Un algorithme ajustable pour la prise de décision collective

Les systèmes biologiques complexes sont de plus en plus compris en termes des algorithmes qui guident le comportement des composants du système et des voies d'information qui les lient. Beaucoup d'attention a été accordée aux algorithmes robustes, ou ceux qui permettent à un système de maintenir ses fonctions face à des perturbations internes ou externes. En même temps, la variation environnementale impose un besoin complémentaire de polyvalence des algorithmes, ou la capacité à modifier la fonction du système de manière adaptative à mesure que les circonstances externes changent. Un objectif important de la biologie des systèmes est donc l'identification des algorithmes biologiques qui peuvent relever plusieurs défis plutôt que d'être étroitement spécifiés pour des problèmes particuliers. Ici, nous montrons que les colonies d'émigrants de la fourmi Temnothorax curvispinosus ajustent les paramètres d'un algorithme de décision unique pour répondre de manière adaptative à deux problèmes distincts : l'abandon rapide de leur ancien nid en cas de crise et la sélection délibérée de la meilleure nouvelle maison disponible lorsque leur ancien nid est encore intact. L'algorithme utilise un schéma d'engagement progressif et une règle de quorum pour intégrer les informations recueillies par de nombreuses fourmis individuelles visitant plusieurs maisons candidates. En variant les taux auxquels elles recherchent et acceptent ces candidats, les fourmis produisent une réponse au niveau de la colonie qui met de manière adaptative l'accent soit sur la rapidité, soit sur la précision. Nous proposons ces algorithmes généraux mais ajustables comme caractéristique de conception des systèmes complexes, chaque algorithme fournissant des solutions élégantes à un large éventail de problèmes.