L’information est fascinante, elle augmente notre compréhension, elle nous renseigne, nous mène parfois en erreur, mais elle est toujours au centre de nos pensées: quelle est la dernière nouvelle, la dernière émotion, la prochaine tâche à faire…
Cerveau vs Ordinateur
Une manière particulière de définir l’information, qui est d’ailleurs celle utilisée par les informaticiens est la suivante: l’information est la mesure de l’incertitude estimée par la probabilité de l’événement. De plus, l’informatique en soi consiste au traitement de l’information par la machine qu’est l’ordinateur. En faisant ce lien, nous constatons mieux comment on peut tracer le lien que l’on fait du cerveau à l’ordinateur. Comme le dirait Noam Chomsky, comparer le cerveau à l’ordinateur directement est un peu comme comparer l’oiseau à l’avion. Au fond, ils n’ont rien de comparable, puisque la puissance et la capacité d’ensemble du cerveau ainsi que tout l’aspect encore incernable qu’est la conscience sont incomparables à nos ordinateurs, bien limité malgré leur force indéniable. Tout comme l’avion, qui, malgré sa capacité à planer au-dessus des nuages des heures durant, n’aura jamais d’horloge biologique lui indiquant l’évolution des saisons, ainsi que la capacité à tracer un itinéraire depuis l’interne naturellement.
Aux origines de l’information dans l’ère de la machine
Il est vraiment incroyable de voir que l’homme a pu concevoir une machine telle que l’ordinateur et d’utiliser cet appareil pour simuler une partie de l’humain; entre autres avec l’intelligence artificielle. On peut se demander comment fonctionne toute cette machinerie, si complexe semble-t’-elle. Il y a d’abord le côté pratique et physique de la conception de ces outils, ainsi que le côté théorique qui est d’établir le plan, et prévoir l’orchestration des fondements de l’appareil. Les deux revers d’une seule et même médaille qui donne lieu à la concrétisation d’un outil de traitement de l’information.
Complexité algorithmique
Traiter des informations et effectuer des opérations requièrent du temps! Il existe d’ailleurs toute une branche de l’informatique qui concerne l’étude de la complexité algorithmique. On y étudie mathématiquement à quel point un problème prend du temps ou de l’espace. Par espace on entend espace de stockage dans la mémoire d’un ordinateur, à être résolu plus la taille de l’entrée augmente. On peut par exemple penser à évaluer une multiplication. On peut commencer par voir combien de temps prend un ordinateur à effectuer une multiplication entre deux chiffres d’un nombre tel que 4 et 2, et regarder combien plus de temps on prend pour la multiplication entre des nombres à deux chiffres comme 20 et 43 et augmenter de cette manière la taille des nombres et voir le temps de calcul évolue de quelle manière.
Tout est impossible jusqu’à preuve du contraire, qui saura nous surprendre ?
Il se trouve qu’il existe certains types de problèmes qui sont si complexes à résoudre lorsque la taille de l’entrée augmente qu’il prendrait à l’ordinateur classique que l’on connaît, et même à des superordinateurs remplissant la taille d’une pièce l’âge de l’Univers à résoudre! Des chercheurs ont sans relâche tenté de trouver des astuces afin de résoudre ce type de problème de type NP dans un temps raisonnable sans succès… Si une personne réussit à trouver une manière simple de résoudre ces problèmes et de montrer que ces problèmes sont de type P, une catégorie de problème pouvant être facilement résolue par nos ordinateurs classiques, cette personne aurait tout le prestige de la communauté scientifique, et beaucoup d’argent! Un des problèmes NP connus est le problème du marchand voyageur; il s’avère que déterminer la trajectoire optimale entre deux villes en passant par des endroits intermédiaires spécifiques est un problème extrêmement complexe.
Pas de solution? Ne perdons pas espoir, il nous reste encore les ordinateurs quantiques!
Malheureusement, beaucoup ont abandonné la lutte, en pensant qu’il est en fait impossible de montrer que les problèmes de type NP sont identiques des problèmes de type P. De nos jours, plusieurs se penchent sur l’avenue des ordinateurs quantiques. Les ordinateurs quantiques sont un monde de différence des ordinateurs que l’on connaît. Ils ne seront pas, contrairement à la croyance tendance de ces jours-ci, remplacer les ordinateurs classiques. Toutefois, ils seront très efficaces pour certains types de problème niches comme les problèmes NP. Avec une énorme capacité de calcul, lorsque les progrès techniques nous permettront de contrôler des objets de l’échelle de l’atome plus précisément, un jour, nous pourrons espérer avoir accès à des ordinateurs quantiques qui de par leur plus grande capacité, résoudre les problèmes qui prend des milliards d’années sur un ordinateur classique en l’espace de quelques mois, ou jours!
