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Des algorithmes qui se relaient pour optimiser les solutions

Par Charlotte Mauger, publié le 30 octobre 2024

Les algorithmes d’optimisation ne manquent pas, au contraire. Un outil automatisé pourrait permettre prochainement d’identifier plus facilement ceux qui conduisent aux meilleurs résultats pour un problème donné, voire de les faire s’enchaîner les uns après les autres.

L’optimisation est la recherche de la meilleure solution entre plusieurs possibles pour répondre à un problème, qu’il s’agisse de médecine, d’ingénierie ou de gestion des ressources par exemple. Mais si elle est essentielle pour les entreprises, elle s’avère aussi très complexe. « Les entreprises n’ont souvent pas le temps ou l’expertise pour concevoir des algorithmes spécifiquement adaptés à leurs problèmes. Elles n’en ont pas moins besoin de solutions », explique Carola Doerr, directrice de recherche CNRS au laboratoire LIP6 à Sorbonne Université.

Des boîtes noires, comme leur nom l’indique

des chercheurs ont développé des algorithmes – qualifiés de « boîtes noires » – capables d’optimiser à chaque fois plusieurs types de problèmes différents, sans forcément de rapports entre eux. Ils présentent aussi l’avantage de pouvoir fonctionner sans une connaissance détaillée du problème. Pour trouver une réponse, ils « se contentent » d’explorer l’espace des solutions possibles et se dirigent étape par étape vers l’optimum en testant la qualité de différentes solutions

Ces « boîtes noires » posent cependant un gros problème car il y en a une profusion. Il est du coup difficile pour les utilisateurs d’identifier les mieux adaptées à leur situation, faute de temps le plus souvent. Les entreprises font donc leur choix au doigt mouillé et finissent par « utiliser toujours les mêmes algorithmes quel que soit le problème », a constaté la chercheuse. Ce n’est évidemment pas la meilleure stratégie : avec un algorithme mal adapté, le risque est de passer à côté d’une solution plus optimale ou d’utiliser inutilement trop de ressources de calcul.

Carola Doerr vient d’obtenir avec son projet ERC Consolidator dynaBBO, une bourse de recherche européenne. Elle propose d’améliorer la situation grâce à une solution qui automatise la sélection des bons algorithmes et permet même d’en changer en cours de calcul.

Son développement a commencé par la création d’une première interface, IOHprofiler, pour rassembler les algorithmes et les comparer. Grâce à elle, la chercheuse va pouvoir tester tous ces algorithmes sur un lot de problèmes issus de la recherche. Cela lui permettra, dans un premier temps, d’avoir une meilleure connaissance de ces « boîtes noires » et ainsi de mieux conseiller les acteurs avec qui elle collabore, comme l’Institut Pasteur ou des constructeurs automobiles.

Profiter des points forts de chaque algorithme

Après cela, l’objectif plus ambitieux est d’utiliser ces données assemblées pour construire un outil d’apprentissage statistique, capable de reconnaître les caractéristiques d’un problème pour trouver le programme le plus adapté. Pour un résultat encore meilleur, l’outil sera même capable de passer d’un algorithme à un autre au cours d’une procédure d’optimisation.

Exemples d’espaces des solutions possibles pour un problème d’optimisation
La qualité de la solution dépend du choix de l’algorithme : ceux qui donnent les solutions en rouge ne conduisent pas à des optimums, mais à des extrema locaux, tandis que les solutions en jaune se dirigent vers l’optimum.

Car si certains d’entre eux sont très performants sur une partie précise de la procédure, il est intéressant de profiter des points forts de chacun. « Il faut que ce passage de témoin se fasse sans perdre les informations obtenues pendant le premier sprint », illustre la chercheuse. Pour réussir cette transmission d’informations d’une procédure à une autre, elle va s’appuyer sur des expertises en optimisation et en intelligence artificielle.

Le projet est en cours. À terme, la plateforme devrait concourir à la démocratisation de l’optimisation en la rendant accessible à tous. N’importe quelle entreprise pourra l’utiliser pour ses problèmes si son utilisation devient aussi intuitive que le prévoit Carola Doerr : le choix du ou des algorithmes comme le passage de relais se passeront de toute intervention humaine.

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