diro, université de montréal

49
DIRO, Université de Montréal Responsable du Cours :

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Page 1: DIRO, Université de Montréal

DIR

O,

Un

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de M

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tréal

Res

pon

sab

le d

u C

ou

rs :

Page 2: DIRO, Université de Montréal

2AVANT

AVANT

AVANT

AVANTPROPOS

PROPOS

PROPOS

PROPOS

Page 3: DIRO, Université de Montréal

3AVANT

AVANT

AVANT

AVANTPROPOS

PROPOS

PROPOS

PROPOS

Page 4: DIRO, Université de Montréal

4INTRODUCTION

INTRODUCTION

INTRODUCTION

INTRODUCTION

-La

nat

ure

a c

on

stit

un

mo

yen

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spir

atio

n p

ou

r p

lusi

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qu

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ori

thm

es

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ron

es,

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sys

tèm

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mu

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ust

esse

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léra

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on

, …)

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ou

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on

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loit

er

ces

pro

pri

été

s e

n In

form

atiq

ue

??

Page 5: DIRO, Université de Montréal

5ARTICLE DE BASE

ARTICLE DE BASE

ARTICLE DE BASE

ARTICLE DE BASE

‘‘Artificial Immune System

s ’’

«Julie Greensmith», «Amanda

Whitbrook»and «Uwe Aickelin»

Sch

ool

of

Com

pu

ter

Sci

ence

, U

niv

ersi

ty o

f N

ott

ingh

am

, U

K

Page 6: DIRO, Université de Montréal

6PLAN

PLAN

PLAN

PLAN

-SystèmeImmunitaire (SI)

-SIA : ApprochesProposées

-Exemplesde SIA

-Conclusion et Perspectives

Page 7: DIRO, Université de Montréal

7D DDDÉ ÉÉÉFINITION

FINITION

FINITION

FINITION

-Co

llect

ion

«d

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me

nts

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nn

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ance

et

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«n

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Page 8: DIRO, Université de Montréal

8M MMMÉ ÉÉÉCANISMES DE D

CANISMES DE D

CANISMES DE D

CANISMES DE DÉ ÉÉÉFENSE

FENSE

FENSE

FENSE

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can

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es

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tèm

es)

:

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éca

nis

me

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iqu

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es,

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éca

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ocy

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Page 9: DIRO, Université de Montréal

9QUELQUES

QUELQUES

QUELQUES

QUELQUESD DDDÉ ÉÉÉFINITIONS

FINITIONS

FINITIONS

FINITIONS

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og

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ne

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ule

s-B

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s

Page 10: DIRO, Université de Montréal

10

COMMENT

COMMENT

COMMENT

COMMENT Ç ÇÇÇA FONCTIONNE ?

A FONCTIONNE ?

A FONCTIONNE ?

A FONCTIONNE ?

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me I

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mat

ion

Page 11: DIRO, Université de Montréal

11

COMMENT

COMMENT

COMMENT

COMMENT Ç ÇÇÇA FONCTIONNE ?

A FONCTIONNE ?

A FONCTIONNE ?

A FONCTIONNE ?

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lection Clonale

lection Clonale

lection Clonale

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[Bu

rne

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Page 12: DIRO, Université de Montréal

12

S SSSé ééélection N

lection N

lection N

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gative

gative

gative

[Le

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COMMENT

COMMENT

COMMENT

COMMENT Ç ÇÇÇA FONCTIONNE ?

A FONCTIONNE ?

A FONCTIONNE ?

A FONCTIONNE ?

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Cellu

le d

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Cellu

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tig

en

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u n

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ntigen»)

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iod

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-an

tig

en

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(«self

-an

tig

en

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Page 13: DIRO, Université de Montréal

13

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horror

horror

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autotoxicus

autotoxicus

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SOI ? / NON

SOI ? / NON

SOI ? / NON- ---SOI ?

SOI ?

SOI ?

SOI ?

