1Le pari de la pluridisciplinarité voire de la transdisciplinarité conduit parfois à des défis qu’il est difficile de relever. Le dialogue entre les différentes disciplines peut être compliqué, du fait de culture et références différentes, conduisant parfois à des pratiques et des usages qui peuvent sembler s’opposer. La ligne de séparation entre les sciences dites exactes et les sciences humaines prend, pour une fois, tout son sens quand on considère la place de l’observateur. Les chercheurs se revendiquant des premières sont extérieurs à leurs objets d’étude alors que les seconds ont à les appréhender et à les comprendre de l’intérieur. L’extériorité est un gage d’objectivité chez les premiers que les seconds peuvent trouver naïf. Concernant les traces du corps, notre point de vue d’informaticien au sens premier est donc extérieur avec la volonté de s’inspirer du in vivo pour construire des processus artificiels in silico. Les échanges peuvent donc être ambigus dans ce contexte. Néanmoins, nous ne pouvons qu’adhérer à la volonté manifestée par B. Galinon-Mélénec, adepte de la transdisciplinarité, s’inscrivant par cela dans la vision de l’élaboration de la science comme nous y engage Jean Piaget (Piaget, 1971) ou Edgar Morin (Morin, 1997a ; Morin, 1997b).

2Il nous faut rester cependant modeste, notre contribution participe à un échange à plusieurs voix et notre petite pierre à l’édifice est, reconnaissons-le, identifiable dans une démarche pluridisciplinaire uniquement. Si nous participons à l’étude d’un objet commun, la trace qui traverse notre discipline (l’informatique), la construction transdisciplinaire reste, nous semble-t-il, encore à mener. En effet, cette dernière ne peut que s’appuyer sur une vision intégrative et globale nécessitant une recomposition des savoirs, liés aux disciplines, et qui ne peut se contenter, comme l’énonçait J. Piaget, « des interactions ou réciprocités entre recherches spécialisées, mais situerait ces liaisons à l’intérieur d’un système total sans frontières stables entre les disciplines1 ». Le chemin est enthousiasmant mais reste à tracer et espérons qu’au travers de ce chapitre et de cet ouvrage nous participons à l’émergence d’une nouvelle intelligence collective et transdisciplinaire de la notion de trace ; objet co-construit et à construire irréductible à un point de vue simplement et uniquement disciplinaire.

3Dans un premier temps nous développerons notre acception du terme « trace » liée ànotre discipline scientifique en espérant offrir des passerelles aux autres disciplines. Nous exposerons ensuite, le modèle naturel sur lequel nous nous appuyons et dans lequel la trace au sens où nous l’entendons est extrêmement présente, en particulier comme élément d’organisation ayant un rôle de catalyseur. Nous poursuivrons enfin, dans une démarche biomimétique, en montrant comment la trace dans nos systèmes artificiels est un révélateur de structure et nous terminerons en offrant un autre regard sur ce que nous avons présenté.

