La nature a tant de choses à nous apprendre. D’ailleurs, les data scientists s’en inspirent pour simuler des comportements de masse. Comment ? Grâce au flocking algorithme. Découvrez le fonctionnement de ce modèle, ses cas d’applications et son implémentation avec Python.
Qu’est-ce que le flocking algorithm ?
Le flocking algorithm a vu le jour en 1987 sous l’impulsion de Craig Reynolds avec son article « Flocks, Herds, and Schools : A Distributed Behavioral Model ».
Il s’agit d’un modèle informatique inspiré des comportements collectifs dans la nature. En particulier les oiseaux en vol et les bancs de poissons. En observant ces espèces, Craig Reynolds a découvert qu’il était possible de simuler des conduites collectives au sein d’un groupe composé d’entités autonomes.
Les 3 règles de l’algorithme de flocking
Le flocking algorithm commence par l’observation des volées d’oiseaux (appelées « boids » dans l’article de Craig Reynolds). Même s’ils suivent une direction déterminée, les oiseaux peuvent subitement changer de trajectoire. Et ce, sans même qu’un leader dirige le groupe. Pourquoi un tel comportement ? Car les oiseaux se déplacent en fonction de règles d’évitement (ou séparation), d’alignement et de cohérence. Et c’est justement à partir de ces 3 règles simples qu’on va pouvoir recréer un comportement collectif :
- Cohésion : les agents ont tendance à se rapprocher les uns des autres. Pour former des groupes compacts, ils doivent se diriger vers la position moyenne de leurs voisins, tout en respectant leur vitesse moyenne.
- Alignement : les agents se dirigent de manière à s’aligner sur le cap moyen de leurs voisins. Ce qui crée un mouvement coordonné au sein du groupe.
- Séparation : en maintenant une certaine distance les uns des autres, ils évitent les collisions et la formation de grappes trop denses.
Une modélisation des comportements
En appliquant ces trois règles, on obtient un modèle d’attroupement fluide. Le groupe maintient une trajectoire commune. Il se confond presque en une entité unique alors qu’il est composé d’une multitude d’agents autonomes les uns des autres.
Alors pour que le flocking algorithme fonctionne correctement, chaque agent doit être capable de se diriger et être conscient de son environnement local (notamment de ses voisins, de la direction suivie et de la distance).
Bon à savoir : L’algorithme Flocking ne s’applique pas seulement aux groupes d’oiseaux et bancs de poissons. Il concerne toute autre espèce ayant un comportement social dans la nature, comme les abeilles, les rats, … ou encore les êtres humains. Ce qui lui octroie une grande diversité d’applications intéressantes.
Comment appliquer le flocking algorithm ?
Visant à modéliser des systèmes dynamiques complexes, le flocking algorithm s’applique pour une multitude de situations :
- Les jeux vidéos : pour les personnages non joueurs (comme un escadron, une foule de zombies, …), les créateurs de jeux vidéos utilisent souvent le flocking algorithm. Il permet de programmer leur comportement afin de rendre le jeu cohérent et réaliste.
- Les drones : grâce au flocking algorithm, ils peuvent voler de manière coordonnée, tout en évitant les collisions et en s’adaptant aux changements d’environnement en temps réel.
- Les robots de surveillance : ils peuvent patrouiller en suivant des mouvements cohérents et en maintenant une couverture efficace.
- Les systèmes de livraison autonome : le flocking algorithm facilite la livraison de colis en évitant les congestions et en définissant des itinéraires optimaux.
- La simulation de trafic routier : les collectivités peuvent aussi utiliser l’algorithme de flocking pour améliorer la fluidité du trafic. En modélisant le comportement des véhicules à travers les règles de cohésion, d’alignement et de séparation, il est plus facile d’éviter les embouteillages.
Quel que soit le domaine d’application, le flocking algorithme met en lumière des comportements complexes issus de l’interaction locale simple entre les agents.
Comment implémenter l’algorithme flocking dans Python ?
Pour créer un jeu vidéo basé sur le flocking algorithm, vous pouvez d’ores et déjà créer une simulation avec Python et Pygame. Voici les étapes à suivre :
- Installer Pygame : s’il n’est pas encore installé, vous pouvez utiliser Pip.
- Importer les modules nécessaires : comme Pygame, random et math.
- Initialiser Pygame : c’est possible à l’aide de pygame.init().
- Définir les dimensions et les couleurs de l’écran.
- Définir les paramètres de flocage : tels que le nombre d’entités, la vitesse maximale, le rayon de perception et la distance de séparation.
- Créer la classe Entity : elle représente les entités de la simulation. Pour chaque entité, vous devez aussi définir une position et une vitesse.
- Implémenter les comportements de l’entité : dans la classe Entity, mettez à jour la position et la vitesse en fonction des positions et des vitesses des voisins.
- Envelopper les bords : mettre en œuvre une méthode permettant d’enrouler les entités autour de l’écran. Ainsi, lorsqu’elles atteignent un bord, elles doivent réapparaître de l’autre côté.
- Calculer la distance entre les entités.
- Créer le troupeau : il est conçu à partir d’une liste d’entités. Au début, il est possible d’initialiser les entités avec des positions et des vitesses aléatoires.
- Initialiser l’écran Pygame : avec les dimensions spécifiées en amont.
- Mettre en place une boucle principale : celle qui exécutera la simulation. À l’intérieur de la boucle, vous devez actualiser les positions et les vitesses.
Découvrez le flocking algorithm avec DataScientest
De par sa diversité d’applications, le flocking algorithm est un modèle incontournable de la data science. Mais pour le maîtriser, il est primordial de connaître les bases du machine learning, des langages de programmation, des databases, etc. D’où l’importance de suivre une formation avec DataScientest. À l’issue de votre parcours, vous saurez implémenter un algorithme de flocking pour créer des jeux vidéo ou toute autre application nécessitant la simulation de comportements collectifs.