Page 14: DIRO, Université de Montréal

14

SOLUTIONS

SOLUTIONS

SOLUTIONS

SOLUTIONS

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mu

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ou

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s)

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nal

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ais,

p

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t d

an

ge

reu

se»

[Mat

zin

ge

r, 1

99

4]

Page 15: DIRO, Université de Montréal

15

R RRRÉ ÉÉÉSEAUX IDIOTYPIQUES

SEAUX IDIOTYPIQUES

SEAUX IDIOTYPIQUES

SEAUX IDIOTYPIQUES

-Th

éo

rie

pro

po

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par

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, 19

74]

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lém

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r à

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ce

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n s

euil

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ain

ten

ir u

ne

sta

bil

ité

au s

ein

du

seau

Page 16: DIRO, Université de Montréal

16

PLAN

PLAN

PLAN

PLAN

-Système Immunitaire(SI)

-SIA : ApprochesProposées

-Exemplesde SIA

-Conclusion et Perspectives

Page 17: DIRO, Université de Montréal

17

«A

rtif

icia

l Im

mu

ne

Sys

tem

s ar

e a

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tive

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tio

nal

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insp

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and

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so

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[De

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tro

an

d T

imm

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00

2]

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nse

mb

le d

’alg

ori

thm

es

et

de

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s s’

insp

iran

t d

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mo

de

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fo

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ion

ne

me

nt

du

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de

s V

ert

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rés)

-Ex

plo

ite

r le

s ca

ract

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stiq

ue

s d

u S

I : A

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ren

tiss

age

+

mo

risa

tio

n p

ou

r ré

sou

dre

ce

rtai

ns

pro

blè

me

s

D DDDÉ ÉÉÉFINITION

FINITION

FINITION

FINITION

Page 18: DIRO, Université de Montréal

18

EVOLUTION : APPROCHES

EVOLUTION : APPROCHES

EVOLUTION : APPROCHES

EVOLUTION : APPROCHES

[Gre

en

smit

h e

t al

. ]

Page 19: DIRO, Université de Montréal

19

EVOLUTION : APPROCHES

EVOLUTION : APPROCHES

EVOLUTION : APPROCHES

EVOLUTION : APPROCHES

Bu

rne

t19

78

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ion

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s vi

rus

ex

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les

[Fo

rre

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. 19

94

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[Ke

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art

et

al. 1

99

9]

Sys

tèm

e

«Li

sys

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[Kim

et

al.]

CLO

NA

LG

[De

Cas

tro

. 20

00

]

[De

Cas

tro

an

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imm

is. 2

00

2]

Op

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[Cu

tell

o. 2

00

7]

JIS

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[Tim

mis

et

al. 1

99

8]

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NE

TA

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[De

Cas

tro

. 20

00

][W

atk

ins.

20

04

]

lect

ion

gat

ive

Page 20: DIRO, Université de Montréal

20

PRINCIPE

PRINCIPE

PRINCIPE

PRINCIPE

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n-s

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i

So

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Substance étrangère

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no

n-s

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crim

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ni e

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. 20

09

]-D

éte

ctio

n d

e d

éfa

uts

de

co

nce

pti

on

Page 21: DIRO, Université de Montréal

21

EVOLUTION : APPROCHES

EVOLUTION : APPROCHES

EVOLUTION : APPROCHES

EVOLUTION : APPROCHES

Bu

rne

t19

78

tect

ion

de

s vi

rus

ex

écu

tab

les

[Fo

rre

st e

t al

. 19

94

]

tect

ion

d

’in

tru

sio

ns

[Ke

ph

art

et

al. 1

99

9]

Sys

tèm

e

«Li

sys

»…

[Kim

et

al.]

CLO

NA

LG

[De

Cas

tro

. 20

00

]

[De

Cas

tro

an

d T

imm

is. 2

00

2]

Op

t-IA

[Cu

tell

o. 2

00

7]

JIS

YS

[Tim

mis

et

al. 1

99

8]

AI-

NE

TA

IRS

[De

Cas

tro

. 20

00

][W

atk

ins.

