Cette revue de littérature porte sur l’identification et la caractérisation des méthodes informatiques évolutionnaires. Elle s’appuie assez largement sur les travaux de recherche et les productions scientifiques de quatre experts français reconnus dans les domaines de l’évolution artificielle et de la bio-informatique : Pierre Collet (professeur au Laboratoire des Sciences de l’Image, de l’Informatique et de la Télédétection de l’Université Louis Pasteur à Strasbourg), Marc Schoenauer (directeur de recherches à l’INRIA, co-créateur avec E. Lutton de l’association « Evolutions Artificielles »), Évelyne Lutton (chercheur en bio-inspiration, fractalité, complexité et émergence, directrice de recherches à l’INRIA, co-créatrice du « projet Fractales ») et Guillaume Beslon (professeur au département des sciences computationnelles de l’INSA de Lyon, chercheur au sein de l’équipe Combining du LIRIS, et directeur de l’Institut des Systèmes Complexes de Lyon).
Les premiers algorithmes évolutionnaires ont été utilisés, au départ, comme des heuristiques d’optimisation : l’étude commence donc par une introduction à l’optimisation de problèmes difficiles. Elle présente ensuite les théories de l’évolution naturelle des populations biologiques – principales sources d’inspiration de ces algorithmes historiques – accompagnées d’une brève synthèse des mécanismes génétiques de la biologie permettant de mieux comprendre leur fonctionnement.
L’étude décrit ensuite et en détails les modes opératoires des algorithmes évolutionnaires (dénommés désormais AE). On s’intéresse aux grandes familles : la programmation évolutionnaire (Lawrence Fogel, 1963), les stratégies évolutionnaires (Ingo Rechemberg, 1973), les algorithmes génétiques (John Holland, 1973-1975), la programmation génétique (John Koza, 1992), les algorithmes à estimation de distribution (Mühlenbein et Paaß, 1996) et les algorithmes à évolution différentielle (Price et Storn, 1995). Certaines parties plus techniques sont renvoyées en annexe, et leur lecture est facultative.
La revue se termine par une réflexion sur l’usage des AE dans le champ créatif, en comparant les deux usages principaux des AE : en tant que méta-heuristiques d’optimisation ou en tant que moteurs d’aide à la conception (design). On ouvre des pistes de réflexion à partir de recherches récentes sur l’évolution. On essaie d’identifier les capacités de chaque classe d’AE à supporter un processus créatif, et l’on fournit quelques pistes pour guider le choix des méthodes évolutionnaires pour favoriser la morphogenèse et la créativité.