Pa­th­fin­ding : trouver son chemin dans l’in­for­ma­tique

Les al­go­rithmes de pa­th­fin­ding font partie des al­go­rithmes les plus connus et les plus utilisés. Nous montrons comment fonc­tionne le pa­th­fin­ding et à quoi il sert.

Qu’est-ce que le pa­th­fin­ding ?

Le pa­th­fin­ding, également connu sous le nom de recherche de chemin, est un problème fon­da­men­tal en in­for­ma­tique. Le pa­th­fin­ding consiste à trouver le chemin le plus court ou le plus efficace entre deux points. Il existe une multitude d’al­go­rithmes de pa­th­fin­ding utilisés dans dif­fé­rents scénarios d’ap­pli­ca­tion.

Comment fonc­tionne le pa­th­fin­ding et à quoi sert-il ?

Un al­go­rithme de pa­th­fin­ding commence gé­né­ra­le­ment par re­pré­sen­ter le problème sous forme de graphe ou de grille. Un graphe est une col­lec­tion de nœuds reliés par des arêtes ; par exemple, imaginez un diagramme de flux. Une grille est un champ bi­di­men­sion­nel de cellules, comme un échiquier. Les nœuds ou les cellules re­pré­sen­tent des em­pla­ce­ments dans l’espace du problème, tandis que les arêtes ou les cellules voisines re­pré­sen­tent les chemins possibles entre eux.

Une fois le problème re­pré­senté sous forme de graphe ou de grille, les al­go­rithmes de pa­th­fin­ding utilisent dif­fé­rentes tech­niques pour trouver le chemin entre deux points. En général, les al­go­rithmes visent à trouver le chemin le plus court ou le moins cher tout en étant aussi efficaces que possible.

Les al­go­rithmes de pa­th­fin­ding ont de nom­breuses ap­pli­ca­tions en in­for­ma­tique, notamment dans :

• La robotique : les al­go­rithmes de pa­th­fin­ding sont utilisés pour aider les robots autonomes à naviguer dans des en­vi­ron­ne­ments complexes. On pense par exemple aux voitures qui se con­dui­sent toutes seules ou aux as­pi­ra­teurs in­tel­li­gents qui se déplacent tout seuls dans la maison.
• Les jeux vidéo : dans les jeux vidéo, les al­go­rithmes de pa­th­fin­ding sont utilisés pour contrôler les mou­ve­ments des per­son­nages non joueurs (PNJ). Dans un jeu de stratégie en temps réel, si l’on envoie des unités dans la base ennemie en cliquant dessus, on utilise également des al­go­rithmes de pa­th­fin­ding.
• La lo­gis­tique : les al­go­rithmes de pa­th­fin­ding sont utilisés dans la lo­gis­tique pour trouver le chemin le plus efficace pour le transport de mar­chan­dises ou de personnes.
• La pla­ni­fi­ca­tion du trafic : les al­go­rithmes de pa­th­fin­ding sont utilisés pour planifier les meilleurs iti­né­raires pour le trafic d’une ville, tout en évitant les em­bou­teil­lages.
• Le routage de réseau : dans les réseaux in­for­ma­tiques, les al­go­rithmes de pa­th­fin­ding sont utilisés pour trouver le chemin le plus rapide pour la trans­mis­sion des données entre les dif­fé­rents nœuds du réseau.

Voyons en détail quelques ap­pli­ca­tions possibles du pa­th­fin­ding.

Le pa­th­fin­ding dans la lo­gis­tique

Le pa­th­fin­ding en lo­gis­tique consiste à trouver le meilleur iti­né­raire pour le transport de mar­chan­dises. Un iti­né­raire optimal minimise les coûts et le temps de trajet tout en ga­ran­tis­sant la sécurité des produits trans­por­tés. Le pa­th­fin­ding est donc un outil décisif dans la lo­gis­tique pour optimiser le dé­pla­ce­ment des mar­chan­dises et réduire les coûts.

