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Apprenez comment fonctionnent les algorithmes évolutionnaires et comment ils sont utilisés dans l'apprentissage automatique pour optimiser les modèles, résoudre des problèmes complexes et faire progresser l'IA.
La vie sur Terre a évolué pendant des millions d'années, et c'est grâce à ce processus que les êtres vivants se sont adaptés pour survivre et prospérer dans leur environnement. Prenons l'exemple des girafes. Au fil des générations, elles ont développé un long cou pour atteindre les feuilles en haut des arbres, là où les autres animaux ne peuvent pas le faire. La sélection naturelle est à l'origine de ce phénomène : les traits utiles deviennent plus courants car ceux qui les possèdent ont plus de chances de survivre.
En d'autres termes, les organismes qui sont mieux adaptés à leur environnement ont plus de chances de survivre et de transmettre leurs caractéristiques utiles à leur progéniture. Au fil du temps, ces petits changements s'accumulent et aident les espèces à faire face aux conditions les plus difficiles.
Les algorithmes évolutionnaires (AE) relèvent du terme générique d'"apprentissage automatique". Tout comme l'évolution, l'EA sélectionne les meilleures solutions d'un groupe, y apporte de légères modifications et vérifie si ces modifications améliorent la situation. En répétant ce processus sur plusieurs générations, il trouve les meilleures solutions à des problèmes complexes dans différents domaines.
Grâce à leur polyvalence, les algorithmes évolutionnaires constituent un domaine de recherche intéressant, avec des études en cours visant à les appliquer à des domaines tels que l'ingénierie, la médecine et les sciences de l'environnement. Dans cet article, nous allons examiner de plus près les algorithmes évolutionnaires, leur fonctionnement et leurs domaines d'application. Commençons par le commencement !
Les algorithmes évolutionnaires expliqués
Les algorithmes évolutionnaires sont des techniques d'optimisation qui peuvent être utilisées dans le domaine de l'apprentissage automatique pour trouver la meilleure solution ou le meilleur modèle possible pour une tâche donnée. Ils commencent généralement par un groupe de solutions potentielles et s'efforcent de les améliorer au cours de nombreuses itérations en fonction de leur capacité à résoudre le problème.
Imaginez, par exemple, que vous essayiez de concevoir la voiture la plus économe en carburant. L'algorithme part d'une variété de modèles de voitures, teste chacun d'entre eux pour voir s'il est performant, puis améliore progressivement les modèles en combinant les meilleures caractéristiques et en procédant à de petits ajustements sur plusieurs cycles jusqu'à ce qu'il trouve le meilleur modèle possible.
Il existe plusieurs types d'algorithmes évolutifs, chacun ayant sa propre façon de représenter et d'améliorer les solutions, mais tous suivent cette approche de base. Voici quelques types courants d'algorithmes évolutifs :
Algorithmes génétiques : Dans ce type d'algorithme évolutif, les solutions sont représentées sous la forme de simples chaînes codées, comme des séquences de nombres ou de symboles. L'amélioration se fait en mélangeant des parties de deux bonnes solutions (comme on combine les traits des parents) et en apportant de petites modifications aléatoires pour créer de nouvelles variations.
La programmation génétique : Elle se concentre sur la construction de solutions sous forme de structures arborescentes. Elle est particulièrement utile lorsque la solution nécessite une séquence d'étapes ou d'instructions.
Stratégies d'évolution : Ici, l'accent est mis sur l'apprentissage de l'ampleur des changements à apporter lors de la mise à jour des solutions. Cela permet à l'algorithme d'améliorer ses résultats plus efficacement au fil du temps.
L'évolution différentielle : Avec cette approche, de nouvelles solutions sont formées en combinant des parties de différentes solutions existantes. Elle fonctionne particulièrement bien pour les problèmes dont les réponses sont des nombres qui peuvent varier continuellement.
Comprendre le fonctionnement des algorithmes évolutifs
Les algorithmes évolutionnaires utilisent un processus itératif pour trouver la meilleure solution à un problème. On peut les comparer à la manière dont la nature affine les espèces au fil des générations, chaque cycle contribuant à améliorer la population.
