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Extension du vocabulaire grosmanchien

En ce début de semaine, mon employeur chéri m'a envoyée en formation media-training pour apprendre à parler aux journaliste (on notera le timing pas foufou du truc qui arrive une semaine pile après que je me sois justement retrouvée à parler à des journalistes, mais bon)

J'ai donc passé deux jours en compagnie d'autres gentil·le·s collègues issu·e·s d'autres disciplines (maths, info, physique, chimie et bio, bizarrement les humanités n'étaient pas représentées), et on a notamment appris à s'exprimer pour le grand public sans trop jargonner.

Un des exercices qu'on nous a donné·e·s, c'est de s'interviewer deux par deux et d'écrire un petit texte pour présenter notre binôme. Je me suis retrouvée avec la collègue informaticienne, et c'est comme ça que j'ai découvert le mot heuristique.

Gné ?

Alors pour être précise, c'est un mot que j'avais déjà rencontré par le passé, mais jusque là j'avais jamais vraiment compris ce que ça voulait dire. 

Mais cette-fois c'est bon. 

Et comme je suis sûre que vous aussi vous rêvez de savoir ce qu'est une heuristique, ben je vous mets le texte écrit pour l'occasion (me remerciez pas c'est cadeau).

L’heuristique c’est fantastique !

(oui, je suis très fière de ce titre)

Quel est le point commun entre la conception d’une carrosserie de voiture et la détection de biomarqueurs pour le cancer ?

Il s’agit dans les deux cas de problèmes complexes et pour lesquels il n’existe pas de solution mathématique simple, car ils nécessitent la prise en compte de nombreux paramètres. Par exemple, dans le cas de notre carrosserie, il faudra trouver un compromis entre légèreté et résistance aux chocs.

Pour aborder ces questions, C., informaticienne à Paris, développe des heuristiques. 

Mais qu’est ce que c’est une heuristique ?

C’est tout simplement une suite de calculs, qui vont proposer des solutions successives au problème considéré, en tentant de se rapprocher de la meilleure solution possible à chaque essai. Comme un jeu de « chaud-froid » mathématique. Toute la difficulté étant de réussir à obtenir une solution satisfaisante (dans le « chaud ») en un nombre d’essais raisonnables.

En amont des applications concrètes de ces heuristiques, C. travaille sur comment faire évoluer les calculs pour explorer au mieux l’espace des solutions. Cela implique de choisir le meilleur algorithme possible, ou encore, si l’on dispose de larges bases de données expérimentales, d’avoir recours à l’IA.

Au final, C. parle souvent de boite noire pour décrire ses calculs. Mais pourtant, pour beaucoup de problèmes ils permettront de voir la lumière au bout du tunnel !

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