\u00c9crire un programme informatique, c’est \u00e9crire. M\u00eame s’il s’agit seulement de d\u00e9crire des connaissances, des informations, des donn\u00e9es et d’exprimer comment elles peuvent \u00e9voluer sans perdre leur coh\u00e9rence et m\u00eame si le langage de programmation utilis\u00e9 reste formel, sec et froid, sans ambivalence, sans m\u00e9taphores, c’est encore \u00e9crire. <\/p>\n\n\n\n
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Si pour chaque probl\u00e8me, on voulait classer les diff\u00e9rents algorithmes et leur impl\u00e9mentations, on aurait un ordre partiel, repr\u00e9sent\u00e9 dans un graphe acyclique orient\u00e9. Ils seraient rang\u00e9s par couches :<\/p>\n\n\n\n
Comme pour le langage naturel, la combinatoire induit que toute phrase raisonnablement longue que l’on \u00e9crit, n’a tr\u00e8s probablement jamais \u00e9t\u00e9 \u00e9crite. V\u00e9rifiez par vous-m\u00eame : copiez une phrase de ce texte et cherchez la, telle qu’elle sur internet. Vous devrez probablement l’encadrer avec les guillemets du 3<\/em> avant de la proposer \u00e0 votre moteur de recherche favori.<\/p>\n\n\n\n Il est donc difficilement imaginable de cr\u00e9er un programme qui \u00e9crit des programmes. Sauf, \u00e9videmment, si le probl\u00e8me a traiter est extr\u00eamement bien d\u00e9fini. Le souci, c’est qu’\u00e9crire un programme est indissociable de la t\u00e2che qui consiste \u00e0 d\u00e9finir pr\u00e9cis\u00e9ment le probl\u00e8me \u00e0 traiter : le cahier des charges.<\/p>\n\n\n\n Dans tous le processus de d\u00e9veloppement logiciel, nous sommes donc contraints de faire comme dans l’\u00e9criture en langue naturelle : nous puisons nos id\u00e9es dans notre culture, nos connaissances et notre repr\u00e9sentation du monde, pour produire des s\u00e9quences ordonn\u00e9es de symboles qui ont un sens, dans le contexte de nos repr\u00e9sentations.<\/p>\n\n\n\n Ainsi, dans les premi\u00e8res trois ou quatre d\u00e9cennies de l’informatique, comme les microprocesseurs n’avaient qu’un seul noyau, \u00e9taient au mieux associ\u00e9s \u00e0 un co-processeur arithm\u00e9tique, n’\u00e9taient pas connect\u00e9s en r\u00e9seau, il n’y avait aucune incitation \u00e0 se poser la question d’\u00e9crire des algorithmes parall\u00e8les, concurrents ou de concevoir des architectures distribu\u00e9es. Quand nous concevons des machines, elles sont souvent \u00e0 notre image. Nous prenons alors comme mod\u00e8le notre cerveau, ou plut\u00f4t ce que nous savons, ou croyons savoir de son fonctionnement. C’est ainsi que nous avons d\u00e9velopp\u00e9 les approches logiques, symboliques et les approches connexionnistes. <\/p>\n\n\n\n Ce sont les avanc\u00e9es de la science et de la technologie, puis des avanc\u00e9es mat\u00e9rielles qui nous ont incit\u00e9s \u00e0 changer de style d’\u00e9criture et lieu de s’inspirer du cerveau humain, nous avons commenc\u00e9 \u00e0 nous inspirer des soci\u00e9t\u00e9s humaines et \u00e0 concevoir des approches dites d\u00e9centralis\u00e9es<\/em>.<\/p>\n\n\n\n