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@@ -52,7 +52,7 @@ loichermann:
   name: "Loic Hermann"
   job: "CTO"
   picture: loichermann.png
-  
+
 samuelberrien:
   name: "Samuel Berrien"
   bio: "Samuel porte un intérêt particulier aux enjeux liés à la science des données et à l'ingénierie logiciel. Diplômé d'un Master 2 à l'Université Paris-Saclay, il mène à bien des projets de traitement du langage naturel et de vision par ordinateur. Très tôt passionné et intrigué par la technologie, il tente aujourd'hui avec enthousiasme d’apporter des réponses aux problématiques de ses clients. Les balades en nature et la batterie rythment sa vie, lui permettant de réfléchir au prochain algorithme à développer."
@@ -163,7 +163,7 @@ pcheucle:
   picture: pcheucle.jpg
   socials:
     linkedin: "pierre-cheucle"
-    
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   name: "Kostiantyn Kompaniiets"
   bio: "Diplômé d'un master en Économie Internationale de l'Université nationale d'économie Simon Kuznets de Kharkiv, en Ukraine, en 2014. Il a lancé sa carrière en tant qu'ingénieur logiciel en 2016. Au fil des huit dernières années, il a perfectionné ses compétences en développement Java et JavaScript/TypeScript, intervenant dans divers secteurs tels que les sciences de la vie, la pharmacie, la bio-informatique, ainsi que dans la manipulation de vastes ensembles de données complexes. Forte d'un mélange d'excellence technique et d'une passion pour l'innovation, il est confiant dans sa capacité à contribuer de manière significative aux projets clients de SCIAM."
@@ -253,4 +253,14 @@ Passionné de sport, il aime tout particulièrement le volley qu'il a pratiqué
   pagesciam: "https://www.sciam.fr/equipe/chaker-fezai"
   picture: chakerfezai.jpg
   socials:
-    linkedin: "chaker-fezai-31436318"
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+    linkedin: "chaker-fezai-31436318"
+
+saidboudjelda:
+  name: "Said BOUDJELDA"
+  bio: "Ingénieur en informatique depuis 2007, Said n’a pas arrêté d’exercer sa passion pour le développement software. Il a travaillé sur plusieurs projets dans plusieurs domaines tels que l’industrie, le B2B, l’assurance, l’audit et comptabilité les télécoms et surtout les banques. Saïd a cette soif aiguë pour les challenges, et SCIAM est le terrain fertile qui lui permettra d’en avoir plus. Il est fasciné par la nature, la marche et les balades. Il adore notamment les voyages. "
+  job: "Référent technique"
+  pagesciam: "https://www.sciam.fr/equipe/said-boudjelda"
+  picture: saidboudjelda.png
+  socials:
+    linkedin: "bmscomp"
+    github: "bmscomp"
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+= Un design évolutif pour des solutions révolutionnaires
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+:page-navtitle: Un design évolutif pour des solutions révolutionnaires
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+:author: saidboudjelda
+:page-tags: [Algorithms, IA, Machine Learning, Optimisation, Programmation Génétique, Design, Evolution]
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+:page-categories: Intelligence Artificielle, Algorithmes, Programmation génétique
+
+== Prélude
+
+Il y a environ 13,8 milliards d'années, l'Univers tel que nous le connaissons a émergé d'un événement d'une incommensurable densité et énergie : le *Big Bang*.
+Cet instant initial ne fut pas une explosion dans l'espace, mais plutôt une expansion de l'espace lui-même.
+Le temps, l'espace et la matière sont nés ensemble, jaillissant d'une singularité mystérieuse.
+
+Dans ses premiers instants, l'Univers était une soupe chaude et dense de particules élémentaires :
+quarks, électrons, photons et autres.
+À mesure qu'il s'étendait, cette soupe refroidissait.
+
+Quelques centaines de milliers d'années après le Big Bang, les quarks se lièrent pour former des protons et des neutrons,
+et ces derniers se combinèrent pour donner naissance aux premiers noyaux atomiques.
+
+Les scientifiques estiment qu'il existe environ \(10^{80}\)  atomesfootnote:atoms[Le nombre d'atomes dans l'univers
+observable est estimé à environ \(10^{80}\).
+En 2004, Carl Sagan a popularisé dans Cosmos l’idée du nombre d’atomes dans l’univers observable en discutant de l’immensité de l’espace.]
+dans l'Univers visible, soit un chiffre gigantesque :
+un 1 suivi de 80 zéros. Ce nombre colossal a été calculé en combinant plusieurs observations et hypothèses.
+
+Et dans un autre univers qui est l'univers *mathématique*, il existe des espaces dont le nombre d'éléments
+est plus grand que le nombre d'atomes dans l'univers visible.
+En voici deux exemples :
+
+Nous avons une séquence de lettres *``ABC``* et nous voulons trouver toutes les permutations possibles, c'est-à-dire
+**``ABC``**, **``ACB``**, **``BAC``**, **``BCA``**, **``CAB``**, **``CBA``**, soit un total de ``6``
+permutations, ce qui est facile à calculer.
+Mais imaginez que nous avons une séquence de lettres plus longue, disons ``71`` lettres !
+Et nous devons trouver toutes les permutations possibles !!!.
+
+Maintenant, nous devons trouver la meilleure solution pour le problème suivant :
+
+Un voyageur doit visiter un ensemble de 𝑛 villes, chacune exactement une fois, avant de revenir à sa ville de départ.
