Algorithmes biomimétiques pour la fouille de données

Nous présentons dans ce livre deux algorithmes biomimétiques inspirés du comportement des fourmis réelles pour la résolution du problčme de la classification non-supervisée de données CAC (Communicating Ants for Clustering) et CACB (CAC with Backtracking strategy). Ces algorithmes s'inspirent du phénomčne de la communication sonore observé chez les fourmis. CACB introduit aussi le concept de retour sur les décisions qui autorise les fourmis artificielles ŕ modifier l'appartenance d'un objet ou d'un ensemble d'objets d'une classe ŕ une autre. CACB a été évalué sur des bases de données réelles et a montré une grande efficacité. Nous avons exploité les performances de l'algorithme CACB dans deux applications réelles; la premičre est un systčme d'indexation et de recherche d'images par le contenu oů CACB est utilisé pour générer une classification des images dans le but de les indexer. La deuxičme est un systčme de recommandation pour le génie logiciel oů nous avons utilisé CACB pour classer un corpus de classes UML dans le but d'exploiter la classification obtenue pour proposer des recommandations ŕ un utilisateur lors de l'élaboration d'un diagramme de classes UML.