Vers une vision biocentrée de la trace

4Il est tentant – et facile –, pour les informaticiens, d’associer la trace au numérique. Alexandre Serres (Serres, 2002) propose une analyse du concept de trace en convoquant différentes disciplines comme la philosophie, l’histoire ou encore la psychanalyse. Il préfère caractériser la notion de trace par l’intermédiaire des empreintes, des indices de la mémoire et de l’écrit plutôt que de chercher à en donner une définition. Yves Jeanneret (Jeanneret, 2011) limite son propos à ce qu’il appelle les traces-artefacts. En effet, il considère ces dernières comme étant produites par l’homme, externes et observables. Il nous offre ainsi une définition anthropocentrée de la trace : « La trace est un objet inscrit dans une matérialité que nous percevons dans notre environnement extérieur et dotons d’un potentiel de sens particulier2 ». Béatrice Galinon-Mélénec constate l’universalité de la trace (Galinon-Mélénec, 2011) inhérente au vivant ; c’est dans cette direction plus biocentrée que nous souhaitons aller. Commençons par emprunter une définition partielle à A. Mille (Mille, 2013) qui, certes la développe à l’aune du web et donc du numérique, mais propose néanmoins en liminaire une vision plus générale : « Une trace est constituée à partir d’empreintes laissées volontairement ou non dans l’environnement à l’occasion d’un processus. La trace ainsi construite est inscrite (ou non) dans l’environnement utilisé comme support à la mémoire (en tant que processus). La nature des empreintes est très variable et tout processus peut produire (ou non) des empreintes plus ou moins persistantes, s’inscrivant dans l’environnement et distinguables ensuite par des observateurs avertis en tant que trace du processus initial3 ». Il nous faut nous arrêter sur la notion d’observateur, qui dans notre interprétation – sans doute plus large que celle de l’auteur – correspond à un agent au sens d’une entité autonome. Cela couvre sans être limitatif aussi bien un processus, un humain ou un animal. Cet agent peut être un agent réactif ou cognitif. Dans le premier cas, c’est l’action qui révèle la perception, dans le second, l’observation est alors le résultat d’un processus cognitif suite à des perceptions.

5Pour la suite de ce chapitre afin d’éclairer notre propos, nous nous plions à l’exercice de proposer une définition qui semblera sans doute à beaucoup éloignée de leurs visions. Nous concevons la trace comme un signal, fonction du temps, présent dans un environnement qui peut être perçu par des agents réactifs ou cognitifs ayant une capacité d’action. Ces mêmes agents peuvent participer à la construction de ce signal. Le signal modifie l’état de l’environnement et il peut être représenté par une fonction qui est définie sur un domaine et à valeur dans un ensemble et l’ensemble des valeurs constitue l’image (au sens mathématique). Le signal peut être à temps continu ou discret mais, dans tous les cas, les valeurs prises par la fonction sont ordonnées ; on associe donc une notion de passé et de futur. La perception du signal est de ce fait contrainte par une temporalité, demême que l’action qui ne peut être antérieure au signal, mais qui peut, par contre, être éventuellement simultanée au signal. Nous ne reviendrons pas sur la notion d’agent que nous avons introduite précédemment. Il nous semble par contre nécessaire de souligner que les actions peuvent être de simples observations ou des effets en dehors de l’environnement considéré mais qui peuvent aussi être dans cet environnement ; elles rétroagissent en créant ainsi une boucle systémique. Le signal construit et perçu peut être le résultat d’une construction collective coordonnée de façon centralisée ou non, cette coordination pouvant être faite par l’intermédiaire de la perception du signal lui-même.

Bio-inspiration

6Pour résoudre un problème, une modélisation est nécessaire. La démarche s’appuie sur des aspects concomitants : la compréhension, l’analyse et la formalisation. A. Schopenhauer disait : « La tâche n’est pas tellement de voir ce que personne n’a encore vu, mais de penser ce que personne n’a encore pensé à propos de ce que tout le monde voit4 ». Partant à la trace de ces visions, nous adoptons ici une démarche qui s’inspire de phénomènes du vivant visible par tous, pour les reformuler afin de concevoir des algorithmes et des programmes aidant à la résolution de problèmes.

7En informatique, résoudre un problème consiste à construire un système numérique ou symbolique qui produit la ou une solution. Plusieurs cas sont alors possibles, mais si on considère des problèmes plongés dans des environnements ouverts pouvant être perturbés ou incertains, les méthodes de résolution nécessitent de s’orienter vers des systèmes robustes et résilients, offrant le plus souvent des capacités d’adaptation. Le parallèle avec les écosystèmes ou l’évolution – donc avec le vivant – apparaît alors efficient ; la métaphore offre certaines pistes et permet d’envisager des méthodes de résolution bio-inspirées. Dans cet esprit, on va construire une solution qui consiste donc à se déplacer dans un espace éventuellement en constante évolution. L’objectif de cette approche dynamique est de conférer au processus de résolution une capacité d’adaptation en fonction des modifications de l’environnement. Les insectes sociaux et en particulier les fourmis sont confrontés àcette même problématique pour des problèmes variés comme la recherche et la sélection de sources de nourriture, la construction, l’évolution du nid et l’entretien du couvain, l’organisation du travail, etc. Ils constituent, par conséquent, une source d’inspiration.

