Un Prix Turing probablement approximativement correct

Il y a exactement vingt-cinq ans, une nouvelle discipline se détachait du substrat académique déjà bien établi de l'Intelligence Artificielle au sein duquel elle avait mûri. Résultat de deux ateliers de travail organisés au tout début des années 1980, la publication du livre de référence Machine Learning par les fondateurs de la spécialité, Ryszard Michalski (1937-2007), Jaime Carbonell et Tom Mitchell et le lancement d'un nouveau journal scientifique du même nom en 1986, signalaient la maturité et l'homogénéité des travaux de nombreuses équipes universitaires.

 

C'est dans ce contexte d'émergence enthousiaste d'un programme original de recherche, qu'un spécialiste de la combinatoire et de la complexité algorithmique, Leslie Valiant, faisait paraître un article théorique dont la portée devait s'étendre sur plusieurs décennies, Une théorie de « l'apprenable » (A Theory of the Learnable). Un examen rapide de la liste impressionnante de ses publications montre d'ailleurs que Valiant a certainement l'art de ciseler les titres de ses papiers scientifiques : On Time versus Space, Negation can be exponentially powerful, Optimally universal parallel computers, Rationality, Cognitive computation, Circuits of the Mind, Robust Logics, Knowledge infusion, Evolvability et le borgésien Accidental algorithms ! Sa contribution à l'informatique ne se limite cependant pas aux seuls algorithmes d'apprentissage automatique mais se ramifie au calcul parallèle (A scheme for fast parallel communication) et aux architectures matérielles (General purpose parallel architectures). C'est ce chercheur tout à fait original, aux travaux fondateurs, enseignant à Harvard depuis plus de vingt ans, que le prestigieux Prix Turing vient récompenser pour 2010.

 

Dès la naissance de la discipline du Machine Learning, Valiant lui donnait donc un fondement théorique novateur, connu depuis sous le nom singulièrement curieux d'algorithmes probablement approximativement corrects (PAC). L'idée directrice étant de se concentrer sur l'amélioration de l'efficacité (en temps et mémoire) des algorithmes d'apprentissage automatique, l'approche PAC s'attache à donner une caractérisation approximative, mais précise, des concepts à apprendre et mesure (pour l'améliorer) la probabilité d'atteinte de la cible, dans cette marge d'approximation, par l'algorithme en question. Saluée comme révolutionnaire à l'époque, cette conception théoriquement fondée a démontré depuis sa validité pratique dans de nombreuses applications dans autant de domaines industriels.

 

Pour retracer à grandes lignes l'évolution du programme de recherche du Machine Learning, de relativement informels qu'étaient les premiers travaux de recherche avant Valiant — souvent des exposés commentés de quelques applications d'une méthode d'apprentissage à de petit jeux de données ou à des problèmes volontairement simplifiés — les papiers, postérieurs à la théorie de Valiant, se caractérisèrent par un formalisme plus recherché. L'idée centrale qui s'imposait alors, déjà proposée par Herbert Simon (1916-2001) dans Why Should Machines Learn? (encore un titre somptueux !), voulait que l'objectif de l'apprentissage soit l'amélioration effective de l'exécution d'une tâche donnée. Dès lors toute recherche algorithmique sur l'apprentissage automatique devait également prendre en compte une ou plusieurs tâches et un système d'exécution de ces tâches, pompeusement nommé système performatif (performance system). Un second courant, venu des recherches expérimentales menées en psychologie, porté par Dennis Kibler et Pat Langley dans Machine Learning as an Experimental Science, précisait ensuite les techniques d'expérimentation contrôlée à appliquer aux problèmes d'apprentissage automatique.

 

Ce mouvement expérimental, auquel la constitution progressive par David Aha d'un référentiel de jeux de données standardisés, le Machine Learning Repository de UC Irvine, a également fortement contribué en permettant de comparer les algorithmes sur les mêmes jeux de données, était aussi caractérisé par l'accent mis sur les méthodes dites symboliques. Par contraste avec les méthodes numériques, elles visaient à apprendre des connaissances dont la représentation naturelle était directement intelligible : règles de production, arbres de décision, formules de logique, etc.

 

Mais au fur et à mesure que croissait l'accent mis sur l'importance du système performatif, les études de Machine Learning visèrent de plus en plus large et inclurent progressivement toute méthode permettant, avec l'expérience, d'améliorer la performance. Ainsi d'autres idées issues de la reconnaissance des formes et des images, des approches probabilistes et statistiques, ou à base de cas (instance-based learning) poussèrent petit à petit les idées de Valiant vers le fond de la scène. Paradoxalement, la formalisation des jeux de données aidant, la variété des méthodes employées entraînait également une simplification des tâches auxquelles elles étaient appliquées — ce qui en facilitait certes la comparaison, mais donnait une importance hors de proportion aux tâches de classification et de régression. Aujourd'hui encore, l'algorithme AdaBoost de Yoav Freund et Robert Schapire (1999) et la prolifération de ses déclinaisons, par exemple, a donné naissance à une branche entière de recherches très active sur ce qu'il est convenu d'appeler les systèmes collectifs d'apprentissage (Ensemble-Based Learning). Dans le même temps, la représentation des données et des connaissances apprises s'appauvrissait : les listes attribut-valeur et les formules du calcul propositionnel devenaient le modèle formel prépondérant dans les implémentations. Cette opacification progressive des connaissances reflétait aussi leur rôle décroissant dans l'élaboration et la mesure des algorithmes d'apprentissage automatique.

 

La reconnaissance actuelle de l'importance des travaux de Valiant jette un nouvel éclairage sur cette évolution, parfois radicale, par rapport aux premiers objectifs du Machine Learning. À l'heure ou l'hypercroissance des volumes de données liées au Web pose avec une nouvelle acuité la question de faire sens — courant de réflexion identifié sous la dénomination de Big Data et mené tambour battant, entre autres, par Microsoft, Google, et la communauté Hadoop — la théorie de Valiant prend alors un relief nouveau. Terrence Sejnowski du Salk Institute, dans son allocution Graeme Clark, hier encore, appellait de ses voeux à une intensification de la recherche sur les nouvelles architectures parallèles — matérielles et logicielles — pour percer la barrière calculatoire que représente encore le cerveau humain malgré le succès récent de Watson ou les 2,57 petaflops/s de Tianhe-1A.

 

Comme il y a vingt cinq ans, exactement les sujets de prédilection du Prix Turing 2010.

 

De quoi Watson est-il le nom ?

Et mercredi soir dernier, Watson remporta haut la main, avec un gain de 77 147 dollars, la compétition de « Jeopardy! », devant ses adversaires, pourtant de première force, Ken Jennings et Brad Rutter. Ce fut, à la télévision américaine, un rare moment d'inspiration Turingo-Kasparovienne : car Watson, comme Deep Blue qui démolit le champion du monde d'échecs, Garry Kasparov, en six courtes parties en 1997, est un logiciel conçu par IBM tournant, pour l'occasion, sur un cluster de 90 serveurs basés sur la nouvelle architecture de microprocesseur Power7 du constructeur.

 

Superbe — et inquiétante pour certains — démonstration technologique d'un IBM que l'on avait tendance à oublier au palmares de l'innovation, tout ébaubis que nous sommes par l'hypertrophie tentaculaire du moteur de recherche. Mais, finalement, de quoi Watson est-il la démonstration ?

 

Revenons aux premières minutes du big bang cybernétique : en 1950, la revue Mind publiait un article d'Alan Turing dont le titre, Computing Machinery and Intelligence, plutôt obscur, cachait un programme de recherche révolutionnaire qui devait agiter tout autant les laboratoires où naissait une informatique balbutiante que les philosophes et les sociologues de tous horizons. Concentré sous la forme d'un jeu d'imitation qui est célèbre depuis sous le nom de Test de Turing, la méthode proposée pour répondre à l'éternelle question : les machines peuvent-elles penser ? prend — déjà ! — la forme d'un jeu.

 

Dans la formulation originale du Test de Turing, un homme et une femme, cachés de l'interrogateur ne communiquent avec lui, indépendamment, que par messages tapés à la machine — on est en 1950, pas de PC ! IBM fabrique des machines à écrire, la Model A Standard Electric Typewriter est un succès mondial depuis deux ans. Les participants s'accordent pour répondre comme « femme » aux questions écrites de l'interrogateur : l'homme faisant de son mieux pour faire croire qu'il est la concurrente, la femme pour convaincre qu'elle seule l'est authentiquement. L'interrogateur s'applique, par des séries de questions aux deux concurrents masqués, laissées à son libre jugement de déterminer qui imite réellement l'autre.

 

Turing suggère de remplacer l'homme par la machine (la computing machinery du titre) et écrit :

 


Nous posons maintenant la question suivante : que se passera-t-il lorsqu'une machine jouera le rôle de l'homme dans le jeu d'imitation ? L'interrogateur se trompera-t-il aussi souvent que lorsque le jeu est joué entre un homme et une femme ? Ces questions remplacent notre interrogation originale : les machines peuvent-elles penser ?


 

Notons immédiatement, pour l'écarter, la difficulté de genre que l'énoncé brut du Test de Turing pourrait susciter chez le lecteur contemporain. Dans les années 1950, on peut penser qu'un interrogateur aurait peut-être moins de difficultés qu'aujourd'hui à distinguer un interlocuteur qu'une interlocutrice tant le répertoire des expériences quotidiennes de l'homme devait différer de celles de la femme à cette époque, dans cette société. (Enoncé d'autant plus problématique ou révélateur au plan psychologique d'ailleurs, si l'on se rappelle des orientations d'Alan Turing qui lui valurent persécution et déchéance de la dite société !)

