Des robots démontrent l'évolution de l'altruisme
Des scientifiques en Suisse ont résolu le puzzle de l'évolution d'un comportement altruiste. Ils ont simulé l'évolution génétique sur des centaines de générations avec des robots simples, apportant des preuves du concept de sélection de parentèle. L'étude a été en partie soutenue par les projets ECAGENTS et SWARMANOID de l'UE qui ont reçu au total un financement de 6,8 millions d'euros. Les résultats ont été présentés dans la revue PLoS Biology. L'expression génétique altruiste se rencontre dans la nature, elle est transmise par une génération à la suivante. C'est le cas des ouvrières chez les fourmis. Elles sont stériles et sacrifient la transmission de leurs gènes afin de garantir la survie du génome de la reine. La sélection de parentèle survient lorsqu'un individu se sacrifie pour assurer la survie du code génétique d'un individu qui lui est apparenté. Le biologiste W.D. Hamilton a proposé au milieu des années 1960 un ensemble de conditions dans lesquelles un comportement altruiste pourrait évoluer. Cette «règle» est aujourd'hui appelée sélection de parentèle par les chercheurs. Pour simplifier, lorsqu'un individu partage sa nourriture avec sa famille, il diminue ses chances de survie mais augmente la probabilité qu'un membre de sa famille transmette des gènes apparentés. Dans ce contexte, la proximité génétique des individus augmente la probabilité qu'ils partagent de la nourriture. Jusqu'ici, les chercheurs ont eu du mal à tester l'évolution d'un comportement altruiste, principalement à cause du manque d'expériences et de l'implication d'un trop grand nombre de variables. Dario Floreano, l'un des auteurs de l'article et professeur de robotique à l'École Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL) en Suisse, a simulé les gènes et les fonctions du génome sur des robots capables d'évoluer rapidement. Les chercheurs ont ainsi eu l'aide voulue pour calculer les avantages et les coûts associés à ce caractère. «Cette étude reflète remarquablement la règle de Hamilton pour expliquer dans quelles conditions un gène altruiste est transmis ou non d'une génération à l'autre», déclare Laurent Keller du département écologie et évolution, Biophore, université de Lausanne. Lors de précédents tests, les professeurs Floreano et Keller ont démontré que des robots collecteurs de nourriture et capables de tâches simples présentaient une évolution sur de nombreuses générations. Pour cette nouvelle étude, ils ont utilisé un robot capable de tâches plus complexes, par exemple de décider de partager ou non un objet. L'équipe déclare que les résultats sont déjà utiles pour la robotique en essaims. «Sur la base de cette expérience nous avons pu concevoir un algorithme utilisable pour faire évoluer la coopération chez n'importe quel type de robot», ajoute le professeur Floreano. «Nous utilisons cet algorithme d'altruisme pour améliorer le système de contrôle de nos robots volants, et nous constatons qu'il leur permet de collaborer et de voler en meilleure formation.» Le projet ECAGENTS («Embodied and communicating agents») a reçu 4,3 millions d'euros via le domaine thématique «Technologies de la société de l'information» (TSI) du sixième programme-cadre (6e PC) de l'UE. Ce projet a regroupé l'expertise de chercheurs en Belgique, France, Allemagne, Hongrie, Japon, Espagne, Suède et Suisse, afin d'étudier comment apparaît la communication, quels sont les types de systèmes de communication existants ou susceptibles d'exister, et comment la topologie du réseau de communication influence de tels systèmes. Le projet SWARMANOID («Towards humanoid robotic swarms») a reçu 2,5 millions d'euros via le thème Technologies futures et émergentes (FET-OPEN) du 6e PC. Des chercheurs belges, italiens et suisses se sont attachés à construire des robots capables d'évoluer dans des environnements construits par l'homme.Pour plus d'informations, consulter: École Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL): http://www.epfl.ch/ Journal PLoS Biology: http://www.plosbiology.org/home.action
Pays
Belgique, Suisse, Allemagne, Espagne, France, Hongrie, Italie, Japon, Suède