8Il y a environ 15 000 espèces de fourmis dans le monde5 : elles occupent la presque totalité de l’habitat terrestre à l’exception du Groenland et de l’Antarctique (Passera, 2006 ; Janicki et al., 2016). D’après des études phylogénétiques, elles sont apparues sur Terre il y a environ 150 millions d’années (entre 132 et 173, voir Moreau et al., 2006) et la famille à laquelle elles appartiennent est l’une des plus anciennes sur Terre. Chez les hyménoptères sociaux (abeilles et guêpes sociales, bourdons, frelons et fourmis), les colonies sont structurées en castes : celles des gynes (reines) et des mâles, qui sont capables de se reproduire, et celle, la plus importante, constituée des ouvrières, qui sont stériles. Cette plasticité phénotypique est conditionnée par la nourriture apportée aux larves (Passera, 1974) mais également, dans certains cas, par l’environnement. Des travaux récents montrent néanmoins que les gènes peuvent intervenir fortement dans la détermination des castes chez certaines espèces (Wiernasz et Cole, 2010). Mais les fourmis ne se limitent pas au polyphénisme, il existe également un polyéthisme d’âge qui est plus ou moins important là encore selon les espèces et qui correspond à une division du travail (Hölldobler et Wilson, 1990). Les plus jeunes restent dans le nid et s’occupent des soins aux immatures, dont elles assurent le gavage et la propreté ; elles nourrissent également la reine ou les reines. En vieillissant, elles occupent des tâches différentes toujours à l’intérieur de la fourmilière, mais elles s’éloignent de son centre, en participant notamment à la construction, au nettoyage, au transfert de nourriture et à la défense. C’est en fin de vie que les ouvrières sortent du nid et prennent en charge la récolte de nourriture, à savoir le fourragement. Cette répartition favorise leur durée de vie, les ouvrières n’étant réellement exposées que dans leurs derniers jours. L’organisation du travail est néanmoins flexible en fonction des besoins de la colonie, si d’aventure la prédation était très élevée, les jeunes ouvrières sortiraient plus tôt du nid.

9Nous sommes par conséquent en présence d’une organisation sociale complexe qui n’est possible que s’il existe des interactions riches entre les fourmis. On recense plusieurs types de communication (Lewis, 1984), qui participent aux différents échanges : l’antennation qui est une communication tactile, la stridulation qui utilise des signaux sonores et enfin la dernière qui se présente sous forme de substances chimiques (phéromones). L’antennation est utilisée durant la trophallaxie (Bonavita-Cougourdan et Morel, 1984) ainsi que dans des comportements d’invitation dans le cadre de recrutement alimentaire ou encore face à des congénères n’appartenant pas à la colonie (O’Fallon, Suarez et Smith, 2016). La stridulation est possible chez certaines espèces, qui l’utilisent en général pour émettre des signaux de détresse. Mais c’est la communication chimique qui domine, les fourmis possédant pas moins de trente neuves glandes produisant des composés chimiques : les phéromones. Suivant les espèces, chaque fourmi d’une colonie a un registre de dix à vingt phéromones différentes. Elles jouent un rôle essentiel dans de nombreuses activités de la fourmilière : l’identification de la colonie, la détermination sexuelle, la délimitation du territoire, l’alerte, la recherche de nourriture... Les antennes jouent également le rôle d’organe olfactif stéréochimique grâce à des cils tactiles et sont pourvues d’une sensibilité extraordinaire.

