Selon les indicateurs de citations de Google scholar, GECCO (Genetic and Evolutionary Computation Conference) est la meilleure conférence en Evolutionary computation. Le taux d'acceptation global, toutes catégories confondues, a été de 36% cette année, et la catégorie de Sergio était plus compétitive avec un taux de 23%

Dans cet article, Sergio Peignier et al. proposent un algorithme bio-inspiré pour résoudre le problème du "subspace clustering" de données, un problème plus général et plus difficile que le clustering puisqu'il consiste à trouver simultanément les clusters de points et les sous-espaces dans lesquels ils existent. L'algorithme proposé est un algorithme évolutionnaire qui tire profit d'un génome de taille et d'organisation évoluables pour détecter les clusters dans les différents sous-espaces. Cet algorithme permet d'obtenir des résultats compétitifs vis-à-vis des méthodes existantes, mais avec l'avantage d'être plus facile à paramétrer, puisque seul un paramètre doit être fixé en fonction du domaine d'application.

Référence de l'article : 
Sergio Peignier, Christophe Rigotti, Guillaume Beslon: Subspace Clustering Using Evolvable Genome Structure. Proceedings of the 2015 Conference on Genetic and Evolutionary Computation Conference (GECCO'15): 575-582, Madrid, Spain, July 11 - 15, 2015, ACM, New York, NY, USA.

Site web de la conférence : http://www.sigevo.org/gecco-2015/papers.html