20

04

]

lect

ion

Clo

nal

e

Page 22: DIRO, Université de Montréal

22

S SSSÉ ÉÉÉLECTION CLONALE

LECTION CLONALE

LECTION CLONALE

LECTION CLONALE

-Re

con

nai

ssan

ce d

es

pat

ron

s d

e c

on

cep

tio

n

(«P

atte

rn R

eco

gn

itio

n»)

[De

Cas

tro

an

d T

imm

is. 2

00

2]

-Pa

tro

n d

e c

on

cep

tio

n =

Co

nce

pt

en

nie

Lo

gic

iel p

erm

ett

ant

de

réso

ud

re d

es

pro

blè

me

s ré

curr

en

ts s

uiv

ant

le p

arad

igm

e O

bje

t[L

ivre

de

Go

F : D

esi

gn

pat

tern

]

Ex

em

ple

s (a

nti

-pa

tte

rns)

:

-Bu

gs,

du

plic

atio

n d

e c

od

es,

arc

hit

ect

ure

s sp

agh

ett

i, B

lob

, …e

tc

Page 23: DIRO, Université de Montréal

23

ALGORITHME

ALGORITHME

ALGORITHME

ALGORITHME

1. S

oit

Pl’e

nse

mb

le d

es

pat

tern

s à

reco

nn

aîtr

e (

do

nn

é)

2. C

ho

isir

alé

ato

ire

me

nt

un

e p

op

ula

tio

n in

itia

le d

’ind

ivid

us

(M)

3. P

ou

ri d

e1

àta

ille

(P)

fair

e

Ch

ois

ir u

n p

atte

rn (

pi)

Po

ur

j de

1 à

taill

e(M

) fa

ire

Ch

ois

ir u

n in

div

idu

(m

j)

Cal

cule

r m

esu

re_a

ffin

ité(

pi,

mj)

fin

po

ur

fin

po

ur

4. S

éle

ctio

nn

er

les

n1

mei

lleu

res

cellu

les

de

Me

n s

e f

on

dan

t su

r le

urs

me

sure

s d

’aff

init

é; S

elo

n m

esu

re_a

ffin

ité,

rer

un

ce

rtai

n

no

mb

re d

e c

op

ies

(clo

ne

s)

Page 24: DIRO, Université de Montréal

24

ALGORITHME

ALGORITHME

ALGORITHME

ALGORITHME

5. E

ffe

ctu

er

un

e h

ype

r_m

uta

tio

nd

es

clo

ne

s p

ou

r e

ng

en

dre

r u

ne

autr

e p

op

ula

tio

n (

M*

) (l

e t

aux

de

mu

tati

on

est

inve

rse

me

nt

pro

po

rtio

nn

el à

mes

ure

_aff

init

é)

6. A

jou

ter

les

ind

ivid

us

de

M*

àM

7. R

e-s

éle

ctio

nn

er

n2

ind

ivid

us

par

mi l

es

ind

ivid

us

mat

ure

s

(op

tim

isé

s) p

ou

r fo

rme

r la

po

pu

lati

on

mém

oir

eP

M

8. S

i un

cri

tère

d’a

rrê

t n

’est

pas

att

ein

t, r

eto

urn

er

àl’é

tap

e 3

(un

cri

tère

d’a

rrê

t p

eu

t ê

tre

un

e e

rre

ur

lors

de

la c

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ific

atio

n o

u la

re

con

nai

ssan

ce d

’un

pat

tern

min

imu

m)

Page 25: DIRO, Université de Montréal

25

EVOLUTION : APPROCHES

EVOLUTION : APPROCHES

EVOLUTION : APPROCHES

EVOLUTION : APPROCHES

Bu

rne

t19

78

tect

ion

de

s vi

rus

ex

écu

tab

les

[Fo

rre

st e

t al

. 19

94

]

tect

ion

d

’in

tru

sio

ns

[Ke

ph

art

et

al. 1

99

9]

Sys

tèm

e

«Li

sys

»…

[Kim

et

al.]

CLO

NA

LG

[De

Cas

tro

. 20

00

]

[De

Cas

tro

an

d T

imm

is. 2

00

2]

Op

t-IA

[Cu

tell

o. 2

00

7]

JIS

YS

[Tim

mis

et

al. 1

99

8]

AI-

NE

TA

IRS

[De

Cas

tro

. 20

00

][W

atk

ins.