+Les distances entre les villes sont connues, et le but est de déterminer l'itinéraire qui minimise la distance
+totale parcourue et/ou le coût total.
+
+Si nous souhaitons représenter ce problème de manière mathématique, nous pouvons le formuler ainsi :
+Soit \(𝑉 = \{c_1, c_2, c_3,..., c_𝑛\} \) l'ensemble des villes à visiter, et \( d(i, j) \) la distance entre les villes 𝑖 et 𝑗.
+Une matrice de distances \((D)\) est définie telle que \( D[i, j] \) = \( d(i, j) \) pour tout 𝑖, 𝑗 ∈ 𝑉.
+
+En sortie, nous aurons besoin de trouver une permutation \(𝜋 = (𝜋_1, 𝜋_2, ..., 𝜋_𝑛) \) de l'ensemble \(𝑉\) telle que le
+coût total de la tournée soit minimal, c'est-à-dire que la somme des distances entre les villes successives :
+
+stem:[\text{t}(\pi) = \sum_{i=1}^{n-1} D[\pi_i, \pi_{i+1}\]]
+
+Et si nous calculons la complexité de ce problème, nous trouvons qu'il est de l'ordre de \(O(n!)\)
+footnote:fact[La fonction factorielle, notée 𝑛!, est une opération mathématique qui multiplie tous les entiers positifs
+d’un nombre 𝑛 jusqu'à 1.
+Elle est utilisée dans de nombreux domaines comme les probabilités, les statistiques, les algorithmes et la combinatoire.
+\(n! = n × (n - 1) × (n - 2) × ... × 2 × 1\)].
+Cette croissance rapide rend son calcul très coûteux en termes de complexité.
+
+Par exemple, pour stem:[\begin{equation} 𝑛 = 10 \end{equation}] il y a stem:[\begin{equation}9!= 362,880 \end{equation}]
+chemins à explorer.
+
+Pour stem:[\begin{equation} 𝑛 = 20\end{equation}] il y a  stem:[\begin{equation} 19!≈ 1.22 * 10^{17} \end{equation}]
+footnote:nb[Le nombre stem:[\begin{equation} 19!≈ 1.22 * 10^{17} \end{equation}] est une notation scientifique utilisée
+pour représenter des nombres très grands ou très petits de manière concise.
+Voici comment l’interpréter en valeur exacte 1.22×100,000,000,000,000,000 = 122,000,000,000,000,000 ou 122 quadrillions.] et
+pour 71 villes, le nombre de chemins candidats est supérieur à stem:[\begin{equation} 70!≈ 5 * 10^{99} \end{equation}]
+qui est plus grand que le nombre d'atomes dans l'univers connu ce qui devient ingérable pour un ordinateur.
+
+
+Ce problème est connu sous le nom du problème du voyageur de commerce *(TSP, Travelling Salesman Problem en anglais)*
+
+
+== Introduction
+
+Les algorithmes exacts (déterministes) jouent un rôle fondamental dans la résolution de nombreux problèmes dans divers
+domaines, qu'il s'agisse de tri de données, de recherche de chemins optimaux, ou encore de résolution d’équations complexes.
+
+Cependant, face à des problèmes dits `NP-difficiles'footnote:np-difficult[En informatique théorique,
+le terme "NP-difficiles" (ou NP-hard en anglais) désigne une classe
+de problèmes qui sont au moins aussi difficiles à résoudre que les problèmes de la classe
+NP (Non-deterministic Polynomial time); Example : Le célèbre problème du voyageur de commerce
+(TSP, Travelling Salesman Problem) en version d’optimisation qui consiste à trouver le chemin optimal
+parmi plusieurs villes est un défi immense quand le nombre de villes augmente.] ou à de vastes espaces de conception,
+ils révèlent rapidement leurs limites.
+
+Ces algorithmes déterministes sont conçus pour parcourir de manière exhaustive toutes les solutions possibles
+pour garantir de trouver l’optimum, ce qui rend leur utilisation peu pratique, voire impossible, pour des problèmes de
+grande dimension ou en constante évolution.
+
+Les algorithmes approximatifs, heuristiques ou méta-heuristiques footnote:meta[Les méta-heuristiques sont des méthodes d'optimisation
+avancées conçues pour résoudre des problèmes complexes, souvent difficiles à traiter par des algorithmes exacts en
+raison de la taille ou de la complexité de l'espace de recherche. Ces approches utilisent des stratégies globales
+et adaptatives pour explorer efficacement l'espace des solutions et trouver des solutions optimales ou
+quasi-optimales dans un temps raisonnable.], quant à eux, apportent une approche différente pour obtenir des solutions
+proches de l'optimum, dites quasi-optimales, dans des délais raisonnables, ce qui est souvent suffisant pour
+les applications pratiques.
+
+Une des classes des méta-heuristiques est celle des algorithmes évolutionnaires, souvent assimilés aux
+'algorithmes génétiques' dont l'approche est inspirée des mécanismes de l'évolution naturelle.
+
+En simulant des processus tels que la sélection, le croisement et la mutation, les algorithmes évolutionnaires
+génèrent progressivement des solutions optimales ou quasi-optimales contrairement aux algorithmes exacts qui peuvent
+être bloqués par des solutions locales ou des configurations complexes.
+
+Au-delà de la résolution de problèmes spécifiques, les algorithmes évolutionnaires se distinguent par leur efficacité
+dans l'exploration d'espaces de recherche vastes et complexes, surtout lorsque les dimensions du problème augmentent
+et entraînent une prolifération de configurations possibles.
