Les automates intelligents robotique, vie artificielle, réalité virtuelle information, réflexion, discussion
	Jean-Paul Baquiast Jean-Paul.Baquiast@wanadoo.fr Christophe Jacquemin christophe.jacquemin@admiroutes.asso.fr

Octobre 2000
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Visites virtuelles

Evonet

Le réseau d'excellence européen EvoNet. (evolutionnary computing)

Créé en 1996 dans le cadre du programme Esprit, le réseau européen Evonet regroupe les chercheurs s'intéressant à cette nouvelle discipline qu'est l'evolutionnary computing (EC), globalement ce que l'on appelle en français les Algorithmes génétiques et la programmation génétique. Ce réseau d'Excellence encourage les transferts internes de savoirs et d'expertises. Il vise à coordonner les recherches, en évitant les doubles-emplois, à stimuler les formations, faire connaître le domaine et encourager les applications, notamment dans l'industrie, les télécommunications, l'énergie, les transports et la finance.

Pour plus de détails http://www.evonet.polytechnique.fr/Coordinator/about/

Le site se présente de façon très pédagogique, permettant aux visiteurs débutants de s'y retrouver facilement. L'on y trouve d'abord une définition de l'EC : profitons-en pour mieux informer ceux de nos lecteurs connaissant mal la question : L'EC s'efforce de reproduire les méthodes de la sélection naturelle, dans le domaine de la vie, pour créer des calculateurs capables d'optimisation automatique. L'évolution, en matière vitale, repose sur les principes fondamentaux de la reproduction à l'identique, de la mutation créant des accidents, et de la sélection darwinienne. Les mutations les plus aptes survivent seules. Il s'agit de ce que l'on pourrait appeler une machine à inventer universelle, ou mécanisme d'optimisation universel.  L'EC procède de la même façon. Qu'il s'agisse d'algorithmes génétiques ou de programmation génétique, l'on part d'une population de solutions choisies au hasard ou selon certains critères assez larges (semi-hasard) . L'on définit ensuite une fonction de mesure d'aptitude adaptée au problème à résoudre.  Cette fonction est un système itératif qui sélectionne en plusieurs passages les solutions les plus aptes, lesquelles sont autorisées à transmettre leurs "gênes" à la génération suivante. Les règles de la sélection sont définies par des opérateurs génétiques: mode de reproduction, nature des mutations, possibilités de recombinaison ou échange de gènes entre individus ayant été sélectionnés, etc. De nouvelles populations sont générées jusqu'à ce que la solution la plus adaptée apparaisse. Le système est très souple, et les "solutions candidates" ne sont pas nécessairement des équations. Toutes les formes d'expression possibles peuvent en principe être utilisées. Pour plus de détails http://www.evonet.polytechnique.fr/Coordinator/about/what_is_it_.html L'EC présente de nombreux avantages au regard de la programmation classique. Il ne nécessite pas une description mathématique en profondeur du problème auquel il est appliqué. Il peut apporter des solutions à des problèmes qui paraissaient hors de portée des mathématiques traditonnelles, ou qui n'étaient pas prévisibles. Il s'adapte à des questions floues ou mal posées. Il est bon marché et facile à utiliser. Il peut se combiner aisément à d'autres méthodes de calculs et surtout aux réseaux neuronaux ou neuromimétiques. Les algorithmes génétiques enfin sont modulables, adaptables par changement simple de données, transférables d'un problème à l'autre. Ils conviennent bien, également, aux ordinateurs à traitement parallèle Les applications en sont multiples: calculs de stratégies, optimisation de réseaux de distribution (télécommunications, pétrole), contrôle de processus en temps réel, design d'unité de production ou de produits, stratégies de marketing, détection des fraudes. Pour en savoir plus sur les applications, voir http://www.evonet.polytechnique.fr/Coordinator/resources/casestudies.html Pour en savoir plus sur l'EC, consulter la bibliographie d'Evonet http://www.evonet.polytechnique.fr/Coordinator/about/further_reading.html

Les services rendus par Evonet
Evonet s'efforce de rendre de nombreux services à ses membres : mise en relation (conférences, manifestations, cours, accès à des bases de données diverses), information et formation (nombreux documents sous format classique ou accessible en ligne, tutorials, et démos, liens nombreux, etc. aides diverses aux chercheurs et auteurs. etc. Pour en savoir plus, contacter evonet@dcs.napier.ac.uk

Signalons qu'une carte de l'évolution technologique sur les prochaines 5 à 25 années est en cours d'élaboration, ce qui ne manque pas d'originalité http://pc143d.dcs.napier.ac.uk/roadmap/  

Les membres académiques français sont l'Ecole Polytechnique (qui gère un des 2 sites miroirs) l'IFP, l'Intitut Pierre et Marie Curie, Animatlab http://www-poleia.lip6.fr/ANIMATLAB/  Nous consacrerons à Animatlab une visite virtuelle plus détaillée dans un prochain numéro.

Sont membres associés l'ENAC, l'INRIA et l'IMAG. De nombreux industriels participent également aux travaux

Les soumissions aux appels d'offres du 5ème Programme-cadre de recherche et de développement (PCRD) sont encouragées.

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