Section 06 Sciences de l'information : fondements de l'informatique, calculs, algorithmes, représentations, exploitations

VI. Nouvelles interactions avec les autres sciences

Nous présentons dans ce qui suit uniquement les nouvelles interactions avec les sciences sociales, biologiques et physiques. Celles avec les mathématiques, d'une nature différente et plus diffuse, ont été pour la plupart présentées dans les sections précédentes. L'apport de l'informatique aux autres sciences a débuté avec le traitement informatique des données produites par les autres sciences. Il serait toutefois réducteur de se limiter à ce type d'interaction, puisque l'informatique, en tant que science à part entière, permet de mieux comprendre certaines grandes questions scientifiques grâce aux notions et concepts qui lui sont propres. Inversement, l'informatique s'inspire elle-même des autres sciences pour proposer et étudier de nouveaux modèles de calcul.

A. Du traitement de données scientifiques vers les sciences computationnelles

Le traitement informatique de la masse des données scientifiques récoltées dans tous les champs de recherche est une source historique d'interactions entre disciplines, qui a rencontré de grand succès, comme en témoignent par exemple les appels Mastodons lancés par la Mission pour l'Interdisciplinarité du CNRS. Au-delà de ce phénomène, ces dernières années ont vu un changement qualitatif fondamental avec la naissance de nouvelles problématiques. En sciences humaines et sociales (SHS), par exemple, les grands corpus de données (banques d'images, films, enquêtes) sont désormais systématiquement numérisés, et l'acquisition de données totalement nouvelles ouvre de nouveaux champs sur leur usage (ainsi les smartphones constituent un formidable réseau de capteurs). En sciences du vivant, l'accessibilité des technologies de séquençage pose de nouveaux défis, à la fois en termes d'exploitation de la masse de données collectées mais aussi en termes de fiabilité des outils. La biologie cellulaire a subi une mutation similaire avec l'acquisition haut-débit d'images de fluorescence qui produit un flux de données extrêmement important permettant un saut qualitatif dans les questionnements abordés puisque des résolutions spatio-temporelles extrêmement fines sont désormais accessibles sur cellule, voire molécule unique. Les nouvelles problématiques de traitement de données qui émergent ici rappellent d'ailleurs celles connues depuis plus longtemps en astrophysique ou en physique des particules.

Depuis peu se développe un nouveau type d'interactions, plus riche, qui utilise l'approche informatique pour aborder des questions scientifiques plus larges que le traitement de données. Dans cette perspective, l'informatique n'est plus vue comme un outil de calcul mais comme une nouvelle approche à part entière, munie d'une multitude de modèles généralement discrets (graphes, réseaux de Petri, automates, algorithmes...) et des notions de complexité qui s'y rapportent. Ce courant scientifique se développe très rapidement et permet par exemple d'introduire une notion de complexité (relative à un algorithme, un protocole, un système distribué...) dans d'autres disciplines.

Les travaux fondateurs de Valiant permettent ainsi de mesurer quantitativement les performances des recombinaisons génétiques dans certains modèles d'évolution. Toujours en biologie, une autre thématique importante se développe autour de démarches mixant approches expérimentales et modélisation, souvent regroupées sous l'intitulé de biologie des systèmes mais incluant aussi des approches de neurosciences computationnelles. Une étape majeure a été franchie en 2012 avec la publication du premier modèle computationnel d'une cellule bactérienne complète (Mycoplasma genitalium). Si la France a obtenu dans ces domaines quelques grandes réussites, force est de constater qu'elle reste relativement en marge de ce courant pourtant majeur à l'international.

En physique, en chimie et en biologie structurale, la simulation est aujourd'hui une composante indispensable de la progression des connaissances. Un exemple particulièrement marquant est celui de l'attribution du prix Nobel de chimie en 2013 à trois pionniers de la chemo-informatique ou la résolution, par des approches de combinatoire, de problèmes ouverts en physique statistique comme le problème PASEP. Encore en physique, le développement de l'informatique quantique, outre ses aspects algorithmiques et cryptographiques, entraîne aussi de nouveaux éclairages et questionnement sur la notion d'intrication quantique, comme la loi d'aire mêlant intrication et théorie de l'information.

En économie enfin, la théorie des jeux a fait émerger des notions telles que les mécanismes de marchés (mechanism design), ou les systèmes de recommandations qui ont radicalement changé la compréhension et l'interprétation de certains phénomènes économiques.

B. Nouveaux modèles de calculs inspirés des autres sciences

De très nombreux systèmes réels peuvent être vus comme des systèmes de calcul. C'est le cas des systèmes quantiques, du cerveau et des systèmes nerveux mais aussi des systèmes sociaux (par exemple, certains groupes d'insectes). Utiliser ces systèmes pour proposer de nouveaux modèles de calcul constitue une discipline à part entière de l'informatique.

Historiquement, ce courant est né à l'interface de l'informatique et des sciences du vivant avec le développement de méta-heuristiques bio-inspirées (réseaux de neurones, algorithmes évolutionnaires...). Un de ces grands courants qui connaît une très forte activité sur ces dernières années est le deep-learning, qui profite directement du développement de très grands corpus de données peu ou pas structurées, et repose sur des architectures typiquement inspirées des neurosciences.

L'informatique quantique est sans doute le modèle de calcul qui révolutionne le plus notre compréhension du traitement de l'information. Un effort très important continue d'être réalisé par une communauté regroupant informaticiens, physiciens, mathématiciens et ingénieurs afin de s'attaquer aux problématiques majeures du domaine : algorithmique et complexité quantique, cryptographie quantique, codes correcteurs d'erreurs et réalisation à grande échelle d'ordinateurs quantiques. Une préoccupation nouvelle des informaticiens concerne l'implantation. Ont ainsi vu le jour des modèles de calcul plus réalistes mais restant supérieurs aux ordinateurs traditionnels (boson sampling), ainsi que des réalisations de nouveaux protocoles cryptographiques, de chiffrement à plusieurs centaines de kilomètres de distance, et de systèmes quantiques clé en main. Dans toutes ces directions, la France a apporté plusieurs contributions phares. La création en 2014 de la fédération de recherche Paris Centre for Quantum Computing (PCQC) va encore améliorer sa visibilité et la confirmer en tant que point névralgique de la recherche en informatique quantique à l'international.

Motivé par le développement rapide des approches d'ingénierie du vivant, la notion de calcul moléculaire progresse en relation avec la biologie synthétique. Les progrès importants de ces dernières années permettent d'envisager l'implantation d'éléments mémoire et de portes logiques au sein même d'un chromosome bactérien. Si l'ordinateur bactérien est encore loin, ces avancées pourraient rapidement permettre le développement de capteurs bactériens, éventuellement organisés en réseaux.