+
+Ces algorithmes apportent une dynamique adaptative et flexible, élargissant considérablement le champ de recherche
+en pénétrant des zones inexplorées et souvent inaccessibles aux méthodes classiques ou à l'intuition humaine.
+Cette capacité d'exploration, amplifiée par la composante aléatoire, ouvre la voie à la découverte de solutions innovantes,
+inédites et potentiellement optimisées, qui auraient autrement échappé à toute détection.
+
+Par conséquent, nous utilisons les algorithmes évolutionnaires pour concevoir de nouveaux produits ou systèmes
+de manière similaire à la méthodes MVP (Minimum Viable Product), qui consiste à développer une version simplifiée d’un
+produit, avec les fonctionnalités essentielles, pour tester rapidement son intérêt sur le marché.
+
+Imaginez les algorithmes évolutionnaires comme un processus de développement en plusieurs générations :
+au lieu de créer un produit final parfait dès le début, ils explorent diverses versions de solutions ou ``prototypes''
+à travers des itérations rapides.
+
+Chaque version est testée, puis les meilleures configurations sont sélectionnées, ajustées et combinées pour former
+une nouvelle génération améliorée.
+De la même façon que le MVP évolue par étapes en fonction du retour des utilisateurs, les algorithmes évolutionnaires
+évaluent, adaptent et optimisent chaque itération pour s’approcher de la solution optimale.
+
+Évidemment, au contraire du MVP, les algorithmes évolutionnaires ne sont pas tenus de produire une solution
+immédiatement ``viable`` ou utilisable à chaque itération.
+Ils évoluent de manière itérative afin d'explorer l'espace de recherche pour converger progressivement vers des solutions optimales.
+Dans ce contexte, on utilise un critère de fitness pour évaluer et comparer les solutions, permettant de sélectionner
+et d'améliorer les meilleures configurations à chaque génération, même si elles ne sont pas directement applicables dans l’immédiat.
+
+=== Simple comparaison entre le calcul des permutations et le problème du voyageur de commerce (TSP)
+Le calcul des *permutations* consiste à générer toutes les combinaisons possibles d’un ensemble donné.
+C’est un **problème exact** et déterministe : il n’a pas de contraintes complexes, et un algorithme peut
+produire toutes les solutions en `O(n!)`.
+
+En revanche, le *problème du voyageur de commerce (TSP)* vise à trouver le chemin le plus court pour visiter plusieurs villes.
+C’est un **problème NP-difficile**, car il faut identifier la solution optimale parmi un très grand nombre
+de possibilités tout en respectant des contraintes (distances, coûts, etc.).
+
+Bien que la résolution exacte du TSP ait aussi une complexité de `O(n!)`, cela devient impraticable pour de nombreux points.
+Nous utilisons donc des **métaheuristiques** (comme les algorithmes génétiques), qui permettent de trouver des
+solutions *approximatives,* mais efficaces en temps raisonnable.
+
+*En résumé :*
+
+[cols="3", options="header"]
+|===
+| **Aspect**              | **Calcul des Permutations**             | **Problème du Voyageur de Commerce**
+
+| **Objectif**            | Générer toutes les solutions possibles. | Trouver la meilleure solution parmi toutes.
+| **Solution requise**    | Ensemble complet des permutations.      | Un chemin optimal ou quasi-optimal.
+| **Complexité**          | `O(n!)`                                 | `O(n!)` pour exact, mais une métaheuristique réduit.
+| **Contraintes**         | Aucune contrainte particulière.         | Inclut des contraintes spécifiques (distances, coûts).
+| **Type d'algorithme**   | Exact et déterministe.                  | Exact (impraticable à grande échelle) ou métaheuristique.
+|===
+
+
+== Algorithmes Évolutionnaires : Inspirés par la Nature
+
+L’évolution naturelle est un processus par lequel les systèmes s’adaptent progressivement à leur environnement au fil
+des générations.
+L'évolution biologique, en tant que cas spécifique de ce phénomène, constitue l'une de ses manifestations les plus
+étudiées et tangibles.
+
+Grâce à des mécanismes tels que la sélection naturelle, les mutations génétiques, et le croisement,
+les espèces évoluent pour mieux survivre et se reproduire dans des environnements en perpétuel changement.
+Ces mécanismes favorisent les traits les plus avantageux, permettant aux organismes de devenir progressivement
+plus adaptés au fil du temps.
+Bien que ce processus soit lent, il est incroyablement efficace pour explorer un vaste espace de possibilités et
+maximiser les chances de survie dans des contextes variés et souvent imprévisibles.
+
+Inspirés par cette dynamique naturelle, les chercheurs en Intelligence Artificielle et en optimisation ont développé
+des algorithmes d’optimisation appelés "évolutionnaires" ou "évolutionnistes".
+
+Ces algorithmes, de nature stochastique (aléatoire), s’appuient sur les principes de l’évolution naturelle,
+en général, pour résoudre des problèmes complexes dans lesquels il faut trouver les meilleures solutions parmi
+un grand nombre de possibilités.
+
+Les plus courants sont les algorithmes génétiques, les stratégies d’évolution, et la programmation génétique.
+
+
+== Catégories des EAs
+
+=== Algorithmes génétiques (AG)
+
+Les algorithmes génétiques représentent une catégorie des algorithmes évolutionnaires, inspirés par l'évolution
+biologique des organismes vivants. Ils traduisent les mécanismes de l'évolution en un processus computationnel
+capable de résoudre des problèmes complexes et d'identifier des solutions adaptées.
