Les algorithmes d'IA inspirés de la nature offrent de nouvelles solutions à des problèmes complexes

La nature a inspiré de nombreuses innovations. Ces dernières années, le développement d’algorithmes imitant la capacité de résolution de problèmes du monde naturel a pris le devant de la scène. Ces algorithmes, des programmes informatiques calqués sur divers comportements naturels, sont connus sous le nom d’algorithmes inspirés de la nature.

Elles sont conçues en étudiant la dynamique d'un système naturel ou social, comme celles observées chez les fourmis et les abeilles ou les mouvements et les compétences des chauves-souris et des oiseaux. Il existe plusieurs classes définies par le comportement sur lequel elles sont modélisées, notamment l'intelligence collective, les systèmes biologiques et les processus physiques ou chimiques.

L’intelligence collective est un élément particulièrement utile des algorithmes inspirés de la nature. Elle est dérivée du comportement collectif de groupes d’animaux, tels que des volées d’oiseaux ou des bancs de poissons. Le principe qui sous-tend ces algorithmes est le concept d’auto-optimisation, une caractéristique des systèmes naturels qui gèrent efficacement les ressources et s’adaptent aux environnements changeants pour résoudre des problèmes apparemment complexes. En transférant ces compétences naturelles dans un algorithme, les chercheurs trouvent des moyens de développer des systèmes auto-optimisants pour certains des problèmes auxquels nous sommes confrontés.

Dans un article publié dans le Journal international des paradigmes avancés du renseignementS. Thanga Revathi du Misrimal Navajee Munoth Jain Engineering College à Chennai et N. Ramaraj de l'Université Vignan à Guntur, en Inde, expliquent comment les algorithmes inspirés de la nature peuvent nous donner un moyen efficace et adaptable d'aborder des problèmes difficiles et peut-être autrement insolubles.

Ils citent quelques-uns des algorithmes les plus remarquables, comme l'optimisation des colonies de fourmis (ACO), l'optimisation des essaims de particules (PSO), la recherche du coucou et l'algorithme de la chauve-souris. Chacun de ces algorithmes utilise les caractéristiques du comportement collectif naturel pour converger vers une solution à un problème.

Par exemple, au sein d'une volée d'oiseaux, chaque oiseau suit des règles simples sans chef unique, ce qui donne naissance au système complexe qu'est la murmuration des étourneaux. Le comportement de groupe comme la murmuration est généralement une technique collective d'évitement des prédateurs. Les mouvements des oiseaux sont influencés par l'organisation de leurs voisins les plus proches. Éviter les collisions, faire correspondre les vitesses et maintenir la proximité avec le groupe sont les éléments qui conduisent à ce mouvement coordonné et cohérent de la volée.

Les applications pratiques des algorithmes basés sur les essaims couvrent un large éventail de domaines. En biomédecine, par exemple, ils peuvent être utilisés dans le diagnostic, la génétique et la prédiction de la structure des protéines. D'autres algorithmes peuvent être utilisés pour gérer les réseaux, classer les données et gérer les systèmes de file d'attente.

L’étude suggère que nous venons tout juste de commencer à développer des systèmes inspirés de la nature et qu’il existe un grand potentiel pour modéliser de nombreux systèmes différents dans le monde naturel afin de résoudre un large éventail de problèmes auxquels l’humanité est confrontée.