Algorithme adaptatif : définition et exemples

Suivant ses instructions, l'algorithme adaptatif réalise des opérations tout en étant capable de les moduler selon l'environnement d'exécution. D'une importance variable, les ajustements ont pour objectif de bénéficier de performances optimales dans son application.

Un algorithme adaptatif, c’est quoi ?

La conception d’un algorithme adaptatif repose sur le même principe qu’un algorithme classique. Il se traduit par une suite finie de valeurs et d’instructions qui permettent d’effectuer des opérations et, le cas échéant, de résoudre des problèmes. Son efficacité d’exécution dépend, entre autres, de la consommation de mémoire vive, du temps de calcul et de la pertinence des résultats.

Comme sa dénomination l’indique, l’algorithme adaptatif ne présente pas une nature « fixe ». Autrement dit, il ne se contente pas d’une application standard et constante, et ce, quel que soit le contexte. Il intègre un process d’intelligence artificielle (IA) en mesure d’interpréter l’environnement d’exécution. Il a ainsi la possibilité d’agir sur les facteurs suivants :

  • la sollicitation des ressources ;
  • les paramètres de configuration ;
  • les informations propres à l’environnement ;
  • les données utilisées par l’algorithme lui-même.

Les domaines d’application présentent une importante variété, comme le développement de l’intelligence artificielle, la bio-informatique, ainsi que le routage d’informations.

Qu’est-ce que le filtrage adaptatif ?

L’algorithme adaptatif s’inscrit dans une démarche d’apprentissage automatique, notamment pour les opérations de boosting. Le principe est également employé dans les domaines de la géométrie algorithmique et en traitement de signal. On parle alors de filtrage adaptatif. Pour ce dernier point, ce sont les coefficients d’un environnement numérique qui fluctuent. Cette évolution tient au type et à l’importance d’émission du signal réceptionné.

En règle générale, le filtrage adaptatif se sert d’algorithmes LMS (Least Mean Squares) ou récursifs avec la méthode des moindres carrés. Leur complexité est également sujette à variation selon le contexte. Par exemple, il est possible d’opter pour un algorithme rapide de type FTF (Fast Transversal Filters) si l’on dispose de ressources limitées. Cela réduit les redondances du signal et améliore sa stabilité.

Autres exemples d’algorithmes adaptatifs

On peut aussi évoquer d’autres exemples d’algorithmes adaptatifs et de possibilités d’exécution. Parfois appelé CFAR (Constant False Alarm Rate), un détecteur de fausse alarme constant use d’un algorithme adaptatif pour l’utilisation de systèmes radars. Les taux de convergence employés dans les opérations d’analyse statistique nécessitent un ajustement des paramètres de calcul.

Autre champ d’application : la compression des données. L’algorithme adaptatif s’attarde alors sur les techniques de compression et le flux d’entrée des données. Cela concerne également les fonctions prédictives qui impliquent l’observation de précédents symboles ou valeurs pour fournir un résultat précis et pertinent.

Dictionnaire de l'intelligence artificielle