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    La recherche met en lumière l'altruisme :les techniques d'évolution numérique aident à montrer comment les espèces deviennent altruistes
    La recherche met en lumière l'altruisme :les techniques d'évolution numérique aident à montrer comment les espèces deviennent altruistes

    L'altruisme, le comportement altruiste qui profite aux autres au détriment de soi-même, est depuis longtemps un casse-tête pour les biologistes évolutionnistes. Comment un trait qui semble aller à l’encontre des principes de la sélection naturelle, où les organismes rivalisent pour la survie, peut-il évoluer et persister au sein d’une population ?

    Une nouvelle étude publiée dans la revue « Nature Ecology &Evolution » apporte un éclairage sur cette question en utilisant des techniques d'évolution numérique pour simuler l'émergence de l'altruisme dans une population virtuelle. L'étude, dirigée par des chercheurs de l'Université de Zurich et de l'Institut Max Planck de biologie évolutive, donne un aperçu des conditions et des mécanismes qui favorisent l'évolution des comportements altruistes.

    Techniques d'évolution numérique :un outil puissant pour étudier l'évolution

    Les techniques d'évolution numérique consistent à simuler le processus évolutif à l'aide de modèles informatiques. Dans cette étude, les chercheurs ont créé une population virtuelle d’organismes capables de se reproduire, de muter et de rivaliser pour les ressources. Les organismes pourraient adopter des comportements altruistes, comme sacrifier leurs propres ressources pour aider les autres, ou des comportements égoïstes qui profitent à eux-mêmes aux dépens des autres.

    En exécutant plusieurs simulations de cette population virtuelle sur plusieurs générations, les chercheurs ont pu observer comment l'altruisme a évolué et s'est répandu au sein de la population. Ils ont découvert que l’altruisme pouvait effectivement évoluer dans certaines conditions, par exemple lorsque les avantages de l’altruisme pour le destinataire l’emportaient sur les coûts pour l’altruiste, et lorsque les altruistes étaient capables d’interagir préférentiellement les uns avec les autres.

    Mécanismes favorisant l'altruisme :sélection des parents et réciprocité indirecte

    L'étude a identifié deux mécanismes principaux qui ont facilité l'évolution de l'altruisme :la sélection des parents et la réciprocité indirecte. La sélection parentale est la tendance des organismes à favoriser la survie et la reproduction de leurs proches parents, même à leurs propres dépens. En effet, les membres de la famille partagent de nombreux gènes et les aider à survivre et à se reproduire augmente indirectement les chances de transmettre ses propres gènes.

    La réciprocité indirecte, en revanche, se produit lorsqu'un organisme en aide un autre dans l'espoir de recevoir de l'aide en retour plus tard. Cela nécessite que les individus soient capables de se reconnaître et de se souvenir les uns des autres, et qu'il existe un certain niveau de confiance et de coopération au sein de la population.

    Les chercheurs ont découvert que la sélection des parents était le mécanisme le plus important pour l’évolution de l’altruisme dans leurs simulations, en particulier dans les premiers stades. Cependant, la réciprocité indirecte est devenue de plus en plus importante à mesure que la population évoluait et devenait plus complexe.

    Implications pour comprendre l'évolution de l'altruisme dans la nature

    Les résultats de cette étude apportent de nouvelles informations sur l’évolution de l’altruisme dans les populations naturelles. Ils suggèrent que l'altruisme peut évoluer lorsque certaines conditions sont remplies, par exemple lorsque les avantages pour le bénéficiaire dépassent les coûts pour l'altruiste, et lorsque des mécanismes tels que la sélection des proches et la réciprocité indirecte sont en place.

    Ces résultats ont des implications pour la compréhension de l'évolution des comportements sociaux chez les animaux et les humains. Ils mettent également en évidence le potentiel des techniques d’évolution numérique en tant qu’outil puissant pour étudier les processus évolutifs et tester des hypothèses dans un environnement virtuel contrôlé.

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