La stratégie de l’araignée  

Le règne animal offre maints exemples de sociétés capables de réaliser des prouesses par simple coopération entre des centaines voire des milliers d'individus : les fourmis, les termites, ou encore les araignées sociales. Ces dernières et leurs superbes toiles ont inspiré des chercheurs en informatique, avides eux aussi de prouesses... mais sur ordinateur.

Quelle est cette soudaine fascination d'un groupe d'informaticiens pour les araignées sociales ? Pourquoi cette curiosité pour l'une de ces espèces d'arachnides, au nom savant de Anelosimus Eximius ?

Le hasard d'une rencontre, sans aucun doute, entre une équipe nancéenne et le biologiste Bertrand
Kraft .

Mais surtout, l'observation de leurs toiles, prodiges d'artisanat, et fruits d'une coopération subtile entre individus réalisant chacun des tâches élémentaires. Puisque la nature offre de tels exemples de résolution collective de problèmes, la construction de toiles chez les araignées, pourquoi ne pas s'en inspirer ? Les informaticiens s'intéressent en effet à la conception de systèmes artificiels (logiciels, robots...), dits multi-agents, dont l'aptitude à effectuer des tâches complexes provient de la coopération entre « agents » très simples. Quant au biologiste, il trouve aussi son compte dans l'histoire. Le modèle informatique lui fournira un outil efficace pour tester des hypothèses sur ses araignées.

Du vivant à l'artificiel

L'idée d'utiliser le modèle animal ne date pas d'hier, pas plus en informatique qu'ailleurs. Un exemple parmi d'autres, celui des fourmis, qui a donné naissance au domaine de recherche sur l'intelligence en essaim . La mise à profit d'un mécanisme d'interaction entre fourmis a en particulier trouvé des applications dans le domaine de l'optimisation .

Mais les sociétés d'insectes n'ont pas le monopole des phénomènes collectifs. Si les araignées vivant sous nos latitudes construisent leurs toiles seules, une quinzaine d'espèces sociales existent de par le monde.

Les araignées sociales de l'espèce Anelosimus Eximius

En Guyane, les araignées sociales de l'espèce Anelosimus Eximius sont capables de construire des toiles gigantesques (Cliché Bertrand Kraft).

L'espèce Anelosimus Eximius, localisée en Guyane française, est capable de réaliser des tâches collectives spectaculaires. Ces petites bêtes de 5 millimètres de long seulement bâtissent des toiles qui dépassent 100 m³.

Pour voir à Paris une toile construite par les araignées de cette espèce, rendez-vous au Palais de la découverte .

Pour s'inspirer de la construction collective, il fallait d'abord comprendre ce phénomène. Le premier travail a donc consisté à modéliser, avec les biologistes, les comportements des araignées lors de la construction d'une toile. Il fallait ensuite transposer ces mécanismes pour concevoir un système multi-agents destiné à exécuter une tâche complexe.

L'ordinateur tisse sa toile

Une toile d'Anelosimus Eximius

Ci-dessus une toile d'Anelosimus Eximius, araignées sociales vivant en Guyane (Cliché Bertrand Kraft).

Les hypothèses des biologistes ont bien sûr été prises en compte. L'une concerne le rôle stigmergique de la soie, c'est-à-dire son effet attractif sur les araignées. La seconde a trait aux caractéristiques comportementales des différentes espèces. Selon cette dernière, les sociales ne différeraient guère de leurs consœurs solitaires, hormis par leur tolérance mutuelle. De fait, oeuvres collectives ou pas, ces toiles non géométriques se ressemblent. Elles ont la forme d'un « hamac » surmonté d'un réseau tridimensionnel de fils soyeux.

Pour tester ces hypothèses, impossible de mettre ensemble plusieurs araignées solitaires : elles se dévoreraient. D'où l'intérêt de la simulation informatique.

Les modèles multi-agents offrent un moyen de simuler des phénomènes collectifs. Ils permettent de mettre en relation des causes et des effets définis à des niveaux différents. Au niveau local sont exprimés les comportements des individus. Au niveau global, c'est le comportement de la société qui est observé. Ces modèles s'appuient sur une représentation de l'environnement (ici la végétation) des agents (les araignées), la définition de leurs comportements, et leurs modes d'interaction. Pour concevoir les comportements de nos agents, les araignées solitaires ont donc été la source d'inspiration. Ces comportements sont au nombre de deux, la pose de fils de soie et le déplacement.

Le modèle face à la réalité

Dans le modèle, chaque simulation est principalement décrite par le nombre d'agents y participant, et par l'attraction pour la soie. Il est apparu que si cette dernière est nulle, il n'y a pas de construction de toile. Si elle est trop forte, il y a juxtaposition de toiles individuelles. Mais pour une attraction moyenne, la construction collective a effectivement lieu . Au plan biologique, cela confirme donc la validité des hypothèses émises par les biologistes, c'est-à-dire l'effet stigmergique de la soie et la similitude de comportement entre araignées solitaires et sociales. Nous vous proposons une applet Java pour expérimenter ces simulations.

Au-delà, comment transposer cette démarche à la résolution collective de problèmes ? Une telle transposition consiste en fait à conserver les mécanismes d'organisation de la société, mais à les faire fonctionner dans un autre environnement, voire à ajouter de nouveaux comportements, pour plus d'efficacité. Cela a été tenté pour la détection de régions de même niveau de gris dans des images. Le choix de cette problématique permettait en effet de visualiser rapidement le succès ou l'échec de la démarche.

Détection des régions

À partir d'une photo noir et blanc, détection des régions de même niveau de gris de cette photo.

Le but du jeu est alors de regrouper les pixels contigus selon leur niveau de gris. Au départ, on positionne chacun des agents dans l'image (leur nouvel environnement), chaque groupe d'agents étant affecté à un niveau de gris. Puis on laisse les agents se déplacer dans l'image (tisser leur toile), après en avoir défini les comportements. À l'attraction par la soie s'ajoute l'attraction par les niveaux de gris respectifs. Au terme de la simulation, des régions de même niveau de gris ont bien été détectées.

Vers une nouvelle technique de résolution collective de problèmes

En termes de traitement d'images, cette nouvelle approche reste bien sûr limitée. Il est difficile, à ce stade, de rivaliser avec les techniques déjà bien éprouvées. Mais la question n'était pas tant de concurrencer d'autres techniques que de valider une démarche. Ce travail a montré que les insectes sociaux n'étaient pas les seules espèces à pouvoir inspirer les techniques de résolution collective de problèmes. Les informaticiens envisagent désormais d'autres applications, toutes plus ou moins liées à l'objectif d'agréger des données, ou de les classer en catégories.