Bien qu'il existe différents types d'algorithmes évolutifs, ils suivent généralement les étapes suivantes :
Initialisation : L'algorithme commence par générer un ensemble initial de solutions possibles. Celui-ci constitue le point de départ du processus d'évolution
Évaluation de l'aptitude : Chaque solution est évaluée à l'aide d'une fonction d'aptitude qui mesure la manière dont elle résout le problème. Les solutions les plus performantes obtiennent des scores plus élevés et ont plus de chances d'être choisies pour les étapes suivantes.
Reproduction : De nouvelles solutions sont créées grâce à deux méthodes principales : le croisement et la mutation. Le croisement combine les caractéristiques de solutions biparentales, tandis que la mutation introduit de petits changements aléatoires pour explorer de nouvelles possibilités.
Remplacement : Les solutions nouvellement créées remplacent tout ou partie des solutions plus anciennes. Cette étape détermine quelles solutions survivent et passent à la génération suivante.
Terminaison : Le processus de reproduction et de remplacement se poursuit jusqu'à ce qu'une condition d'arrêt soit remplie. Il peut s'agir d'atteindre un nombre déterminé d'itérations, d'atteindre un niveau d'aptitude satisfaisant, de ne plus constater d'améliorations ou d'atteindre des limites de calcul.
Fig. 1. Aperçu du fonctionnement des algorithmes évolutionnaires. Image de l'auteur.
Un regard sur les applications des algorithmes évolutionnaires
Maintenant que nous comprenons mieux ce que sont les algorithmes évolutifs et comment ils fonctionnent, examinons quelques-unes de leurs applications réelles dans différents secteurs.
Des algorithmes bio-inspirés utilisés dans les centrales éoliennes
L'un des aspects les plus critiques de la production d'énergie éolienne est l'emplacement des éoliennes. L'efficacité d'un parc éolien peut varier considérablement en fonction de la position des éoliennes les unes par rapport aux autres et des conditions de vent. Les méthodes de conception traditionnelles ont souvent du mal à gérer les nombreuses variables externes impliquées.
Les algorithmes évolutifs sont un excellent moyen de concevoir et de tester de nombreuses configurations différentes de parcs éoliens. Ils tiennent compte d'éléments tels que la configuration des vents, les types d'éoliennes et les terrains disponibles pour trouver la meilleure configuration. Chaque série d'essais permet d'améliorer la conception, ce qui se traduit par une augmentation de la production d'énergie, une réduction des coûts et une meilleure utilisation des terres. Après plusieurs itérations, la conception finale peut fournir une meilleure production d'énergie qu'une conception manuelle.
Fig. 2. Une centrale éolienne.
Techniques d'optimisation dans la conception des véhicules
Concevoir des voitures sûres, économes en carburant et abordables est une priorité essentielle pour les constructeurs automobiles d'aujourd'hui. Les algorithmes évolutionnaires peuvent contribuer à accélérer ce processus en testant de nombreuses options de conception et en les améliorant progressivement pour trouver la meilleure. Cela peut aider les constructeurs à trouver le meilleur équilibre entre performance et efficacité.
Un exemple intéressant est l'utilisation d'algorithmes évolutionnaires pour concevoir la structure de base du véhicule, connue sous le nom de " Body-in-White" (BIW). L'objectif principal de ce processus de conception est de réduire le poids de la carrosserie tout en conservant la même durabilité et la même résistance.
Les algorithmes génétiques peuvent explorer différentes variations structurelles avec des changements mineurs. Ces conceptions sont ensuite testées sur la base de facteurs tels que la résistance, le poids, la durabilité et les normes réglementaires afin d'identifier la meilleure option.
Fig. 3. Structure de conception de la carrosserie d'un véhicule(source).
Stratégies évolutives dans l'ordonnancement des hôpitaux
Les chercheurs étudient activement la manière dont les algorithmes évolutionnaires peuvent être utiles dans le domaine des soins de santé, notamment pour la planification du personnel hospitalier, l'amélioration des plans de traitement et la découverte de nouveaux médicaments. Ces algorithmes fonctionnent bien parce qu'ils peuvent traiter de grandes quantités de données et prendre en compte des éléments tels que la fatigue et le stress.