La trace comme élément stigmergique

10Vous avez sans doute observé une fourmilière et ses fourmis et constaté l’activité débordante. Ce foisonnement semble parfois erratique si l’on se concentre sur une fourmi, alors que collectivement, il présente une forme d’organisation ; la brindille gênante finit par être déplacée par plusieurs fourmis simultanément, grâce à la coordination. Si, jusque dans les années 1980, on imaginait que c’était le résultat d’une organisation hiérarchique très centralisée, nous savons maintenant que les fourmis ne s’appuient pas sur une structuration et une représentation de la colonie. Il n’y a pas de mécanisme de planification qui serait contrôlé et détenu par telle ou telle fourmi, les cent mille neurones d’une fourmi n’y suffisent pas. Chaque fourmi n’a qu’une vision locale de son environnement et son répertoire comportemental s’étend à une vingtaine d’items. L’explication est à chercher du côté de l’auto-organisation. Toute organisation lie de façon interrelationnelle des éléments, des événements ou des entités qui deviennent les composants d’un tout. Elle assume solidarité et solidité relative à ces liaisons, et assure au système une certaine possibilité de durer en dépit de perturbations aléatoires éventuelles. Une organisation transforme, produit, relie, maintient. Edgard Morin (Morin, 1977) propose d’ailleurs le néologisme organisaction pour bien montrer le caractère actif. L’organisation des fourmis n’est pas présente ex nihilo, elle est issue de leur comportement et en particulier de leurs interactions. Nous sommes en présence d’un système qui s’institue en produisant ses propres principes d’organisaction de façon ininterrompue. L’un des effets est la génération de structure stable, la construction du nid ou encore les pistes de phéromones qui constituent des traces, un signal modifiant l’environnement perçu par les fourmis. Comment de telles structures stables apparaissent-elles ? Cela est dû aux interactions très nombreuses présentes au sein du système constitué par les entités et l’environnement. Ces interactions se font entre les entités elles-mêmes, mais aussi avec l’environnement. On peut en distinguer quatre facteurs fondamentaux (Bonabeau et Theraulaz, 1997 ; Bonabeau et al., 1997) :

• la présence d’un nombre critique de fourmis en interaction, le comportement des unes influençant et contraignant celui des autres ;
• des rétroactions positives. Elles participent à l’amplification d’un phénomène ;
• des rétroactions négatives qui contrecarrent l’amplification et qui, conjuguées aux rétroactions positives, permettent une stabilisation du phénomène ;
• des fluctuations. Le comportement n’est pas totalement déterministe et cela permet de créer de la nouveauté, de la diversité et de l’adaptativité, en mettant en place une ou des nouvelles boucles de rétroaction.

11L’intelligence collective ou en essaim est le résultat de l’ensemble des interactions entre toutes les fourmis de la colonie. Les interactions peuvent être directes d’individu à individu, ou indirectes par l’intermédiaire de l’environnement et permettent l’émergence et la réalisation d’un projet global non programmé explicitement dans chaque individu, mais résultant du réseau d’interaction.

12Attardons-nous à présent sur le recrutement alimentaire, comportement présent chez certaines espèces de fourmi. Lorsqu’une fourmi découvre par hasard une source de nourriture elle va retourner au nid en déposant sur le sol des phéromones qui constituent un signal chimique. Cette piste chimique attractive va ainsi conduire d’autres fourmis de la colonie vers la source. Celles-ci, comme la première, vont déposer des phéromones et renforcer la piste en retournant au nid, nous sommes en présence d’un mécanisme d’amplification et de rétroaction positive. Ainsi, plus les fourmis participent au recrutement, plus la piste est renforcée et devient attractive. Les phéromones sont des molécules chimiques volatiles qui s’évaporent au fil du temps, la piste doit donc, pour être maintenue, être entretenue. L’évaporation des phéromones constitue un mécanisme de régulation : la trace n’est maintenue que si la source de nourriture est toujours attractive. Dans le cas contraire, suite par exemple à un épuisement de la ressource, la piste n’est alors que faiblement empruntée et elle finit par disparaître par évaporation. Là encore un mécanisme de rétroaction agit, mais il est négatif. Si les fourmis sont en trop petit nombre, la rétroaction négative l’emporte et la piste n’est pas créée ou maintenue. Si vous observez ce phénomène dans la nature ou même dans votre cuisine, vous constaterez également que certaines fourmis semblent s’égarer, elles créent en cela de la nouveauté et permettent éventuellement de découvrir une nouvelle source de nourriture. Nous sommes bien en présence d’un système auto-organisé offrant des capacités de résolution adaptative par ce que nous pouvons décrire comme étant de l’intelligence en essaim ou collective.