 

En revanche, la subtilité instillée dans le Test par l'esprit tortueux de son créateur mérite qu'on s'y attarde un instant. À première lecture, le Test de Turing s'auto-disqualifie, en tout cas pour l'époque à laquelle il est énoncé. La première question de Turing n'en n'est pas une puisqu'en 1950, tout du moins, la machine ne peut pas jouer au jeu d'imitation proposé. Cette capacité étant donnée comme préalable à la réponse que ce jeu doit révéler, le Test ne peut donc être administré. On peut cependant en sauver l'essence, puisque Turing dit : « lorsqu'une machine jouera », anticipant, pour le coup en authentique visionnaire, le formidable développement du calcul automatisé. Bien que candidat d'un jeu aux règles différentes, Watson démontre que le niveau actuel des développements de l'informatique et du logiciel permettent aujourd'hui de juger recevable ce prolégomène.

 

Mais une seconde finesse apparaît alors. Dans le jeu originalement conçu, la machine doit imiter l'homme en train lui-même d'imiter la femme. (Décidément !) Ne soupçonnerions-nous pas qu'il soit plus facile d'imiter quelqu'un s'appliquant à imiter quelqu'un d'autre que d'imiter purement et simplement ce quelqu'un ?

 

L'interrogateur du Test de Turing juge d'après la compétence à mener un dialogue, une conversation. Et là réside, au fond, l'intérêt réel du Test qui met à l'épreuve la capacité d'une machine à imiter les interactions humaines. C'est en cela que Watson diffère de votre pèse-personne : à quiconque l'interroge, la balance, répond exactement avec le poids, quelles qu'en soient les variations — tenter de cajoler ou d'influencer l'instrument par de doucereuses injonctions à fournir des réponses plus flatteuses n'entame en rien sa détermination, comme chacun peut aisément s'en convaincre en tentant, s'il ne l'a déjà essayé, la dégrisante expérience.

 

Le Test de Turing propose donc de considérer l'intelligence à la mesure de la capacité d'intégration de la machine à une organisation sociale — certes, ici, simple et circonscrite — plutôt qu'à la reproduction mot à mot, a-t-on envie de dire, du fonctionnement du cerveau humain. Ce test met donc bien plus l'accent sur la recevabilité de la machine dans le tissu des relations sociales que sur l'architecture et sur les algorithmes employés. Un billet récent de Stephen Wolfram le génie mathématique controversé de A New Kind of Science et du moteur de recherche original Wolfram|Alpha, en forme de plaidoyer pour l'approche radicalement symbolique de la connaissance apparemment à l'oeuvre dans Wolfram|Alpha, montre bien que des architectures et des programmes très différents pourraient prétendre à passer le Test de Turing.

 

Se demander de quoi Watson est-il la démonstration impose donc de détailler le protocole du Test de Turing avec plus de circonspection. D'abord, remarquons que dans une délicieuse inversion de la direction du Test, le jeu Jeopardy! propose à ses candidats une réponse dont ils doivent trouver la question à laquelle elle répond. La question est la réponse et la (bonne) réponse est ici la (bonne) question. Affiner le Test de Turing avec cette variante conduit à s'interroger sur ce qui se passerait si une machine jouait le rôle de l'interrogateur dans le Test de Turing. (Au fait, dans l'énoncé original de Turing il n'est pas précisé si l'interrogateur est homme ou femme, ce qui, pourrait-on penser, doit influencer sur les probabilités d'un jugement correct.) Turing dit un peu plus loin dans le même article :

 


Je crois que d'ici une cinquantaine d'années [on y est !] il sera possible de programmer les ordinateurs à jouer le si bien le jeu d'imitation que l'interrogateur moyen n'aura pas plus de 70% de chance de l'identifier correctement après cinq minutes d'interrogation. La question initiale : les machines peuvent-elles penser ? est alors vidée de son sens et ne mérite pas discussion. Cependant je pense qu'à la fin du siècle, le sens des mots et les usages de l'opinion éduquée auront tant évolué que l'on pourra parler de machines intelligentes sans s'attendre à être contredit.


 

On voit bien que dans l'esprit de Turing, la justesse de ses prédictions à plus à voir avec ce que nous pensons des machines et comment nous nous les représentons qu'avec les développements proprement techniques de ces machines. D'évidence, ce thème a été abondamment exploré par la science-fiction, comme dans Do Androids Dream of Electric Sheep? de Philip K. Dick qui servit de base au film Blade Runner, ou HAL — un IBM peu déguisé — dans 2001 de Clarke et Kubrick. Il a aussi été largement exploré dans les recherches des premiers temps de l'Intelligence Artificielle, avec, par exemple, Eliza de Joseph Weizenbaum qui joue le rôle du psychanalyste dans une consultation dont vous êtes le patient, ou encore Colby de Kenneth Colby qui joua si bien le rôle du malade paranoïaque qu'il trompa 52% des psychiatres amenés à jugés la transcription de dialogues avec la machine. Notons que, dans ce dernier cas, Colby indiqua que les psychiatres (les interrogateurs) modifiaient leur façon de mener le dialogue s'ils étaient avertis qu'un programme pouvait être leur interlocuteur. Une machine peut-elle donc passer le Test de Turing non seulement en l'absence de coopération — la coopération désignant ici un protocole qui volontairement ou non facilite la solution du jeu d'imitation — mais lorsqu'elle est confrontée à un interrogateur entraîné et averti de l'éventuelle présence d'une machine ? Le rédacteur des des questions (les réponses !) du jeu Jeopardy! savait-il que Watson serait candidat ? Une machine aurait-elle pu rédiger ces mêmes questions pour cette émission particulière ?

 

Sous l'angle maintenant du contenu, de la matière de la conversation du Test, une autre mise en abyme nous attend. Alors que les algorithmes de Google, dont la réputation d'innovation n'est plus à vanter, cherchent les réponses à la question (simplifiée) de l'internaute dans une analyse, au final, statistique d'un énorme volume de documents textuels, Watson, affirmation volontaire du nouveau parangon de l'innovaiton, utilise des algorithmes de traitement de langage naturel et d'inspiration statistique similaire pour trouver la question à la réponse choisie. Si on mettait bout à bout Watson et Google, on aurait une boîte noire à la Searle qui tournerait en circuit fermé — et moins de publicité pour polluer nos écrans ! (C'est d'ailleurs avec une certaine détresse cognitive que nous apprenons aujourd'hui que RenRen, le Facebook chinois — la très authentique concrétisation de la Chinese Room de Searle — annonce sa prochaine IPO sur les marchés américains coupant le riz sous le pied de la triade Goldman Sachs, Digital Sky Technologies, Facebook.)

 

Enfin, il est tout à fait significatif, qu'à l'époque où Nicholas Carr publie Is Google Making Us Stupid dans The Atlantic et développe son argumentation dans le livre The Shallows, reprenant contre le moteur de recherche la thématique de l'abrutissement des foules, ce soit Jeopardy! qui ait inspiré David Ferrucci et son équipe de sémanticiens à IBM. Neil Postman, dans Amusing Ourselves To Death, dirigeait en 1985 la même critique, avec d'indubitables relents orwelliens, contre la télévision des années 1950-1960 aux Etats-Unis qui portait précisément au pinacle du prime time les jeux de question-réponse : les premières diffusions de Jeopardy! datent de 1964 et ont littéralement enchanté une génération entière de téléspectateurs avides. Car dans ce type de jeu qu'est-il montré en spectacle ? Au final, la capacité des candidats à répondre avec l'exactitude mécanique et systématique aux questions dont la difficulté artificielle est précisément étudiée pour faire ressortir ce comportement machinal. D'où l'espèce de pindarisme dans la rédaction de questions alambiquées portant sur des trivialités auxquelles n'importe qui de sensé n'accorderait la moindre attention qui caractérise ces jeux télévisés et leurs innombrables déclinaisons (par exemple, le très judicieusement nommé Trivial Pursuit). Voici donc des jeux où l'homme doit imiter la machine ; est-il alors surprenant que Watson triomphe, machine qui imite l'homme imitant la machine ? Watson pourrait-il se faire passer pour votre pèse-personne ? Difficile à imaginer sans que vous ne vous en aperceviez rapidement...

 

En 1997, IBM Deep Blue gagnait son match contre Kasparov, le champion du monde d'échecs, en poussant à fond ce qui le distinguait de son opposant plutôt qu'en cherchant à l'imiter, l'exercice d'algorithmes exhaustifs dits de brute force explorant toutes les situations et développements possibles grâce à une capacité de calcul inégalée à l'époque. L'expression la plus radicale du caractère machinal sortait vainqueur là-aussi d'un jeu, dont on pensait jusqu'alors que la combinatoire proprement monstrueuse dominait encore la brute dans la machine. De quoi Deep Blue fut-il la démonstration ? Sur son succès IBM a créé le Deep Computing Institute (DCI) qui s'attaque à des problèmes de prévisions météorologiques, de fraude dans les transactions de cartes de crédit et d'analyse des logs des call-centers téléphoniques. Deep Blue n'a plus jamais joué aux échecs ; il est exposé au Smithsonian Institute.

 

IBM nous promet que Watson (for a smarter planet) inaugure une ère meilleure dans les domaines de la santé, de la finance et des services au consommateur. Peut-être que dans quinze ans, dans un remake d'une Nuit au musée dans l'univers de The Matrix et de Skynet c'est Watson qui commentera les visites guidées au Smithsonian répondant aux questions des turbulents jeunes androïdes en sortie du mercredi après-midi...