Prenons quelques exemples pour illustrer comment le pa­th­fin­ding est utilisé dans la lo­gis­tique :

• Routage des véhicules : dans le transport de mar­chan­dises, les al­go­rithmes de pa­th­fin­ding op­ti­mi­sent l’iti­né­raire des véhicules de livraison. L’al­go­rithme prend en compte des facteurs tels que la distance, les con­di­tions de cir­cu­la­tion et les con­traintes de temps de livraison afin de créer l’iti­né­raire le plus efficace.
• Gestion des stocks : le pa­th­fin­ding est utilisé dans la gestion des stocks pour optimiser le placement des mar­chan­dises. Cela permet de s’assurer que les mar­chan­dises sont stockées dans les positions optimales. Cela permet de réduire le temps et les efforts consacrés à la collecte et à la livraison des mar­chan­dises.
• Gestion de la chaîne d’ap­pro­vi­sion­ne­ment : les al­go­rithmes de pa­th­fin­ding sont utilisés pour optimiser l’ensemble de la chaîne lo­gis­tique, de son origine à sa livraison. Ils ga­ran­tis­sent ainsi que les produits sont trans­por­tés le plus ef­fi­ca­ce­ment et le plus éco­no­mi­que­ment possible.

Le pa­th­fin­ding dans les jeux vidéo

Le pa­th­fin­ding dans les jeux vidéo est un outil important pour créer des mondes de jeu im­pres­sion­nants et réalistes. La tech­no­lo­gie permet aux unités et aux per­son­nages non joueurs (NPCs pour Non-player cha­rac­ters) de se déplacer de manière réaliste et efficace dans le monde du jeu. Des al­go­rithmes de pa­th­fin­ding sont utilisés pour dé­ter­mi­ner le chemin optimal pour le dé­pla­ce­ment des PNJ, en évitant les obstacles et autres dangers.

Dans les jeux vidéo, le pa­th­fin­ding est utilisé, entre autres, pour les tâches suivantes :

• PNJ ennemis : le pa­th­fin­ding est utilisé pour contrôler le com­por­te­ment des PNJ ennemis. Les PNJ peuvent ainsi suivre le joueur tout en évitant les obstacles et autres dangers.
• Contrôle des unités : le pa­th­fin­ding permet de contrôler le dé­pla­ce­ment des unités amies dans le monde du jeu. Il peut s’agir de guider les PNJ vers leur des­ti­na­tion ou de suivre le per­son­nage du joueur.
• Evitement des obstacles : les al­go­rithmes de pa­th­fin­ding ga­ran­tis­sent que les unités évitent les obstacles tels que les murs, les falaises ou autres dangers.
• Gé­né­ra­tion de cartes / de niveaux : les al­go­rithmes de pa­th­fin­ding sont également utilisés pour la gé­né­ra­tion pro­cé­du­rale de cartes ou de niveaux. Cela permet de créer des mondes de jeu réalistes et variés.

Le pa­th­fin­ding pour le routage réseau

Le pa­th­fin­ding est utilisé dans le routage réseau pour trouver les chemins optimaux pour les paquets de données à travers un réseau. Les al­go­rithmes de pa­th­fin­ding offrent aux ad­mi­nis­tra­teurs réseau la pos­si­bi­lité d’améliorer les per­for­mances du réseau en fonction des cir­cons­tances. Les ap­pli­ca­tions courantes du pa­th­fin­ding dans le routage réseau sont les suivantes :

• In­gé­nie­rie de trafic : les al­go­rithmes de pa­th­fin­ding per­met­tent d’optimiser le trafic réseau et de minimiser la con­ges­tion. En analysant la topologie du réseau et les modèles de trafic, les al­go­rithmes de pa­th­fin­ding per­met­tent d’iden­ti­fier les chemins les plus efficaces pour les paquets de données à travers le réseau.
• Qualité de service (QoS) : les al­go­rithmes de recherche de chemin per­met­tent de prioriser le trafic réseau en fonction des exigences de qualité de service. Par exemple, les données ayant des exigences de temps comme la VoIP ou les streaming vidéo sont acheminés en priorité à travers le réseau. La prio­ri­sa­tion est utilisée dans le cadre de la fonction de coût.
• Équi­li­brage de charge : des al­go­rithmes de pa­th­fin­ding spé­cia­le­ment adaptés sont utilisés pour répartir le trafic réseau sur plusieurs chemins. Grâce à l’équi­li­brage de charge, les al­go­rithmes de pa­th­fin­ding con­tri­buent à améliorer les per­for­mances du réseau et à réduire le risque de con­ges­tion.
• Ré­sis­tance aux pannes : les al­go­rithmes de pa­th­fin­ding sont utilisés pour trouver des chemins al­ter­na­tifs pour le flux de données en cas de panne de réseau. Cela permet de garantir la livraison fiable des paquets de données en cas de dé­fail­lance d’un composant réseau.

