Résolution de problèmes par émergence








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L'apport de mes travaux dans l'approche AMAS


J'ai pris part au cours de ma thèse au développement ainsi qu'à la distribution de l'approche AMAS, mais la majeure partie de mes travaux se place sur le plan de l'exploration et de l'expérimentation. En fait, à l'opposé des travaux de type "outils et méthodologies", je placerais les travaux d'expérimentation qui viendront ensuite alimenter la théorie et les outils qui en découlent.
      1. L'approche expérimentale indispensable


Lorsque l'on est confronté à des systèmes complexes et donc à la notion d'émergence, le procédé scientifique consistant à développer des théories formelles basées sur des preuves ne peut plus se suffire en soi. On retrouve ce genre d'argumentation chez Edmonds par exemple [Edmonds 03], [Edmonds in press] qui explique la complémentarité du théorique et de l'expérimental dans l'étude et la conception de systèmes artificiels, domaine où jusqu'à présent, le formel était roi. La théorie joue certes un rôle important dans la compréhension et le développement d'approches basées sur l'émergence en fournissant des bases et des preuves de la pertinence de ce type d'approche, comme pour la théorie AMAS. Et d'autres théories sont certainement nécessaires pour enrichir encore notre connaissance du phénomène d'émergence.

Mais la complexité de ce genre de systèmes ainsi que la nature même de l'émergence font que les théories vont devoir se développer conjointement et grâce à des méthodes proches de celles utilisées dans les sciences naturelles (en opposition aux sciences formelles). En d'autres termes, un grand nombre de ces théories et des ces propriétés vont devoir être découvertes et confirmées expérimentalement. Cependant, comme pour les sciences naturelles, cela ne signifie aucunement que ces théories ne seront pas formelles au final, mais juste que ce seront de théories contingentes (au sens philosophique du terme : non nécessaires/obligatoires/vrais, ou pouvant être remises en question suite à d'autres observations) dont la pertinence et la véracité devront être établies inductivement au cours d'expérimentation, sans avoir jamais, probablement, de preuve finale [Georgé 04].

C'est également le point de vue de l'équipe qui cherche effectivement des théories sur le fonctionnement et donc l'utilisation de ces mécanismes computationnels qui produisent des systèmes à fonctionnalité émergente, ceci afin de construire des systèmes artificiels robustes adaptatifs. Et cela en étant convaincu que ces théories seront très probablement différentes de celles que l'on trouve habituellement en Informatique (développées a priori, formelles et démontrées), car établies par la méthode scientifique expérimentale classique et donc contingentes.
      1. L'approche expérimentale dans l'équipe


Pour développer la théorie AMAS et la façon de l'appliquer, la base de travail au cours des dix dernières années a été la confrontation à un certain nombre de problèmes variés. Pour en citer quelques uns : prévision de crues, résolution d'équation, robotique collective, e-commerce, e-learning, simulation de fourmilière, routage adaptatif, gestion d'emploi du temps, etc… (cf. partie 1.6 - Étude et discussion de quelques applications AMAS pour quelques références).

Pour chaque problème traité, l'essentiel du travail a été l'analyse de la notion de coopération, d'abord assez vague puis affinée au fur et à mesure pour arriver à la définition donnée dans la partie 1.3.2. Concrètement, il a fallu trouver pour chaque problème quelles étaient les situations non coopératives que les parties du système pouvaient rencontrer ainsi que celles rencontrées par le système confronté à son environnement. Puis, il a fallu trouver les actions correctrices possibles à effectuer par les parties pour résorber ces situations non coopératives. Et ce, en ne se focalisant que sur des connaissances locales aux parties.

Ce travail, par ses résultats positifs, a permis de montrer qu'une approche basée sur l'auto-organisation des parties d'un système par des règles locales permet d'obtenir un système adaptatif qui produit une fonction adéquate. Le point clé était pour chaque application de bien obtenir la convergence des résultats globaux vers un niveau convenable, à partir d'une élimination locale de situations non coopératives n’étant pas explicitement dictée par la fonction à obtenir, i.e. la résolution de problèmes ne connaît pas explicitement le but global (i.e. comment y arriver).