20

04

]

seau

x I

dio

typ

iqu

es

Page 26: DIRO, Université de Montréal

26

NOTIONS DE BASE

NOTIONS DE BASE

NOTIONS DE BASE

NOTIONS DE BASE

seau

Id

ioty

piq

ue

ép

ito

pe

sp

ara

top

es

idio

top

es

term

inan

t an

tig

én

iqu

e

(mo

lécu

le)

� ���S

avo

ir s

i l’

anti

ne

fai

t p

arti

e d

u s

oi o

u d

u

no

n-s

oi ?

Par

tie

var

iab

le d

e

l’an

tico

rps

serv

ant

àla

re

con

nai

ssan

ce d

e

l’é

pit

op

e d

e

l’an

tig

èn

e

(ép

ito

pe

s p

ou

r le

s an

tico

rps)

� ���p

eu

ven

t ê

tre

re

con

nu

s p

ar le

s an

tico

rps

� ���Id

ioty

pe

s[J

ern

e e

t al

.]

Do

iven

t êt

re c

om

plé

men

tair

es e

t an

alo

gu

es

Page 27: DIRO, Université de Montréal

27

APPROCHE

APPROCHE

APPROCHE

APPROCHE

-Pri

nci

pe

:S

I = R

ése

au c

om

ple

xe

les

par

ato

pe

s e

t le

s id

ioto

pe

s se

co

nn

aiss

en

t si

mu

ltan

ém

en

t �

Les

cellu

les-

B c

om

mu

niq

ue

nt

et

inte

rag

isse

nt

en

tre

elle

s

-Mê

me

en

ab

sen

ce d

’an

tig

èn

es,

les

anti

corp

s co

nti

nu

en

t à

com

mu

niq

ue

r e

ntr

e e

ux

chan

ge

de

s n

ive

au

x d

e

con

cen

tra

tio

ns )

-In

spir

ati

on

s :C

om

po

rte

me

nt

du

seau

«in

tell

ige

nt

»�

Ro

bo

tiq

ue

mo

bile

, lo

gic

iels

(p

rog

ram

me

s) a

yan

t d

es

mo

du

les

liés,

les

rése

aux

de

co

mm

un

icat

ion

, …e

tc

[Je

rne

et

al.]

Page 28: DIRO, Université de Montréal

28

LA TH

LA TH

LA TH

LA THÉ ÉÉÉORIE DU DANGER

ORIE DU DANGER

ORIE DU DANGER

ORIE DU DANGER

-Ex

trai

t d

u p

rin

cip

e d

u «

Dir

ty L

ittl

e S

ecr

et

»e

t d

e la

th

éo

rie

du

«horror

horror

horror

horrorautotoxicus

autotoxicus

autotoxicus

autotoxicus» »»»

[Eh

rlic

h, 2

00

5]

-Id

ée

de

Ba

se :

Le S

I ne

po

nd

pas

au

no

n-s

oi,

mai

s p

lutô

t au

«

da

ng

er

»[M

atzi

ng

er.

19

94

, 20

01]

-Pre

uv

es:

Re

pas

, in

test

ins

: Mu

ltit

ud

e d

e b

acté

rie

s (é

tran

res)

, mai

s, a

ucu

ne

acti

on

n’e

st d

écl

en

ché

e p

ar le

SI !

!!•

La n

oti

on

de

se

lf/n

on

-se

lf e

st r

elat

ive

et

évo

lue

au c

ou

rs d

u t

em

ps

•O

bse

rvat

ion

s d

’au

to-a

ttaq

ue

s p

ar l’

org

anis

me

lui-m

êm

e (

mal

adie

s au

to-im

mu

nit

aire

s)•

Page 29: DIRO, Université de Montréal

29

LA TH

LA TH

LA TH

LA THÉ ÉÉÉORIE DU DANGER

ORIE DU DANGER

ORIE DU DANGER

ORIE DU DANGER

•C

om

me

nt

dis

tin

gu

er

en

tre

un

«d

an

ge

et

un

«n

on

-da

ng

er»

???

