Les systèmes biologiques possèdent deux propriétés fondamentales à la vie : la robustesse et la capacité d’évoluer. A tous niveaux de granularité, les organismes vivants se montrent remarquablement capables de résister aux changements environnementaux et simultanément de développer de nouvelles aptitudes afin de s’adapter à ces mêmes changements. Ces caractéristiques, qui peuvent sembler contradictoires, sont en fait complémentaires.

Nous utilisons les algorithmes évolutionnaires appliqués à des modèles booléens (Random Boolean Networks) afin d’étudier la capacité des réseaux de régulation géniques de développer de nouveaux génotypes (code génétique) et phénotypes (aptitude/trait) qui en résultent. De plus, nous nous intéressons à la relation entre l’innovation évolutionnaire et la robustesse environnementale.

Plus précisément, nous approfondissons l’exemple de la duplication du génome entier (DGE) et de ses conséquences dans un système simple. En effet, la DGE et les diversifications qui s’en suivent sont parmi les mécanismes biologiques les plus drastiques ayant pour but de découvrir de nouveau phénotypes et de protéger l’organisme des changements de l’environnement. Nous montrons que la DGE des modèles booléens mimique celle des organismes biologiques : elle est néfaste au « fitness » de l’organisme dans son environnement ancestral, mais devient avantageuse dans un nouvel environnement, au prix d’une perte de robustesse. Cette perte est compensée en partie par des diversifications additionnelles, comme la perte d’interactions de régulations entre gènes, qui permet d’améliorer la résistance aux perturbations des organismes dupliqués. Nos travaux permettent en partie d’expliquer la raison pour laquelle certains organismes biologies, comme la levure, ont subit de tels « sauts évolutionnaires ».