+
+Pour appliquer ce cadre, nous commençons par **modéliser** ou **formuler** précisément ce problème.
+Cela consiste en la définition des paramètres, des contraintes et des objectifs à optimiser.
+Cette phase est décisive, car elle permet de transformer un problème complexe en une structure organisée et logique,
+facilitant ainsi l’analyse et mettant en lumière les paramètres critiques ainsi que les limitations du problème à résoudre.
+
+Ensuite, une fois les solutions potentielles modélisées, nous générons un certain nombre de ces solutions,
+soit de manière aléatoire, soit en intégrant des connaissances préexistantes, pour former la **population initiale**.
+Cet ensemble de solutions constitue la base à partir de laquelle les solutions vont évoluer afin d’atteindre un optimum
+ou de s’en rapprocher. Pour cela, chaque solution est évaluée à l'aide d'une "fonction fitness", qui mesure son aptitude
+à répondre aux objectifs définis. Les critères de fitness peuvent inclure la robustesse, l’efficacité,
+le coût ou encore la performance.
+
+Les solutions les plus performantes, c’est-à-dire celles ayant les meilleurs scores de fitness, sont sélectionnées
+pour contribuer à la génération suivante. Cette étape, appelée **sélection**, vise à favoriser les solutions qui se
+rapprochent le plus de l'optimum. L’approche où les solutions ayant les meilleurs scores sont systématiquement
+choisies est appelée "élitisme". Cependant, d'autres types de sélection existent, comme la roulette
+(Roulette Wheel Selection), le tournoi (Tournament Selection), la sélection par rang (Rank Selection),
+et la sélection stochastique universelle (Stochastic Universal Sampling).
+
+Une fois les solutions sélectionnées, le **croisement** combine des éléments de deux solutions parentales pour
+générer de nouvelles solutions, appelées "enfants".
+Ce processus permet d’explorer de nouveaux points dans
+l’espace de recherche en mélangeant les caractéristiques des solutions existantes, augmentant ainsi les chances
+de découvrir des configurations innovantes ou plus performantes.
+
+Finalement, la **mutation** consiste à introduire des modifications aléatoires à certains éléments de solutions
+sélectionnées aléatoirement. Ce mécanisme a pour objectif de créer de nouvelles variantes, augmentant ainsi la
+diversité de la population et permettant d’explorer des régions de l’espace de recherche qui pourraient autrement
+rester inaccessibles.
+
+Ce cycle de sélection, croisement, et mutation se répète sur plusieurs générations, et la population évolue vers
+des solutions de plus en plus optimales.
+
+=== Stratégie d'Évolution (SE)
+
+La stratégie d'évolution a été introduite dans les années 1960 par *Ingo Rechenberg* et *Hans-Paul Schwefel*
+pour résoudre des problèmes
+d'optimisation complexes, principalement dans le cadre de l'ingénierie et de la conception de systèmes.
+La stratégie d’évolution se distingue des algorithmes génétiques par sa focalisation sur la mutation et
+l’adaptation des paramètres, avec une moindre importance accordée au croisement.
+Alors que les algorithmes génétiques utilisent une combinaison de croisement, mutation et sélection pour générer de nouvelles solutions,
+la stratégie d’évolution repose principalement sur des mutations appliquées aux individus pour explorer l’espace de recherche.
+
+=== Programmation génétique (PG)
+
+La programmation génétique est utilisée pour générer des programmes informatiques capables de résoudre des problèmes complexes.
+Contrairement aux algorithmes génétiques qui manipulent des vecteurs de réels ou des chaînes binaires,
+la programmation génétique utilise des arbres de syntaxe où les nœuds représentent des opérateurs et les feuilles des constantes ou des variables.
+
+Le processus commence par une population initiale d'arbres générés aléatoirement, suivie de l'évaluation de leur
+performance à résoudre le problème via une fonction de fitness.
+Ensuite, les meilleurs individus sont sélectionnés pour la reproduction, où le croisement et la mutation sont utilisés
+pour générer de nouvelles solutions.
+
+La programmation génétique est appliquée dans des domaines variés, tels que la création automatique de logiciels,
+l'optimisation de modèles d'apprentissage automatique, la conception de circuits électroniques,
+la génération de stratégies de jeu et la création d'algorithmes d'optimisation.
+
+=== Algorithmes évolutionnaires multi-objectifs (MOEA)
+
+Les MOEA sont une classe d'algorithmes évolutionnaires conçus pour résoudre des problèmes d'optimisation multi-objectifs.
+Contrairement aux problèmes d'optimisation mono-objectifs où un seul objectif est maximisé ou minimisé, les problèmes
+multi-objectifs comportent plusieurs critères contradictoires ou complémentaires à prendre en compte.
+Leur objectif est de trouver un ensemble de solutions optimales, appelées *Front de Pareto* footnote:frontpareto[La frontière de Pareto,
+ou front de Pareto, est un concept fondamental dans l'optimisation multi-objectifs.
+Elle représente l'ensemble des solutions non dominées dans un problème où plusieurs critères ou objectifs
+sont pris en compte.
+Dans ce contexte, une solution est dite dominée si une autre solution est au moins aussi
+bonne dans tous les objectifs et strictement meilleure dans au moins un objectif.
+Les solutions non dominées forment donc ce qu'on appelle la frontière de Pareto.]
