AUTOMATES CELLULAIRES

Les automates cellulaires et le vivant

La nature au cours de son évolution a sélectionné des systèmes performants et robustes composés d'une multitude de constituants élémentaires interagissant de façon locale, et qui, en l'absence de tout contrôle supervisé, possèdent des capacités globales d'organisation ou de traitement de l'information.

Des principes de conception inspirés du vivant. De la définition générale des A.C. découlent quatre caractéristiques fondamentales, la simplicité, l'homogénéité, la localité et le parallélisme. La simplicité est celle des règles de transitions qui détermine, via les interactions entre les cellules, la dynamique temporelle du système. L'homogénéité fait référence au fait qu'une même règle de calcul est utilisée pour mettre à jour toutes les cellules bien que, dans le cas des A.C. non uniformes, chaque cellule possède sa propre règle de transition. La localité caractérise le fait que seules des informations locales extraites du voisinage sont utilisées pour modifier l'état d'une cellule. Le parallélisme signifie qu'à chaque unité de temps, toutes les cellules, simultanément, calculent leur nouvel état. Bien que ces principes de conception s'inspirent des systèmes vivants, en eux-mêmes, ils ne sont pas suffisants pour justifier l'intérêt de l'approche. Les A.C. font plus que mimer la nature dans leurs principes de conception : il faut observer, analyser, voire prédire leurs comportements pour en mesurer tout l'intérêt.

Comportement émergent. De nombreux systèmes naturels produits de l'évolution, tels que le système immunitaire ou les colonies d'insectes, présentent des comportements émergents non réductibles aux actions locales de leurs nombreux constituants. Les A.C. sont des systèmes artificiels simples qui permettent d'étudier et de mieux comprendre ce type d'organisation ; ils contribuent ainsi aux « sciences de la complexité ».

Comme la vie, l'émergence est difficile à définir. Ce concept est souvent utilisé par opposition au réductionnisme qui conduit à analyser un système par l'étude de ses constituants les plus simples. On peut résumer cette opposition par la formule « le tout est plus que la somme des parties ». En biologie une démarche réductionniste a permis les découvertes sur les cellules et la molécule d'ADN ; cependant, ces connaissances ne sont pas suffisantes pour rendre compte des propriétés qui résultent du fonctionnement des systèmes vivants. Le concept d'émergence tend à déplacer l'activité scientifique de la description et de l'étude des composants vers l'étude de la dynamique et de la relation de cause à effet entre ceux-ci.

Un système dynamique discret caractérisé par son comportement global. On peut établir un parallèle entre la dynamique de ces systèmes et le mécanisme d'expression des gènes qui permet de « passer » d'un génome à une expression phénotypique. Le point essentiel est que la relation de cause à effet entre les spécifications, ici les règles locales déterministes, et le comportement global à terme n'est pas triviale. Wolfram a proposé de regrouper les A.C. unidimensionnels binaires selon leur comportement asymptotique en quatre classes : points ou cycles limites, comportement chaotique ou complexe. Cette classification repose sur l'examen du diagramme espace-temps qui représente, pour une configuration initiale donnée, « l'histoire » de l'automate. Ce qui est primordial n'est pas tant la définition de chaque classe, qui peut être sujette à discussion, que le fait que la classe d'un automate n'est pas en général prédictible à partir de la seule connaissance de ses règles de transition. D'autres travaux, par exemple ceux de Christopher Langton, ont été menés pour définir un paramètre de contrôle, caractéristique des lois de la dynamique, capable[...]