 

Que la Chaire est verte !

Nous étions revenus — avec nostalgie — du campus de l'École polytechnique en juin 2009, à l'occasion de l'inauguration en fanfare de la Chaire « Optimisation et Développement Durable » (OSD) de Microsoft, du CNRS et de l'X, en nous interrogeant sur l'intitulé même de ce projet commun de développement de la recherche. Rappelons que la chaire OSD est animée par Philippe Baptiste, chercheur CNRS et à l'époque directeur du Laboratoire de recherche informatique de l'École Polytechnique (unité mixte de recherche CNRS / École Polytechnique) et par Youssef Hamadi, responsable du « Constraint Reasoning Group » à Microsoft Research Cambridge, UK, et co-responsable du projet « Adaptative Combinatorial Search » au sein du Centre de Recherche Commun INRIA-Microsoft Research. Le gratin de la recherche française en informatique et recherche opérationnelle, donc, s'alliant avec Microsoft pour réfléchir à la conciliation du numérique et du développement durable, des thématiques en apparence éloignées l'une de l'autre.

Au plan épistémologique, pas besoin d'être un constructiviste radical pour concevoir que le développement durable, s'inquiétant de l'attrition des ressources « environnementales », depuis peu considérées comme finies, ait à voir avec l'optimisation dès qu'il s'agit de répondre à cette inquiétude par un usage rationnel des dites ressources. Au plan scientifique, en revanche, les méthodes qui viseraient, d'une part, à étendre le champ applicatif de la boîte à outils hétéroclite de la recherche opérationnelle aux problèmes du développement durable, et, d'autre part en retour, à acclimater au numérique —
digitize — un environnement dit naturel dont notre perception est plutôt analogique, n'apparaissent plus aussi clairement.

Le grand mérite de la conférence-bilan à mi-étape des travaux de la Chaire OSD, tenue le 27 janvier dernier dans le green building somptueux de Microsoft à Issy-les-Moulineaux, fut précisément d'en montrer des résultats pratiques, d'usage immédiat pour des bénéfices concrets et mesurables. Dans une phase d'introduction assez convenue, Eric Boustouller se réjouissait que le Premier ministre François Fillon, flanqué pour bien faire de Nadine Morano et de Xavier Bertand, soit venu chez Microsoft le matin même rencontrer des créateurs d'entreprises et des djeunes — qu'est ce qui se passe, ils n'en ont pas à la maison, nos ministres, des djeunes ? Et pourquoi diable chez Microsoft, alors qu'on pensait que la grande expo. de djeunes désoeuvrés et sans emploi, c'était plutôt dans le neuf-trois ? Microsoft est exemplaire au plan de l'alternance et de l'emploi des jeunes, au plan de la contribution à la recherche scientifique nationale et patriotique, tout autant qu'au plan du développement durable, c'est entendu ! C'est ce que nous confirmait évidemment Xavier Michel, général Directeur-général de l'Ecole polytechnique, qui vantait le programme des Chaires ouvrant aux partenariats avec des industriels prestigieux (Renault, Total, Arcelor-Mittal, Orange, Dassault Systèmes, Valeo, Saint Gobain, Lafarge, Samsung, EDF, EADS, Société Générale, CaLyon, Microsoft, etc.), des fondations et des établissement d'enseignement. Au fait, le partenariat avec l'industrie fait-il partie des critères de classement de l'Université de Jiaotong de Shanghai ? Voilà un beau problème d'optimisation auto-référentiel !

Il revenait ensuite à MM. Hamadi et Liberti la tâche difficile d'expliquer comment l'innovation viendrait donc au secours de la planète. Pour être juste, le titre de la conférence « L'innovation au secours de la planète ? » précisément, comportait un salutaire point d'interrogation hautement significatif à nos yeux ! Dans un exposé assez passionnant, mais trop court à notre goût, étaient en effet présentés des projets concrets illustrant les applications de la programmation par contraintes multi-objectifs et stochastique la plus sophistiquée à des problèmes sociétaux courants de grande ampleur. Qu'on en juge : optimisation des transport multi-modaux, c'est-à-dire qui mêlent terre, air, mer et fer — sujet relativement classique de RO dans les secteurs de la logistique — ; réconcilitation des préférences et des pratiques des différentes organisations impliquées dans l'élaboration de politiques foncières et agricoles (affectation des parcelles, répartition des ressources, accès à l'eau, etc.), pour une problématique mêlant finance et prise de décision au regard de leur impact environnemental.

Mais un des projets phares de la Chaire OSD vise, tout à fait dans le prolongement du plan Bâtiment Grenelle en France, à déployer ces avancées algorithmiques dans le domaine de l'optimisation de la gestion de l'énergie dans les bâtiments. Quand on sait, comme le rappelait Youssef Hamadi, que ce budget énergie pour les bâtiments représente 40% de l'énergie mondiale, supérieur même à celui des transports, dont seulement 20% pour les phases de construction et de destruction, on mesure l'enjeu de la maîtrise et de la diminution des 80% massifs que représente le coût énergétique opérationnel de ces bâtiments. Rob Bernard, le très officiel Chief Environmental Strategist de Microsoft — une responsabilité que certains de nos propres grands industriels du CAC 40 seraient peut-être bien inspirés d'instaurer eux-aussi — venait confirmer l'importance cruciale de ces techniques. Et pas uniquement pour les datacenters, ces mausolées pharaoniques modernes où l'on momifie des volumes toujours croissants de données, que seule maintenant une poignée de titans fournisseurs et éditeurs de services Web peut se permettre d'ériger, mais également, précisait Rob Bernard, pour les centaines de buildings de bureaux de Microsoft à travers le monde où bourdonnent ses 89 000 employés.

L'approche originale de la Chaire OSD consiste à coupler ses recherches informatiques en programmation par contraintes à l'une des meilleures simulations de consommation énergétique des buildings, EnergyPlus, un outil Open Source développé par le Lawrence Berkeley National Laboratory sous les auspices du US Department of Energy et qui est au coeur d'une communauté hyperactive de développeurs tiers et de partenaires industriels. Ainsi la simulation numérique, qui permit déjà d'abaisser significativement les coûts de conception, devient maintenant une véritable aide à la décision dans le secteur du bâtiment, se doublant de la capacité à recommander des modifications au regard des contraintes opérationnelles environnementales. (Dans la veine de l'Intelligence Artificielle moderne, chère à mon coeur, ces travaux emploient des algorithmes génétiques à explorer l'espace des designs possible des buildings, sous les contraintes environnementales à respecter.) À l'heure où les grandes résolutions d'inspiration écologique du début du septennat patinent, confrontées qu'elles sont au principe de réalité du financement dans une économie récessive, faut-il encore qu'on ne puisse puiser qu'aux Etat-Unis — Microsoft Research, US DoE, Berkeley — des pistes d'innovation dans la simulation numérique alors que le champion toutes catégories du sujet est d'origine française ? Il semblerait urgent que Dassault Systèmes et cette Chaire OSD prennent langue et trouvent une forme à imaginer de partenariat sur la base de ces développements originaux empruntant aux meilleures sources matière grise scientifique et technologies appliquées.

Arrivaient ensuite sur scène les gagnants du Challenge ROADEF/EURO de la Société française de Recherche Opérationnelle et Aide à la Décision, dans sa septième édition sponsorisée par EDF. Il s'agissait de travailler à la planification des arrêts de maintenance de centrales nucléaires en minimisant l'impact sur la production, compte-tenu d'une demande (volatile) et des contraintes d'opération du réseau électrique. L'équipe issue du projet Sysmo du Laboratoire d'informatique de l'X, où travaille un chercheur rattaché à la Chaire OSD, présentait de manière fort décontractée sa progression dans la résolution du problème posé. Un petit courant de fraîcheur bienvenue dans la succession des présentations dans une mise en scène par ailleurs sérieuse et très explicitement concernée : nos jeunes têtes chercheuses avouaient, hilares, que le programme vainqueur du défi comportait seulement 5 000 lignes de code « et encore ! Pas toutes utilisées... ».

On redescendait hélas rapidement au ras des paquerettes avec le panel qui concluait cette conférence. D'une part, Marc Julien du FSI, le Fonds stratégique d'investissement, dernier rempart du patriotisme économique souverain, venait complaisamment expliquer à quel point le développement durable était au centre des préoccupations de ses investisseurs — ce qui est bien apparent dans la constitution de son portefeuille où figurent de grands industriels amis de la Nature ; il est vrai que dans son style grammatical inimitable, le président lui-même précisait : « l'environnement, ça commence à bien faire ! ». D'autre part Francoise Gaill, directrice de l'Institut écologie et environnement (INEE), nous alarmait sur l'érosion de la biodiversité, et Christian Golllier, un des auteurs principaux du 5ième rapport du GIEC, membre de la Toulouse School of Economics (TSE) — et pourquoi en anglais ? L'Escola Econòmica de Tolosa, comme dirait un majoral du félibrige natif, ça ne ferait pas assez sérieux ? — prophétisait théâtralement l'inéluctabilité du retour de la taxe carbone à 100 Euros la tonne, qui fut naguère balayée d'un revers de la main présidentiel devant son impopularité indiscutable — il y a si loin de la coupe aux lèvres. Bref, de quoi ramener la sobriété après l'euphorie des premiers résultats présentés précédemment. Au final un bon exercice illustratif de l'un de ses propres articles de recherche, Optimal choice and beliefs with ex ante savoring and ex post disappointment, dont on ne saurait trop recommande la lecture. Il faut en conclure que l'optimisation a encore bien du travail à faire au service du développement durable !