+
+], plutôt qu'une seule solution optimale.
+Le front de Pareto représente un ensemble de solutions où aucune ne peut être améliorée dans un objectif sans
+détériorer un autre objectif.
+
+=== Évolution Différentielle (ED)
+
+L'évolution différentielle (Differential Evolution) est un algorithme évolutionnaire utilisé principalement
+pour résoudre des problèmes d'optimisation continue dans des espaces de recherche de grande dimension.
+Il a été proposé pour la première fois par *Rainer Storn* et *Kenneth Price* en 1995.
+L'évolution différentielle est similaire aux autres algorithmes évolutionnaires,
+mais elle se distingue par ses opérateurs de mutation et de croisement spécifiques.
+
+L'idée principale de l'évolution différentielle est d'utiliser des différences vectorielles entre des individus
+(solutions candidates) pour générer de nouvelles solutions.
+L'algorithme repose sur trois opérateurs principaux : mutation, croisement et sélection.
+
+* *Mutation*: La mutation dans `ED` est réalisée en combinant les différences entre des solutions (ou individus)
+pour créer de nouvelles solutions candidates.
+Plus précisément, une différence entre deux solutions de la population est ajoutée à une troisième solution
+pour produire un individu mutant.
+stem:[v_i = x_{r1} + F \cdot (x_{r2} - x_{r3})]
+où :
+- stem:[v_i] est le vecteur mutant,
+- stem:[x_{r1}], stem:[x_{r2}], et stem:[x_{r3}] sont des solutions sélectionnées aléatoirement dans la population,
+- stem:[F] est un facteur de mutation qui contrôle l'amplitude de la mutation.
+
+* *Croisement (Recombinaison)* : L'opérateur de croisement combine la solution d'origine (parents) avec la
+solution mutant pour produire un nouvel individu.
+Le croisement est généralement réalisé avec un taux de croisement CR, qui détermine la probabilité qu'un
+élément de la solution mutant soit remplacé par l'élément correspondant de la solution de départ.
+
+* *Sélection* : Une fois que l'individu mutant (ou recombiné) a été généré, il est comparé à la solution originale
+(c'est-à-dire son parent).
+Si la solution mutant est meilleure (selon la fonction de fitness), elle remplace la solution originale dans la population,
+sinon l'individu original est conservé.
+Cela permet de garantir que la population ne se détériore pas au fil des générations.
+
+La mutation dans ED repose sur une approche novatrice qui exploite les différences entre individus pour produire des
+solutions prometteuses.
+Cette méthode permet un compromis efficace entre exploration (recherche dans de nouvelles zones) et exploitation
+(raffinement des solutions actuelles).
+Les paramètres comme le facteur 𝐹 et la stratégie de mutation choisie jouent un rôle crucial dans la performance de l'algorithme.
+
+*Application concrète*: Optimisation des hyperparamètres dans les réseaux de neurones ou dans des systèmes où la solution
+est un vecteur continu, comme l'optimisation de la trajectoire d'un robot autonome en utilisant des données sensorielles.
+
+=== Algorithmes Mémétiques (AM)
+
+Les algorithmes mémétiques (ou algorithmes de la mémoire), parfois appelés métaheuristiques hybrides, sont une classe
+d'algorithmes d'optimisation qui combinent les algorithmes évolutionnaires avec
+des techniques locales de recherche (souvent appelées descentes locales ou méthodes de voisinage).
+L'objectif principal des algorithmes mémétiques est d'améliorer l'efficacité de la recherche en combinant la capacité
+d'exploration globale des algorithmes évolutionnaires avec la capacité d'exploitation locale des méthodes de recherche locale.
+
+=== Algorithmes Co-Evolutionnaires (AC-E)
+
+Les algorithmes co-évolutionnaires s'inspirent du concept de
+coévolution biologique, où deux ou plusieurs populations évoluent simultanément en réponse aux pressions exercées que
+chacune subit de l'autre.
+
+Ainsi, les individus d’une population sont souvent évalués non seulement en fonction de leur performance par rapport
+à des critères internes, mais aussi en tenant compte de leur interaction avec les individus d’autres populations.
+
+Ces algorithmes sont souvent utilisés dans des contextes où les solutions optimales sont dépendantes des
+interactions entre différents agents ou éléments.
+
+Cela peut être appliqué dans divers domaines, comme l'optimisation multi-objectifs, la résolution de problèmes
+combinatoires complexes, ou même dans les jeux et la robotique.
+
+Chaque type d'algorithme évolutionnaire est adapté à des types spécifiques de problèmes.
+Les AG et les MOEA sont parmi les plus polyvalents, tandis que des approches comme la programmation génétique ou
+l'évolution différentielle répondent à des besoins plus spécialisés.
+En fonction des contraintes et des objectifs, ces algorithmes peuvent être combinés ou modifiés pour maximiser
+leur efficacité dans le design ou l’optimisation.
+
+== Utilisation des algorithmes évolutionnaires dans le design
+
+Nous avons déjà présenté le problème de voyageur de commerce (TSP) qui est un classique en optimisation combinatoire et
+dans lequel les algorithmes évolutionnaires ont montré leur efficacité.
+
+Bien qu'il soit souvent considéré comme un problème abstrait, il a des applications très concrètes dans de nombreux domaines.
+Par exemple, en logistique, le TSP est utilisé pour optimiser les tournées de livraison, minimiser les coûts de
+transport et réduire les émissions de CO2.
