Des systèmes automatisés aux systèmes coopérants

Dans son fameux ouvrage “A new kind of Science”, Stephen Wolfram, concepteur du logiciel Mathematica, recense les grandes étapes de la science mathématique du vingtième siècle.

A partir des années 1900, la théorie des systèmes dynamiques (dynamic systems theory) apparaît avec l’objectif d’étudier le comportement des systèmes qui évoluent au cours du temps.

Durant les années 1940, la cybernétique (cybernetics) vise à comprendre les systèmes biologiques en s’appuyant sur des analogies avec les systèmes électriques.

Durant les années 1960, apparaît la théorie générale des systèmes (general system theory) avec des ouvrages comme celui de Von Bertalanffy, qui vise à étudier des grands systèmes avec un point de vue mécaniste (souvent appelé entrée sortie).

Début des années 1960, l’étape dénommée intelligence artificielle (artificial intelligence) apparaît avec l’idée de comprendre l’intelligence humaine et de la reproduire avec un ordinateur. Le concept de système expert en émane.

Durant les années 1970, la théorie des catastrophes (catastrophe theory) vise à prendre en compte les événements discrets dans les mathématiques continus traditionnels.

Durant les années 1970 encore, la théorie de la complexité computationelle (Computational Complexity Theory) s’intéresse aux tâches computationnelles difficiles.

Durant les années 1960 et 1970, la théorie du chaos (chaos theory) apparaît. Elle part du constat que le comportement de certains systèmes est très sensible aux conditions initiales et peut conduire à une grande complexité de comportement. Néanmoins, il est possible qu’à une échelle plus grossière, des comportements plus simples apparaissent.

Au début des années 1980 apparaît la théorie de la complexité qui vise à étudier la complexité comme un phénomène fondamental et indépendant.

Durant les années 1980 et 1990, l’étape dénommée vie artificielle (artificial life) vise à reproduire les systèmes biologiques. Les systèmes multi-agents appartiennent à cette étape. Ils s’intéressent notamment au phénomène d’émergence dans les systèmes d’agents autonomes coopérants

Durant les années 1990, les systèmes non-linéaires (nonlinear systems) ont connu un regain d’intérêt. Il s’agit d’étudier des systèmes modélisés par des équations compliquées

Toutes ces approches visent à résoudre des problèmes difficiles du fait soit de leur singularité, soit de la taille des problèmes à résoudre. Elles reposent sur différents paradigmes et procèdent soit d’une démarche analytique dite par décomposition, soit d’une démarche mimétique, généralement biomimétique.

Toutes ces approches ont un point commun : même si elles les miment parfois, elles visent à résoudre des problèmes sans intégrer d’acteurs humains à la résolution. En ce sens, elles peuvent toutes être qualifiées d’approches de résolution automatique de problème. Les acteurs humains interviennent lors de la formulation d’un problème, le problème est alors résolu automatiquement et les acteurs ré-apparaissent in fine pour collecter, interpréter les résultats et décider. Ce constat vaut autant pour les problèmes de conception, dont la résolution est vue comme une succession de problèmes d’optimisation, que pour les problèmes de maîtrise et de supervision de systèmes.

Néanmoins, la grande variété des problèmes de conception a mis en évidence le fait que toute la connaissance ne pouvait pas être formalisée par les concepteurs et qu’une part importante de celle-ci restait tacite. L’expérience a aussi montré que les savoirs-faires sont si riches et divers qu’un automate ne peut les capitaliser. Un savoir-faire a généralement un champ de validité particulier ; il est souvent porté par une école de pensée qui s’affronte à d’autres écoles et du conflit, survit ou meurt ce savoir-faire. Comment automatiser sous une forme pérenne ce phénomène éminemment humain ? Dans la pratique, une école de pensée développe ces outils, qui peuvent parfois s’intégrer à des plates-formes comme Matlab, mais rares sont les outils capables de formaliser automatiquement un problème issu du monde réel. Or le savoir-faire se centre essentiellement sur la façon de formuler les problèmes. La notion de communautés de pratique a été introduite pour capitaliser les savoirs-faire dans le domaine de la conception. Elle permet d’éluder le problème insoluble d’automatisation en ayant recours à des outils de rapprochement et de mises en relations de concepteurs dépositaires de savoirs et savoirs-faires. Ainsi la conception devient un processus de conception que recouvre un ensemble d’interactions entre des acteurs et entre des acteurs et des outils.

Si les chercheurs versés dans les problèmes de conception ont conçu la résolution de problème comme des processus interactifs entre des acteurs humains et des acteurs humains et des machines, qu’en est-il des chercheurs versés dans la maîtrise et la supervision des systèmes ? Jusqu’à présent les systèmes de supervision ont été conçus comme des systèmes de coopération verticaux où l’homme observe et oriente la machine dans sa tâche de résolution par des décisions. Néanmoins, dans un certain nombre de situations où des connaissances tacites d’experts et des savoirs-faires complexes sont impliqués, la tâche de résolution de problème ne peut plus être prise en charge par la machine seule. La résolution doit être partagée entre l’homme et la machine. Certains chercheurs parlent de coopération horizontale.

Par conséquent, une recherche en Automatique, dont la vocation est de développer de nouveaux outils pour accompagner l’homme dans ces activités, doit être motivée par une bonne connaissance de l’Homme, des processus métiers où il est impliqué, de ses besoins, de ce qui peut raisonnablement lui être demandé et de ce qui ne peut pas l’être : il faut savoir observer, écouter, comprendre et généraliser pour accroître la généricité des résultats. Nous l’avons montré dans les deux axes développés dans ce mémoire : la recherche d’un formalisme générique résistant à la confrontation à d’autres secteurs applicatifs, est une motivation importante de nos recherches.

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