La Révélation Javascripturaire

Le phénomène de la « Mode » fleurit dans la période dans l'entre-deux-guerres, marquant durablement l'évolution de la haute couture parisienne. Dans la ganterie, industrie encore provinciale au début du siècle dernier — comme à Grenoble ou à Millau —, les maisons Perrin, Neyret, Reynier s'installèrent à Paris pour y lancer « le gant à la mode », le gant modèle, complément indispensable à la grande couture. Neyret, notamment, érigeait au fond d'un XIIIe arrondissement encore ouvrier, mais récemment arraché aux communes de Gentilly et d'Ivry, une nouvelle manufacture moderniste. Le bâtiment fut cédé en 1934 à l'École Supérieure des Postes & Télégraphes (ESPT), création d'une Troisième République toute acquise au progrès scientifique de la France et saisie par l'essor du télégraphe électrique — l'Internet de l'époque. (L'école s'appelait à l'origine l'École Supérieure de Télégraphie puis devint l'École Professionnelle Supérieure des Postes & Télégraphes.) Devenue, au gré des orientations politiques et des affirmations progressistes du patriotisme scientifique, l'École nationale supérieure des postes, télégraphes et téléphones, dont la scission pendant la guerre donna naissance à l'École nationale supérieure des Télécommunications — l'une de mes almae matres — puis, après la libéralisation du marché des télécommunications, au Groupe des écoles des télécommunications (GET) sous le nom Telecom Paris, eux-mêmes à nouveau rebaptisés en 2008 Institut Télécom et Télécom ParisTech.

Ainsi donc il était parfaitement naturel que, le 20 janvier dernier, dans le cadre du programme Ambition PME, le Groupe Thématique Logiciel libre du Pôle de compétitivité Systematic eût choisi cet auguste établissement pour organiser un événement sur le thème « Javascript en entreprise ». Et il est effectivement question de « Mode » et de nouvelles technologies : en 2010, Javascript est passé devant Perl et Python comme langage de programmation le plus fréquemment utilisé sur le dépôt public GitHub, en seconde place derrière le nippon Ruby. Il y a donc un véritable effet de mode autour de Javascript, dont l'histoire tourmentée reflète les atermoiements et les intérêts industriels qui sourdent des méandres de l'évolution des navigateurs Web depuis l'idée originale de Brendan Eich dans Netscape 2.0 en 1995.

Dénigré à ses modestes débuts, entaché qu'il était aux yeux des puristes de l'amateurisme prêté aux auteurs de pages Web — comparés à l'élite de la grande prêtrise des real programmers — peu notèrent à quel point Javascript était adapté à la programmation fonctionnelle. (Les LISPeurs aux tempes grisonnantes dont l'agilité parenthétique sclérosait lentement dans le désoeuvrement des années 1990 ne pouvaient manquer de s'en apercevoir.) On le crut fourvoyé dans le marais bureaucratique et doctrinaire de la standardisation à l'ECMA ; son retour à la scène n'en fut que plus triomphal dans les orchestrations Ajax et jQuery qui ont largement contribué à son succès actuel.

Du coup, Javascript intéresse, passionne, déclenche des vocations, entretient d'ardentes polémiques et suscite de nombreuses initiatives comme on pouvait le sentir durant cette longue après-midi dans l'amphi B310 bondé comme rarement — en tout cas certainement plus que lorsque j'y usais mes fonds de pantalon... Il y avait longtemps que cette rafraîchissante excitation avait déserté les plus traditionnels user groups ; ce courant d'air frais est bienvenu et mérite d'être salué !

Cloud Computing

Ce panorama de l'examen de la maturité de Javascript pour les applications dites d'entreprise doit commencer par les remarquables progrès des interpréteurs (et des compilateurs) auxquels la fondation Mozilla et Google ont largement contribués. SpiderMonkey utilisé par Firefox, écrit en C, et Rhino pour la machine virtuelle Java sortent des laboratoires de Mozilla. V8 écrit en C++ par Google est utilisé dans Chrome et dans Node.js sur lequel nous reviendrons. Il y a même Narcissus un interpréteur de Javascript (méta-circulaire) écrit en Javascript. Au registre de l'amélioration des performances, les compilateurs JIT (Just In Time) traduisent le code Javascript à la volée en code natif comme TraceMonkey ou Tamarin, une contribution d'Adobe à la fondation Mozilla. Ces plateformes intégrées aux navigateurs permettent désormais de développer de véritables applications sur l'infrastructure des pages Web.

Cette intégration aux navigateurs a rapidement donné lieu à une prolifération de bibliothèques, toolkits et frameworks Javascript pour assister le développeur dans la construction d'applications Web du type interface utilisateur graphique pour l'entreprise. Parmi les plus employés et originaux citons jQuery, Dojo, Prototype, Ext.js, MooTools, Yahoo! YUI, Google GWT, DreamFace Interactive. À l'occasion de la conférence, Sergey Ilinksky présentait son toolkit Open Source Ample SDK qui illustrait parfaitement ce courant des activités de développement Javascript. En conséquence, Javascript dans le navigateur devient une option de plus en plus professionnelle pour l'interface utilisateur des applications cloud computing. D'ailleurs de nombreux clodoaldiens d'obédience libre étaient présents dont les éminents organisateurs, les normalo-clodoaldiens primi inter pares Jean-Paul Smets (Nexedi et Free Cloud Alliance) et Stéfane Fermigier (Nuxeo et OSS4CLOUD).

Mais pour le cloud computing, 2011 pourrait être l'année de Javascript sur les serveurs, libéré du cadre client du navigateur Web. Mentionnons quelques projets en plein essor qui visent à donner à Javascript ses lettres de noblesse également sur les serveurs pour les applications d'entreprises. Reprenant V8, le projet Node.js est au coeur d'une communauté croissante qui connaît ces derniers mois une activité frénétique. Du simpliste mais complet serveur Web en six lignes — en fait, une suffirait — de Javascript :

var http = require('http');
http.createServer(function (req, res) {
  res.writeHead(200, {'Content-Type': 'text/plain'});
  res.end('Hello World\n');
}).listen(8124, "127.0.0.1");
console.log('Server running at http://127.0.0.1:8124/');

aux applications les plus complexes, Node.js promet de devenir la plateforme de développement de services et d'applications Web du côté du serveur. RingoJS, basé sur Rhino, et Narwhal sont également des plateformes visant les développements sur le serveur.

Du côté des données, même antienne : MongoDB et CouchDB deux superbes exemples de bases de données NoSQL utilisent déjà Javascript, et CouchDB intensivement, avec des profils parfaitement adaptés au cloud computing.

Les Applications Mobiles

Second grand domaine d'applications Javascript lié à l'entreprise : les apps mobiles pour les martphones. Stéfane Fermigier dressait un tableau comparatif du développement natif et de l'emploi de Javascript avec les environnements modernes comme Titanium d'Apcelerator et PhoneGap de Nitobi. Javascript promet, comme aux temps protohistoriques de la confrontation héroïque des GUIs (vous rappelez-vous encore les acrimonieuses escarmouches Motif vs. NeWS vs. Presentation Manager vs. NeXTSTEP vs. X-Window vs Windows et j'en oublie certainement !), de mitiger le risque de fragmentation du développement d'applications mobiles.

On peut d'ailleurs également citer Wink de la fondation Dojo, jqTouch un plugin jQuery orienté navigateurs Webkit, XUI ou encore Sencha Touch : l'outillage devient pléthorique.

Le Développement en Javascript

Le signe peut-être le plus probant de la maturité croissante de Javascript pour les applications d'entreprise est sans doute à lire dans l'apparition d'une instrumentation et d'un appareillage conséquent du cycle de développement et de déploiement des applications.

À la conférence, le buzz était créé lors de la présentation par Ajax.org de son IDE complet pour le développement d'applications Javascript, Cloud0 IDE, lui-même en codé en Javascript insistait l'orateur. Embarquant Node.js c'est bien plus qu'un éditeur extensible de code optimisé pour Javascript — qui, en cela, fait irrésistiblement penser à l'éblouissante architecture de l'immarcescible Emacs (une curiosité : Ymacs !) — c'est une véritable plateforme de développement, de déboguage et de configuration d'applications Javascript. À l'occasion de cette conférence, Ajax.org annonçait que l'éditeur de Cloud9 IDE, le projet Ace, fusionnait avec le projet expérimental BeSpin de Mozilla qui, lancé en 2008, puis rebaptisé SkyWriter pour l'habiller aux couleurs du cloud computing cherchait encore sa voie. De même, pour les applications mobiles, signalons l'acquisition, la semaine passée, d'Aptana par Apcelertor qui acquiert ainsi un IDE complet.

On vit également Daniel Glazman, récemment primé à l'édition 2010 des Open Innovation Awards, présenter BlueGriffon, un éditeur complet HTML5 et CSS3, une cathédrale de 150.000 lignes de source Javascript élevée par un génial artisan sur les fondements XULRunner de Mozilla. Somptueux et exemplaire !

