Les synergies révolutionnaires entre l’apprentissage automatique et la recherche opérationnelle

Dans l’ère actuelle de l’intelligence artificielle (IA), deux disciplines se démarquent en particulier : l’apprentissage automatique (AA) et la recherche opérationnelle (RO). Récemment, une nouvelle approche hybride émerge, combinant l’AA et la RO pour optimiser les processus et les performances. Nous vous présentons ici les différentes façons d’intégrer ces deux technologies.

L’apprentissage automatique et la recherche opérationnelle : deux boîtes noires en synergie

Dans cette première approche, l’AA et la RO sont utilisés de manière indépendante. Par exemple, une entreprise ferroviaire pourrait utiliser l’AA pour détecter les sections de voie nécessitant des réparations et ensuite recourir à la RO pour optimiser le plan d’intervention. Ce processus, bien qu’efficace, laisse peu d’interaction entre les deux disciplines.

La recherche opérationnelle pour booster l’apprentissage automatique

La RO peut également être utilisée pour améliorer les performances de l’AA. C’est précisément ce qui se passe en AA : on utilise des algorithmes de la RO pour optimiser les prédictions. L’exemple du célèbre algorithme de “gradient descent” utilisé en deep learning, issu de la RO, illustre bien cette synergie.

L’apprentissage automatique au service de la recherche opérationnelle

Inversement, l’AA peut aider à optimiser les algorithmes en RO, qui sont généralement basés sur des règles. Face à des situations où on ne sait pas quelle règle appliquer, l’AA peut prédire la meilleure marche à suivre, comme dans la recherche de solutions dans un arbre de recherche. L’AA pourrait, par exemple, prédire quels sous-arbres considérer lors d’un “branchement”.

De nouveaux algorithmes : combinaison fondamentale de l’AA et de la RO

Enfin, la combinaison la plus prometteuse et la plus innovante est le développement de nouveaux algorithmes qui intègrent l’AA et la RO de manière fondamentale. Par exemple, les Graph Neural Networks (GNN) combinent le concept de graphes (RO) à celui des réseaux de neurones (AA). L’équipe d’OptiCL a également utilisé l’AA pour transformer des patterns en contraintes de la RO, simplifiant ainsi le processus d’inférence.

Cette approche révolutionnaire tire parti de la complémentarité des deux sciences, permettant à l’une de contrebalancer les inconvénients de l’autre. Les perspectives offertes par cette combinaison fondamentale sont immenses et laissent présager de nombreux développements futurs passionnants.

Points clés à retenir :

📦 L’AA et la RO peuvent être utilisés de manière indépendante comme deux “boîtes noires”.

🚀 La RO peut améliorer les performances de l’AA.

🎯 L’AA peut aider à optimiser les algorithmes en RO.

🔬 Le développement de nouveaux algorithmes combine l’AA et la RO de manière fondamentale.