Le pa­th­fin­ding dans la pla­ni­fi­ca­tion des trans­ports

Le pa­th­fin­ding est utilisé dans le domaine des trans­ports pour optimiser le flux de la cir­cu­la­tion et réduire les em­bou­teil­lages. Les al­go­rithmes de pa­th­fin­ding aident les in­gé­nieurs en trans­ports à concevoir des réseaux de transport efficaces et à dé­ve­lop­per des stra­té­gies pour améliorer la fluidité du trafic. Voici quelques-unes des prin­ci­pales ap­pli­ca­tions du pa­th­fin­ding dans le domaine des transport.

• Pla­ni­fi­ca­tion d’iti­né­raires : les al­go­rithmes de pa­th­fin­ding sont utilisés pour planifier des iti­né­raires optimaux pour les véhicules tout en évitant les zones sur­char­gées. Cela permet d’améliorer la fluidité du trafic et de réduire les retards.
• Op­ti­mi­sa­tion des feux de cir­cu­la­tion : les al­go­rithmes de pa­th­fin­ding peuvent être utilisés pour optimiser la com­mu­ta­tion des feux de cir­cu­la­tion en fonction des modèles de trafic et de la demande. La syn­chro­ni­sa­tion des feux de cir­cu­la­tion et l’ajus­te­ment des horaires peuvent améliorer la fluidité du trafic.
• Gestion des évé­ne­ments : les al­go­rithmes de pa­th­fin­ding sont utilisés pour iden­ti­fier des iti­né­raires al­ter­na­tifs pour les véhicules en cas d’accident ou de fermeture de route. Le pa­th­fin­ding permet ainsi de réduire les em­bou­teil­lages et d’améliorer la fluidité du trafic dans les zones con­cer­nées.
• Trans­ports publics : les al­go­rithmes de pa­th­fin­ding per­met­tent d’optimiser les voies de transport public et les horaires. Cela contribue à améliorer l’ef­fi­ca­cité des systèmes de transport public et à réduire la con­ges­tion du trafic.

Quels sont les al­go­rithmes de pa­th­fin­ding existants ?

Les défis du pa­th­fin­ding découlent des con­traintes de l’espace pro­blé­ma­tique spé­ci­fique. Il faut donc tenir compte des obstacles qui bloquent le chemin direct, ainsi que des éventuels coûts de dé­pla­ce­ment dans l’espace. Les coûts peuvent être mul­ti­di­men­sion­nels, par exemple lorsqu’un chemin est moins cher du point de vue éner­gé­tique, mais qu’il nécessite un temps de dé­pla­ce­ment plus long.

Le cas échéant, des points définis doivent être inclus dans le chemin ; un al­go­rithme de pa­th­fin­ding garantit alors que le dé­pla­ce­ment dans l’espace ne se fait pas en rond. En général, un chemin optimal doit être trouvé le plus ef­fi­ca­ce­ment possible, surtout si la recherche de chemin doit avoir lieu en temps réel.

Quelques al­go­rithmes courants de pa­th­fin­ding sont :

• Breadth-First Search (BFS) : cet al­go­rithme explore tous les nœuds voisins du point de départ avant de passer au niveau suivant de nœuds jusqu’à ce que la cible soit atteinte.
• Al­go­rithme de Dijkstra : l’al­go­rithme explore le graphe en visitant d’abord un nœud inexploré le plus proche du point de départ, puis en mettant à jour ité­ra­ti­ve­ment la distance de tous les nœuds par rapport au point de départ jusqu’à ce que l’objectif soit atteint.
• Recherche A* : cet al­go­rithme combine les idées du BFS et de l’al­go­rithme de Dijkstra en utilisant une fonction heu­ris­tique pour guider la recherche vers le nœud cible.
• Al­go­rithme glouton de recherche Best-First : avec cet al­go­rithme, le prochain nœud à explorer est sé­lec­tionné en se basant sur une es­ti­ma­tion heu­ris­tique de la distance au nœud cible.
• Recherche bi­di­rec­tion­nelle : à partir du nœud de départ et du nœud d’arrivée, cet al­go­rithme cherche si­mul­ta­né­ment vers le centre du graphe pour trouver le chemin le plus court.