-[B

rets

che

r an

d C

oh

n]

:De

ux

sig

nau

x :

•S

ign

al 1

:R

eco

nn

aiss

ance

d’a

nti

ne

(d

ang

er)

Sig

nal

2 :

Co

-sti

mu

lati

on

(C

D)

Est

-ce

qu

e c

et

anti

ne

est

vra

ime

nt

dan

ge

reu

x ?

Page 30: DIRO, Université de Montréal

30

Ap

pli

cati

on

1: S

écu

rité

des

rés

eau

x d

e co

mm

un

icat

ion

[H

om

feye

r an

d F

orr

est

, 20

00

]

•O

bje

ctif

s :

-Co

ntr

ôle

r le

tra

fic

rése

au-F

iltre

r le

s co

nn

ex

ion

s «

siré

es

»d

es

con

ne

xio

ns

«n

on

-dé

siré

es

»

•A

na

log

ie :

-Dan

ge

r �

@IP

en

de

ho

rs d

e la

po

litiq

ue

de

curi

tée

n v

igu

eu

r -N

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ge

r �

@IP

fai

san

t p

arti

e d

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@au

tori

sée

s e

t/o

u

pro

ven

ant

de

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x «

con

nu

et

de

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nfi

ance

•C

om

me

nt

?

-Uti

lise

r d

es

tect

eu

rs(t

ype

s d

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om

mu

nic

atio

ns

qu

i se

rve

nt

de

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nce

s p

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r d

es

com

par

aiso

ns,

pro

xy,

@IP

)

QUELQUES EXEMPLES D

QUELQUES EXEMPLES D

QUELQUES EXEMPLES D

QUELQUES EXEMPLES D’ ’’’APPLICATIONS

APPLICATIONS

APPLICATIONS

APPLICATIONS

Page 31: DIRO, Université de Montréal

31

QUELQUES EXEMPLES D

QUELQUES EXEMPLES D

QUELQUES EXEMPLES D

QUELQUES EXEMPLES D’ ’’’APPLICATIONS

APPLICATIONS

APPLICATIONS

APPLICATIONS

Ap

pli

cati

on

2: D

étec

tio

n d

es v

iru

s d

’ord

inat

eurs

[A

ick

eli

n a

nd

Cay

zer,

20

02]

•O

bje

ctif

s :

-Dé

tect

er

les

ano

mal

ies

(vir

us,

co

de

s m

alic

ieu

x, …

)-D

éci

de

r si

le c

om

po

rte

me

nt

du

sys

tèm

e e

st «

no

rmal

»o

u «

ano

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»

•A

na

log

ie :

-Dan

ge

rs �

Len

teu

r/U

tilis

atio

n e

xce

ssiv

e d

es

ress

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rce

s d

e la

m

ém

oir

e, c

han

ge

me

nts

inat

ten

du

s d

u c

on

ten

u e

t/o

u t

aille

de

s fi

chie

rs,

acti

vité

s in

app

rop

rié

es

du

dis

qu

e, …

etc

•C

om

me

nt

?

-Ob

serv

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n d

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sig

nau

x S

IGA

BR

T (

cas

du

sys

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e U

NIX

)-C

om

par

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n a

vec

de

s an

cie

ns

scé

nar

ios

(Bas

e d

e d

on

es

de

vir

us)

-…

Page 32: DIRO, Université de Montréal

32

PLAN

PLAN

PLAN

PLAN

-Système Immunitaire(SI)

-SIA : ApprochesProposées

-Exemplesde SIA

-Conclusion et Perspectives

Page 33: DIRO, Université de Montréal

33

-De

ux

rati

on

s d

e S

IA :

�P

rem

ière

rati

on

•In

spir

ée

de

s m

od

èle

s im

mu

nit

aire

s th

éo

riq

ue

s •

lect

ion

clo

nal

e, s

éle

ctio

n n

ég

ativ

e

�D

eu

xiè

me

rati

on

•E

nco

re d

ans

un

e p

has

e d

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éve

lop

pe

me

nt

•D

es

résu

ltat

s p

rélim

inai

res

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t fa

it p

reu

ve d

e le

ur

eff

icac

ité

et

rob

ust

ess

e

G GGGÉ ÉÉÉN NNNÉ ÉÉÉRATIONS DES SIA

RATIONS DES SIA

RATIONS DES SIA

RATIONS DES SIA

Page 34: DIRO, Université de Montréal

34

-De

ux

cas

d’é

tud

es

de

SIA

: [G

ree

nsm

ith

et

al.]

