Sciences et Technologies de l'Information
Sommaire : Trois questions à Marc Schoenauer, Evolutionary Computing | L'actualité de la semaine | Théories et concepts | Enseignement| Manifestations | Détente |
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| Retenez la date : l'Asti organise sa première école d'été, à Saint-Malo/Dinard, du 1er au 12 septembre 2003. Thème fédérateur : l'image. |
"Nos techniques sont performantes pour traiter des problèmes d'optimisation qui ne trouvent pas de bons outils dans la panoplie classique des modèles continus ou issus de la recherche opérationnelle."
Asti-Hebdo : ? Vous êtes le nouveau président de l'Afia (*). Mais nous
nous adresserons aujourd'hui plutôt au rédacteur-en-chef du journal Evolutionary
Computation (MIT Press). Vous traduisez ce terme par "calcul évolutionnaire" ou
"algorithmes évolutionnaires". Pourquoi cet adjectif plutôt qu'évolutionniste, ou
évolutif ?
Marc Schoenauer : Nos travaux sont certes inspirés par l'évolutionnisme darwinien. Nos algorithmes mettent en jeu les deux mécanismes que sont une sélection "naturelle" et des opérateurs de variation (modifications et croisements) aléatoires et aveugles, c'est à dire ne tenant pas compte a priori du problème à résoudre.
Le mot "évolutif" rendrait donc imparfaitement la nature de nos travaux, puisque les algorithmes n'évoluent pas. Quant au terme "évolutionniste", il a une connotation philosophique ou strictement biologique étrangère à nos préoccupations. Nous n'avons pas d'autre objectif que d'élaborer des algorithmes efficaces. D'où le choix, par les spécialistes du monde entier, du vocable "evolutionary" (qui existe en anglais), adapté en "évolutionnaire". Nous parlons aussi d' "évolution artificielle".
Le darwinisme et la biologie sont pour nous une source inépuisable d'inspiration, mais en aucun cas une justification. Pour nous, dire "cinq milliards d'années d'évolution n'ont pas pu se tromper" est une hérésie. On l'entend prononcer de moins en moins, heureusement.
Il y a d'ailleurs d'importantes différences entre l'évolution naturelle et ce que nous réalisons sur nos machines. Par exemple, pour nous, le milieu (ou l'environnement), c'est le problème à résoudre. Et il ne change pas au cours du déploiement de l'algorithme. Alors que l'évolution naturelle, au contraire, se situe dans des climats qui varient, et qu'il y a co-évolution de multiples espèces...
C'est pourquoi les résultats obtenus par les biologistes ne sont pas forcément appropriés à nos problèmes. Réciproquement, d'ailleurs, nos modèles paraissent bien rudimentaire aux biologistes, et l'expression "darwinisme artificiel" les fait sourire. Il y a tout de même quelques exceptions, quelques échanges féconds. Mais, de toutes façons, nos objectifs sont différents. Le nôtre est de résoudre les problèmes qui nous sont posés, en l'occurrence des problèmes d'optimisation.
Asti-Hebdo : Sur ces questions d'optimisation, les outils sont nombreux. Quel est l'apport spécifique des algorithmes évolutionnaires ?
M.S. Il y a deux grands types d'optimiseurs. Les premiers visent les problèmes continus. C'est ma spécialité d'origine, avec tous les algorithmes de type gradient, par exemple. Soyons clairs (et je le redis toujours à mes étudiants) : quand ces outils conviennent, il ne faut surtout pas se lancer dans le calcul évolutionnaire, qui est le plus souvent plus lent et n'offre pas de garantie de convergence.
En revanche, ces algorithmes du continu échouent sur bon nombre de problèmes. En particulier quand les fonctions sont très irrégulières, avec de nombreux optima locaux. C'est là que l'évolution artificielle fait merveille. Quitte, une fois le problème dégrossi (par exemple, une fois identifiées les régions intéressantes de l'espace concerné), à basculer sur des algorithmes de type gradient, pour "plonger au fond du trou".
L'autre domaine de l'optimisation, c'est le monde de la combinatoire, du discret. Ici, nous rejoignons les méthodes de la recherche opérationnelle et, plus précisément, ce qu'on appelle les méta-heuristiques. La RO classique, en effet, peut être considérée comme une collection d'algorithmes utilisant des heuristiques spécialisées pour chaque type de problème (voyageur de commerce, coloration de graphes...). Les méta-heuristiques sont des techniques plus génériques, où l'on peut ranger le recuit simulé, les essaims, la recherche à tabou et... les algorithmes évolutionnaires.
