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Conception de systèmes complexes artificiels

La modélisation et la simulation interviennent dans l’étude des phénomènes complexes en complément de leur expérimentation. Le développement récent et rapide de la recherche sur les systèmes complexes dans de nombreux domaines scientifiques, ainsi que les interactions pluridisciplinaires qu’il a engendrées, sont dus pour l’essentiel aux grandes avancées de l’informatique, en particulier l’essor du calcul à haute performance et des réseaux. Les technologies de l’information sont aujourd’hui l’outil d’investigation privilégié des systèmes complexes, suppléant les approches analytiques et phénoménologiques dans l’étude des comportements émergents. En retour, elles en sont également l’un de leurs principaux bénéficiaires. Des systèmes complexes artificiels doivent être créés pour analyser, modéliser et réguler des systèmes complexes naturels préexistants. Inversement, l’émergence et la conception de technologies nouvelles doivent trouver une source d’inspiration grandissante dans les systèmes complexes naturels, qu’ils soient physiques, biologiques ou sociaux.

  • Mots clés : assistants artificiels, simulations virtuelles, modélisation fonctionnelle et régulation, bio-inspiration, systèmes autonomes et évolutifs modèles multiacteurs

  • Grands défis :
    • Systèmes complexes artificiels pour l’appréhension et la régulation de systèmes complexes naturels
    • Apports des systèmes complexes naturels pour la conception de systèmes complexes artificiels
    • Conception de systèmes complexes hybrides

1. Systèmes complexes artificiels (SCA) pour l’appréhension et la régulation de systèmes complexes naturels (SCN)


La définition présente de SCN recouvre aussi bien des systèmes issus de la nature (organismes biologiques, écosphère, etc.) que des systèmes résultant de l’activité humaine (villes, économie, transports, etc.). Une fonctionnalité des SCA peut être de servir d'assistant pour l'étude (descriptive, générative ou support de consensus) de SCN. Le défi majeur de cette approche est de proposer un modèle d'assistant permettant l'exploration méthodique et/ou la régulation de SCN. En particulier la conception de tels SCA peut devenir un outil d’aide à l’intelligence collective humaine en intégrant différents niveaux d’expertise pour les harmoniser ou gérer leurs contradictions dans un travail collaboratif. Un tel système est d'une nature différente du système observé et repose donc sur une structure et des principes de fonctionnement différents. Un SCA peut servir à réguler, planifier, réparer ou modifier le SCN. L’exécution du SCA peut s’effectuer de façon asynchrone, à l’écart du SCN, ou bien en temps réel.

Exemples :

  • Reconstruire la topologie des connexions neuronales dans le cerveau par neuro-imagerie et techniques de vision artificielle basée sur une architecture distribuée. Les enjeux sont XXXXXX
  • Observation des réseaux d’interaction thématiques sur Internet (forums, blogs, messagerie instantanée, etc.) par des essaims d’agents logiciels. Les enjeux sont XXXXXX
  • Réseau et dynamique du trafic aérien. L'enjeu est la régulation et l'optimisation du trafic aérien

2. Apports des systèmes complexes naturels pour la conception de systèmes complexes artificiels


Afin d’inventer des systèmes technologiques autonomes, fiables et évolutifs, une nouvelle forme d’ingénierie s’inspirera de façon croissante des SCN. Par exemple, pour répondre aux attaques perpétuellement changeantes sur un réseau informatique, de nouveaux systèmes de sécurité pourront mimer le fonctionnement du système immunitaire. Ces SCA sont intrinsèquement conçus comme des entités distribuées, auto-organisatrices et adaptatives. Ils reproduisent des comportements et principes d’organisation originaux préexistant dans les SCN, qui à ce jour n’ont pas d’équivalent dans la conception technique traditionnelle. Dans certains domaines, la biologie pourra remplacer la physique comme nouveau principe d’ingénierie (vie artificielle).

Les SCN fournissent ici aussi des sources d’inspirations encore relativement peu exploitées comme modèles pour la réalisation de systèmes décentralisés, robustes et modulaires disposant d’une autonomie de fonctionnement dans des environnements dynamiques (par exemple : « l’informatique omniprésente » ou « l’intelligence ambiante »). Les SCA peuvent ainsi reprendre les principes de concurrence, coordination et compétition observés dans les SCN.

La conception artificielle bio-inspirée n’est pas contrainte par une fidélité de principe au SCN source. L’innovation informatique et technologique peut librement se détacher des données expérimentales ou des mécanismes de fonctionnement des exemples réels. Par exemple, la neurobiologie a inspiré les méthodes de réseaux de neurones ; l’évolution darwinienne a donné lieu aux algorithmes génétiques. En revanche, les SCA ainsi créés peuvent a posteriori acquérir un rôle d’exploration heuristique des SCN. Les inventions permettent en retour de mieux comprendre, voire de prédire les phénomènes naturels dont elles sont issues.

Exemples :

  • intelligence artificielle et robotique neuro-mimétique
  • optimization collective en "essaim" inspirée des insectes sociaux
  • robotique évolutionnaire
  • matériaux intelligents, matériaux auto-assembleurs et nanotechnologies inspirée par la morphogénèse
  • "intelligence ambiante"
  • sécurité informatique d'inspiration immunitaire ou sociale

3. La conception de systèmes complexes hybrides (SCH)


La pénétration d’un nombre croissant de machines et systèmes de calcul dans notre société (téléphones portables, assistants personnels électroniques, etc.) et la complexité de leur interconnexion illustrent la construction des systèmes hybrides. La modélisation de tels systèmes pose la conception d'un système complexe en tant que collectivité d’agents naturels et artificiels dotés d'autonomie et pouvant être instruits, car capables d'auto-apprentissage, interagissant au travers de liens mutiples.

A développer: questions de l’intégration organique de l’artificiel dans le naturel (nanotechnologies) et de l’utilisation du naturel dans l’artificiel (biologie systémique; détourner le vivant, par exemple production d’hydrogène par bactéries, bio-calcul).

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