Par exemple, les algorithmes génétiques ont été testés pour améliorer la programmation des infirmières dans les hôpitaux. Une étude fascinante a utilisé un mélange d'algorithmes génétiques et de techniques de recherche locale pour créer des horaires qui réduisent la fatigue des infirmières. Les résultats ont montré une baisse de 10 % de la fatigue et une accélération de 98 % du processus de planification, qui est passé de plus d'une heure à un peu plus d'une minute.
Fig. 4. Comparaison entre l'ordonnancement manuel et l'utilisation d'un algorithme génétique(GA)(source).
Le rôle des techniques évolutives dans la vision par ordinateur
Outre les applications d'apprentissage automatique, les algorithmes évolutionnaires peuvent également être utilisés dans des domaines tels que la vision par ordinateur - le domaine de l'IA qui permet aux machines d'interpréter et d'analyser des données visuelles telles que des images et des vidéos. Les recherches en cours explorent leur potentiel dans des tâches telles que la segmentation d'images, la détection d'objets et l'extraction de caractéristiques.
Ces algorithmes fonctionnent en testant de nombreuses solutions possibles et en sélectionnant les meilleures, ce qui les rend flexibles et capables de traiter des données visuelles complexes et variées. Par exemple, des chercheurs ont utilisé des algorithmes évolutionnaires pour améliorer les systèmes d'IA qui analysent les images médicales telles que les radiographies du thorax.
Ces systèmes d'IA, connus sous le nom de réseaux neuronaux convolutifs (CNN), agissent comme des radiologues experts en scannant les images pour repérer les signes de maladies telles que le COVID-19. L'algorithme évolutif permet de concevoir et d'affiner automatiquement la structure et les paramètres du CNN, de tester de nombreuses versions, de conserver les plus performantes et de créer progressivement des modèles plus précis. Ce processus aboutit à des outils d'IA qui peuvent aider les médecins à diagnostiquer le COVID-19 plus rapidement et avec plus de précision.
Avantages et inconvénients des algorithmes évolutionnaires
Voici quelques-uns des principaux avantages offerts par les algorithmes évolutifs :
Capacité de recherche globale : Les algorithmes évolutionnaires explorent simultanément de nombreuses parties de l'espace de solution, ce qui les rend moins susceptibles de s'enliser dans de mauvaises solutions.
Robustesse : Dans des environnements incertains et changeants, le caractère aléatoire de l'algorithme évolutionnaire et la diversité des solutions aident le système à maintenir des performances constantes.
Flexibilité : Les algorithmes évolutionnaires peuvent être adaptés à de nombreux types de problèmes différents en modifiant la façon dont les solutions sont représentées et la façon dont le succès est mesuré.
Si ces algorithmes présentent de nombreux avantages, il est également important de connaître leurs limites. Voici quelques inconvénients courants des algorithmes évolutionnaires :
Coût de calcul : L'évaluation répétée de nombreuses solutions possibles peut nécessiter des ressources informatiques puissantes et onéreuses, ce qui les rend lentes ou coûteuses pour certaines applications.
Sensibilité aux paramètres : Le succès des algorithmes évolutionnaires dépend souvent fortement du choix des bons paramètres initiaux, tels que la taille de la population, le taux de mutation et les méthodes de sélection. De mauvais choix peuvent nuire aux performances.
Convergence lente : Elles peuvent nécessiter de nombreuses itérations pour améliorer les solutions, en particulier pour les problèmes très complexes, ce qui peut entraîner des durées d'exécution plus longues que d'autres méthodes.
Sensibilité de la fonction d'aptitude : Une mauvaise conception de la fonction d'aptitude peut amener les algorithmes à exploiter des failles plutôt qu'à résoudre le problème prévu, ce qui induit les développeurs en erreur quant aux performances réelles.
Principaux enseignements
Les algorithmes évolutionnaires sont une excellente option pour résoudre des problèmes difficiles que d'autres méthodes peuvent avoir du mal à traiter. La recherche a montré qu'ils s'améliorent progressivement par itération et qu'ils peuvent s'adapter à une grande variété de tâches. À mesure que l'IA continue de progresser et d'évoluer, ces algorithmes devraient jouer un rôle encore plus important dans le développement de technologies intelligentes, efficaces et capables d'auto-apprentissage dans de nombreuses applications différentes.
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