Mais il y a déjà bien plus au registre de l'instrumentation ; qu'on en juge par les sujets abordés :

• Node.js dispose de son dépôt public et d'une gestion de modules, npm, comptant d'innombrables projets, extensions et autres composants logiciels Javascript prêts à l'emploi ;



• les outils de test professionnels sont légion, comme Patr, Vows ou Zombie.js ;



• la gestion du dessin vectoriel avec SVG-edit un éditeur complet pour SVG en Javascript ;



• au-delà de MongoDB et de CouchDB, on ne manque d'aucun driver pour les bases de données MySQL ou NoSQL comme Redis — voire d'une prometteuse réimplémentation de Redis en Javascript : Awesome ;



• des middlewares orienté messages comme Tungunska sont disponibles ;



• les prémices d'un environnement de runtime interopérable émerge actuellement, avec un jeu complet de bibliothèques : CommonJS  déjà présent dans plusieurs implémentations ;



• sécurité et authentification pour les applications Javascript ne sont pas laissées pour compte. C'est le sujet abordé par Giulio Cesare avec ClipperZ et par Ori Pekelman qui parlait des serveurs OAuth de AF83 ;



• au plan des progiciels, notons les premières applications collaboratives et bureautique ouvertes comme UNG Docs de la Free Cloud Alliance qui étaient présentées par Jean-Paul Smets et Gabriel Monnerat ;



• enfin, les options d'hébergement cloud des applications Javascript se multiplient, simplifiant le déploiement de services et d'applications Web.

Bref une communauté croissante de développeurs s'active à faire naître un écosystème complet favorisant l'adoption et la généralisation de Javascript dans l'informatique d'entreprise. Cet épanouissement n'était certainement pas étranger à la présence discrète mais attentive dans la salle des meilleurs architectes IT de Cap Gemini et de Sage, exfiltrés en catimini de leurs DSI pour évaluer les best practices du Javascript moderne.

Des avancées théoriques

Javascript devient, semble-t-il, aussi un outil théorique dans l'étude des langages de programmation et du parallélisme. Ses caractères de langage de programmation fonctionnelle et d'asynchronisme en font une matière première adaptée à l'expérimentation de nouvelles idées et à l'exploration de nouvelles notions. Quelques initiatives, en vrac, évoquées lors de cette réunion :

• Mentionné à la conférence, le projet Resilience est lié à l'étude théorique de la coordination décentralisée dans les smart grids.



• De nombreux travaux sur la gestion du parallélisme dans Javascript remettent au goût du jour les travaux de recherche antérieurs sur les langages de programmation fonctionnelle. Citons, par exemple, jwacs, Narrative Javascript, StratifiedJS, ou encore Streamline.js, qui visent à simplifier la programmation asynchrone pour le développeur quelque peu cristallisé dans ses habitudes séquentielles et synchrones, tout en s'appuyant sur des bases théoriques solides de gestion disciplinée de continuations et de coroutines. (Ces abstractions font l'objet de recherches actives dans d'autres langages de programmation comme Scala, Ruby, Scheme bien sûr, et haskell.)



• Des variations ou des recherches sur le langage Javascript lui-même, au-delà des évolutions prévues par l'ECMA et Brendan Eich, comme la syntaxe de CoffeeScript, ou la génération de code de Emscripten qui compile le bitcode LLVM (produit par tout front-end LLVM comme Clang) en Javascript. Mentionnons le Closure Compiler qui optimise le code source Javascript ainsi que le fait que les JIT Javascript utilisent les derniers développement de la théorie de compilateurs (comme les arbres de traces).

Un écosystème en pleine ébullition, théorique et pratique, des outils et instruments de plus en plus nombreux, une communauté d'utilisateurs et de développeurs qui s'aguerrit de jour en jour, une atmosphère Open Source pour la grande majorité des projets, 2011 promet décidément d'être une année charnière pour le développement de Javascript.

Le Grand Méchant Méta-Marché

N'est-il pas singulier qu'à peine sortis que nous soyons des premiers séismes de la crise financière, brutalement annoncée par la chute spectaculaire de Lehman Brothers (1850 - 2008), les marchés redeviennent si tôt l'objet de suspicions « systémiques » ? Oh ! bien sûr, tous les dirigeants politiques de la planète s'empressaient de forger l'union sacrée pour terrasser l'Hydre de Lerne moderne de la Finance sous le poids d'une réglementation révisée, reserrée et tout particulièrement intrusive.

 

« Plus jamais ça ! » entonnait en choeur l'administration Obama : lancé précipitamment par Bush fin 2008, puis repris et amplifié par la nouvelle administration, le Troubled Assets Relief Program avait été autorisé à dépenser 700 milliards de dollars pour étouffer le Monstre. Les marchés — rusés et éternellement inventifs — ont montré une telle résilience devant cette détermination politique, nous dit-on aujourd'hui, que le coût total pour le contribuable américain ne s'élèverait qu'à une pâle trentaine de milliards de dollars.

 

De ce côté de l'Atlantique aussi, la surenchère à la réglementation obsidionale bat son plein depuis trois ans. Dès 2009, le G20 de Londres s'auto-décernait les félicitations pour avoir réussi à « discipliner la finance mondiale » : la fermeté des déclarations assénées dans la pompe des sommets internationaux devait peut-être redorer le blason d'un politique qui regrettait, sans doute un peu tard, de s'être laissé surprendre par les conséquences de sa complaisance antérieure pour le monde financier.

 

Ce tableau guerrier du politique retrouvant avec bonheur son rôle historique de créateur et de régulateur du marché n'est malheureusement pas sans écaille. Déjà en 2001, Michel Henochsberg rappelait que ce sont bien l'Etat et les institutions, ceux-là même qui se donnaient le beau rôle dans un unanimisme édifiant à dénoncer l'apocalypse financière, qui sont à l'origine historique de la création des marchés pour contenir et encadrer l'économie. Loin d'être une aire de liberté fondée par le commerce, comme le soutient une curieuse collusion hétéroclites d'intérêts qui va des business angels jusqu'aux gouvernements libéraux, le marché n'a cessé de se développer en complémentarité et non en opposition avec l'Etat depuis que, comme dit Fernand Braudel, au Moyen-Âge « saisis par les villes, les marchés grandissent avec elles ».

 

Aux États-Unis, l'influence occulte et subreptice de l'idée de marché sur les esprits oeuvrait peut-être chez mêmes ceux qui étaient appelés à gouverner la Finance et elle infiltrait insidieusement leurs propres organisations. C'est du moins ce que laisse à penser les témoignages nombreux de l'ombre planante de Goldman Sachs sur la politique économique et financière de l'administration Obama. Sous nos cieux, hier encore, on se réjouissait d'avoir « en l'espace de cinq sommets sauvé le système financier mondial ». Nouvelle régulation, stress tests, protection accrue de l'intégrité des marchés, circuit breakers imposés par la SEC, lutte contre les paradis fiscaux (horresco referens, bouc émissaire des maux de la mondialisation à sacrifier sans délai pour augurer, sans doute, du retour tellement souhaitable de l'enfer fiscal !), toutes les offrandes propitiatoires furent pieusement et médiatiquement agitées devant les foules anxieuses pour les rasséréner (à leurs frais d'ailleurs).

 

Mais la physique des marchés relève de la thermodynamique, et tels les gaz parfaits, la pression régulatoire accrue ne fait qu'en déplacer les masses, hypertrophier les volumes et surchauffer les températures.

 

Ainsi, lovées dans les profondeurs subterranéennes des marais salés et des pinèdes du New Jersey, discrètement retirées dans les banlieues industrielles anodines et obscures de Mahwah, Secaucus, Weehawken ou Carteret — qui fleurent bon encore les colonies de la Nouvelle Hollande et de la Nouvelle Suède établies sur les méandres du fleuve Delaware — des forces telluriques redessinent les marchés. Dans ces datacenters pharaoniques, les sarcophages réfrigérés sont aujourd'hui des super-calculateurs pilotés à vitesse optoélectronique par les algorithmes de High Frequency Trading. (À l'heure de la longue marche glorieuse de TianHe, l'Europe a du souci supplémentaire à se faire.)

 

L'Algorithme de HFT est la dernière créature en date de la chaîne évolutive qui relie, ténu fil historique, le larron des foires médiévales de Saint-Denis au trader de la génération 2000, hypnotisé par son laptop et son iPhone.

 

Sur la plupart des marchés mondiaux, les transactions sont en effet conduites entre ordinateurs communiquant à vitesse très élevée. Les programmes ont depuis longtemps remplacé les négociateurs époumonnés à la criée autour de la corbeille. Du coup l'hégémonie jusqu'alors inattaquable du New York Stock Exchange (NYSE, 1817), le Big Board, s'effaçait progressivement devant la concurrence bourgeonnante des marchés purement électroniques des années 1970 et 1980, NASDAQ (1971) en tête. Dans une mise en abyme qui en dit long sur l'abstraction de marché elle-même, le NASDAQ est opéré par une entreprise elle-même cotée depuis 2002 sur son propre marché. NASDAQ et NYSE, emportés par la révolution informatique, se mirent alors à afficher et à exécuter les ordres de Bourse en temps quasi-réel, à des prix bien plus bas qu'auparavant, ouvrant ainsi l'accès aux marchés à une population bien plus nombreuse. Le second tsunami de la généralisation de l'Internet devait encore élargir soudainement la population accessible et, en conséquence, le volume des transactions.

