Aprés avoir exposés nos travaux,Téry et moi, nous attendions à l'intervention de Mick.

Aucune remarque, il prend ses notes et

commence son intervention:

J’ai conçu un code qui simule une dynamique évolutive inspirée de la biologie avec une dynamique adaptative sur une grille 2D, où chaque cellule représente une hypothèse avec un niveau de "validité".

Ce code pourrait s'adapter sur plusieurs schéma informatique:

Modélisation de l’évolution d’hypothèses scientifiques

Il simule des "hypothèses" qui évoluent selon leur validité (faibles, explorées, consolidées).

Il pourrait modéliser :

La dynamique d’un processus de découverte scientifique,

L’émergence et l’élimination de théories,

La consolidation de connaissances dans un système d’apprentissage automatique.

Systèmes adaptatifs ou auto-évolutifs

Le comportement ressemble à celui de systèmes où les éléments s’adaptent à leur environnement :

Réseaux neuronaux à apprentissage local,

Évolution de stratégies dans une population (ex : algorithmes évolutionnaires),

Écosystèmes simulés (inspirés de la biologie).

Optimisation distribuée

Chaque cellule prend des décisions locales en fonction de son voisinage :

Peut inspirer des algorithmes d’optimisation décentralisée,

Approche utile dans des réseaux distribués (IoT, robotique en essaim),

Modèles de consensus ou d’alignement d’agents.

L’émergence de comportements globaux à partir de règles locales,

Les dynamiques de sélection, mutation, et renforcement,

Des processus d’optimisation, apprentissage ou adaptation.

Systèmes de qualité ou d’évaluation continue

Chaque cellule pourrait représenter un produit, une hypothèse, ou une solution, et son évolution représenterait :

Une mise à jour en continu de qualité ou de performance,

Un système d’évaluation automatique basé sur feedback local.

Voici un exemple avec arrêt sur image car normalement on voit les évolutions changer les lettres en permanence.

L'exemple fourni permet de visualiser concrètement le fonctionnement du modèle et d'en tirer des interprétations sur la dynamique des "connaissances" ou des "hypothèses" au sein du système simulé.

— État des connaissances (X=faible, E=exploration, C=consolidée):

E C E E X X C X E E

C X X X E E X X E C

E X C E X E X X X C

E X C X X E X E X E

C X X X C X E C C E

E X C X X E X X X E

E E E X X X X E X E

E E X E X E E X X X

X X X X X X E X E C

C C C E E X E C X X

Explication:

Ligne 1 :

E C E E X X C X E E

Mixte : quelques hypothèses sont solides (C), d'autres rejetées (X), d'autres encore explorées (E).

Interprétation : la phase est très instable localement ; probablement des conflits entre hypothèses ou données changeantes.

Ligne 2 :

C X X X E E X X E C

Hypothèse forte en début et fin de ligne (C), mais zone de rejet central (X X X).

Interprétation : probablement un noyau d'hypothèses rejetées — peut-être invalidées par des données contradictoires.

Ligne 3 :

E X C E X E X X X C

Une hypothèse consolidée au centre gauche (C), mais beaucoup de X autour.

Interprétation : une hypothèse forte résiste au rejet environnant — peut représenter une vérité locale malgré les incertitudes.

Ligne 4 :

E X C X X E X E X E

Semblable : alternance X, E, C.

Interprétation : très dynamique, peu de stabilité, terrain de débat/conflit hypothétique.

Ligne 5 :

C X X X C X E C C E

Plusieurs C (connaissances consolidées) malgré un centre perturbé.

Interprétation : des îlots de stabilité dans un environnement d’hypothèses rejetées — peut symboliser des connaissances robustes malgré du bruit.

Ligne 6 :

E X C X X E X X X E

Un C isolée au centre gauche.

Interprétation : consolidation locale probablement menacée par rejet environnant.

Ligne 7 :

E E E X X X X E X E

Beaucoup de E en début, puis X en série.

Interprétation : une exploration qui mène souvent à l’échec, sauf quelques pistes qui restent vivantes (E en fin de ligne).

Ligne 8 :

E E X E X E E X X X

Très fragmentée, rien de consolidé (C).

Interprétation : zone d’instabilité totale, où aucune connaissance ne se confirme.

Ligne 9 :

X X X X X X E X E C

Beaucoup de rejet, sauf un E et un C en fin.

Interprétation : presque un désastre cognitif, mais une nouvelle hypothèse (E) commence peut-être à émerger vers la fin, et une C tient.

Ligne 10 :

C C C E E X E C X X

Plus structuré : début de ligne fort (C C C), puis un déclin.

Interprétation : la connaissance consolidée est en place, mais commence à se faire éroder par des hypothèses faibles.

Vue d’ensemble :

Consolidation (C) : souvent en périphérie ou isolée, résistante mais pas dominante.

Exploration (E) : très présente, surtout dans les zones de transition ou de conflit.

Rejet (X) : massif au centre de la grille, souvent groupé.

Cela pourrait représenter un système qui :

A bien stabilisé certaines hypothèses en périphérie,

Est en phase de test difficile au centre,

Perd de la confiance sur des zones qui étaient peut-être solides avant.

Ce type de modèle permet de :

Simuler l’exploration collective de preuves.

Observer des phénomènes d’émergence (ex. : une approche qui semblait marginale devient centrale).

Illustrer comment une preuve pourrait "naître" d’un processus global, et non d’un raisonnement isolé.

La simulation est novateur qui pourrait avoir des applications intéressantes dans divers domaines, allant de la compréhension du processus scientifique à la conception de systèmes adaptatifs et d'algorithmes d'optimisation distribuée.