13La piste de phéromone est un signal, fonction du temps, présent dans l’environnement, perçue par les fourmis, et constitue en cela une trace au sens où nous l’avons définie. L’action des fourmis est conditionnée par l’environnement, Pierre-Paul Grassé s’est intéressé le premier à ce dernier point et il a montré que la coordination était décentralisée et que les insectes sociaux organisaient leurs activités par le biais de signaux laissés dans l’environnement que ce soient des piliers de construction ou des pistes de phéromones. Les fourmis sont stimulées par l’état de l’environnement qui est le résultat des activités passées et qui provoque des comportements spécifiques. P. Grassé a appelé ce mécanisme la stigmergie (stigma : piqûre, egon : travail) (Grassé, 1959). C’est donc un mode de communication par modification de l’état de l’environnement qui affecte le comportement des autres pour qui l’environnement est un stimulus (Kennedy et Eberhart, 2001). Deux types de stigmergie sont considérés : la stigmergie qualitative, qui introduit la notion de sémantique attachée au message déposé dans l’environnement (qualité de la source de nourriture, par exemple) et la stigmergie quantitative, qui permet de mesurer le rôle de renforcement ou de diminution de l’attraction dans un processus autocatalytique. La trace constituée de la piste de phéromone est donc bien un élément stigmergique.

La trace numérique, solution dans un espace de recherche

14Les myrmécologues ont tout d’abord « modélisé pour comprendre » avec en particulier les travaux de Jean-Louis Deneubourg (Deneubourg et al., 1991 ; Deneubourg, Aron, Goss et Pasteels, 1990), mais rapidement les informaticiens se sont emparés des différents travaux avec la volonté de « modéliser pour reproduire », intéressés qu’ils étaient par la capacité des fourmis à construire et maintenir des structures dans un environnement ouvert et incertain. Le mimétisme conduit à considérerdesfourmisartificiellesdéposant des phéromones numériques dans un environnement. Les fourmis se déplacent dans cet environnement et c’est ce déplacement qui va construire la solution. L’objet mathématique retenu pour représenter l’environnement est le plus souvent un graphe qui est constitué de sommets et d’arêtes reliant ces sommets entre eux. Ce graphe évolue dans le temps suite aux modifications faites par les fourmis artificielles, mais également provoquées par des perturbations extérieures. On recherche alors une structure, c’est-à-dire un ensemble de sommets et/ou d’arêtes correspondant à un objet clairement identifié comme un ou plusieurs chemins, une partition de sommets... Ces structures sont révélées par une trace numérique dans le graphe grâce aux mécanismes de rétroaction positive et négative. Si le déplacement de nos fourmis numériques n’est perturbé par aucune contrainte, il s’agit d’une simple marche aléatoire, dans ce cas la probabilité d’emprunter une arête est identique pour toutes les arêtes. Si l’on imagine que les fourmis déposent des phéromones et qu’elles ne considèrent pas la quantité de phéromone pour se déplacer, les arêtes atteindront sur le long terme une quantité de phéromone identique. Pour révéler des structures, il faut donc introduire un biais (que l’on peut considérer aussi comme un mécanisme d’apprentissage) pour lutter contre cette équiprobabilité afin de rendre plus probable la traversée de certaines arêtes qui, considérées collectivement, présentent des propriétés particulières. Soit un graphe et deux sommets particuliers, l’un étant la source (le nid) et l’autre la destination (un dépôt de nourriture), on peut alors chercher à trouver un chemin entre ces deux sommets. Ce chemin est déterminé à l’aide d’une trace numérique et la résolution fonctionne pas à pas (Dutot, Guinand, Olivier et Pigné, 2009) :