 

La rapidité accrue de l'accès à l'information et de l'exécution des transactions favorise les structures de marché agiles, rapides et moins chères. La réglementation de la SEC des années 1990 et 2000 visant à encourager la compétition entre marchés, conçue comme bénéfique au consommateur, par l'abaissement forcé des coûts de transaction — reflétant simplement la diminution des coûts d'une transaction électronique comparés à ceux d'une transaction intermédiée par un négociateur de naguère — entraîna l'émergence d'une nouvelle classe de marchés électroniques postés aux aguets à la périphérie des NYSE et NASDAQ. Ces derniers ne restèrent pas sans réplique devant cette nouvelle concurrence. Le NASDAQ, par exemple, renforcé par sa propre IPO, fit l'acquisition de certains de ces nouveaux rivaux comme BRUT. Mais les sociétés de Bourse et les traders craignant qu'un duopole NASDAQ/NYSE aboutissent à une nouvelle centralisation se lancèrent elles-aussi dans la création de leurs marchés électroniques. Avec des coûts d'entrée de plus en plus faibles, les nouveaux entrants comme DirectEdge et BATS se déchirent pour la troisième place. Soutenus par Goldman Sachs — tiens, tiens ! —, Knight Capital, Citadel Securities, International Securities Exchange et JPMorgan, les nouveaux marchés ont recours aux algorithmes HFT pour se différencier dans cette course de vitesse à la transaction boursière. Ils gèrent aujourd'hui pas moins de 10% des échanges d'actions aux États-Unis.

 

Et l'Algorithme de HFT est bien notre Hydre de Lerne contemporaine ! S'épanouissant dans les vastes ressources promises par le cloud computing, dopé à la nouvelle business intelligence de l'ère Hadoop, l'Algorithme, Golem calculatoire omnivore à l'appétit insatiable pour les données de tous ordres, est le très précieux ADN des nouveaux financiers. Leur succès dépend de leur capacité à être les tout premiers à réagir aux événements et à élaborer stratégies et contre-stratégies d'investissement en millisecondes et secondes, plutôt qu'en heures et journées. Leurs nouvelles puissances de calcul leur permet, par exemple, de « lire » et d'interpréter automatiquement les communiqués de presse et des agences d'actualités, tout autant que les messages sur Twitter en temps réel, pour décider au vol de leurs transactions. Chaque microseconde gagnée est un trophée chèrement disputé.

 

La menace de l'Algorithme de HFT est apparue à l'oeil du régulateur — qui malgré ses protestations du contraire (« Vigilance et Propreté » !) pensait pouvoir s'assoupir sereinement son devoir vertueusement accompli après les gesticulations aux Sommets — lors du flash crash du 6 mai 2010 généralement attribué à la course de vitesse mortifère des algorithmes de HFT. Mais le Monstre est cette fois bien plus problématique pour le régulateur que l'Hydre des grands banquiers d'investissement dont il crut triompher ces dernières années : Nouveau Monde, Nouveau Capitalisme... en vérité !

 

En premier lieu, l'animal est hors de proportions. La crainte de la volatilité exacerbée des marchés, particulièrement illustrée par le flash crash de 2010, a conduit les investisseurs habituels des marchés à retirer de toute urgence leur argent des fonds mutuels américains — à hauteur de 90 milliards de dollars depuis mai 2010, trois fois plus que le coût estimé du plan anti-crise. En second lieu, ne faudrait-il pas au régulateur des compétences et une puissance de calcul au moins comparables à celles des opérateurs d'algorithmes HFT et de marchés électroniques de nouvelle génération ? Les restrictions de budget des gouvernements impécunieux ne le permettent guère ni à la SEC ni à l'AMF... Enfin, le HFT est devenu un terrain de jeu phénoménal pour les hackers.

 

Curieusement, l'Algorithme de HFT n'est pas une malédiction pour tout le monde. Outre leurs opérateurs, les secteurs du BTP et des télécommunications bénéficient de ses exigences pour une infrastructure massive. Le Chicago Mercantile Exchange s'est lancé dans la construction d'un nouveau datacenter dédié au HFT, pour accueillir à son tour l'Algorithme et le nourrir des transactions sur les produits dérivés comme complément nutritif aux marchés actions. Spread Networks a cisaillé la Pennsylvanie historique de fibre optique à très haut débit entre Chicago et Carteret pour assurer l'aller-retour des ordres de marché en 13,33 millisecondes ! euNetworks annonce Londres Stockholm et retour en 22,4 millisecondes ; Hibernia Atlantic vante Newark Toronto sous les 10 millisecondes et promet, via un câble long haul transatlantique, New York Londres et retour en 60 millisecondes... Nous voilà revenu aux temps de Jules Verne !

 

Et l'on ne parle là que de titres de sociétés précisément... cotées. La SEC qui impose aux sociétés américaines de plus de 500 actionnaires de publier leurs comptes comme le ferait une société cotée sur un marché réglementé, entraînant en général une IPO de la société en question, a fort affaire ces jours-ci du côté du private equity. La règle des 500 actionnaires est une des multiples raisons pour lesquelles Google fit son entrée au NASDAQ en 2004. Le dernier investissement conjoint du russe Digital Sky Technologies (de Yuri Milner, coté à Londres et propriétaire de mail.ru, de Forticom et déjà de 10% de Facebook) et de Goldman Sachs dans le réseau social Facebook, un total de $500m pour une valorisation de 50 millards de dollars a tôt fait de relancer les spéculations sur une prochaine IPO de Facebook. Des calculs spécieux, fondés sur le peu d'information financière qui ait filtré de Goldman Sachs à l'occasion de cet investissement, projettent des revenus stratosphériques de 5 milliards de dollars et un bénéfice de, tenons-nous bien, 1 milliard de dollars pour 2011 ! Pas mal en sept ans d'existence...

 

Mais le plus intéressant est la structure mise au point par Goldman Sachs — maître Sith en la matière — pour cet investissement emblématique. Le banquier d'affaires est au coeur d'un véritable marché secondaire organisé pour les titres non-cotés de Facebook. Ces marchés secondaires occultes et non-réglementés se sont multipliés ces dernières années pour répondre à l'appétit des boursicoteurs individuels pour les actions des sociétés du Web 2.0, LinkedIn, Twitter, Groupon, Facebook et consoeurs. LinkedIn, en particulier, poussé par l'investissement de Goldman Sachs dans Facebook, est la première à franchir le pas et annonce une prochaine IPO (conduite, selon toute vraisemblance, par JPMorgan). Groupon, qui vient de lever $500m sur un total de $950m prévu en vendant des titres sur ces marchés « obscurs » non-réglementés, devrait suivre la même route vers le côté éclairé des marchés.

 

Et de fait, les places de marché privés pour les titres non-cotés se multiplient discrètement pour à la fois satisfaire la soif inextinguible des investisseurs individuels et assurer, à leur frais, la liquidité indispensable aux business angels ou aux fonds de capital-risque, premiers investisseurs (chronologiquement) au capital de ces jeunes pousses. Sur mon compte SharesPost, par exemple, on me propose aujourd'hui d'acheter des actions Facebook à une valorisation de 136 milliards de dollars ! Ou, si le coeur m'en dit, du Twitter pour une valorisation de 5 milliards de dollars... Sur SecondMarket aussi on propose du Facebook, du Twitter et plus de deux cent autres sociétés privées. Secondcap en Europe prépare une offre similaire.

 

Les marchés innovent donc en réponse aux contraintes que les autorités politiques en viennent à leur imposer. Ces ballets croisés des régulateurs et des marchés sont ils annonciateurs de nouvelles crises, mettant bas l'édifice de la finance, péniblement ravalé à grand frais ces dernières années, ou bien, au final, ne sont ils que les tableaux variés de la pantomime d'un authentique méta-marché ?

 

Cités royales françaises à l'heure du Cloud

L'intérêt récent des architectes du cloud computing, essentiellement américains, pour les villes royales et historiques françaises est pour le moins singulier. La fondation Dojo, curatrice de la plateforme éponyme de bibliothèques de développement Javascript, proposait naguère le protocole de Bayeux pour les transmissions asynchrones de messages entre serveur et clients Web. Telle l'armure de la fameuse tapisserie, le protocole de Bayeux serait le bergame moderne de la narration de l'avènement du Cloud !

 

Bayeux

 

Bayeux propose un modèle publish and subscribe adapté aux protocoles de communication du Web (HTTP et dérivés). Ainsi un navigateur Web client commence par « s'abonner » à un ou plusieurs canaux de communication qui l'intéressent. Dans l'implémentation fournie par Dojo, le code Javascript suivant est exécuté par le navigateur au chargement de la page Web qui le contient :

 

<script type="text/javascript">
      dojo.require("dojo.io.cometd");

      cometd.init({}, "cometd");

      cometd.subscribe("/hello/world", false, "publishHandler");

      publishHandler = function(msg) {
        alert(msg.data.test);
      }
</script>

Les deux premières lignes du script chargent et initialisent la bibliothèque cometd qui implémente le protocole de Bayeux dans la plateforme Dojo. La ligne suivante abonne la page au canal /hello/world en déclarant la fonction à rappeler lorsqu'un message y circule, ici publishHandler définie ensuite.

 

Le message, quant à lui, peut être envoyé à l'initiative du client ou à l'initiative du serveur. Depuis la page Web client, par exemple :

 

<input
  type="button"
  onclick="cometd.publish('/hello/world', { test: 'hello world' } )"
  value="Click Me!">
Message
</input>

La commande publish émet les données du second argument (au format JSON) sur le canal désigné par le premier argument.

