Coordination scientifique : Jean-Baptiste Joinet (IRPhiL Lyon 3) et Hugo Cadière (IRPhiL Lyon 3)

La liste des orateurs/oratrices et programme des exposés seront annoncés ultérieurement.
 

Thématique scientifique générale du programme LICP (Résumé) :

Les récents succès très médiatisés de l’Apprentissage Machine (AM) en IA ont remis le focus sur la question de l’intelligibilité des processus computationnels. En effet, dans le cadre de ces techniques, “programmer” n’est pas combiner des instructions de programmation dotées d’une sémantique opérationnelle (forme standard pour la programmation via des langages informatiques “impératifs”), mais une sorte d’éducation (un dressage progressif), par essais et erreurs, les succès étant renforcés “de l’extérieur” (via des validations et des coefficients de pondération) et par des boucles de rétroactions.

Dans un tel paradigme, nulle conscience claire, chez le “dresseur d’IA”, de l’algorithme incorporé dans l’IA dressée (algorithme au sens où on l’entend pour une “programmation informatique” par combinaison d’instructions). L’IA dressée reste inexplicable, inintelligible : la manière dont, face à des entrées, celle-ci produit, au terme d’un processus, un résultat, est extensionnellement descriptible (les paramètres de l’IA dressée sont connus), mais le processus computationnel induit demeure essentiellement opaque, inexplicable (non interprétable comme combinaison d’instructions).

Si la question de l’Intelligibilité des processus computationnels prend un sens aigu dans le cadre récent de l’IA, cette problématique lui pré-existait dans le cadre traditionnel des langages de programmation et est même en réalité constitutive de l’apparition, autour de 1930, des premiers “langages de programmation”.

De fait, le premier d’entre eux, le lambda calcul de Church (et son noyau purement fonctionnel : le lambda calcul pur) fut introduit explicitement comme tentative de dépassement de l’inintelligibilité dévoilée par les paradoxes découverts au début du siècle dans le puissant langage logique frégéen ("mes développements [...] ne suffisent pas à assurer dans tous les cas une référence à mes combinaisons de signes", Frege, 1902, lettre à Russell). Par cette proposition (alternative à celle conçue par Russell via sa théorie des types) Church, à partir de 1934, recentre en effet la question sémantique, sur les propriétés, la structure et la “générativité” de la dynamique computationnelle induite par ce langage (réalisée par la conversion locale d'un texte en un autre texte, en fonction du co-texte).

Les premières réflexions de Church sur les conditions rendant potentiellement le processus computationnel source de dénotation et d’intelligibilité se concentrent ainsi sur des propriétés comme la potentielle non terminaison de la dynamique computationelle, mais aussi la potentielle non-terminaison en fonction des “chemins” computationnels (“stratégies” d’exécution). C’est dans le prolongement de ces travaux germinaux qu’émergera vers 1960 la toujours actuelle “Sémantique des programmes” au sens large (et notamment la “Sémantique dénotationnelle” introduite par Ch. Strachey et D.Scott). Les investigations dans ce champ, pris au sens large, visent différents niveaux d’intelligibilité des processus computationnels “purs” (i.e. non typés, cf. plus loin) : à identifier des invariants de la computation, à distinguer des comportements algorithmes spécifiques (construction de l'individu algorithmique, distinction du comportement individuel, saisi à un niveau possiblement variable, plus ou moins fin, d'intensionalité), à anticiper (analyse statique) certaines propriétés de la dynamique computationnelle de programmes particuliers (terminaison, complexité, distinctions intensionnelles…).

Le projet visé propose une enquête centrée sur la sémantique de la computation, à la fois sur les racines de ce questionnement (à l’intersection de la logique et de la pensée philosophique autour du calcul et du calculable), mais aussi sur son actualité dans l’informatique théorique contemporaine (du calcul parallèle aux modèles concurrents, du calcul quantique à l’apprentissage machine).