Heuristique
Une heuristique est une méthode de résolution de problème qui repose sur des règles pratiques, empiriques ou intuitives, plutôt que sur des calculs exhaustifs garantissant une solution optimale. L’idée est de trouver une solution suffisamment bonne en un temps raisonnable, plutôt que la solution parfaite qui exigerait trop de ressources.
Contexte
Le terme vient du grec heuriskein (« trouver »). En informatique et en intelligence artificielle, les heuristiques sont utilisées lorsque l’espace de recherche est trop vaste pour être exploré intégralement. Elles guident l’algorithme vers des pistes prometteuses.
Exemples
- Recherche de chemin : l’algorithme A* utilise des heuristiques pour estimer la distance restante vers la cible.
- Jeux d’échecs : les moteurs d’échecs appliquent des heuristiques pour évaluer rapidement la valeur d’une position.
- Optimisation : en logistique ou planification, les heuristiques permettent de trouver des solutions viables sans tester toutes les combinaisons possibles.
Avantages et limites
- ✅ Rapides et souvent efficaces.
- ❌ Ne garantissent pas toujours la solution optimale.
- ❌ Peuvent introduire des biais selon la règle choisie.
En intelligence artificielle, une heuristique est une règle de bon sens qui oriente la recherche de solutions. Plutôt que d’explorer aveuglément toutes les possibilités, l’algorithme s’appuie sur un indice pour aller plus vite vers les options prometteuses. L’exemple classique est l’algorithme A*, qui utilise une estimation de la distance restante pour trouver le chemin le plus court.
Les heuristiques sont omniprésentes : dans les jeux (évaluation d’une position d’échecs), dans la robotique (planification de trajectoires), ou encore dans la gestion logistique (optimisation des tournées de livraison). Elles permettent d’attaquer des problèmes qui seraient inabordables en temps raisonnable avec des méthodes exactes.
Le revers de la médaille est qu’une heuristique peut être biaisée ou inadaptée au contexte. Elle risque alors de détourner l’algorithme de la bonne solution. C’est pourquoi on distingue souvent entre heuristiques simples et métaheuristiques plus robustes, comme le recuit simulé ou les algorithmes génétiques, qui introduisent un aspect aléatoire pour échapper aux pièges locaux.
📚 Références
- Pearl, J. (1984). Heuristics: Intelligent Search Strategies for Computer Problem Solving.
- Russell, S., Norvig, P. (2020). Artificial Intelligence: A Modern Approach.
