De l'éthogramme aux modèles de simulation de comportements d'animaux : Génération de modèles basée sur les méta-heuristiques


Nos travaux portent sur la génération automatique de modèles de comportements d'animaux à partir des éthogrammes. Un éthogramme d'une espèce, est un catalogue de comportements de cette espèce, élaboré à la suite d'une étude éthologique. Nous partons de l'hypothèse selon laquelle il existerait des comportements communs à plusieurs espèces, mais qui s'exprimeraient de différentes manières chez chacune des espèces. Cela voudrait donc dire qu'il serait possible de trouver une combinaison optimale de fonctions comportementales de différentes espèces avec des paramètres initiaux, pour aboutir à un modèle de simulation comportementale « acceptable » pour une toute autre espèce. Pour vérifier cette hypothèse, l'approche que nous proposons va consister à se constituer une « base de données » de fonctions comportementales à partir des éthogrammes. Cette base de données pourra être alimentée et évoluée à chaque fois que nous disposons de nouvelles informations. Le choix des éthogrammes se justifie par le fait que plusieurs études éthologiques sur plusieurs espèces différentes ont été menées et ont mis à la disposition de la communauté scientifique des éthogrammes « valides » qui classifient et rendent compte du comportement des espèces étudiées avec un niveau de précision certain. Ainsi, à partir de cette « base de données » constituée, nous utiliserons des méthodes d'optimisation (notamment les méta-heuristiques) guidées par les données collectées par l'Internet des Objets (IoT) sur l'espèce à modéliser, pour former des combinaisons de fonctions comportementales optimales. Une fois la combinaison et le paramétrage idéal trouvés, nous générons suivant la plateforme de simulation voulue, le modèle comportemental correspondant.