OMD : Optimisation MultiDisciplinaire

http://www.emse.fr/~leriche/rapport_final_rntl_omd_public.pdfProgramme RNTL 2005 de l'Agence Nationale de la Recherch

Mèmes et évolution culturelle

Ce document présente les principales définitions du mème, terme créé par Dawkins pour désigner l'équivalent du gène dans le domaine de l'évolution culturelle. Plusieurs auteurs ont tenté de proposer une spécification de la nature (physiologique ou autre) de ce réplicateur culturel et deux d'entre elles, celle de Susan Blackmore et celle de Robert Aunger, sont décrites et comparées; leurs implications pour l'économie sont rapidement évoquées

Mèmes et évolution culturelle

Ce document présente les principales définitions du mème, terme créé par Dawkins pour désigner l'équivalent du gène dans le domaine de l'évolution culturelle. Plusieurs auteurs ont tenté de proposer une spécification de la nature (physiologique ou autre) de ce réplicateur culturel et deux d'entre elles, celle de Susan Blackmore et celle de Robert Aunger, sont décrites et comparées; leurs implications pour l'économie sont rapidement évoquées.évolution culturelle, mème, réplicateur

Conception simultanée de systèmes électriques hétérogènes par algorithmes évolutionnaires multicritères. Applications à l'optimisation de chaînes de traction pour véhicules électriques

Dans cet article, des algorithmes évolutionnaires sont appliqués à l’optimisation multicritère d’une chaîne de traction pour véhicules électriques. Dans une première partie, la notion de conception simultanée de systèmes hétérogènes en génie électrique est développée et analysée. Les problèmes d’optimisation induits par cette approche sont assez complexes et les algorithmes évolutionnaires multicritères semblent bien adaptés pour fournir des solutions intéressantes au concepteur. Par la suite, un état de l’art de ces techniques est développé et un exemple d’application est donné. Il s’agit de concevoir des chaînes de traction pour véhicules électriques en fonction de missions spécifiques (cycle urbain ou routier). Les résultats obtenus soulignent l’intérêt de l’approche évolutionnaire multicritère pour la conception simultanée tant au niveau de l’optimisation que de l’analyse systémique de dispositifs complexes

Une approche basée sur les SMA et méta-heuristique pour la prédiction (PHM) médicale

Au cours des dernières années, l’intelligence artificielle (IA) ne cesse de révolutionner le monde. Elle est intégrée dans plusieurs secteurs tels que l’économie, l’industrie, la biologie, la médecine, etc. L’utilisation de l’IA dans en médecine présente un grand intérêt pour les chercheurs qui exploitent l’approche prédictive pour son importance dans la prise de décision. Elle ouvre des perspectives prometteuses pour améliorer la qualité des soins au profit du patient à travers une prise en charge personnalisée, une bonne détection des symptômes et une exploitation des résultats d’analyse (imagerie médicale, rapports médicaux, tests sanguins,etc.) pour un meilleur diagnostic. Cependant, malgré l’impact positif de l’IA sur le secteur sanitaire, elle est confrontée à de nombreux challenges notamment, la manipulation des big data, la diversité des offres de soins, la durée du diagnostic, la complexité et la hausse des coûts de traitement. La médecine prédictive vise à déterminer la probabilité d’atteindre une maladie, à prédire la récidive, le taux de létalité et la propagation d’une maladie dans une zone. L’application des technologies telles que la biotechnologie, la génomique et les techniques de l’IA (IoT, SMA, apprentissage automatique, etc.) peuvent améliorer la modélisation distribuée des systèmes intelligents et les méthodes de classification. L’objectif principal de cette étude est de proposer une approche intelligente pour : • améliorer la qualité du diagnostic médical et la détection des pathologies en permettant d’éviter de soumettre les patients à des examens intrusifs; • définir des stratégies thérapeutiques plus adaptées aux situations des patients; • optimiser les parcours de soins (détection précoce, gain de temps, coûts, etc.). Le cancer du sein est l’une des causes les plus fréquentes de décès chez la femme. De plus, au courant des trois dernières années, l’apparition de la pandémie Covid-19 a laissé un impact négatif sur des milliers de personnes dans le monde. Cette crise sanitaire a également donné un dur coup à l’évolution de l’économie au niveau mondial. L’application de nos objectifs pour la prise en charge de ces deux pathologies constitue un segment important de ce projet, sachant que la quantité et la qualité des données disponibles sont des éléments clés sur les applications de l’IA en santé