�P

rem

ière

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on

•Le

s ré

seau

x id

ioty

piq

ue

s (I

dio

typ

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etw

ork

Ap

pro

ach

)

�D

eu

xiè

me

rati

on

•Le

s al

go

rith

me

s u

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ant

le p

rin

cip

e d

es

cellu

les

de

nd

riti

qu

es

(DCA

–D

end

riti

c ce

ll A

lgo

rith

m)

CAS D

CAS D

CAS D

CAS D’É ’É’É’ÉTUDES

TUDES

TUDES

TUDES

Page 35: DIRO, Université de Montréal

35

R RRRÉ ÉÉÉSEAUX IDIOTYPIQUES

SEAUX IDIOTYPIQUES

SEAUX IDIOTYPIQUES

SEAUX IDIOTYPIQUES

•P

rin

cip

e :

-Etu

die

r le

s in

tera

ctio

ns

en

tre

: A

nti

corp

s

�A

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corp

s

An

tico

rps

An

tig

èn

e

�A

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corp

s �

[p, e

] �

An

tig

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[e]

-De

gré

de

co

rre

spo

nd

ance

en

tre

les

stri

ng

e »

et

«p

»

�M

esu

re d

’aff

init

ée

ntr

e v

rais

ép

ito

pes

et

par

ato

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s: v

aleu

r se

uil

sur

les

me

sure

s d

’aff

init

és

susc

ep

tib

les

de

d

écl

en

che

r d

es

réac

tio

ns

Page 36: DIRO, Université de Montréal

36

R RRRÉ ÉÉÉSEAUX IDIOTYPIQUES

SEAUX IDIOTYPIQUES

SEAUX IDIOTYPIQUES

SEAUX IDIOTYPIQUES

-Alg

ori

thm

e d

’ali

gn

em

en

t g

lob

al e

ntr

e 2

ch

aîn

es

de

car

actè

res

[Ne

ed

lem

an -

Wu

nsc

h]

µ: N

om

bre

de

bit

s d

e li

aiso

ns

au-d

elà

du

se

uil

(s)

G =

1+

µ:L

on

gu

eu

r d

e la

acti

on

Ex

em

ple

:

s=

16

;N

om

bre

de

liai

son

s =

27

�µ

= 1

1 e

t G

= 1

2

An

tico

rps

:

An

tig

èn

e :

Page 37: DIRO, Université de Montréal

37

R RRRÉ ÉÉÉSEAUX IDIOTYPIQUES

SEAUX IDIOTYPIQUES

SEAUX IDIOTYPIQUES

SEAUX IDIOTYPIQUES

•D

éfi

nit

ion

s M

ath

ém

ati

qu

es

:

mij

= L

on

gu

eu

r d

e la

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po

ur

tou

tes

les

po

ssib

ilité

s d

’alig

ne

me

nts

en

tre

de

ux

an

tico

rps

i et

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No

mb

re d

es

alig

ne

me

nts

po

ssib

les

N=

No

mb

re d

’an

tico

rps

n=

No

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re d

’an

tig

èn

es

xi:

De

gré

de

co

nce

ntr

atio

n d

u i

èm

e a

nti

corp

s

xiy

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Pro

bab

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de

«m

atch

ing

»e

ntr

e le

i è

me

an

tico

rps

et

le j

èm

e

anti

ne

(o

u a

nti

corp

s)

Page 38: DIRO, Université de Montréal

38

R RRRÉ ÉÉÉSEAUX IDIOTYPIQUES

SEAUX IDIOTYPIQUES

SEAUX IDIOTYPIQUES

SEAUX IDIOTYPIQUES

Sti

mu

lati

on

en

po

nse

àto

us

les

an

tig

èn

es

Su

pp

ress

ion

Sti

mu

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Fa

cte

ur

d’a

mo

rtis

sem

en

t :

Te

nd

an

ce d

’un

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tico

rps

àm

ou

rir

pa

ram

ètr

e d

e

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ula

tio

n

Ass

ure

r l’

inég

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en

tre

‘S

up

pre

ssio

n’

et

‘Sti

mu

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on

c:

Con

stan

te (

tau

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sim

ula

nt

le n

om

bre

de

colli

sio

ns

par

un

ité

de

tem

ps

et le

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x d

e p

rod

uct

ion

d’u

n a

nti

corp

s lo

rs d

’un

e co

llisi

on

.

