorithmes évolutionnaires font partie de la famille des algorithmes probabilistes qui, eux, sont basés en partie sur le hasard, «comme si on laissait l'ordinateur tirer à pile ou face pour trouver la meilleure solution», de dire le professeur. «On peut démontrer, dans certains cas, que ça va donner la bonne réponse, avec un taux d'erreur qui tend vers zéro», ajoute-t-il, devant notre perplexité.

«Avec ces algorithmes, on arrive à résoudre des problèmes qu'on n'arrive pas à résoudre mathématiquement», affirme le chercheur.

La méthode des métaprogrammes donne des calculs impossibles à résoudre avec un cerveau humain, ni même avec un ordinateur, parce qu'ils sont à la fois trop complexes et trop nombreux.

Supercalculateur à la rescousse

Marc Parizeau profite alors du supercalculateur «Colosse» de l'Université Laval pour faire ces calculs. Colosse, c'est près de 8000 processeurs, capables de transférer 40 Go d'information par seconde et dont la capacité est de un pétaoctet (15 zéros après le 1). Colosse est donc un énorme ordinateur, peut-être très crétin, mais qui calcule très vite et très bien. Et ces calculs, ou métaprogrammes, finissent par donner des résultats convaincants, malgré le fait qu'ils soient basés sur le hasard. Ces résultats permettent d'améliorer les programmes informatiques et amènent les ordinateurs à s'adapter à leurs erreurs afin de ne pas les recréer. Mais le hasard étant ce qu'il est, il est parfois très long d'obtenir des résultats positifs.

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