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Domaines d'applications de la vie artificielle

Dossier - Introduction à la vie artificielle
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Une introduction passionnante à la vie artificielle : définition, propriétés, applications, à travers les notions de cognition située, système multiagents, réseaux neuronaux...

  
DossiersIntroduction à la vie artificielle
 

La vie artificielle peut donc être définie et créée. Une fois réalisée, quels sont les domaines d'application ?

La vie artificielle se trouve par exemple dans le domaine des automates cellulaires. © Shutterstock

Voici quelques domaines de la vie artificielle (selon notre vision) :

Je ne présenterai pas ces domaines ici. De nombreux principes régissent la vie. Dans le cadre de la vie artificielle, certains ont été repris et d'autres ont été copiés pour pouvoir simuler des aspects du vivant. Je vais vous présenter sommairement les principaux.

La cognition située

Les robots construits lors des travaux d'intelligence artificielle entre les années soixante et quatre-vingt, fonctionnent en réalisant les tâches suivantes :

  • perception des données de l'environnement ;
  • construction d'un modèle (2D ou 3D) de l'environnement ;
  • planification des actions à partir de ce modèle ;
  • action du robot. 

Nous pouvons noter que c'est un contrôle complètement linéaire (perception, traitement, action) et centralisé (il y a un programme face à un monde modélisé ).

Rodney Brooks (en robotique, mais Piaget avait déjà souligné cet aspect) aura une vision totalement différente avec en particulier un texte célèbre (Intelligence without reason, préparé pour L'IJCAI 91, Computers and Thought). La cognition située stipule que la cognition ne peut exister que si elle se trouve incarnée (dans un corps, avec des perceptions) et mise en situation (donc avec des boucles perception-action).

Les systèmes multiagents

Provenant aussi de l'intelligence artificielle, les systèmes multiagents sont aujourd'hui à la base de la compréhension de l'interaction des agents (animats, entités virtuelles) et son environnement. Les systèmes multiagents se sont fortement inspirés des sociétés d'Insectes comme les fourmis, les termites ou encore les abeilles. En fait, chaque Insecte a une vision très partielle de son environnement, et une intelligence très réduite. Pourtant l'interaction de leurs travaux collectifs permet d'obtenir des résultats très intéressants comme la construction de termitières, la recherche et le ramassage de la nourriture chez les fourmis (à l'aide des phéromones). Nous pouvons remarquer dans l'intelligence d'un système multiagent ou d'une société d'insectes que « le total est supérieur à la somme des parties ».

Les réseaux neuronaux

Avec la création du neurone formel en 1943 par Mc Culloch et Pitts, et par les travaux qui suivirent de Hebb, l'informatique s'est dotée de nouvelles approches que sont les réseaux neuronaux. Ils permettent en particulier l'apprentissage, la reconnaissance de formes...

Directement inspirés du fonctionnement (simplifié) du cerveau, la connaissance n'est plus symbolique. Les expériences sur COG montrent d'excellents exemples d'apprentissages à partir de réseaux neuronaux.

Les algorithmes génétiques

Les algorithmes génétiques proviennent aussi du fonctionnement du vivant. Ils sont directement inspirés du néo-darwinisme. L'idée est de présenter des échantillons (de comportements par exemple) et de conserver ceux qui sont le mieux adaptés au problème (plus quelques-uns moins adaptés mais permettant une diversité de la population). Ensuite, on réalise un croisement entre les échantillons sélectionnés et on teste à nouveau. Des résultats amusants donnent par exemple l'apprentissage de la marche pour un robot, ou le jeu proie-prédateur.