1. Chaque fourmi (numérique) sélectionne l’un des sommets voisins de s sur lequel elle se situe. La probabilité de choix du sommet s’, voisin de s, dépend de la quantité de phéromone (numérique) de l’arête (s,s’). Cette probabilité estlerapportentrelaquantitéde phéromone de l’arête (s,s’) et la somme des quantités de phéromone des arêtes incidentes6 à s.
2. La fourmi se déplace sur le sommet s’sélectionné.
3. Si la fourmi a atteint sa destination, elle retourne vers le sommet source.
4. Lorsque toutes les fourmis se sont déplacées, chaque arête reçoit une quantité de phéromone proportionnelle au nombre de fourmis qui l’ont traversée.
5. Le niveau de phéromone de chaque arête est diminué d’une certaine quantité qui correspond à l’évaporation.

15Une solution est obtenue lorsque le niveau de phéromone des arêtes constituant le chemin est grand devant les autres. Il est possible d’adapter cet algorithme pour rechercher différentes structures dans un graphe, comme un plus court chemin (Bonabeau, Dorigo et Theraulaz, 1999) ou des points de très grande centralité... On remarquera que le processus d’élaboration de la solution est donc la construction de la trace.

Conclusion

16Notre contribution à la discussion ouverte dans la série d’ouvrages dirigés par B. Galinon Mélénecautourdelatracesansdouteest singulière, car nous utilisons cette dernière comme un outil avant d’en faire un objet d’étude. La trace n’est pour nous qu’un signal, fonction du temps, présente dans l’environnement étudié et perçue par des agents réactifs qui participent eux-mêmes à la construction de cette trace, dans une boucle systémique. La trace nous sert alors à révéler des structures émergentes. Nous avons utilisé cette approche notamment dans l’étude la morphologie et la morphogenèse urbaine (Achibet, Balev, Dutot et Olivier, 2014). La trace instrumente les processus dynamiques. Si l’on se réfère au cas de la morphologie urbaine, les mobilités réelles ou simulées par nos fourmis numériques et leurs traces associées sont contraintes (piégées) en particulier par la structure du réseau viaire, et rétroagissent finalement.

17Nos constructions artificielles reposent sur des marches aléatoires biaisées, qui ne sont pas sans rappeler la dérive situationniste proposée par Guy Debord (Debord, 1958) avec sa psychogéographie. Ce dernier définit la dérive comme une forme d’errance consciente et subjective se confrontant au plan supposé être objectif. La subjectivité est produite lors de la déambulation par les émotions que la ville peut produire par ses bruits, ses odeurs, ses couleurs... Soit à autant de « signes traces », l’observateur ou l’acteur se réfère alors à son connu et à son vécu pour les percevoir et y réagir. La dérive sert ainsi à révéler autre chose du plan urbanistique qu’un fonctionnaliste de l’organisation de l’espace. Si le parallèle est évident, il nous faut arrêter là, car ce serait trahir Guy Debord en allant plus loin, car en particulier nous n’avons pas de discours critique contrairement à lui.

18« Les fourmis sont-elles plus intelligentes que les chercheurs en informatique ? », il s’avère en tout cas que le comportement humain peut-être, à certains égards, rapproché de celui des insectes, l’homme créant des pistes dans son environnement qui seront suivies, empruntées par d’autres hommes.