 

Les messages peuvent également être émis depuis le serveur. Par exemple, dans une JSP le code suivant :

 

<%
Bayeux b = (Bayeux)getServletContext().getAttribute(Bayeux.DOJOX_COMETD_BAYEUX);
Channel c = b.getChannel("/hello/world",false);

Map<String,Object> message = new HashMap<String,Object>();
message.put("test", "Voici un message !");

c.publish( b.newClient("server_user",null),
           message,
           "new server message");
%>

Calais

 

Notre seconde étape du Tour de France des villégiatures du Cloud est Calais. OpenCalais pour être plus précis. Rien de plus naturel, penseriez-vous, après la tapisserie que de s'intéresser à la dentelle. Mais il est plutôt ici question de Web sémantique que des fuseaux et bobines des ourdisseurs, tullistes et autres wappeurs. OpenCalais crée automatiquement un graphe sémantique à partir du contenu, HTML, texte ou XML, qui lui est soumis. Le service OpenCalais en extrait les entités nommées, noms propres, noms de lieux, de sociétés, de livres etc. ainsi que les événements qui y sont mentionnés.

 

OpenCalais est de plus en plus utilisé par les fournisseurs de contenus et les éditeurs en ligne pour classer et catégoriser leurs publications. Ce service, tels les microformats, fait partie d'une nouvelle vague de produits et de services Web, comme ceux mis en ligne, par exemple, par Freebase, par Powerset acquis par Microsoft, par Evri acquéreur de Radar Networks/Twine, par Zemanta et par GetGlue qui tous proposent une alternative légère et pragmatique aux standards et protocoles du Web sémantique promus par le W3C — et fort énergiquement par Sir Tim Berners-Lee — considérés comme trop lourds à l'usage.

 

Le service OpenCalais offre des APIs complètes pour de nombreux langages de programmation mais peut tout aussi bien être mis en oeuvre via un simple formulaire HTML comme dans l'exemple suivant :

 

<form action="http://api.opencalais.com/enlighten/rest/"
      method="post" accept-charset="utf-8">
 licenseID: <input type="text" name="licenseID" />
 <input type="submit" /><br />
 content: <br />
 <textarea rows="15" cols="80" name="content" ></textarea>
        <br/>
 paramsXML:  <br />
 <textarea rows="15" cols="80" name="paramsXML"/>
        </textarea>
        <br/>
</form>

Ce fragment HTML soumet le champ content à l'analyse OpenCalais, après vérification de l'identité (licenseID) du client du service.

 

Orléans

 

Si ce cheminement de traverse des belles provinces françaises donne à voir les monuments modernes du Cloud dans le temps même de leur élévation, c'est évidemment dans la ville royale d'Orléans que ces élans verront leur couronnement. C'est là, avec Orleans, que Microsoft Rex a un grain persistant. Et même plusieurs ! Des milliers...

 

Orleans est un framework de Microsoft Research pour construire des applications « client +  cloud » qui simplifie la prise en charge de la concurrence des processus inhérente au cloud computing et de l'hétérogénéité des terminaux (du PC au smartphone) qui les utilisent.

 

Le modèle de programmation proposé par Orléans fragmente une application cloud en grains. Le grain est une unité de persistance des données, d'isolement au sens transactionnel, et de distribution sur un réseau de datacenters. Les grains communiquent entre eux par envoi asynchrone de messages — évoquant ici le protocole de Bayeux. Ces messages déclenchent alors des opérations transactionnelles chez d'autres grains. Plusieurs instances du même grain peuvent être simultanément actives pour traiter en parallèle des appels en nombre au même service. Les grains d'Orléans rappellent donc les objets CORBA de l'OMG de jadis — les transactions en plus et la mémoire partagée en moins. Le fameux « passage à l'échelle », qui rappelle immanquablement l'épreuve de l'échelle, torture médiévale qui fut sûrement déjà pratiquée dans la ville royale, est assuré par l'activation à la demande des grains.

 

Une des particularités intéressantes du modèle de programmation d'Orléans est la gestion de la communication asynchrone par l'intermédiaire de « promesses » qui sont ultérieurement tenues ou rompues. (On voit que l'on reste dans la solennité requise d'une visite de la cité royale !) C'est une idée qui remonte aux travaux de Barbara Liskov et Liuba Shrira (1988).

 

Les promesses d'Orléans, comme celle de la Pucelle de la même ville, sont de deux types : promesse d'une continuation ultérieure du calcul en cours ou promesse d'une valeur finale de ce calcul ultérieur, AsyncCompletion et AsyncValue respectivement. Ces promesses types sont intégrées à la plateforme .NET. Deux exemples pour illustrer :

 

// La promesse de calculer la valeur de A
AsyncValue<int> intPromise = GetA();

try{
  // Attente synchrone (bloquante) que la promesse soit tenue
  int A = intPromise.GetValue();
}
catch( Exception exc ){
  // Relaps ! La promesse a été rompue.
  Console.WriteLine( "Honte et apostasie. A ne sera pas connu :" +
                     exc.Message );
}

Cet exemple élémentaire montre la mise en oeuvre synchrone d'une promesse, ici celle de recevoir une valeur entière à un instant ultérieur. L'appel GetValue est bloquant et attend la bonne fin du calcul de cette valeur. Avec une continuation, en revanche, on rend la communication complètement asynchrone :

 

// La promesse de calculer la valeur de A
AsyncValue<int> intPromise = GetA();

intPromise.ContinueWith(
  (int A) => {
    // Promesse tenue, on reçoit bien un entier
    Console.WriteLine( "Résultat A = " + A.toString() );
  },
  (Exception exc) => {
    // Promesse rompue ! Malheur et dévastation.
    Console.WriteLine( "Erreur : " + exc.Message );
  }
).Ignore();

Dans ce dernier cas, la promesse est associée à une continuation, c'est-à-dire une fonction exécutée lors de la notification ultérieure du résultat (un entier) ou de la rupture de la promesse. L'appel ContinueWith n'est pas bloquant et son résultat est ici ignoré.

 

La classe d'un grain implémente une ou plusieurs de ses interfaces (qui dérivent de l'interface IGrain). Toutes les méthodes et les propriétés d'une interface d'un grain sont soit de type AsyncCompletion soit de type AsyncValue, ce qui expose directement l'asynchronie des communications. En conséquence l'implémentation de ces méthodes doit renvoyer soit une valeur, qui sera convertie en promesse tenue par le runtime Orléans, soit une promesse obtenue de l'appel à un autre grain. Par exemple, une méthode d'un grain pour le calcul d'un produit de deux valeurs pourrait prendre les formes suivantes :

 

AsyncValue<int> Get_A_times_B(){
  int x = this.A * this.B;
  return x;
}

ou :

 

AsyncValue<int> Get_A_times_B(){
  AsyncValue<int> p = grainVoisin.Get_A_times_B();
  return p;
}

Le runtime d'Orléans se charge de l'initialisation, de la sauvegarde, de la réplication et de la migration des grains à l'exécution. Les politiques de persistance, d'initialisation, de réplication, etc. sont spécifiées par des annotations optionnelles ajoutées par le programmeur. Le runtime gère également la nature transactionnelle de l'exécution des méthodes granuleuses et la réconciliation des activations variées du même grain. (Joli petit problème de parcours de graphe élégamment résolu par les chercheurs de Microsoft.)

 

Après Bayeux et Calais, Orléans sera-t-elle la voie royale vers le cloud computing ? À l'époque de Jeanne d'Arc justement, s'apprêtait à régner le gentil dauphin Charles VII pour qui elle bouta les Anglais hors de France. Celui qu'on surnomma « le petit roi de Bourges » ne régnait plus que sur une partie de ce que fut le royaume. La populace le moquait alors en chantant le « carillon de Vendôme » sur l'air de l'angélus :

 

Mes amis,
Que reste-t-il
A ce dauphin si gentil ?
Orléans, Beaugency,
Notre-Dame de Cléry,
Vendôme, Vendôme !

Las ! Une roadmap technologique du XVème siècle ! Relevons enfin le défi du cloud computing français et, de crainte de voir l'envahisseur faire une percée d'Orléans à Vendôme, à nous de développer fièrement la plateforme cloud « Beaugency », les bibliothèques de programmation « collégiale Notre-Dame de Cléry », et l'infrastructure as a service « Vendôme » dans le style abbatial monumental !

 

Bonne et heureuse année de programmation cloud à tous les fidèles lecteurs d'ITR Manager.

 

Linked Data : Killer App du Cloud ?

Semantic Web Wars: Un nouvel espoir?

Dans un fameux article de Wired publié en août dernier, Chris Anderson, son éditeur en chef, et Michael Wolff, célèbre chroniqueur et récent biographe acerbe de Rupert Murdoch, pronostiquaient, tels l'oracle de Iolcos annonçant à Pelias qu'il périrait de la main d'un descendant d'Éole, rien moins que la fin du World Wide Web tels que nous le connaissons.

 

Les quatre cavaliers de cette Apocalypse 2.0, selon les prophètes Anderson-Wolff, sont déjà apparus au ciel crépusculaire : (i) la multiplication de services Internet dédiés (vidéo, téléchargement, musique, jeux, actualités) ne reposant pas sur le Web ; (ii) la prolifération des maintenant fameuses apps et de leurs hypermarchés, les App Stores, enclaves propriétaires d'une grande distribution insoluble dans la Toile ; (iii) l'émergence de nouveaux moguls des médias en ligne (Yuri Milner, Jack Ma) qui, modernes Citizens Kane à contre-courant des entrepreneurs du Web toujours shootés à l'utopie collectiviste du chaos qui s'auto-organise, implémentent, quant à eux, une stratégie traditionnelle du Big Is Beautiful, arc-boutée sur la reconquête de médias verticaux, intégrés, traditionnels, sur un Web qui les avait naguère désintermédiés et délinéarisés ; (iv) le constat, enfin, de l'échec à transformer le Web en un véritable format de média face au tsunami de la « démocratisation » du marketing (Google Adwords et Facebook Ads en tête) et à la déification de l'audience au détriment du contenu (Demand Media).

