Définition de la pensée computationnelle, une compétence clé à l’aire de l’intelligence artificielle – IA

Définition de la pensée computationnelle, une compétence clé à l’aire de l’intelligence artificielle – IA

 

ON pourrait penser que cela est nouveau, mais ce n’est pas le cas

Ce nouveau terme, la pensée computationnelle vient de « Computational Thinking » vient de plus en plus se présenter comme une compétence pertinente à regarder.

L’intelligence artificielle (IA) a un impact révolutionnaire sur la recherche et la découverte scientifiques.

De manière simple, nous pouvons constater qu’il est nécessaire, pour faire de la recherche dans une discipline scientifique ou d’ingénierie,  d’être capable de penser en termes de calcul.

L’impact de l’IA va toutefois bien au-delà. Pour s’épanouir dans le monde d’aujourd’hui, chacun a besoin de penser un problème différemment.

Ainsi, une logique adaptée pour l’informatique, le quantique ou l’I.A sera un plus dans la relation Homme-Machine.

En 2012, l’université de Carnegie Mellon, USA, à lancé , son centre pour la pensée computationnelle (Center of Computational Thinking). Depuis, son objectif est de faire progresser la recherche dans ce domaine et ainsi améliorer la vie où l’IA et l’informatique en générale viennent s’impliquer.

Pour ce faire, le centre mène des recherches, organise des séminaires et des symposiums. Ils aboutissent à des démonstrations concrètes de la valeur d’une pensée computationnelle dans divers domaines de la vie courante.

 

Définition de la pensée computationnelle.

 

C’est une approche de résolution de problèmes qui s’inspire du fonctionnement des ordinateurs.

En effet, selon la manière dont ils traitent l’information, lorsqu’on parle de pensée computationnelle, on se réfère à la façon dont nous pouvons décomposer les problèmes en étapes logiques.

On vient les analyser et les résoudre de manière systématique et efficace, tout comme un ordinateur le ferait.

En d’autres terme, la pensée computationnelle est un processus de réflexion impliqué dans la formulation des problèmes et de leurs solutions de manière quasi concomitante.

Ainsi, la pensée computationnelle est donc un processus mental utilisé pour comprendre et résoudre les problèmes. En effet en décomposant en étapes plus simples, on élabore des solutions efficaces.

Les solutions sont représentées sous une forme qui peut être exécutée efficacement par un service de traitement de l’information.

Par conséquent, celles-ci sont représentées de manière à ce qu’elles puissent être mises en œuvre efficacement par un système de traitement de l’information.

Comme le ferait un ordinateur ou un être humain utilisant des outils informatiques. Les solutions sont formulées de manière à être compréhensibles et exécutables par des moyens computationnels.

Definition courte : issue des recherches de Jan Cuny, Larry Snider and Jeannette Wing (lien de la source)

La pensée computationnelle consiste à résoudre des problèmes de manière systématique et efficace, en les décomposant en étapes logiques et en représentant les solutions de manière à ce qu’elles puissent être exécutées efficacement par des systèmes de traitement de l’information.

words cloud computational thinking

 

PROBEs ou PROBlem-oriented Explorations

 

La principale réalisation du Centre pour la Pensée computationnelle est le PROBE,

Le PROBE, c’est l’abréviation de PROBlem-oriented Exploration (Exploration orientée vers les problèmes).

Il vise à développer et implémenter de nouveaux concepts informatiques pour illustrer de manière dynamique la valeur de la pensée computationnelle.

Par conséquent, cela contribue à la recherche fondamentale en informatique.

Par exemple, certains projets PROBE consistent à appliquer des concepts de recherche novateurs à des problèmes non conventionnels.

On vient démontrer comment la pensée computationnelle peut avoir un impact positif sur la société.

D’autres PROBE explorent de nouvelles méthodes éducatives.

Très souvent, un projet PROBE implique une collaboration entre un chercheur en informatique et un expert dans le domaine concerné.

Un PROBE a généralement une durée d’un an.

La société impliquée dans ce PROBE, finance les enseignants, les étudiants, les boursiers post-doctoraux et autres défraiements.

Chez Microsoft par exemple un PROBE implique la collaboration d’un chercheur ou d’un représentant de Microsoft Research.

Le but est de maximiser leurs retombées, les projets PROBE cherchent des solutions généralement applicables aux défis du domaine plutôt que des solutions spécialisées ou des technologies destinées à la commercialisation.

Voici ci-dessous quelques exemples de PROBEs

 

 

Architecture d’un PROBE sur : Le Performer, un Système musical interactif pour la performance Live

 

D’un point de vue Pensée computationnelle, l’idée est ici de pousser le Performer pour proposer un nouveau modèle de performance musicale.

Il faudra y inclure des instruments acoustiques en direct, de la musique préenregistrée et de la MAO (Musique assistée par ordinateur).

Tous sont combinés pour créer des performances.

L’informatique intervient dans la préparation des morceaux musicaux, la détection des gestes de la performance, ou encore le feedback éventuels aux musiciens.

Il peut aussi être pris en compte, l’ajout d’effets audio aux sons pour les rendre plus réalistes lorsqu’ils sont diffusés sur des enceintes.

L’artiste-interprète doit intégrer un modèle informatique de l’ensemble du processus de création musicale.

Par exemple, la musique de ce projet peut être modélisée comme une séquence de parties musicales ou sections qui ne sont pas nécessairement jouées dans le même ordre à chaque fois. Effet de la randomisation étudiée

Les sections peuvent être divisées en mesures et les mesures en temps.

Par cette granularité, le projet doit considérer le processus d’exécution musicale d’un point de vue informatique.

En effet on développe, ainsi, des méthodes spécifiques pour résoudre des problèmes tels que l’identification du tempo et du BPM.

Le déclenchement des entrées, la génération d’un son numérique de haute qualité en synchronisation avec le BPM et la transmission de ce signal à plusieurs haut-parleurs.

 

La pensée computationnelle au quotidien.

 

La pensée computationnelle tout comme les principes algorithmiques sont des outils applicables dans toutes les disciplines .

La parfaite maîtrise de la programmation ou du machine learning ne sont plus nécessaires. En effet, la maîtrise rédactionnelle et les compétences en pensée computationnelle deviennent indispensables dans un monde interconnecté avec l’IA.

Cette compétence va au-delà de la simple compréhension de l’informatique. Elle inclut la capacité à façonner les modèles en action.

Elle implique la compartimentation des problèmes, la compréhension d’algorithmes, l’identification des Modèles de données, ou encore la gestion de l’abstraction et de la complexité.

Elle est cruciale pour résoudre des défis et créer des solutions digitales pertinentes dans notre société moderne.

Définitions à connaître dans la pratique de la pensée computationnelle :

  • Modularisation : Cela permet de diviser les tâches liées à la collecte, au stockage, au traitement et à la présentation des données en sous-tâches plus faciles à gérer car spécifiques. 
  • Algorithme : Le développement d’instructions étape par étape pour la résolution d’un problème
  • Identification de modèles de données : l’observation de régularités dans les data, définition des granularités
  • Encapsulation : la maîtrise de différents niveaux d’abstraction permet de rendre disponibles que les fonctionnalités nécessaires à l’utilisateur extérieur.

 

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Article written by Fabrice Clément

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La pensée computationnelle consiste à résoudre des problèmes de manière systématique et efficace, en les décomposant en étapes logiques et en représentant les solutions de manière à ce qu'elles puissent être exécutées efficacement par des systèmes de traitement de l'information. Elle devient une compétence de plus en plus regardée.

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