Ouverture et flexibilité: deux qualités qui permettent à la recherche d'être plus efficace et plus audacieuse. | Yancy Min via Unsplash
Ouverture et flexibilité: deux qualités qui permettent à la recherche d'être plus efficace et plus audacieuse. | Yancy Min via Unsplash

Julia, le code informatique qui bouleverse la science

Partout dans le monde, la recherche accélère grâce à ce langage simple, efficace et ouvert.

L'intelligence requise par la recherche scientifique ne repose pas uniquement sur le génie des cerveaux humains engagés. Depuis l'irruption des ordinateurs, des supercalculateurs et du traitement informatique des données dans les laboratoires du monde entier, les langages de programmation sont un rouage essentiel du progrès.

Ces derniers évoluent aussi, à leur rythme. Pour Ars Technica, le physicien et journaliste Lee Phillips raconte comment il a assisté, ces dix dernières années, à la formidable émergence de Julia, un langage qui semble faire l'unanimité dans les milieux scientifiques.

Pendant quelques lustres, Fortran fut le langage de choix dans les milieux de la recherche. Mais s'il reste utilisé, notamment pour sa bonne capacité à tirer parti de la puissance des supercalculateurs, Fortran a été inventé dans les années 1950: il commence logiquement à accuser son âge. Universellement utilisé, Python a été l'un de ses plus sérieux concurrents mais, indique Phillips, il est limité par sa lenteur intrinsèque.

Initialement publié dans sa première version en 2009, Julia a comblé des lacunes et limitations, au point de s'attirer les grâces d'à peu près tout le monde. Outre une relative simplicité qui rend son utilisation plus ludique pour les chercheurs et chercheuses, Lee Philips prête deux grandes qualités à Julia pouvant expliquer ce succès.

Accélérateur d'idées

La première est son interopérabilité et son ouverture, tant technique que philosophique. Alors que le code, dans le passé, avait tendance «à ne jamais sortir des labos», Phillips note que la tendance a radicalement changé avec Julia, et que désormais «le code de tout le monde est sur GitHub».

Résultat: il est beaucoup plus aisé de piocher dans les idées d'autres et de les adapter à ses propres recherches; il est plus facile également de collaborer sur des problématiques spécifiques, ce qui permet au langage comme à la science qu'il sert de progresser bien plus rapidement.

Selon Lee Phillips, l'autre point fort de Julia, qu'il explique par une analogie gastronomique, est la manière dont le langage réussit à s'affranchir de ce que la science informatique nomme, en anglais, l'expression problem.

Pour schématiser, il existe deux grands types de programmation: orientée objet ou fonctionnelle. L'un comme l'autre n'offrent pas la possibilité d'ajouter de nouvelles fonctions ou de nouveaux types de données sans obliger les scientifiques à réécrire ce qui a déjà été écrit. Cette rigidité constitue un frein important pour la recherche, qui doit travailler sur le langage d'une manière spécifique et atomisée ne permettant pas sa bonne circulation.

Or, Julia s'affranchit de cet expression problem grâce à une technique nommée multiple dispatch. Si celle-ci a été ajoutée à d'autres langages avec le temps, elle est au cœur de la philosophie de Julia –c'est ce qui change tout et fait sa redoutable efficacité.

Phillips développe: «C'est la sauce secrète qui offre à Julia le pouvoir de rendre simple ce qui aurait été compliqué dans la plupart des autres langages: le mélange direct et libre de codes permettant de faire des choses que ceux qui les ont écrits n'avaient initialement pas imaginées.»

Autrement dit, Julia permet à l'intelligence humaine de se démultiplier, de s'appuyer sur les travaux et l'imagination des un·es et des autres. Ou, comme le décrit Phillips, «d'étendre l'univers des choses qui peuvent être accomplies pendant un temps humain fini, [...] d'imaginer des choses qui ne pourraient être imaginées sans lui».

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