Le travail présenté dans ce manuscrit se situe dans le domaine de la reconnaissance des formes. Deux contributions principales sont réalisées dans ce manuscrit. Premièrement, la réduction de dimensionnalité qui permet de trouver des structures pertinentes de plus faibles dimensionnalités, cachées au sein des observations dont nous disposons. Deuxièmement, l'application des méthodes métaheuristiques hybrides pour résoudre les problèmes doptimisation. Dans le cadre de notre travail, nous nous sommes intéressés aux méthodes bio-inspirées évolutionnaires telles que les algorithmes génétiques et les systèmes immunitaires artificiels puis des méthodes issues de lintelligence en essaims qui constitue un domaine à part entière de lintelligence collective. Les travaux décrits dans ce manuscrit donnent lieu à des applications principalement inspirées des comportements collectifs de particules, de fourmis, dabeilles et de lucioles pour la sélection de caractéristiques. Ensuite, on a proposé plusieurs hybridations des méthodes bio-inspirées utilisées antérieurement pour la sélection dattributs afin de réduire le nombre de caractéristiques et améliorer les taux de classification.

Badra Khellat Kihel, enseignante chercheuse à l'Université Mohamed Ben Ahmed -Oran 2-, Algérie, a obtenu son doctorat Es-science en Informatique à l'Université des sciences et de la technologie d'Oran (USTO-MB). Son domaine de recherche est l'optimisation des systèmes, les métaheuristiques et la reconnaissance des formes.