Système Immunitaire Artificiel

République Algérienne Démocratique et Populaire
Ministère de l’Enseignement Supérieure
Université des Sciences et de la Technologie
D’Oran Mohammed Boudiaf (USTO)
Faculté des Sciences
Département d’Informatique
Système
Immunitaire
Artificiel
Présentée par : YAHIAOUI Meroua
Module : Optimisation Avancée
Dirigé par : Pr BENYETTO .M
2012-2013

Sommaire :
1. Introduction.
2. Fonctionnement des SIN.
3. Définition des AIS
4. Historique des AIS
5. Les algorithmes des AIS
a. Algorithme de la sélection négative.
b. Algorithme de la sélection clonale.
c. Algorithme des réseaux immunitaire.
6. Exemple d’application
7. Conclusion

1-Introduction :
Le système immunitaire biologique constitue une arme contre
des intrus dans un corps donné. Pour ce faire, il existe
plusieurs cellules qui contribuent à éliminer ces intrus nommé
antigènes. Ces cellules participent pour ce qu’on appelle une
‘réponse immunitaire biologique’ [1].
Le système immunitaire naturel est assez compliqué pour
qu’une simulation artificielle soit réalisée d’une façon
complète. Par contre, les chercheurs ont réussi à simuler les
fonctions les plus pertinentes dans un système immunitaire
biologique pour que l’artificiel hérite le maximum des
fonctionnalités naturelles dans le domaine de la
reconnaissance des formes [2].
2-Principe du fonctionnement du système immunitaire
naturel :
Le système immunitaire protège l'organisme contre l'invasion
de corps étrangers. Il est constitué de cellules différentes
réparties dans tout l'organisme. Chaque catégorie de cellules a
une fonction spécifique et se déplace dans l'organisme selon
les besoins.
La réponse immunitaire fait intervenir deux types de
mécanismes qui sont d'apparitions successives au cours de
l'évolution des espèces et sont intimement connectés :

A. L'immunité naturelle non spécifique, encore appelée innée
ou naïve, repose sur une distinction globale du soi et du non-
soi. C'est une réponse immédiate, non spécifique de l'agresseur
et non adaptative.
B .L'immunité acquise spécifique, également appelée
immunité saisie ou adaptative, représente la partie du système
immunitaire qui peut identifier spécifiquement et éliminer
sélectivement le micro-organisme et les molécules étrangères
elle se caractérise par une spécificité antigénique, diversité, et
mémoire immunologique.
3-Définition des AIS :
Les systèmes immunitaires artificiels (AIS) sont des systèmes
informatiques inspirés par les principes et les processus du
système immunitaire naturel des vertébrés.
Les algorithmes exploitent typiquement les caractéristiques du
système immunitaire d’étude et de mémoire pour résoudre un
problème. Ils sont couplés à l’intelligence artificielle et
quelques algorithmes d'AIS sont étroitement liés à algorithmes
génétiques [3].
4-Historique des AIS :
L'AIS a commencé au milieu des années 80 par Farmer,
Packard et Perelson's (1986) et papiers de Bersini et de Varela
sur les réseaux immunisés (1990). Cependant, c'était
seulement au milieu des années 90 que l'AIS est devenu un
domaine à son propre chef. Forrest et autres (sur choix négatif)
a commencé en 1994 ; et Dasgupta a entrepris des études
étendues sur des algorithmes négatifs de choix. La chasse et le

Cooke ont commencé les travaux sur les modèles immunisés
de réseau en 1995 ; Timmis et Neal ont continué ce travail et
ont apporté quelques améliorations. De Castro et Von Zuben's
et travail de Nicosia et de Cutello (sur choix clonal) est devenu
notable en 2002. Le premier livre sur les systèmes
immunitaires artificiels a été édité par Dasgupta en 1999.
Nouvelles idées, telles que la théorie de danger et les
algorithmes inspirés par système immunitaire inné, sont
maintenant explorés également. Bien qu'un certain doute qu'ils
offrent encore à quelque chose au delà des algorithmes
existants d'AIS, ceci soit discuté avec chaleur, et la discussion
fournit un les forces d'entraînement principales pour le
développement d'AIS à l'heure actuelle.
À l'origine l'AIS s'est mis à trouver des abstractions efficaces
des processus trouvés dans système immunitaire mais, plus
récemment, il devient a intéressé en modelant les processus
biologiques et en s'appliquant des algorithmes immunisés aux
problèmes de bioinformatiques [4].
5-Les algorithmes des AIS :
Les modèles de conceptions les plus utilisés sont les réseaux
immunitaires, la sélection clonale et la sélection négative.
a. Algorithme de la sélection négative
La sélection négative est le processus qui permet de distinguer
le soi du non soi, elle a été appliquée à des problèmes de
détections d'anomalies, son algorithme a la forme suivante :