Les algorithmes évolutionnaires

Par Evelyne Lutton, chargée de recherche, responsable du projet " Fractales ", INRIA Rocquencourt.

Pour tenter de maîtriser la complexité croissante des tâches qui leur sont demandées, les informaticiens se tournent de plus en plus vers le monde vivant, pour y chercher des modèles de gestion de la complexité.

Les algorithmes évolutionnaires (on parle aussi quelquefois de " darwinisme artificiel ") sont des techniques informatiques de résolution de problèmes qui ont été inspirées par certains des concepts et des méthodes employées en biologie dans l'étude de l'évolution des espèces, en particulier celles concernant la génétique des populations. Ici, la population est celle d'un ensemble de points dans un espace de recherche (les solutions potentielles du problème).

L'évolution de cette population peut être simulée grâce à des opérations aléatoires de deux types :
- une sélection fondée sur l'adéquation des " individus " aux problèmes posés,afin de retenir ceux autorisés à générer des " descendants ".
- des opérateurs génétiques simulant croisement, recombinaison ou mutation.

Ces opérations sont répétées en boucle jusqu'à ce que la population converge vers la solution désirée.

Quand, pourquoi et comment apparaît cette convergence ? Pour répondre à ces questions il a été fait appel à des outils dérivés de la géométrie fractale qui semblent appelés à être aussi efficaces dans la modélisation de l'irrégularité des processus stochastiques que dans leur application, déjà classique, au traitement d'images.

Inversement les méthodes " évolutionnaires " peuvent être mises au service de problèmes de nature fractale. C'est ce qui a été présenté sous forme de démonstration d'un logiciel de création artistique. Grâce à des mécanismes évolutionnaires, l'utilisateur peut contrôler avec facilité une recherche aléatoire dans un vaste espace de formes fractales.