LINEARISATION D’UN MODELE DE REACTEUR A BOUES ACTIVEES

Cet article présente une stratégie de linéarisation d’un modèle non linéaire de réacteur à boues activées. Cette stratégie a pour but d’obtenir un modèle linéaire simplifié, pour des fins d’estimation, de commande et d’analyse de stabilité. En appuyant sur un modèle initiale comportant trois variables d’états représentant respectivement : la concentration du substrat biodégradable, la concentration de la biomasse hétérotrophe et la concentration de l’oxygène dissous, une approche systématique de réduction de complexité du modèle est envisagée. Cette approche comprend essentiellement trois étapes. Dans la première étape, une analyse de sensibilité est effectuée dont le but est d’hiérarchiser les variables d’états selon leurs effets sur la réponse du modèle. Par la suite, une procédure de linéarisation est appliquée, basée sur une combinaison linéaire pondérée des termes présentant des non-linéarités dans le système. Les variables identifiées comme non influentes peuvent être ignorées, le modèle s’en trouve avantageusement simplifié. Dans la dernière étape, les paramètres inconnus des termes linéaires trouvés sont identifiés en utilisant un algorithme évolutionnaire. L’avantage principal de la méthode proposée est de conserver la structure générale ainsi que l’ordre du modèle original

Réexamen de l’efficience du marché financier marocain à la lumière de l’Hypothèse des Marchés adaptatifs

Le présent article vise à évaluer l’évolution de l’efficience du marché financier marocain sur la période allant du 02 janvier 2006 au 10 septembre 2019. Les tests de « Wild bootstrapping Automatic Variance Ratio » et « Automatic Portemanteau » sont appliqués aux rendements journaliers de l’indice boursier MASI avec la technique de l’échantillon mobile. Les résultats empiriques montrent que l’efficience du marché financier marocain évolue selon un processus flexible oscillant entre différents degrés d’efficience et d’inefficience. Spécifiquement, le marché était globalement inefficient avant l’année 2008, entre 2009 et 2010 et entre la seconde moitié 2016 et la fin 2018. En revanche, les périodes d’efficience correspondent à la deuxième moitié de l’année 2008, entre 2011 et 2015 à l’exception de très courtes périodes d’inefficience comme en janvier 2013 et Aout 2018. Plusieurs facteurs peuvent expliquer cette évolution, en particulier les réformes afférentes à la microstructure de la bourse et la psychologie des investisseurs qui varie en fonction des conditions du marché. Ainsi ces résultats valident-t-ils l’hypothèse des marchés financiers adaptatifs (AMH)

eCandy Evolutionary Camera Network Deploy

Tableau d’honneur de la Faculté des études supérieures et postdoctorales, 2010-2011Les systèmes de surveillance vidéo comme méthode de prévention et de protection connaissent une popularité grandissante. Cependant, des études tendent à démontrer que le placement des caméras est généralement inadéquat, se soldant en des systèmes à efficacité limitée. Ce mémoire propose une méthode permettant le placement automatique d'un nombre variable de caméras dans un environnement arbitraire en vue d'en optimiser le coût et la performance. Nous développons une formulation de la problématique pouvant servir à l'expression générale de plusieurs problèmes de placement de caméras. Les problèmes sont résolus grâce à un algorithme évolutionnaire, utilisant une représentation à taille variable, qui produit en sortie un ensemble de solutions exprimant les compromis possibles entre le coût et la performance. L'analyse qualitative des solutions est réalisée à l'aide de trois paradigmes de visualisation développée pour ce projet. Nous analysons trois problèmes concrets résolus par l'algorithme

Artificial Darwinism: an overview

Genetic algorithms, genetic programming, evolution strategies, and what is now called evolutionary algorithms, are stochastic optimisation techniques inspired by Darwin’s theory. We present here an overview of these techniques, while stressing on the extreme versatility of the artificial evolution concept. Their applicative framework is very large and is not limited to pure optimisation. Artifical evolution implementations are however computationally expensive: an efficient tuning of the components and parameter of these algorithms should be based on a clear comprehension of the evolutionary mechanisms. Moreover, it is noticeable that the killer-applications of the domain are for the most part based on hybridisation with other optimisation techniques. As a consequence, evolutionary algorithms are not to be considered in competition but rather in complement to the “classical ” optimisation techniques.Les algorithmes génétiques, la programmation génétique, les stratégies d’évolution, et ce que l’on appelle maintenant en général les algorithmes évolutionnaires, sont des techniques d’optimisation stochastiques inspirées de la théorie de l’évolution selon Darwin. Nous donnons ici une vision globale de ces techniques, en insistant sur l’extrême flexibilité du concept d’évolution artificielle. Cet outil a un champ très vaste d’applications, qui ne se limite pas à l’optimisation pure. Leur mise en oeuvre se fait cependant au prix d’un coût calculatoire important, d’où la nécessité de bien comprendre ces mécanismes d’évolution pour adapter et régler efficacement les différentes composantes de ces algorithmes. Par ailleurs, on note que les applications-phares de ce domaine sont assez souvent fondées sur une hybridation avec d’autres techniques d’optimisation. Les algorithmes évolutionnaires ne sont donc pas à considérer comme une méthode d’optimisation concurrente des méthodes d’optimisation classiques, mais plutôt comme une approche complémentaire