Le calcul évolutionnaire traditionnel porte principalement sur des vecteurs de paramètres numériques de faible dimension et prédéfinis, tels que les hyperparamètres, les poids et les variables continues ; son espace de recherche est délimité par une structure et un encodage fixés manuellement. Lorsque la puissance de calcul et l'infrastructure d'ingénierie s'accroissent, la recherche d'objets de haute dimension, discrets et structurés passe d'infaisable à traitable, et les frontières de la recherche s'étendent au rythme de la puissance de calcul et des chaînes d'outils.
Sur cette base, les grands modèles disposent de capacités de compréhension de code, de raisonnement contextuel et de génération de candidats, ce qui leur permet de construire, modifier et évaluer directement des objets au niveau du programme, réduisant ainsi la dépendance à l'égard des encodages et des opérateurs de mutation conçus manuellement. Une fois la puissance de calcul démultipliée, si la méthode de génération de candidats reste fixée à l'avance par l'humain, le système ne peut que répéter des schémas établis ; intégrer la méthode de génération de candidats elle-même dans l'objet de l'évolution (par exemple les stratégies de mutation et les réglages de paramètres de l'évolution différentielle) constitue précisément l'expression directe de cette extension de frontière au niveau méthodologique.
La figure ci-dessous illustre la structure de cette extension hiérarchique.
Ainsi, les objets d'évolution présentent une extension hiérarchique : paramètres numériques → architecture du modèle → mécanismes algorithmiques → programmes et états d'ingénierie logicielle. Plus le niveau est élevé, plus les contraintes sémantiques sont fortes et plus la chaîne d'évaluation s'allonge : les candidats doivent être exécutables et vérifiables, et l'évaluation de la fitness passe d'une fonction scalaire à un jugement conjoint portant sur les résultats d'exécution et les contraintes d'ingénierie. Cette extension ne remplace pas l'optimisation des paramètres ; elle l'intègre dans un cycle d'évolution plus vaste des programmes et des systèmes, formant un continuum allant du réglage local des paramètres à l'amélioration au niveau du système.
Schéma hiérarchique de l'extension des objets d'évolution, des paramètres numériques aux systèmes logicielsLa figure présente, de bas en haut, l'extension hiérarchique des objets d'évolution : paramètres numériques, architecture du modèle, mécanismes algorithmiques, jusqu'aux programmes et états d'ingénierie logicielle. Plus le niveau est élevé, plus les contraintes sémantiques sont fortes et plus la chaîne d'évaluation s'allonge ; les candidats doivent être exécutables et vérifiables, et la fitness passe d'une fonction scalaire à un jugement conjoint portant sur les résultats d'exécution et les contraintes d'ingénierie. L'optimisation des paramètres est ainsi intégrée dans un cycle d'évolution logicielle plus vaste.
