L'optimisation par essaim particulaire (OEP) est une méthode encore peu connue en France, mais déjà bien utilisée ailleurs sous l'appellation Particle Swarm Optimization. Ce tutoriel a pour but de la présenter. A son issue, les participants devraient avoir compris les principes de l'OEP, ses atouts et ses limitations, être à même de l'utiliser pour leur propres applications, et savoir où et comment parfaire leur connaissance du sujet.

Après un rapide historique, on détaillera les principes de base de l'OEP, en insistant sur les notions de coopération et de voisinages. La version « classique », sur domaine de recherche continu et qui peut être codée en quelques lignes  seulement , sera analysée et discutée, ce qui mènera à l'étude mathématique des critères de convergence (dans le cadre de ce séminaire, elle ne sera ici qu'esquissée, car le premier exposé de l'après-midi lui est consacré). On dégagera ensuite les pré requis minimums à l'application de la méthode, ce qui permettra de la généraliser aux domaines discrets ou mixtes, au multiobjectif et aux problèmes combinatoires. On verra que ces derniers se situent aux frontières de la « niche écologique » de l'OEP, en ce sens qu'elle ne peut les traiter efficacement à elle seule.

On commentera ensuite les principales diversifications, en insistant sur les méthodes adaptatives permettant de s'affranchir, en partie ou totalement, du paramétrage par l'utilisateur

Diverses applications réelles seront évoquées en commentant des articles publiés et on terminera par l'indication des principales sources d'information.