L'évolution expérimentale in silico
Résumé
In silico experimental evolution is a method aimed at studying the mechanisms of evolution and the constraints these mechanisms may impose on cellular organization. Researchers create virtual organisms and let them compete for reproduction and mutate inside the computer. To do so, one must choose a formalism to represent the genome of an organism, define an artificial biochemistry to compute the organism's form or behavior from its genome, set a task that the organisms must fulfill to survive and reproduce in their abstract environment, and finally define the mutation mechanisms that will happen when an organism will replicate its genome. Although this technique is algorithmically close to the genetic algorithms used in evolutionary computation, it is actually closer to the wet evolutionary experiments carried out by biologists on microorganisms, both in terms of scientific objectives and in terms of experimental design. In silico experimental evolution is used to stimulate the intuition, to generate plausible hypotheses on the mechanisms and effects of evolution. The strengths of this simulation approach are the easy way the parameters can be controlled, the possibility to run many repetitions, and the perfect fossil record. However, because simplifications are inevitably made when designing the virtual organisms and their biochemistry, the mechanisms discovered in the simulations are merely hypotheses as far as real organisms are concerned, and these hypotheses must be tested by wet evolutionary experiments. After having positioned in silico experimental evolution with respect to related approaches, this chapter describes the main families of formalisms used in the field. Finally, to illustrate more concretely the methods currently used, an example is given based on the aevol model, the way it is used and the scientific results it allowed for.
L'évolution expérimentale in silico est une méthode d'étude des mécanismes de l'évolution et des contraintes que ces mécanismes imposent à l'organisation des cellules vivantes. Elle consiste à créer des organismes virtuels et à les laisser se reproduire et muter dans l'ordinateur. Il faut pour cela choisir une façon de représenter le génome d'un organisme, définir une biochimie artificielle permettant de déduire sa forme ou son comportement de son génome, fixer une tâche à réaliser pour survivre et se reproduire dans un environnement abstrait, et enfin déterminer les mécanismes de mutation susceptibles de se produire lorsqu'un individu réplique son génome. Cette technique, bien qu'algorithmiquement proche des algorithmes génétiques utilisés en optimisation combinatoire, est en réalité plus proche de l'évolution expérimentale réalisée en laboratoire sur des microorganismes, à la fois en termes d'objectifs scientifiques et dans la façon dont les plans d'expérience sont conçus. L'évolution expérimentale in silico sert à stimuler l'intuition, à générer des hypothèses plausibles sur les mécanismes de l'évolution, en exploitant les forces de cette approche de simulation, à savoir le contrôle des paramètres et la connaissance exhaustive des relations de parenté et des mutations qui se sont produites dans les différentes lignées. Du fait des nécessaires simplifications et choix ad hoc effectués lors de la conception des organismes virtuels, les mécanismes découverts dans les simulations n'ont vis-à-vis des organismes réels que le statut d'hypothèses, qui devront ensuite être testées à la paillasse. Après avoir positionné l'évolution expérimentale in silico par rapport aux approches voisines, ce chapitre décrit les principales familles de formalismes utilisées dans le domaine. Enfin, pour illustrer plus concrètement les méthodes employées, il décrit un exemple, le modèle aevol, la façon dont il est utilisé et les résultats scientifiques qu'il a permis d'obtenir.