Page 39: DIRO, Université de Montréal

39

R RRRÉ ÉÉÉSEAUX IDIOTYPIQUES

SEAUX IDIOTYPIQUES

SEAUX IDIOTYPIQUES

SEAUX IDIOTYPIQUES

-Réd

uct

ion

de

la c

on

cen

trat

ion

de

s an

tico

rps

-Le

pro

chai

n a

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corp

s sé

lect

ion

(po

ur

lutt

er

un

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tig

èn

e)

est

ce

lui a

yan

t la

plu

s g

ran

de

con

cen

trat

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•E

xe

mp

le d

’ap

pli

cati

on

s :

-Ro

bo

tiq

ue

mo

bile

An

tig

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es �

sig

nau

x e

nvi

ron

ne

me

nta

ux

An

tico

rps �

Co

mp

ort

em

en

ts d

u R

ob

ot

Page 40: DIRO, Université de Montréal

40

ALGORITHMES DENDRITIQUES

ALGORITHMES DENDRITIQUES

ALGORITHMES DENDRITIQUES

ALGORITHMES DENDRITIQUES

•P

rin

cip

e :

-S’in

spir

er

du

mo

de

de

fo

nct

ion

ne

me

nt

de

s C

D

�C

on

stit

ue

nt

les

pre

mie

rs c

on

tact

s av

ec

les

pat

ho

ne

s �

Inte

ract

ion

s e

ntr

e d

e S

I in

et

le S

I ad

apta

tif

�D

écl

en

che

r la

po

nse

imm

un

itai

re a

dap

tati

ve

�M

ain

ten

ir «

la t

olé

ran

ce c

en

tral

du

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i (sé

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ion

gat

ive

) -M

éta

he

uri

stiq

ue

s d

on

t le

pri

nci

pe

cou

le d

e la

th

éo

rie

du

d

ang

er

�D

iscr

imin

atio

n e

ntr

e c

e q

ui «

no

rmal

»e

t «

ano

rmal

Ȉ

l’aid

e

de

s s

ign

aux

•E

xe

mp

les

d’a

pp

lica

tio

ns

:

-Dét

ecti

on

d’in

tru

sio

ns

(dan

s le

do

mai

ne

du

rés

eau

) -S

écu

rité

des

Ro

bo

ts

Page 41: DIRO, Université de Montréal

41

ALGORITHMES DENDRITIQUES

ALGORITHMES DENDRITIQUES

ALGORITHMES DENDRITIQUES

ALGORITHMES DENDRITIQUES

•Id

ée

s d

e l’

Alg

ori

thm

e :

-Po

pu

lati

on

de

ce

llule

s d

e t

aille

fix

e(c

haq

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ce

llule

élim

iné

e e

st

imm

éd

iate

me

nt

rem

pla

cée

)

-Ce

llule

�d

uré

e d

e v

ie (

lifes

pan

) �

Mai

nte

nir

un

e d

ive

rsit

éau

se

in d

e la

po

pu

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on

-Ce

llule

mo

rte

�p

rése

nte

les

anti

ne

s co

llect

és

(k-v

alu

e)

�in

itia

lisat

ion

de

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n li

fesp

an

�E

ffe

t d

’ap

pre

nti

ssa

ge

et

de

mo

risa

tio

n

-Dé

fin

ir u

n f

acte

ur

: Sco

re d

’an

om

alie

de

l’an

tig

èn

e α

(Co

mb

ien

de

ce

llule

s co

nn

aiss

en

t d

éjà

cet

anti

ne

en

se

bas

ant

sur

leu

rs f

acte

urs

k-v

alu

e)

