Qu’était le projet japonais d’ordinateurs de cinquième génération, et pourquoi inquiétait-il le reste du monde?

Au début des années 1980, le Japon semblait gagner dans chaque industrie où il s’engageait : l’acier, l’automobile, l’électronique grand public, les puces de mémoire. Alors quand son puissant ministère du Commerce a annoncé un plan pour devancer le monde entier en informatique, et pour y arriver grâce à l’intelligence artificielle, on l’a pris très au sérieux aux États-Unis et en Europe. Le plan s’appelait Fifth Generation Computer Systems (systèmes informatiques de cinquième génération), qu’on abrégeait généralement en FGCS.

Le but était un nouveau genre d’ordinateur. Au lieu de surtout calculer, il raisonnerait : il tirerait des conclusions de vastes réserves de connaissances, assez vite pour soutenir des programmes capables de comprendre la langue, de diagnostiquer des maladies ou d’analyser des dossiers juridiques. Pour y parvenir, le Japon a misé sur deux idées à la fois : la programmation logique et le matériel massivement parallèle.

Ce qui s’est passé, et quand

Le projet a eu une longue préparation. Au milieu des années 1970, le ministère du Commerce international et de l’Industrie (MITI) a demandé au JIPDEC, le Japan Information Processing Development Center, une étude sur l’avenir de l’informatique. En 1979, il a financé une étude plus approfondie de trois ans avec l’industrie et les universités, et l’expression « ordinateur de cinquième génération » est entrée dans l’usage pendant ce travail. Le MITI a aussi tenu une conférence internationale pour présenter ses idées et inviter des chercheurs étrangers.

En 1982, le gouvernement a donné le feu vert et créé l’ICOT, l’Institute for New Generation Computer Technology, à Tokyo, financé conjointement avec les entreprises informatiques japonaises. Kazuhiro Fuchi a dirigé le projet à titre de directeur. Le plan s’étalait sur dix ans en trois étapes : trois ans de recherche initiale, quatre ans pour construire des sous-systèmes, et trois dernières années pour achever un prototype fonctionnel.

Le nom venait de la façon habituelle de compter les générations d’ordinateurs selon le matériel : les tubes à vide, puis les transistors, puis les circuits intégrés, puis les microprocesseurs. Une « cinquième » génération annonçait un bond au-delà de toutes celles-là.

Comment il devait fonctionner

Au cœur du FGCS se trouvait la programmation logique, l’approche derrière le langage Prolog, créé à Marseille en 1972. En programmation logique, un programme est un ensemble de faits et de règles, et exécuter le programme veut dire prouver qu’un énoncé en découle. L’un des fondateurs du domaine l’a résumé en deux équations : un programme est un ensemble d’axiomes, et un calcul est une preuve.

Les planificateurs croyaient que la logique était le « chaînon manquant » entre les connaissances, stockées sous forme de faits et de règles, et le matériel parallèle. De nombreuses étapes de preuve pourraient, en principe, s’exécuter en même temps sur de nombreux processeurs. Ils ont donc mesuré la vitesse dans une nouvelle unité, les LIPS (logical inferences per second), ou inférences logiques par seconde, une inférence correspondant à peu près à une étape de raisonnement.

Voici l’ampleur de l’ambition :

Pour rendre l’idée concrète, imaginez une base de connaissances médicales contenant une règle comme « un patient qui présente les symptômes A et B peut avoir l’affection C ». Une requête vérifie des milliers de règles semblables. Une machine de cinquième génération devait en essayer beaucoup à la fois, sur des centaines de processeurs, plutôt que l’une après l’autre.

En 1982, lors d’une visite à l’ICOT, l’informaticien Ehud Shapiro a conçu Concurrent Prolog, un langage logique fait pour exécuter de nombreux processus à la fois. Ses travaux ont orienté le projet vers la « programmation logique concurrente ». Cette voie a mené aux Guarded Horn Clauses (GHC) d’Ueda, puis finalement à KL1, le langage central du projet.

Pourquoi il inquiétait le monde

Le FGCS est arrivé à un moment d’anxiété face à la concurrence japonaise. En réaction, un groupe d’entreprises américaines a créé la Microelectronics and Computer Technology Corporation (MCC), un consortium de recherche à Austin, au Texas, et le département de la Défense des États-Unis a lancé sa Strategic Computing Initiative, qui comprenait des travaux sur des systèmes intelligents comme des chars capables de se diriger seuls. La Grande-Bretagne a lancé le programme Alvey, et l’Europe a lancé ESPRIT ainsi qu’un centre de recherche commun à Munich, soutenu par ICL, Bull et Siemens. Certains scientifiques américains ont admis par la suite que des collègues avaient peut-être exagéré la menace pour obtenir plus de financement de recherche chez eux.

Ce qu’il a accompli

En 1992, l’ICOT avait construit cinq Parallel Inference Machines (machines d’inférence parallèle), comptant jusqu’à 1 000 processeurs travaillant ensemble, ainsi que les logiciels pour les programmer et des applications comme une base de données parallèle, un système de raisonnement juridique et un démonstrateur automatique de théorèmes. Des experts ont qualifié une partie de ce travail de techniquement impressionnante.

Sur le plan commercial, toutefois, il a raté sa cible. Les ordinateurs polyvalents, comme les postes de travail fabriqués par Sun Microsystems, sont devenus assez rapides et bon marché pour que peu d’acheteurs veuillent des machines d’IA spécialisées. Les langages de logique concurrente n’ont jamais non plus réussi à unir les connaissances fondées sur la logique et le matériel parallèle aussi proprement qu’on l’espérait. Après avoir dépensé environ 50 milliards de yens, plus de 400 millions $ US au taux de change de 1992, le projet a pris fin, et le MITI a offert ses logiciels gratuitement à quiconque, y compris aux étrangers. Edward Feigenbaum, de Stanford, qui avait coécrit en 1983 un livre sur le projet, a fait remarquer que personne, même au Japon, n’utilisait cette technologie.

Ses défenseurs invoquaient un autre bénéfice : des centaines, voire des milliers d’ingénieurs japonais formés en informatique de pointe. Comme l’a dit un directeur de recherche japonais : « Je pense que l’effet secondaire est l’effet principal. »

Quelles leçons le projet de cinquième génération offre-t-il aux programmes nationaux d’IA d’aujourd’hui?

La première leçon concerne le fait de miser sur une seule voie technique. Le FGCS a choisi tôt la programmation logique et le matériel spécialisé, et s’y est tenu pendant dix ans, alors que l’industrie informatique se tournait vers des machines polyvalentes et bon marché. En 2020, de nombreux gouvernements annoncent des stratégies nationales en IA. Une question utile à poser à chacune : finance-t-elle des compétences et de la recherche larges, ou une seule machine ou méthode?

La deuxième leçon porte sur les attentes. Le directeur du projet soutenait que des observateurs extérieurs avaient exagéré ses objectifs, ce qui a fait paraître le résultat comme un échec. Les grandes promesses publiques, qu’elles viennent des planificateurs ou de rivaux inquiets, placent la barre à une hauteur que la recherche réelle franchit rarement dans les délais.

La troisième leçon, c’est que la valeur d’un programme peut résider dans ses gens et ses retombées. Le FGCS a formé une génération d’ingénieurs et a poussé les États-Unis et l’Europe à investir dans la recherche en informatique. Les idées survivent aussi : le traitement parallèle est maintenant partout, des portables multicœurs aux processeurs graphiques qui entraînent les réseaux de neurones d’aujourd’hui, même si l’on ne sait pas exactement dans quelle mesure le projet japonais lui-même y a contribué.