 

Mais les nerds, les geeks, et le plus glorieux d'entre eux, Sir Berners-Lee répliquent dans la plus pure tradition du grand spectacle StarWarsien : la contre-attaque est à lire dans le prestigieux Scientific American — dont la caution scientifique, avec une Science majuscule dans le titre, devrait certainement pulvériser l'impudent Wired comme un Alderaan sous le feu du (désormais dévoilé) LOIC. (Prendre note néanmoins pour M. Besson : rien à voir avec notre propre arme Web nationale de destruction massive, secrètement exfiltrée en territoire américain, Loïc Le Meur.)

 

Ce plaidoyer pour les standards ouverts du Web figure comme une leçon de storytelling à l'ère de la fiction transmedia contributive. Le récit est poignant et personnel : ce cri du coeur paternel « Le Web est physiquement né sur mon bureau, à Genève, en décembre 1990 » ouvre cet évangile néo-christique, Tim en Joseph et un cube NeXt Computer en Marie sans doute, pour conclure, quelques psaumes plus loin, sur l'apothéose imminente du HTML 5 et du Web Sémantique victorieux.

 

Au passage, notons un glissement subtil de terminologie dans la vulgate prosélyte du pape du W3C, le Semantic Web y devient subrepticement les Linked Data. La substitution de l'anglais vulgaire « les données reliées » à la noblesse toute cybernétique de l'adjectif « sémantique » est loin d'être neutre. Lorsque Sir Berners-Lee déclara le Web Sémantique (toujours S majuscule, notez bien) ouvert pour le business en 2008, après sept ans de gestation au W3C, les critiques fusèrent, portant sur la complexité des standards — fussent-ils ouverts —, comme RDF (Resource Description Framework) et ses ancillaires OWL (les abscons Ontology Languages), SKOS (l'oxymore Simple Knowledge Organisation System), RDFS (le métamodèle RDF Schema), ou SPARQL (la prosodie interrogative du Query Language for RDF). Des inquiétudes existentielles furent formulées sur la difficulté concomitante de leur implémentation : Fallait-il que les programmeurs Java devinssent linguistes de surcroît ?

 

L'insoutenable légèreté du Web

 

Et pourtant, en 2009 et en 2010, les premiers efforts de publication de données reliées ont vu le jour. Les gouvernements américain et britannique, par exemple, ont ouvert des sites Web où sont publiées des données d'État, dans un souci de transparence citoyenne (http://www.data.gov/ et http://data.gov.uk/), suivant les standards du Web Sémantique. (En France, on a préféré donner la priorité aux fort utiles Hadopi et Loppsi, comme il sied à la vision d'une République Démocratique des Données.) La BBC et le New York Times leur emboîtent aujourd'hui le pas, qui mettent progressivement à la disposition du public leurs données au format RDF.

 

En parallèle, des projets souvent associatifs, parfois commerciaux, ont été lancés pour faciliter à tout internaute la publication de données reliées. En Angleterre par exemple, Swirrl offre une véritable plateforme de publication RDF, Publish My Data, où l'on navigue, interroge et publie un corpus de données aux formats sémantiquement corrects aussi simplement que l'on poste un billet sur son blog. Factual, une startup de Los Angeles, qui vient de lever $25m auprès d'Andreesen-Horowitz et d'Index Ventures, non seulement collecte et fournit les données mais offre également les précieux protocoles et APIs (REST et Javascript) pour y bâtir ses propres applications. Sous nos cieux http://www.nosdonnees.fr/ veut apporter plus de visibilité aux données publiques librement accessibles à chacun.

 

Le cours de cette banalisation des données reliées ne va cependant pas sans son lot de questions techniques. Publier des Linked Data par conversion automatique de bases de données déjà structurées, histoire de gagner du temps par exemple, reste difficile et semblerait plutôt donner raison aux critiques de la première heure du Web Sémantique. La désambiguïsation automatique des entités, noms propres, marques, lieux et adresses, dates, etc. a heureusement fait de grand progrès depuis trente ans. Une solide tradition linguistique française, en particulier, a donné naissance à quelques jeunes pousses hexagonales tout à fait exemplaires sur ces sujets, comme nos familiers Sinequa, Kwaga, Arisem (absorbé par Thales au nom du « patriotisme économique »), le célébrissime Exalead (absorbé par Dassault Systèmes, sans mobile apparent !), Lingway (dont l'équipe fondatrice a oeuvré chez l'antique — pour ne rien dire du ballet GSI, Tecsi, ADP et Steria — pionnier ERLI devenu Lexiquest avant d'être absorbé, lui aussi, par SPSS en 2002 pour un montant hélas étique !), Datops (absorbé en 2006 par LexisNexis), Semio Corp. (absorbé en 2002 par Entrieva rebaptisé Lucid Media depuis, mais inspirateur aujourd'hui de HotGrinds) et bien d'autres encore qui ont réellement fait avancer les solutions techniques.

 

Alors que souvent les solutions de ces éditeurs s'appliquent spécifiquement à un usage donné : moteur de recherches général ou vertical, intelligence économique, traitement des courriers électroniques, estimation des opinions exprimées et e-reputation (ici comme d'ailleurs Evri qui a racheté Radar Networks de Nova Spivack, l'inventeur prodige de Twine, et sérieux concurrent du Stephen Wolfram de Mathematica et Wolfram Alpha au titre de mégalomane cérébral du Net), des nouveaux-venus comme Zemanta et Open Calais se réclament plus explicitement des Linked Data. (Tout ceci ne paraît pas étranger à la levée de fonds de $3m bouclée en exprès par Zemanta le mois dernier...)

 

La connotation communautaire, quant à elle, brille dans le projet DBpedia qui vise à une traduction ontologiquement durable de Wikipedia — à quand celle de Wikileaks, qu'on passe aux choses sérieuses ! Il y a également Freebase. On aborde ici la constitution, collective ou automatique, des liens entre entités RDF, qui représente la deuxième étape naturelle après leur collecte. Avec le développement de ces référentiels de liens de données, il devient en effet critique de simplifier, voire d'automatiser, la mise en relation d'entités et de classifications d'un domaine à l'autre (par exemple, seuls 20% à 30% des termes employés par la BBC dans ses efforts internes de publication se retrouvent dans le vocabulaire de DBpedia). Comme jadis à la Tour de Babel, la fragmentation des dialectes empêche le grand-oeuvre.

 

Json et les internautes

 

Même chez les techies le débat bout ! La plateforme PHP Silk Framework vise les Linked Data comme différentiateur, au lendemain du très bruyant rachat de Heroku (plateforme Ruby) par Salesforce ($212m en cash, une broutille pour Benioff !). Des voix s'élèvent pour des standards ouverts de Linked Data. En effet, à l'heure où les plus grands sites sociaux comme Twitter, FourSquare et Facebook abandonnent discrètement leur interface XML au profit d'APIs en Json, quel programmeur accepterait, sans déchoir, de défroisser le XML amalgamé au RDF par :

 

var tweet = rdf['http://itrmanager.org/tweet/12343'];
var user = rdf[tweet['http://itrmanager.org/property/userid']];
var geoenabled = user['http://itrmanager.org/property/geo_enabled'];
if( Boolean(geoenabled.value) ) {
// Enfin ! On a déterminé que la géolocalisation est présente...
}

alors que l'on rêve évidemment d'écrire l'infiniment plus élégant :

 

var u = tweet.user; if(u.geo_enabled){...}

par le déréférencement direct typique de Javascript dans toute sa gloire ! (Mais remplacez ici Javascript par votre langage de programmation préféré pour goûter la même amertume grammaticale.)

 

Même la proposition récente de Manu Sporny, JSON-LD, pour l'utilisation de Json comme espéranto des microformats, serait aussi à améliorer si l'on en juge par :

 

var tweet, user;
for(o in json_document) {
  if(json_document[o]["@"] == 'http://itrmanager.org/tweet/12343')
    tweet = json_document[o];
  }
for(o in json_document) {
  if(json_document[o]["@"] == tweet['twit:userid'])
    user = json_document[o];
  }
if(user['twit:geo_enabled']) {
// Nous y voilà à nouveau...
}

qui est bien comparable au fragment RDF/JSON précédent en termes de complexité et de désespoir syntaxique. La discussion sur ce sujet est donc à peine entamée et promet d'intéressants développements dans les mois à venir.

 

Mais au final les barrières ne sont peut-être pas seulement techniques. Pour que les entreprises et les organisations consentent à des investissements importants de temps et d'argent dans les technologies des Linked Data, elles doivent évidemment se convaincre du coût et de l'impact réel des problèmes que ces dernières permettent de résoudre. (De quoi le Web Sémantique est-il la solution ?) La difficulté de leur vendre le concept d'un format universel pour les données Web est amplifiée par l'existence antérieure de nombreux formats d'annotations autour des bases de données relationnelles et des tableurs dont la réutilisation les satisfait à peu près. Comment quantifier l'information et les connaissances qui seraient enfouies, trésors cachés, dans les yottaoctets de données qu'elles engrangent ? Et que dire des questions de confidentialité et de sécurité des données ? Les Linked Data exposent encore plus vivement les problèmes de contrôle et de confiance auquel Web et Cloud Computing sont déjà confrontés.