Peut-on être franc ? Je ne suis pas toujours sûr de savoir de quoi les gens parlent quand ils disent algorithme ? Vous n’êtes pas seul : honnêtement, je n’ai pas toujours été sûr de ce que je voulais dire quand je le disais non plus. Mais voici la définition la plus simple qui soit : Un algorithme est un ensemble de directives qui décrivent comment effectuer une tâche. Cliquez ici pour une antisèche, algorithme def
C’est parti. C’est tout ?
Oui. Comme l’a souligné John Villasenor, de l’UCLA, cela signifie que même quelque chose d’aussi inoffensif qu’une recette ou une liste d’indications pour se rendre chez un ami peut être compris comme un algorithme. Les choses sont un peu plus compliquées dans le contexte de l’informatique où le terme apparaît le plus souvent, mais seulement de manière très légère. Dans son livre The Master Algorithm, Pedro Domingos propose une définition magistralement simple : « Un algorithme est », écrit Domingos, « une séquence d’instructions indiquant à un ordinateur ce qu’il doit faire ». Comme Domingos l’explique ensuite, les algorithmes sont réductibles à trois opérations logiques : ET, OU, et NON. Bien que ces opérations puissent s’enchaîner de manière extraordinairement complexe, au fond, les algorithmes sont construits à partir de simples associations rationnelles.
On commence à croire que nous parlons simplement de code informatique ici
Vous n’avez pas tort. Les spécialistes du marketing de la Silicon Valley adorent le terme algorithme, car il fait paraître les fonctionnalités qu’ils vendent un peu plus mystérieuses et donc, peut-être, un peu plus séduisantes. Le fait est que la plupart d’entre nous n’ont pas une connaissance approfondie du fonctionnement de nos ordinateurs (ou de nos téléphones, ou de nos montres), mais nous avons tendance à avoir au moins une idée générale de ce qu’est le code. Parce qu’il est moins familier, algorithme tend à souligner notre incertitude.
Alors, qu’est-ce qui rend les algorithmes spéciaux ?
Généralement, quand les gens parlent d’algorithmes de nos jours, ils parlent de quelque chose de plus spécifique, comme les opérations qui alimentent nos fils d’actualité sur les médias sociaux. D’une manière ou d’une autre, la plupart de ces systèmes sont des exemples d’une technologie appelée apprentissage machine. Au lieu de traiter de manière répétée un ensemble stable d’instructions, les systèmes basés sur l’apprentissage automatique se réécrivent eux-mêmes au fur et à mesure qu’ils travaillent. C’est ce qui effraie certaines personnes, car cela donne l’impression que les algorithmes sont vivants, peut-être même sensibles. (Pour être clair, ils ne sont ni l’un ni l’autre.) Dans un article sur le Master Algorithm de Domingos, ‘slate David Auerbach note que « même au sein de l’informatique, l’apprentissage automatique est notablement opaque. » Mais il est aussi de plus en plus central dans nos modes de vie, ce qui rend d’autant plus important de disperser ce brouillard. Le problème réside en partie dans le fait que les algorithmes d’apprentissage automatique se programment eux-mêmes, ce qui signifie qu’ils peuvent parfois être imprévisibles, voire légèrement étrangers. Leurs opérations sont parfois obscures, même pour ceux qui les ont créés à l’origine !
Que pouvez-vous faire avec ces algorithmes ?
Très nombreuses choses ! Ils sont utilisés de nos jours à de multiples fins, comme
- l’automatisation des transactions boursières ;
- ou la diffusion de publicités aux visiteurs d’un site web.
L’une des premières applications de cette technologie, sur laquelle nous travaillons encore était ce qu’on appelle la vision artificielle, dans laquelle les ordinateurs tentent d’identifier les différents éléments d’une image. C’est le genre de système qui peut vous dire (ou prétendre) à quel point vous avez l’air sexy sur une photo ou identifier les peintures les plus inventives de tous les temps.
