La programmation génétique est-elle pertinente aujourd'hui?

Ma principale préoccupation est de savoir si la programmation génétique est un domaine de recherche actif, avec quelques applications prometteuses dans la pratique. Il semble que dans le domaine de l'apprentissage automatique, les réseaux de neurones soient le principal mot à la mode, avec des mentions dans les nouvelles grand public d'aujourd'hui, mais je n'ai jamais entendu parler de "success story" de programmation génétique similaire.

La recherche est bien avancée, bien que peu évoquée par rapport à l'apprentissage automatique, en particulier l'apprentissage en profondeur.

• Des algorithmes génétiques sont appliqués dans des domaines de recherche particuliers (exemples: "Programmation génétique pour l'estimation du flux de chaleur entre l'atmosphère et la glace de mer dans les régions polaires" ( lien ), "Programmation génétique avec des moteurs de recherche alternatifs pour la détection des vaisseaux sanguins rétiniens" ( lien ) , "Positionnement optimal des roulements en caoutchouc lubrifiés à l'eau pour la réduction des vibrations des systèmes de rotor multicellulaires flexibles" ( link )).
• Si vous êtes intéressé par une recherche sur les algorithmes génétiques eux-mêmes, consultez les articles de Claire Le Goues .
• Il y a une conférence annuelle consacrée au calcul évolutif.
• Les cadres de programmation sont également loin d'être morts.

La programmation génétique est-elle pertinente aujourd'hui?

Il n'y a pas si longtemps, au début des années 2000, les gens posaient la même question sur les réseaux de neurones. Hugo Larochelle mentionne comment les articles sur les réseaux de neurones ont été revus à l'époque. Et nous savons comment cela s'est avéré. Alors ne soyez pas si rapide dans vos conclusions, tout peut changer un jour.