Épreuve de contrôle - L2C2 - CNRS

254 David Meunier
Adaptation
Réseaux de
neurones
Fonctionnement
Apprentissage
Environnement
Développement
Évolution
Support génétique
Traduction
Algorithme
évolutionniste
Figure 1 : Simulation de l’évolution de substrats neuronaux
pour l’émergence de fonctions cognitives.
Évaluation
Sélection
Les processus d’évolution et d’apprentissage peuvent être considérés
comme faisant partie d’une même famille. En effet, ils permettent tous deux
l’acquision de connaissances sur l’environnement. On parle ainsi respectivement
de connaissances acquises phylogénétiquement et ontogénétiquement
(Wozniak, 2006a). Cependant, ces processus agissent à des échelles de temps
et sur des objets différents : l’évolution agit à l’échelle des générations sur
des populations d’individus, tandis que l’apprentissage agit sur l’individu
à l’échelle de sa durée de vie. L’utilisation de l’évolution conjointe des RNA
et des AE permet d’introduire un apprentissage multi-échelle. L’utilisation de
l’évolution permet alors de superviser le comportement du RNA sans avoir
recours à des algorithmes d’apprentissage où l’on indique explicitement au
RNA la sortie désirée (cf. section 3.2). Cette sortie désirée émerge d’elle-même
au cours de l’évolution, puisque si l’individu ne se comporte pas de manière
appropriée, sa performance sera faible et ces gènes ne seront pas propagés
dans les générations ultérieures.
Épreuve de contrôle
La théorie synthétique de l’évolution permet de lier des aspects macroscopiques
agissant au niveau des individus et les aspects microscopiques des
processsus de la biologie moléculaire. Cette théorie a inspiré la construction
de modèles artificiels basés sur les algorithmes génétiques ou évolutionnistes
(cf. section 2). Nous introduirons ensuite les modèles de réseaux de neurones
artificiels, et notamment leurs propriétés d’apprentissage (cf. section 3). Ces
modèles peuvent être utilisés pour expliquer ou reproduire les comportements
des êtres vivants, dans le cadre du connexionisme génétique (cf. section 4). La