IA darwinienne
Un système d'agents autonomes qui évoluent dans 3 mondes unifiés. Sélection, mutation, transfert d'apprentissage entre univers. Chaque agent affine ses stratégies par génération : un labo à ciel ouvert pour explorer l'émergence.
Le problème à résoudre
Les architectures IA classiques optimisent un seul objectif dans un seul environnement. Elles peinent à transférer ce qu'elles apprennent vers un contexte différent. Pour explorer l'émergence de stratégies complexes, celles qu'aucun humain n'aurait imaginées, il faut sortir du cadre de la tâche unique et laisser des agents évoluer en parallèle dans plusieurs mondes, en partageant ce qu'ils découvrent.
La solution livrée
Un simulateur multi-mondes écrit en Python pour la coordination et en Rust pour la boucle de calcul rapide. Trois environnements distincts mais interconnectés. Une population d'agents s'y reproduit par sélection darwinienne : mutation des paramètres, croisement, élimination des moins performants. Les apprentissages passent d'un monde à l'autre via un espace partagé de similarités. L'apprentissage par renforcement (reinforcement learning) est au cœur de chaque agent. Le système découvre seul des stratégies émergentes.
Ce qu'on peut faire avec
- Prototyper des architectures IA hors normes pour des problèmes de niche
- Explorer des stratégies à plusieurs objectifs sans coder chaque règle à la main
- Tester la solidité de modèles face à des conditions défavorables inattendues
- Servir de socle de recherche pour des projets clients qui demandent du sur-mesure IA poussé
- Démontrer la maîtrise d'approches IA hors des sentiers battus face à des clients exigeants
- Adapter le moteur à des cas d'entreprise : optimisation de flux, allocation de ressources, scénarios concurrentiels
Les outils utilisés
Python pour la coordination, Rust pour les boucles de simulation rapides. L'architecture est prévue pour se répartir sur plusieurs machines.