+
+Dans le domaine de la fabrication, il est utilisé pour planifier les itinéraires des robots ou des machines,
+minimiser les temps de production et maximiser l'efficacité des opérations.
+
+Dans le secteur des télécommunications, il est utilisé pour optimiser les réseaux de communication,
+minimiser les temps de latence et maximiser la bande passante disponible.
+Et dans le domaine de la recherche opérationnelle, il est utilisé pour résoudre des problèmes de distribution,
+
+*Mais comment pouvons-nous l’appliquer dans notre domaine, celui de la conception et de l’architecture du développement logiciel ?*
+
+
+== Applications des algorithmes évolutionnaires dans le design
+
+Dans le **design industriel**, les algorithmes évolutionnaires permettent de concevoir des produits innovants en
+optimisant des critères tels que la **résistance**, le **poids** ou le **coût**.
+Par exemple, ils peuvent être utilisés pour créer des formes aérodynamiques ou des composants mécaniques plus performants.
+
+En **architecture** et **design urbain**, les AE sont exploités pour générer des **plans de bâtiments** ou des
+**modèles urbains** conformes à des contraintes environnementales ou esthétiques.
+
+Dans le domaine du **design génératif**, ils facilitent l'exploration de concepts créatifs en produisant automatiquement
+des **formes artistiques** ou des **patrons visuels uniques**.
+
+Enfin, dans le **design d'interfaces** ou de systèmes, les AE permettent d'optimiser les **flux d'interaction**
+et de concevoir des **interfaces utilisateur** intuitives et efficaces, améliorant ainsi l'expérience utilisateur globale.
+
+
+== Java et les algorithmes évolutionnaires
+
+Le langage java est un choix populaire pour implémenter des algorithmes évolutionnaires en raison de sa simplicité,
+de sa robustesse, de ses performances , et de sa portabilité  sur de nombreuses plateformes.
+Voici quelques bibliothèques et frameworks couramment utilisés dans ce domaine :
+
+=== JMetal
+https://jmetal.readthedocs.io:[jMetal, window=_blank] est un framework java opensource
+footnote:jmetal[Le code source de jMetal est disponible sur Github https://github.com/jMetal/jMetal:[jMetal Github]],
+qui fournit une collection est une bibliothèque Java dédiée à l'optimisation multi-objectifs.
+Elle offre un ensemble d'outils pour résoudre des problèmes d'optimisation multi-objectifs.
+jMetal fournit une collection d'algorithmes évolutionnaires et des structures de données pour les utiliser
+de manière flexible et extensible.
+Il prend en charge plusieurs types d'algorithmes évolutionnaires et techniques d'optimisation multi-objectifs,
+comme les algorithmes génétiques, les stratégies d'évolution, la programmation génétique, les algorithmes évolutionnaires
+multi-objectifs (MOEA) comme NSGA-II footnote:nsga[*NSGA-II (Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II)*
+ est un algorithme génétique multi-objectifs largement très utilisé en recherche opérationnelle et en informatique.
+Il classe les solutions en différents “fronts de Pareto” en fonction de leur non-dominance et utilise une distance
+de regroupement pour maintenir la diversité des solutions.], SPEA2 footnote:spea2[*SPEA2 (Strength Pareto Evolutionary Algorithm 2)*
+ est un algorithme évolutionnaire conçu pour résoudre des problèmes d'optimisation multi-objectifs.
+ Il vise à trouver un ensemble de solutions qui approchent le front de Pareto du problème,
+ c'est-à-dire l'ensemble des solutions non dominées où aucune solution n'est strictement meilleure
+ qu'une autre dans tous les objectifs.], IBEA footnote:ibea[*IBEA (Indicator-Based Evolutionary Algorithm)*
+ est un algorithme évolutionnaire conçu pour résoudre des problèmes d'optimisation multi-objectifs.
+ Il se distingue des autres algorithmes multi-objectifs en utilisant des indicateurs pour guider
+ la recherche de solutions plutôt que de se baser uniquement sur les principes de dominance de Pareto.
+ L'IBEA est particulièrement adapté aux problèmes complexes où il est difficile de définir une fonction
+ de dominance simple, et il a pour objectif d'optimiser à la fois la convergence (proximité de Front de Pareto)
+ et la diversité (répartition des solutions)], etc.
+* Optimisation par colonies de fourmis, etc.
+
+=== MOEA Framework
+https://www.moeaframework.org:[MOEA Framework, window=_blank] est une bibliothèque Java open-source
+footnote:moea[Le code source de la bibliothèque se trouve sur ce lien :
+https://github.com/MOEAD/moea-framework:[MOEA GitHub, window=_blank]] conçue pour
+l'optimisation multi-objectifs utilisant des algorithmes évolutionnaires. Elle est très populaire dans la communauté
+de la recherche et de l’industrie.
+Le framework offre une large gamme d'algorithmes d'optimisation multi-objectifs et des outils pour l’évaluation,
+la gestion et la visualisation des résultats.
+
+Le MOEA offre plusieurs algorithmes, y compris des versions avancées de NSGA-II, SPEA2, NSGA-III,
+et d'autres techniques populaires d'optimisation.
+
+Le framework est conçu pour être extensible et personnalisable, permettant aux utilisateurs de définir leurs propres problèmes,
+algorithmes et opérateurs d'évolution.
+
+=== Opt4J
+https://github.com/sdarg/opt4j:[Opt4J, window=_blank] est une bibliothèque Java pour l'optimisation basée sur les
+``métaheuristiques``, particulièrement adaptée pour la recherche.
