1	Intelligence des essaims (Swarm Intelligence) Présentation Ghislain O’Mahony
2	Les auteurs / caractéristiques ouvrage Les auteurs Eric Bonabeau Chef scientifique Icosystem corporation (Cambridge) S’appuie sur les enseignements tirés des comportements des insectes pour développer algorithmes et modèles comportementaux appliqués au business Marco Dorigo Associé de recherche Fonds national belge pour la recherche scientifique Guy Theraulaz Associé de recherche au CNRS Caractéristiques ouvrage (1999) Publié dans la collection « Santa Fe Institute Studies in the sciences of complexity » Santa Fe : fondé en 1984. Institut indépendant multidisciplinaire travaillant sur la science de la complexité ISBN 0 19 513159 2. Autres sources bibliographiques : Article Harvard Business Review : « Swarm Intelligence, a whole new way to think about business », mai 2001 Le comportement collectif des insectes in Pour la science n° 314 décembre 2003 D. Robilliard, C Fonlupt, Laboratoire d’Informatique du Littoral
3	Question centrale Qui commande ici ? Qui émet les ordres, élabore les plans, préserve l’équilibre de la colonie ? Maeterlinck, naturaliste anglais, 1927, observant le comportement des colonies de fourmis, termites, abeilles
4	Les insectes sociaux Qu’est ce qui les gouverne ? Qui donne les ordres, élabore les plans, d’où vient cette intelligence collective ? Chaque insecte semble avoir son agenda qui s’intègre dans le tout, sans intervention de superviseur
5	Quelques faits et chiffres 10¹⁸ insectes sur terre (estimation ! !) ~ 2% des insectes ont un comportement social Toutes les fourmis Toutes les termites Certaines abeilles 50% des insectes sociaux sont des fourmis Poids moyen d’une fourmi entre 1 et 5 mg Poids total des fourmis = poids total des humains
6	Quelques exemples Les fourmis Atta coupent des feuilles d’arbres et organisent des autoroutes pour aller les chercher Les fourmis Oecophylla construisent des ponts avec leurs corps Les fourmis Eciton organisent des raids de chasse comprenant parfois jusqu’à 200 000 individus
7	Spécialisation Les fourmis vivent sur terre depuis 100 millions d’années, 7 millions d’années pour l’homo sapiens Taille d’une colonie de fourmis : de 30 à plusieurs millions Reproduction à reine Défense à soldats Recherche de nourriture à travailleurs spécialisés Construction du nid à fourmis spécialisées
8	Théorie de l’auto-organisation L’auto-organisation (AO) explique l’émergence d’un comportement collectif « intelligent » macroscopique par des interactions simples au niveau microscopique Note : l’AO n’exclut pas la complexité au niveau individuel. Elle suppose simplement qu’à un certain niveau, que les insectes se comportent comme des entités simples Cas du vol d’une abeille
9	Auto organisation chez les insectes sociaux : les ingrédients L’Amplification positive (ou recrutement et renforcement) Exemples de « recrutement » (de collègues) ou de renforcement : Chez les fourmis ; dépôt d’une substance (phéromone) : + les fourmis utilisent un chemin, + la concentration de phéromone augmente, attirant alors d’autres fourmis (la distance joue également) (cf. page suivante) Le Renforcement négatif (aide à la stabilisation) Contrebalance les processus de recrutement / renforcement Exemple (dans le cas de recherche de nourriture, chez abeilles, fourmis) : Saturation, embouteillage à la source de nourriture, concurrence entre différentes sources Amplification des fluctuations (marches aléatoires, erreurs…) è Nouvelles solutions Interactions multiples Un système auto organisé exige une densité minimale d’agents réagissant aux actions de leurs homologues et mutuellement tolérants
10	Amplification positive chez les abeilles à la recherche de nouvelles sources de nourriture
11	Caractérisation de l’Auto-organisation (AO) Création de structures spatio-temporelles (nids, organisation sociale…) Multi-stabilité (coexistence de plusieurs états stables) Changement rapide de comportements lorsque des paramètres varient (accumulation d’un dépôt par les termites macrotermes)
12	Quelques exemples
13	Stigmergie chez les insectes sociaux L’AO peut être : Directe : contact par les antennes, contact visuel Indirecte : des insectes peuvent inter-agir quand l’un des individus modifie son environnement et que les autres en trouvent leur comportement modifié Stigmergie La stigmergie permet par une communication indirecte de modifier le comportement des insectes
14	Stigmergie chez les insectes sociaux (termites, fourmis…) Notion de stigmergie appliquée à la construction de piles par les termites Mécanisme qui relie des comportements individuels d’insecte et des comportements de masse : Un comportement individuel modifie l’environnement L’environnement modifié influe et modifie le comportement individuel des autres agents. Etc. Exemples : Chemins auto organisés par les fourmis (dépôt de phéromone) : modification environnement qui conduit les collègues à suivre ce chemin …
