Atouts HIP

 
 

HIP agence, cadence et archive la totalité de l’information traitée via un seul concept, le Lien. HIP n’est pas une technologie supplémentaire dans la jungle informatique actuelle, mais au contraire une technologie fédératrice. HIP a le potentiel de rassembler au sein d’une seule technologie des atouts aujourd’hui segmentés par des technologies dédiées et hybrides, qui sont le plus souvent incompatibles et compliquées.

La technologie qui partage le plus de points communs est une technologie assurément fédératrice (voir figure ci-dessous), en effet le fonctionnement d’un microprocesseur (CPU) et celui d’un système HIP sont similaires sur de nombreux points :

 

Avantages technologiques

  1. les deux systèmes traitent uniquement des unités de taille fixe que sont les mots mémoire (n octets) ou les HIPlets (n octets)

  2. chacun des mots mémoire ou des HIPlets est uniquement identifié, par une adresse mémoire ou par un identifiant unique (le champ “id” de l’HIPlet)

  3. les deux systèmes stockent les octets ou des HIPlets dans un centre d’archivage dédié, formaté et optimisé à cet effet

  4. les opérations effectuées par le CPU ou le moteur HIP sont cadencées par le temps

  5. un CPU est exclusivement constitué de portes ET interconnectées, un système HIP est exclusivement constitué d’HIPlets (Liens) interconnectés

  6. une porte ET traduit (en sortie) une différence entre les signaux présents sur ses entrées, un HIPlet traduit une différence entre ce qu’il relie

  7. un microprocesseur et ses portes ET se basent sur le même postulat que le procédé HIP et ses Liens : l’information réside dans l’entre-deux, entre ceci ET cela. Dès l’instant où “ceci“ existe par rapport à ce qu’il n’est pas, “cela”, alors l’entre-deux, le ET, le Lien, existe simultanément

  8. un microprocesseur effectue un ensemble réduit d’opérations sur les octets, le moteur HIP effectue un ensemble réduit d’opérations sur les HIPlets.

HIP définit une unité d’information d’un niveau d'abstraction plus élevé que les états logiques (0, 1) et la fonction ET. Il n’est pas utopique d’imaginer un jour un moteur HIP en partie “hardcodé” dans le silicium.

Archivage de l’information. La totalité de l’hiper information, c’est à dire les contenus, les contenants, les agencements, les informations de description, les connexions, la modélisation des Curseurs-Temps, des règles, des filtres ou des requêtes persistantes, etc, tout est archivé de façon homogène, par des HIPlets. Quelque soit l’agencement que l’on donne à l’information, quelques soient les structures utilisées, la manière d’archiver l’information reste identique, HIP archive des HIPlets. L’archivage de l’hiper information ne dépend pas de méta-données externes ou implicites formulées dans des structures hybrides.

Archiver des HIPlets permet d’accéder à l’information de manière plus efficiente parce que les requêtes adressées à l’unité d’archivage (base de Liens) constituent un jeu réduit de requêtes simples et répétitives, et qu’il est par conséquent plus facile d’optimiser leurs performances. Il est possible de récupérer un lot entier d’HIPlets en une seule transaction.

Identification. L’identification de la totalité de l’hiper information est un avantage technologique indéniable. En effet, comment retrouver avec efficacité une information qui est habituellement copiée-collée, importée-exportée, ressaisie plusieurs fois dans différents formats de données et dupliquée partout dans un système d’information?

Créer ou modifier de l’hiper information signifie produire de nouveaux HIPlets uniquement identifiés. L’information est identifié et constituée d’informations uniquement identifiées, elle est archivée avec une faible redondance.

Indexation globale. Si l’hiper information est uniquement identifiée, elle est donc naturellement et globalement indexée, qu’il s’agisse des informations modélisées (le contenu), des informations de modélisation et de description (le contenant), ou de n’importe quel objet traité avec HIP. Par défaut, un système HIP est un moteur d’indexation (Spotlight).

Communication améliorée. Un seul HIPlet peut identifier et représenter une information complexe et conséquente, et il peut déduire à lui seul l'ensemble des HIPlets dont il a besoin pour exprimer l'information qu'il représente. Ainsi, il est possible de récupérer le lot entier d’HIPlets qui constitue une information, en une seule transaction, et donc d’optimiser la communication.

HIP distingue l’information statique de l’information dynamique. Il est aisé de détecter les HIPlets statiques qui ne sont jamais, ou que rarement modifiés. Ces HIPlets statiques peuvent être répliqués sur les machines distantes, on évite ainsi les recharges inutiles d’HIPlets déjà connus et on réduit la communication et les transactions aux seules informations dynamiques.

HIP donne à l’hiper information une validité temporelle (voir atout suivant). On évite ainsi les recharges inutiles d’informations distantes encore valides à un temps donné et on réduit la communication et les transactions aux seules informations dont le délai d’expiration est échu.