Pourquoi traiter autant de problème plutôt que de se consacrer à un seul en particulier pour en tirer toutes les conclusions utiles ? La raison principale est tout simplement que ces problèmes sont de nature très diverse, i.e. ils ont des différences fondamentales. J'effectue une catégorisation et une analyse de cette diversité de natures dans la partie 1.6. Ces différences se situent notamment au niveau de l'espace de recherche, de la continuité/discontinuité de la fonction produite, de la continuité/discontinuité de l'auto-organisation, de la nature du feedback, etc…

Ainsi, d'une part la théorie AMAS a besoin de se confronter à des problèmes éclectiques pour pouvoir acquérir le niveau de généricité voulu, et d'autre part, en accord avec ce qui a été dit sur la nécessité de l'approche expérimentale, ceci est nécessaire pour tout simplement justifier la pertinence de la théorie AMAS.
      1. Un pas plus loin : le problème de la programmation émergente


L'idée de programmation émergente comme décrite dans l'introduction, et détaillée au Chapitre III., s'inscrit typiquement dans une approche expérimentale d'exploration de problèmes. Ce problème est également catégorisé et sa nature analysée dans la partie 1.6 où je montre les caractéristiques qui font de lui un représentant d'une classe particulière de problèmes.

L'idée de travailler sur ce problème est directement liée à ses caractéristiques car il met la théorie AMAS en confrontation avec la classe des problèmes les plus difficiles qu'elle prétend résoudre. Sans vouloir rentrer dans les détails ici, on peut noter que ce problème est typique des problèmes à fonction discontinue, à réorganisation discontinue, à nombre d'éléments variables, à feedback limité et à différence de niveau (le but des agents n'est pas de même nature que celui du système). Tout ceci sera détaillé dans la partie 1.6.

En fait, en se plaçant au plus bas niveau possible pour des systèmes artificiels (les instructions) et en respectant toutes les conditions des phénomènes émergents, la résolution de ce problème montrerait toute la puissance de l'approche AMAS, qui en se focalisant sur la résorption de situations non coopératives au niveau des instructions, permettrait d'obtenir n'importe quel programme adéquat au niveau global. Tous les systèmes artificiels actuels étant composés d'instructions, la programmation émergente pourrait alors être une solution aux difficultés rencontrées lors de l'élaboration de systèmes complexes.

Il est à noter ici que l'application de la théorie AMAS à la programmation émergente se place dans le cadre des problèmes très peu informés (comment dicter aux instructions les changements nécessaires pour obtenir un programme adéquat ?). On se trouve alors à l'extrême opposé des problèmes traitables avec une fonction de coût de haut niveau ou autre information explicite (qui typiquement "explique" au système comment obtenir le résultat souhaité). Se référer à la partie 1.1.2 - L'approche émergente comme fondement de ce chapitre et au Chapitre I. - partie 1.2.2 - Auto-organisation, émergence et règles de comportement locales pour une discussion sur les contraintes imposées par une approche basée sur l'émergence et l'auto-organisation.

Bien évidemment la programmation émergente impose de nombreuses contraintes qui rendent cette approche plus ou moins adaptée et si l'on peut utiliser n'importe quelle autre approche de plus haut niveau ou plus informée, cela sera d'autant plus efficace. Ceci est d'ailleurs la première chose que vérifie ADELFE : la nécessité d'utiliser la théorie AMAS pour un problème précis. Mais suivant l'adage classique "qui peut le plus, peut le moins", si la théorie AMAS se satisfait du manque d'information inhérent à la programmation émergente, tout problème un tant soit peu plus informé ou de plus haut niveau n'en sera que plus facile. Et l'adage deviendrait "qui peut avec le moins, peut avec le plus".
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