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 une seule fonction 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 pensées : il faut sortir du paradigme single-task et laisser des agents évoluer en parallèle dans plusieurs mondes, en partageant ce qu'ils découvrent.
La solution livrée
Un simulateur multi-mondes en Python (orchestration) + Rust (boucle haute perf). Trois environnements distincts mais interconnectés. Population d'agents qui se reproduisent par sélection darwinienne : mutation des paramètres, croisement, élimination des moins performants. Les apprentissages transitent entre mondes via un espace vectoriel partagé. Reinforcement learning au cœur de chaque agent. Le système découvre seul des stratégies émergentes.
Ce qu'on peut faire avec
- Prototyper des architectures IA non-standard pour des problèmes de niche
- Explorer des stratégies multi-objectifs sans coder explicitement chaque heuristique
- Tester la robustesse de modèles à des conditions adverses inattendues
- Servir de socle R&D pour des projets clients qui nécessitent du sur-mesure IA poussé
- Démontrer la maîtrise d'approches IA non-mainstream face à des prospects exigeants
- Adapter le moteur à des cas business : optimisation de pipeline, allocation de ressources, scénarios concurrentiels
Stack technique
Mix Python pour l'orchestration et Rust pour les boucles de simulation haute fréquence. Architecture conçue pour scaler horizontalement sur plusieurs nœuds.