Page 42: DIRO, Université de Montréal

42

SYNTH

SYNTH

SYNTH

SYNTHÈ ÈÈÈSE & CRITIQUES

SE & CRITIQUES

SE & CRITIQUES

SE & CRITIQUES

-L’a

rtic

le c

on

stit

ue

un

bo

n é

tat

de

l’ar

t su

r le

s S

IA

-Il e

ng

lob

e p

resq

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la m

ajo

rité

de

s ap

pro

che

s e

xis

tan

tes

-Ab

sen

ce d

es

com

par

aiso

ns

en

tre

les

dif

fére

nte

s ap

pro

che

s ill

ust

rée

s •

Ex

em

ple

:

En

tre

la s

éle

ctio

n c

lon

ale

et

la s

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ctio

n n

ég

ativ

e,

Il y

’a la

no

tio

n d

e m

ém

oir

e

-La

thé

ori

e d

u d

ang

er

: Man

qu

e d

e t

rava

ux

d

’imp

lém

en

tati

on

�ju

ste

co

nce

ptu

elle

(ce

rtai

ns

trav

aux

ess

aie

nt

de

velo

pp

er

un

sys

tèm

e m

ult

i-ag

ent

bas

ésu

r ce

tte

th

éo

rie

)

Page 43: DIRO, Université de Montréal

43

PLAN

PLAN

PLAN

PLAN

-Système Immunitaire(SI)

-SIA : ApprochesProposées

-Exemplesde SIA

-Conclusion et Perspectives

Page 44: DIRO, Université de Montréal

44

CONCLUSION & PERSPECTIVES

CONCLUSION & PERSPECTIVES

CONCLUSION & PERSPECTIVES

CONCLUSION & PERSPECTIVES

-No

uve

au d

om

ain

e d

’étu

de

-SI =

De

ux

so

us-

syst

èm

es

(in

et

adap

tati

f)

-Re

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vité

du

pri

nci

pe

de

la d

iscr

imin

atio

n e

ntr

e le

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iet

le n

on

-so

i (T

héo

rie

du

Dan

ger

)

-De

ux

rati

on

s d

e S

IA (

en

pe

rpé

tue

lle é

volu

tio

n)

-Plu

sie

urs

ap

pro

che

s e

xis

tan

tes

(sé

lect

ion

gat

ive

, sé

lect

ion

cl

on

ale

, ré

seau

x id

ioty

piq

ue

s, …

)

-Etu

de

de

de

ux

ex

em

ple

s d

’ap

plic

atio

ns

de

s S

IA

Page 45: DIRO, Université de Montréal

45

CONCLUSION & PERSPECTIVES

CONCLUSION & PERSPECTIVES

CONCLUSION & PERSPECTIVES

CONCLUSION & PERSPECTIVES

-Ava

nt

un

e d

izai

ne

d’a

nn

ées

: Ap

plic

atio

ns

syst

ém

atiq

ue

s d

es

app

roch

es

de

la 1

ère

rati

on

(S

éle

ctio

n c

lon

ale

, né

gat

ive

, ré

seau

x id

ioty

piq

ue

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-Mai

nte

nan

t: M

igra

tio

n v

ers

les

alg

ori

thm

es

de

me

rati

on

On

t te

nd

ance

àd

om

ine

r (m

ult

itu

de

de

s tr

avau

x)

-Né

cess

ité

de

ch

erc

he

r d

’au

tre

s m

écan

ism

es in

telli

gen

ts

(so

urc

es

d’in

spir

atio

ns)

àp

arti

r d

es

do

nn

ée

s b

iolo

giq

ue

s

-Fai

re p

reu

ve d

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mp

éti

tivi

téd

es

SIA

par

rap

po

rt à

d’a

utr

es

app

roch

es

ex

ista

nte

s

-…

Page 46: DIRO, Université de Montréal

46

QUELQUES R

QUELQUES R

QUELQUES R

QUELQUES RÉ ÉÉÉF FFFÉ ÉÉÉRENCES

RENCES

RENCES

RENCES

[1]

: Art

ific

ial I

mm

un

e S

yste

m (

AIS

) R

ese

arc

h in

th

e la

st f

ive

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