+Elle offre une intégration modulaire, ce qui permet de combiner différents algorithmes pour résoudre des problèmes d'optimisation.
+
+=== ECJ
+ECJ (Evolutionary Computation in Java) est un système de calcul évolutionnaire écrit en Java.
+Il a été conçu pour être extrêmement flexible, permettant aux utilisateurs de configurer presque toutes les classes
+et leurs paramètres dynamiquement à l'exécution à l'aide d'un fichier de paramètres fourni par l'utilisateur.
+Les structures du système sont organisées de manière à être facilement modifiables tout en maintenant une grande efficacité.
+
+ECJ est développé par l'ECLab (Evolutionary Computation Laboratory) de l'Université George Mason.
+Bien qu'il partage ses initiales avec Evolutionary Computation Journal, le logiciel n'a aucun lien avec cette revue.
+ECJ possède un projet "sœur" appelé MASON, un système de simulation multi-agents conçu pour bien s'intégrer avec ECJ.
+
+
+== Algorithmes évolutionnaires au cœur des architectures cloud
+
+Le cloud computing a révolutionné la manière dont les entreprises gèrent leurs infrastructures informatiques,
+mais il introduit également de la complexité et des coûts difficiles à prévoir.
+`FinOps` émerge comme une réponse pour aligner les décisions financières, techniques et environnementales,
+permettant non seulement de maîtriser les dépenses, mais aussi de réduire l’empreinte carbone.
+Cette combinaison est essentielle pour garantir une utilisation durable et efficiente du cloud
+dans un monde de plus en plus dépendant de l'informatique.
+
+Face à un manque de moyens techniques et d'outils fiables, nous nous retrouvons toujours face une situation avec laquelle il
+est très difficile de réaliser de meilleures architectures pour de grandes applications basées sur des architecture microservices.
+
+Pour mieux comprendre l’application des algorithmes évolutionnaires dans les architectures cloud, nous allons examiner un cas pratique.
+
+=== Cas d'utilisation : Optimisation des architectures Kafka dans un environnement cloud
+
+Dans un ou plusieurs clusters Kafka composés de plusieurs brokers par cluster,
+avec une infrastructure de communication cellulaire `5G`, des milliers de capteurs IoT, une diversité
+d'API utilisant différents protocoles, ainsi que des milliers de microservices et d'applications, nous sommes confrontés à un
+problème d'optimisation particulièrement complexe footnote:[Ce type d'architecture n'est pas une hypothèse théorique,
+mais une réalité dans le domaine du cloud computing et de l'IoT.
+Par exemple, une ville intelligente connecte des milliers de capteurs IoT pour surveiller
+la qualité de l'air, la circulation, ou encore la gestion des déchets.].
+
+
+*La question est la suivante : comment concevoir une architecture optimale pour nos clusters `Kafka` et déterminer la configuration idéale
+des différents brokers ainsi que
+la taille des machines (`RAM`, `CPU`, `DISK`, `Network` ...) à utiliser pour chaque nœud pour minimiser la latence et
+maximiser le débit ?* L'objectif est de permettre à nos microservices d'échanger des données en temps réel tout en
+respectant des contraintes telles que la scalabilité, le temps de réponse et les coûts.
+
+=== Résoudre le problème avec une approche traditionnelle
+Une approche classique consisterait à tester manuellement toutes les architectures et leurs configurations possibles.
+Ce qui doit être extrêmement coûteux en temps et en ressources. Une approche intuitive serait de :
+prendre une architecture arbitraire `A1` avec une configuration des composants et service `C1`, effectuer un test réel
+et attendre les résultats après un certain délai. Ensuite, réaliser un benchmarking pour passer à une configuration `C2`, ce qui pourrait
+impliquer des modifications telles que la taille des machines, le nombre de brokers, le nombre de partitions, etc.
+Ce processus se'rait ensuite répété pour d'autres architectures, comme `A2`, `A3`, et ainsi de suite.
+
+Cependant, avec *stem:[\begin{equation} 10 \end{equation}]* broker pouvant avoir
+*stem:[\begin{equation} 10 \end{equation}]* configurations possibles, cela donne un total de
+*stem:[\begin{equation} 10^{10} \end{equation}]* configurations.
+Tester un tel volume est impraticable, même avec des outils d'automatisation, en raison du temps requis et de la
+complexité des paramètres à considérer (latence réseaux, partitions, charge, mémoire, CPU, disponibilité, etc.)
+
+=== NSGA-II : Une approche évolutionnaire pour l’optimisation multi-objectifs
+Pour résoudre ce problème efficacement, nous pouvons utiliser un des algorithmes communément utilisés dans
+ce contexte qui est *NSGA-II (Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II)*, une méthode bien adaptée aux problèmes
+d'optimisation multi-objectifs.
+
+Cet algorithme est conçu pour trouver des solutions optimales en équilibrant plusieurs objectifs contradictoires, tels que :
+- Minimiser la latence.
+- Maximiser les performances globales.
+- Réduire les coûts.
+- Maximiser la scalabilité.
+
+Tout en simulant les différentes configurations possibles, *NSGA-II* explore l'espace des solutions pour trouver un ensemble de solutions optimales.
+
+==== Étapes principales de NSGA-II :
+
+1. **Initialisation** : Générer une population initiale de configurations aléatoires,
+et pour exemple :
+
+- Configuration 1 : `3` machines de `50BG` de RAM, `4` CPU de `16` cœurs, `100GB` de disque,
+`1GB/s` de réseau. Concernant la configuration de Kafka, chaque cluster inclut 10 brokers, avec `3` partitions par topic.