Signalons enfin qu'il existe bon nombre de problèmes d'optimisation qui ne relèvent directement d'aucune des deux catégories ci-dessus (cas de variables à la fois continues et discrètes, mais également recherche dans des espaces de graphes, d'arbres, de programmes). Et c'est là que les algorithmes évolutionnaires peuvent réellement révolutionner certains domaines, étant les seuls à pouvoir apporter directement un début de réponse.
Asti-Hebdo : Quelle est l'importance de votre communauté ?
M.S. : On peut considérer que notre spécialité est jeune. Mais elle a des racines anciennes. Les plus connues sont les algorithmes génétiques, qui remontent au moins aux années 1960, et qui ont bénéficié d'un important "marketing", sous l'influence de personnalités comme John Holland ou David Goldberg. Mais d'autres écoles sont apparues au même moment. Elles se sont développées de façon tout à fait indépendante (il y avait beaucoup moins de communication entre chercheurs à l'époque).
Ainsi, pendant que les algorithmes génétiques se développaient dans le Michigan, une école se réclamant de la programmation evolutionnaire (evolutionary computing) se développait en Californie. Et naissait à Berlin le groupe "stratégies d'évolution" (evolution strategies). Tous ces mouvements s'inscrivent dans un même cadre conceptuel : sélection naturelle et variations aveugles;
Au plan mondial, les deux manifestations concurrentes que sont Gecco (Generic and evolutionary computation conference), organisé par ISGEC (International society of generic algorithms) et CEC (Congress on evolutionary computation), de l'IEEE, réunissent chacune environ 500 personnes (avec une importante intersection).
Les Etats-Unis forment le plus gros noyau, mais il y a aussi des équipes importantes en Allemagne, en Grande-Bretagne, en Italie, en Espagne... sans oublier le Japon et la Corée.
La communauté française regroupe une soixantaine de spécialistes. Les principales équipes sont celles de l'université du Littoral (à Calais), de Lille et de Tours, et le CMI à Marseille, organisateur de la prochaine conférence "Evolution artificielle" en 2003. Mais il y a aussi de nombreux chercheurs isolés.
C'est en particulier à l'intention des isolés et des utilisateurs de nos techniques appartenant à tous les secteurs applicatifs, que nous organisons les Journées évolutionnaires trimestrielles (JET). Nous y présentons des exposés de synthèse, par les animateurs de la discipline; Mais nous donnons aussi largement la parole à des chercheurs qui découvrent nos techniques parce qu'ils travaillent sur un problème d'optimisation. Isolés dans des laboratoires d'autres spécialités (génie mécanique ou chimie, par exemple), il risquent de peiner pour retrouver des résultats connus et de refaire des erreurs que d'autres ont déjà faites. Nos rencontres leur font prendre connaissance rapidement des acquis de la discipline. Les JET permettent de leur faire connaître rapidement les acquis de la discipline.
(*)Nous avons interrogé le précédent président de l' Afia (Association française d'intelligence artificielle), Bertrand Braunschweig dans notre numéro 51, où il a décrit les orientations de l'association. .
La principale différence avec le projet de 1999, est que les logiciels libres ne sont plus imposés aux collectivité locales, ce qui met le projet à l'abri d'une plainte devant de conseil constitutionnel.
Compléments d'information sur les sites de l' Adullact et de Linuxfr.
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L'
invitation du ministère, téléchargeable (PDF)
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Le site du Salon.
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L'objectif est la "personnalisation" des systèmes informatiques. Un modèle d'utilisateur est la représentation explicite des caractéristiques d'un utilisateur individuel ou d'une catégorie d'utilisateurs. Ces méthodes s'appliquent à des domaines comme le filtrage de l'information, le commerce électronique, l'utilisation adaptative du langage naturel, la présentation des documents multimédia et l'enseignement. Les mobiles et l'informatique pervasive donnent lieu à des interactinos nouvelles avec des systèmes enfouis et des agents autonomes.
Appel aux communications : dates limites : 18 novembre pour les articles, 25 novembre pour les tutoriels.
Conférenciers invités :
- Michael Pazzani, Information and Computer Science, University of California,
Irvine
- Rosalind Picard, MIT Media Laboratory
- Kurt VanLehn, Computer Science Department, University of Pittsburgh
Le congrès est présidé par Peter Brusilovsky, University of Pittsburgh, USA. La France est représentée au comité par Noëlle Carbonell.
- Afia
- Afig
- Afihm
- ASF
- ACM Sigops
- Atala
- Atief
- Cigref
- Creis
- GRCE
- Gutenberg
- Inforsid
- Specif
Faut-il suggérer au PCIE de telles méthodes pour apprendre la bureautique aux garçons ?
Et que faire pour les filles ?