15	Application de la stigmergie à l’intelligence artificielle (IA) Remplacer coordination via communication directe par des interactions indirectes : Intéressant si l’on veut concevoir des agents simples et réduire la communication entre agents Construction par incrément Les termites s’appuient sur ce qui a été construit par d’autres termites pour apporter leur propre contribution Trouve des applications en IA (construction d’une nouvelle solution à partir de solutions antérieures) Stigmergie souvent associé à flexibilité : Changement d’un environnement via perturbation externe Réponse appropriée des agents à cette perturbation, la colonie peut répondre collectivement à cette perturbation avec des insectes développant les mêmes comportements En IA : très précieux : pas besoin de reprogrammer des agents pour répondre à cette perturbation
16	Les insectes et l’informatique Le monde des fourmis obtient à partir de comportements simples d’excellents résultats sur des problèmes complexes Colonie de fourmis à système décentralisé de résolutions de problèmes L’étude du comportement des fourmis fournit un modèle pour la création de nouveaux modèles informatiques Système à base de colonies de fourmis (ACO)
17	Avantages L’AO nous apprend qu’émergent des solutions non prévues au niveau individuel Le chemin vers une solution est généralement non défini mais émergent Pas besoin de contrôle centralisé (difficile à mettre en œuvre dans les réseaux de communication par exemple) Possibilité de construction de micro-robots (exploration spatiale ou médecine)
18	Guide de lecture (pour les pros) : conjectures sur le futur de l’intelligence artificielle Chaque chapitre traite d’un comportement particulier observé chez les insectes sociaux, et des applications de ce comportement dans le domaine de l’IA : Chapitre 2 : recherche de nourriture Chapitre 3 : division du travail Chapitre 4 : regroupement et tri Chapitre 5 et 6 : construction Chapitre 7 : transport / coopération
19	Stigmergie et fourmis Les algorithmes de fourmis exploitent la stigmergie artificielle comme technique de coordination du système multi-agents et de progression vers la solution de problèmes complexes
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21	Zoom sur l’agrégation de cadavres
22	Les applications marketing : Southwest Airlines s’inspire des techniques de recherche de nourriture des fourmis, pour optimiser taux de remplissage / qualité de service du fret
23	Les applications marketing : Hewlett Packard et l’industrie des telecom s’inspirent des techniques de recherche de nourriture des fourmis, pour optimiser le routage des appels Chercheurs Hewlett Packard, dvt agents logiciel : qui scannent le réseau télécom et laissent des données (phéromone digital) pour identifier les canaux les moins congestionnés Appels téléphoniques suivent ensuite les routes identifiées par les agents Phénomène d’évaporation du phéromone reproduit informatiquement à permet au programme des ajustements rapides aux conditions de trafic France Telecom, British Telecom, MCI WorldCom s’inspirent des observations de recherche de nourriture des fourmis pour développer leur système de routage des appels
24	Les techniques d’auto-organisation inspirées de l’observation des insectes sociaux trouvent aussi des applications pour permettrent aux entreprises de trouver des nouveaux marchés : le cas ENRON
25	Les applications marketing. Cas ENRON (suite) : un exemple – probant ?- de recrutement de groupe Avril 1999 : ENRON trader physique d’énergie Le patron des activités gas trading décide de créer le marché de trading on line d’énergie : Commence à recruter en interne Les recrues enrôlent d’autres employés ENRON En qqs mois, 300 personnes sont mobilisées pour développer le système en temps réel de trading, En 2001 : Le trading en temps réel d’énergie représente 1 Mds $ de transactions Permet de faire grossir la capitalisation du groupe
26	Qu’est ce qui explique le succès des « insectes sociaux » On retrouve les insectes sociaux partout dans l’écosphère car : Flexibilité Capacité d’une colonie de s’adapter à un environnement changeant Résilience Si l’un ou plusieurs des agents échoue, le groupe peut encore fonctionner Auto organisation Les activités ne sont pas soumises à un contrôle central Et ne sont pas supervisées localement Si les patrons d’entreprises intègrent bien les 2 premières notions, il n’en va pas de même de la troisième
27	Conclusion : la compréhension des mécanismes d’auto-organisation des insectes sociaux ouvre de vastes opportunités dans le monde de l’entreprise
28	Les freins Système auto-organisé : Peu connu Heurte le rationalisme / les systèmes de pensée des managers Analogie insectes / employés Difficile à concevoir