Théories et Algorithmes algorithme

Теории и алгоритмы

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Les théories et algorithmes de l’intelligence artificielle, de l’apprentissage machine et des bases mathématiques.

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La théorie des systèmes complexes (également connue sous le nom de théorie de la complexité ou perspective de complexité) est en partie issue de la théorie générale des systèmes (von Bertalanffy 1968; Warren et al. 1998). Il se concentre sur la compréhension des systèmes complexes ou des systèmes adaptatifs complexes. Les systèmes complexes englobent souvent un (souvent grand) nombre d’entités et de sous-systèmes, parmi lesquels on observe souvent des interactions multiples, des relations non linéaires, des rétroactions, des seuils, des décalages et des adaptations. En conséquence, ces caractéristiques dans des systèmes complexes peuvent conduire à des phénomènes émergents ou à des résultats qui ne sont pas analysables uniquement à partir des composants du système et de leurs attributs.

La modélisation de systèmes complexes est définie par l’application de diverses techniques mathématiques, statistiques et informatiques, pour générer un aperçu du fonctionnement de certains des systèmes physiques et naturels les plus complexes du monde.

Les systèmes complexes sont ceux dont les propriétés résultent de l’interaction non linéaire de composants, tels que les cellules d’un corps, les neurones d’un cerveau ou les individus d’un groupe. Nos approches techniques couvrent toute la gamme des approximations mathématiques déterministes et stochastiques très simples, en passant par des approches fondées sur des principes pour traiter l’incertitude, jusqu’à la simulation informatique et physique complexe dans les logiciels et dans le matériel robotique. Compte tenu de leur omniprésence, il est difficile de surestimer les avantages d’une meilleure compréhension des systèmes complexes et des outils appropriés pour les analyser.

Comprendre et gérer des systèmes complexes est devenu l’un des plus grands défis pour la recherche, les politiques et l’industrie. La modélisation et la simulation de systèmes complexes promettent de nous permettre de comprendre comment un système nerveux et un cerveau humains non seulement maintiennent les activités d’un métabolisme, mais permettent également la production de comportements intelligents, comment d’énormes écosystèmes s’adaptent aux changements, ou ce qui influence réellement les changements climatiques. 

De plus, les systèmes artificiels deviennent de plus en plus complexes et difficiles, voire impossibles à appréhender. Par conséquent, nous avons besoin de méthodes et d’outils qui peuvent nous aider, par exemple, à estimer comment différents investissements dans les infrastructures affecteront le système de transport et à comprendre le comportement des grands systèmes basés sur Internet dans différentes situations. Ce type de système devient le centre de recherche et de gestion durable car il existe maintenant des techniques, des outils et des ressources informatiques disponibles.

 

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