Indexation temporelle, pérennité et traçabilité. L’ajout d’attributs temporels à la structure de l’HIPlet fait bénéficier l’intégralité de l’hiper information d’une indexation temporelle globale et native. L’hiper information est automatiquement rangée dans le temps, les HIPlets laissent leurs empreintes dans le temps, ils sont chronologiques, ils ont une validité temporelle, une durée de vie ou d’activité, ce qui donne à l’ensemble de l’hiper information traitée, pérennité et traçabilité.

Un système d’information HIP détecte les groupes d’HIPlets orphelins, tant que ceux-ci sont stimulés, utilisés, reliés par de nouveaux HIPlets, ils conservent leur validité. HIP permet de donner une validité temporelle à l’information, c’est à dire un temps à partir duquel l’information est valide, et un temps au delà duquel l’information peut être oubliée, dès l’instant où elle n’est plus utilisée, visualisée, associée, …,  et le cas échéant, une période durant laquelle elle sera réactivée.

Il n’est plus nécessaire d’enregistrer ni de supprimer l’information. L’information inutilisée, qui n’est pas rafraîchie, ou qui n’est pas intentionnellement oubliée, se déclasse progressivement, et le système d’information reste léger et actuel.

Hiper information et marquage sémantique. HIP dote l’hiper information d'une connaissance sémantique : toute information est reliée, vers le haut sur la méta-information qui la pondère et qui la qualifie, et vers le bas sur l’intra-information qu’elle pondère et qu’elle qualifie. Par défaut, l’information a connaissance de ce qu’elle est (Je suis une photo…), de ce qui l’utilise (utilisée dans n documents…), et de ce qui la compose (et composée de x couleurs.).

Les HIPlets sont câblés de manière à ce que chacun d’eux permet la reconstruction du contexte dont il a besoin (voire du système HIP lui-même) pour donner corps à l’information qu’il représente. Tout est directement ou indirectement relié, l’hiper information a connaissance d’elle-même, elle est auto-descriptive.

Saisir une hiper information l’enrichit automatiquement de méta-intra-informations supplémentaires. Le fait de saisir ou de manipuler de l'information, lui ajoute un sens sémantique. La structure particulière de l’hiper information (via les HIPlets) lui permet de retrouver à elle seule la totalité des contextes et des sens multiples dans lesquels elle est utilisée.

Les moteurs et agents de recherche sont plus performants et plus précis si l’information traitée est sémantiquement annotée et inscrite dans le temps.

Modélisation d’informations hétérogènes. Aujourd’hui, l’outil informatique segmente l’information par des formats de données et par des applications. On a une hiérarchie différente pour gérer son courrier électronique, ses documents, les signets de son navigateur Web, ses photos, ses musiques, les personnes de son carnet d’adresses, etc, mais aucun moyen d’agréger simplement des informations hétérogènes.

Fondée sur les Liens, la nature de HIP est de connecter librement les informations, de les faire converger et communiquer, indépendamment des formats et des choses qu’elles représentent.

Modélisation évolutive. HIP autorise le ré-agencement dynamique de la modélisation. L’unicité de l’information par des Liens facilite son ré-agencement dynamique en différents modèles. La structure de stockage de l’hiper information (l’HIPlet) ne change pas même si les modèles sont modifiés, ce qui donne l’avantage d’une plus grande souplesse.

La figure ci-dessous modélise le fait que “Ric aime Mic”. Les techniques antérieures (à gauche) utilisent deux concepts : les données (“Ric, Mic”) et les références (“aime”). HIP (à droite) utilise un seul concept : les Liens (“Ric, Mic, aime”).

L’utilisation de références pose un premier problème de segmentation de l’information : “Mic” ne sait pas que “Ric l’aime”, “Mic” ne connaît pas non plus les autres qui la référencent, de sorte que si “Mic” s’en va, elle ne pourra pas mesurer l’impact du changement sur “Ric” et les autres, ni les dysfonctionnements occasionnés par des références pointant le vide.

Les techniques antérieures posent un deuxième problème : il est nécessaire de casser l’existant pour enrichir le modèle. Pour modéliser le fait que “Ric aime beaucoup Mic” (voir figure ci-dessous) et pondérer la référence “aime” par “beaucoup”, il est nécessaire de casser celle-ci (à gauche) et d’intercaler le noeud “blanc” et la référence “qui?”. De telles modifications sur le modèle de donnée sont souvent lourdes de conséquences en travaux de maintenance. HIP (à droite) ne modifie pas l’existant.

La modélisation évolutive permet une modélisation dynamique ne nécessitant pas de tout définir au départ ni de casser l’existant. Il est possible de créer des indirections, d’isoler des portions de modélisation, afin de les réutiliser dans d’autres contextes. Si les modèles changent, un système HIP sait mesurer l’impact des modifications sur tout le système, jusqu’aux interfaces graphiques concernés.

Modélisation de structures complexes. Liste ordonnée, chaîne, arbre, graphe, fichier plat, modèle relationnel, modèle objet, modèle dénormalisé, XML, réseau sémantique, réseau de neurones, modèle à plusieurs méta-niveaux, séquences d’informations, peuvent tous être modélisés, assemblés et reformulés par HIP.