Bonjour,
En mécanique classique, les forces conservatives dérivent d'une énergie potentielle par la relation F = -grad U. On les retrouve dans la force de rappel élastique, la pesanteur terrestre et l'interaction électrostatique. Quel rapport avec l'évolution des êtres vivants me direz-vous ?
Eh bien, les techniques d'optimisation differentiable utilisent ce type d'équation pour trouver les paramètres optimum d'un système (e.g. coût minimum / efficacité maximum). Cela s'appelle une descente de gradient dans le jargon informatique. On peut imaginer le processus comme une bille dévalant les pentes d'une montagne vers le point le plus bas. Elle suit toujours la direction du vecteur gradient.
Allons plus loin en prenant une énergie potentielle U(x, y) dont le point zéro est difficile à calculer pour un paramètre x fixé. On connait des exemples de telles fonctions très efficaces pour sécuriser les transactions bancaires sur internet (les fonctions NP). Par exemple, calculer un facteur premier d'un nombre à un million de chiffres est infaisable à l'heure actuelle. Ici, U(x, y) = x % y.
En biologie, le paramètre X jouerait le role de variable environnentale et Y serait une variable vitale (le phénotype). La vie émerge spontanément de l'inerte lorsque l'énergie potentielle U(x, y) est suffisamment basse. Les individus les plus complexes comme les plantes, les animaux, l'homme apparaissent pour des valeurs de U et un gradient proche de zéro, signe que le système est proche de son optimum.
Le processus fondamental de l'évolution serait la variation d'énergie potentielle à toutes les échelles. Il est à l'oeuvre dans le repliement des protéines, processus connu pour être NP-Complet. De plus, la descente de gradient agit sur le couple (x, y) d'un seul bloc plutôt que Y pris isolément. Cela facilite des sauts evolutifs où des espèces s'adaptent rapidement à leur milieu.
Comment est-ce possible ? Il est simple de générer une paire (x, y) optimale lorsque U est une relation à sens unique. C'est le cas de la factorisation de nombre premier en cryptographie asymétrique (prendre x = y.z avec y et z choisis au hasard). Certains x seront faciles à factoriser (x=15 => y = 3 ou y = 5) et d'autres x seront beaucoup plus difficiles. On ne peut pas le prévoir, cela arrive "au hasard" de la descente de gradient.
Ainsi, la descente de gradient donne une base physique à l'apparition de la vie sur Terre avant les premières cellules à ADN, là où la selection naturelle de Darwin n'est pas applicable.
Enfin, tout problème NP-Complet admet une fonction U. Elle modélise des organisations très complexes dont l'économie, l'ingénierie mécanique, certains jeux de stratégies, etc. Bref, le monde dans lequel vivent les êtres humains.
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