+L’ensemble est conçu pour gérer 100 topics pour
+- Configuration 2 : 1 Machine puissante de `100GB` de RAM, `8` CPU de `32` cœurs, `500GB` de disque,
+`10GB/s` de réseau. Du côté de la configuration Kafka, le cluster est organisé avec 5 brokers et 5 partitions par topic.
+- Configuration 3 : 5 petites machines de `4` CPU chacune, `16GB` de RAM,
+`1GB/s` de réseau. La configuration Kafka prévoit 20 brokers par cluster, avec 2 partitions par topic.
+Pour le stockage des données, une solution de stockage sur le cloud est utilisée.
+
+2. **Évaluation** : Mesurer les performances de chaque configuration selon les objectifs (latence, débit, etc.)
+Nous gardons les configurations ayant les meilleures performances tout en essayant de diversifier les solutions.
+Chaque configuration sera évaluée en fonction des objectifs définis.
+
+3. **Tri par domination** : Classer les solutions en fonction de leur non-domination.
+Les solutions qui ne sont pas surpassées sur tous les objectifs appartiennent au "front de Pareto".
+4. **Crowding distance** : Mesurer la diversité des solutions dans chaque rang de domination pour favoriser une
+exploration équilibrée.
+5. **Opérations génétiques** :
+- Sélection des solutions les plus prometteuses.
+- Recombinaison (croisement) pour générer de nouvelles configurations.
+- Mutation : Nous ajoutons des modifications aléatoires, comme réduire ou augmenter la quantité de RAM,
+ajouter un autre type de machine ou modifier les règles de mise à l'échelle automatique.
+Par exemple, une configuration avec `3 machines moyennes pourrait être mutée pour inclure une mise à l'échelle
+automatique en fonction de la charge.
+6. **Itérations** : Répéter le processus sur plusieurs générations pour faire converger la population vers une solution optimale.
+
+==== Avantages de NSGA-II :
+En utilisant NSGA-II, nous pouvons naviguer efficacement dans l'immense espace des configurations possibles et
+découvrir des solutions innovantes et performantes, tout en répondant aux exigences multi-objectifs de notre système.
+- **Front de Pareto** : Permet d'obtenir un ensemble de solutions optimales, laissant aux décideurs le choix parmi
+plusieurs compromis entre les objectifs.
+- **Efficacité computationnelle** : Réduit la complexité grâce à des mécanismes optimisés comme le tri
+rapide des solutions dominées.
+- **Diversité des solutions** : Garantit une exploration équilibrée de l'espace des configurations.
+- **Adaptabilité** : Peut être appliqué à des problèmes complexes avec des objectifs multiples et contradictoires.
+
+== Conclusion
+Les algorithmes évolutionnaires offrent une approche puissante pour résoudre des problèmes d'optimisation complexes qui
+sont autrement insolubles avec des méthodes traditionnelles.
+
+En imitant les processus évolutifs naturels, ces algorithmes peuvent explorer efficacement de vastes espaces de recherche
+et trouver des solutions quasi-optimales en un temps raisonnable.
+
+Leurs applications couvrent divers domaines, allant du design industriel et de l'urbanisme à l'optimisation des architectures cloud.
+
+Dans le contexte des architectures cloud, les algorithmes évolutionnaires comme `NSGA-II` fournissent un cadre robuste
+pour optimiser les problèmes multi-objectifs, tels que la minimisation de la latence et des coûts tout en maximisant
+les performances et la scalabilité.
+
+Cette approche améliore non seulement l'efficacité des infrastructures cloud, mais soutient également des opérations
+durables et rentables.
+
+Avec l’évolution rapide des technologies, l’intégration des algorithmes évolutionnaires dans les processus de conception
+et d’optimisation est appelée à se généraliser. Ces outils stimuleront l'innovation et permettront
+le développement de systèmes toujours plus sophistiqués, adaptatifs et résilients.
+
+
+En exploitant pleinement leur potentiel, nous serons en mesure de relever certains des défis les plus
+complexes de notre époque, ouvrant ainsi la voie à des solutions véritablement révolutionnaires qui
+redéfiniront l’avenir du design et de l’ingénierie.
+
+
+== Références
+
+[bibliography]
+* P.J.E. Peebles, *Principles of Physical Cosmologye*, Princeton Univ Pr, Ewing, New Jersey, U.S.A, 1993.
+* E.L. Lawler, J.K. Lenstra, A.H.G. Rinnooy Kan, & D.B Shmoys, *The Traveling Salesman Problem: A Guided Tour of Combinatorial Optimization*, Wiley, 1985
+* A.E. Eiben, & J.E. Smith, *Introduction to Evolutionary Computing*, Springer, 2003.
+* M. Garey and D. Johnson, *Computers and Intractability. A Guide to the Theory of NP-Completeness.*, Freemann, San Francisco, 1979.
+* C.M. Papadimitriou, *Computational Complexity*, Addison-Wesley, Reading, Massachusetts, 1994.
+* D.E. Goldberg, *Genetic Algorithms in Search, Optimization, and Machine Learning*, Addison-Wesley, 1989.
+* F. Neumann and C.~Witt, *Bioinspired Computation in Combinatorial Optimization: Algorithms and Their Computational Complexity*, Natural Computing Series, 2010.
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