{"id":2725,"date":"2025-04-10T14:52:19","date_gmt":"2025-04-10T12:52:19","guid":{"rendered":"https:\/\/cmi-2i2a.univ-avignon.fr\/?p=2725"},"modified":"2025-04-10T17:53:29","modified_gmt":"2025-04-10T15:53:29","slug":"100-du-code-execute-par-vos-ordinateurs-est-produit-par-une-ia-depuis-1952","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/cmi-2i2a.univ-avignon.fr\/index.php\/2025\/04\/10\/100-du-code-execute-par-vos-ordinateurs-est-produit-par-une-ia-depuis-1952\/","title":{"rendered":"100% du code ex\u00e9cut\u00e9 par vos ordinateurs est produit par une \u00ab\u00a0IA\u00a0\u00bb… depuis 1952 !"},"content":{"rendered":"\n

Depuis les ann\u00e9es 50 (par exemple : Autocode<\/a>) les conceptrices et concepteurs de langages informatiques inventent et d\u00e9finissent ces langages artificiels<\/em>, formels, non ambigus, issus des math\u00e9matiques et d’une de ses branches : la th\u00e9orie des langages<\/strong>. D\u00e9cennies apr\u00e8s d\u00e9cennies, ces langages ont \u00e9volu\u00e9 pour simplifier, condenser de plus en plus la description des \u00ab\u00a0algorithmes\u00a0\u00bb, ces proc\u00e9d\u00e9s pour traiter efficacement de l’information num\u00e9rique ou symbolique. Ces progr\u00e8s techniques ont permis d’augmenter consid\u00e9rablement la productivit\u00e9 de celles et ceux qui \u00e9crivent les logiciels que vous utilisez quotidiennement, y compris sur vos t\u00e9l\u00e9phones, vos v\u00e9hicules, etc.<\/p>\n\n\n\n

Ces langages sont aussi con\u00e7us pour \u00eatre automatiquement \u00ab\u00a0interpr\u00e9tables\u00a0\u00bb par une machine. Par exemple, en \u00e9crivant un programme, appel\u00e9 \u00ab\u00a0compilateur\u00a0\u00bb qui se charge de traduire automatiquement le langage \u00ab\u00a0source\u00a0\u00bb en langage \u00ab\u00a0machine\u00a0\u00bb. Le langage \u00ab\u00a0machine\u00a0\u00bb est en effet le seul que le processeur peut directement \u00ab\u00a0ex\u00e9cuter\u00a0\u00bb, c’est \u00e0 dire transformer en des s\u00e9quences de divers signaux \u00e9lectriques envoy\u00e9s aux diff\u00e9rents circuits \u00e9lectroniques qui composent une unit\u00e9 centrale de calcul (CPU). Et ce n’est pas une \u00ab\u00a0bonne vieille\u00a0\u00bb m\u00e9thode, qui serait aujourd’hui obsol\u00e8te. Quand votre copilote<\/em>, fond\u00e9 sur un mod\u00e8le de langue auto r\u00e9gressif<\/em> (on dit aussi pr\u00e9dictif<\/em> ou g\u00e9n\u00e9ratif<\/em>) produit automatiquement du code source \u00e0 partir de votre demande exprim\u00e9e dans votre langue naturelle, c’est bien toujours du langage machine qui est d\u00e9cod\u00e9 et ex\u00e9cut\u00e9 en d\u00e9finitive par votre CPU, votre FPU, votre GPU, votre NPU1<\/a><\/sup>.<\/p>\n\n\n\n

Or, on doit \u00e0 Larry Tesler (1945-2020), le c\u00e9l\u00e8bre inventeur du \u00ab copier-coller \u00bb, cette d\u00e9finition de l\u2019intelligence artificielle cit\u00e9e par (Hofstadter, 2008, p. 6742<\/a><\/sup>) : l’IA c’est \u00ab Tout ce que les machines n\u2019ont pas encore fait \u00bb . Suivant cette d\u00e9finition, le premier compilateur \u00e9crit en 1952, pouvait \u00eatre \u00e0 cette \u00e9poque consid\u00e9r\u00e9 comme une IA, non ?<\/p>\n\n\n\n

Reste que jusqu’en 2022, avec l’arriv\u00e9e du fameux Alphacode de l’entreprise DeepMind3<\/a><\/sup>, on n’envisageait pas vraiment de traduire automatiquement une langue naturelle en langage informatique. Car m\u00eame lorsque l’on est tr\u00e8s exp\u00e9riment\u00e9, il arrive encore que l’on soit surpris par l’ex\u00e9cution d’un programme que l’on a \u00e9crit soit m\u00eame, car le CPU fait exactement, strictement ce qu’on lui a demand\u00e9. Mais ce qu’on lui a demand\u00e9 n’est pas forc\u00e9ment ce qu’on avait l’intention de lui demander. On s’est mal exprim\u00e9 et l’on remarque un bug<\/em>. Cela fait bien longtemps que les insectes ne provoquent plus de court-circuits dans les transistors qui composent nos unit\u00e9s centrales et on est bien oblig\u00e9 d’admettre que ce n’est pas la machine qui a bugg\u00e9, comme on le dit abusivement, mais nous m\u00eames.<\/p>\n\n\n\n

Le fait est que nous traduisons nos pens\u00e9es dans une langue naturelle qui est complexe, riche, ambig\u00fce, contextuelle, culturelle, implicite, etc. M\u00eame en faisant en sorte que nos \u00e9nonc\u00e9s soient le moins ambigus possible, il y a toujours des personnes ou des situations dans lesquelles nos propos sont \u00ab\u00a0mal interpr\u00e9t\u00e9s\u00a0\u00bb. Alors s’il s’agit de s’adresser dans cette langue \u00e0 un r\u00e9seau de circuits \u00e9lectroniques…

Et pourtant, oui : il est aujourd’hui possible de passer automatiquement d’une demande exprim\u00e9e en langue naturelle \u00e0 un code source informatique. Et oui: dans certaines conditions, cela peut permettre de faciliter et d’acc\u00e9l\u00e9rer encore la production de logiciels. Mais cela n’est pas sans risque4<\/a><\/sup>…

<\/p>\n\n\n

  1. C: Central ; F: Floating Point ; G: Graphical ; N : Neural ; PU : Processing Unit \u21a9\ufe0e<\/a><\/li>
  2. Hofstadter D.R., G\u00f6del, Escher, Bach\u00a0: les brins d\u2019une guirlande \u00e9ternelle<\/em>, Paris, Dunod, 2008 (\u00e9dition originale, New York, 1979). \u21a9\ufe0e<\/a><\/li>
  3. https:\/\/arxiv.org\/pdf\/2203.07814<\/a> \u21a9\ufe0e<\/a><\/li>
  4. https:\/\/cmi-2i2a.univ-avignon.fr\/index.php\/2024\/12\/12\/copilot-est-il-un-bon-copilote\/<\/a> \u21a9\ufe0e<\/a><\/li><\/ol>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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