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L'optimisation est une branche des mathématiques appliquées qui cherche à trouver les points pour lequels une fonctions réalise un certain nombre d'exigences. 
Le lecteur pourra se reférer par exemple au libre de Phillipe G. Ciarlet \textit{Introduction à l'analyse numérique matricielle et à l'optimisation}~\cite{ciarlet} pour une présentation très complète d'un grand nombre de techniques.
Dans ce manuscrit nous ne nous interesseront qu'a deux type de problèmes liées à l'apprantissange automatique et surtout au réseaux de neuronnes.
Le premier de ces problèmes est la minimisation sans contrainte d'une fonctionelle convexe.
Cela permet l'entraînement de modèle d'apprantissage automatique à l'aide d'une fonction de coût.
Le second problème reprend le premier mais y ajoute des contraintes.
C'est à dire, comme minimise-t'on le coût tout en garantissant certaines conditions ?

\subsubsection{Optimisation sant contrainte : Descente de gradient}
\label{sec:background-opti-sgd}
Nous appellons fonctionelles les fonctions $\mathbb{R}^n$ dans $\mathbb{R}$.
Soit $J$ une fonctionelle convexe, nous cherchons à trouver $x\in\mathbb{R}$ tel que $J(x) = \text{inf}\{J(t)\mid t\in\mathbb{R}\}$.
Pour simplifier cette rapide présentation, nous supposerons que $J$ à toujours les conditions de régularité (diférentiabilié) suffisante pour les opérations que nous appliquerons.
Pour trouver $x$ qui minimise $J$ une des méthode les plus utilisé en apprentissage automatique est la descente de gradient.
Il s'agit de construire une suite $(x_k)_{k\in\mathbb{N}}$ telle que $J(x_k)$ soit strictement décroissante ($\forall k\in\mathbb{N}~J(x_{k+1})<J(x_k)$).

Pour cela, nous remarquons  
\begin{align*}
    J(x_k+h) = J(x_k)+\langle \nabla J(x_k),h\rangle + ||h||\varepsilon(h)\\
    \iff J(x_k+h) - J(x_k) = \langle \nabla J(x_k),h\rangle + ||h||\varepsilon(h)
\end{align*}
Et donc un considérant la partie principale
\begin{equation*}
    |J(x_k+h) - J(x_k)|\leq ||\nabla J(x_k)||||h||
\end{equation*}
D'éprès l'inégalitée de Cauchy-Schwartz. 
L'égalité est obtenu si et seulment si il existe $l_k$ tel que
$h=l_k\nabla J(x_k)$.
Ainsi la méthode de déscente de gradient est définit par la suite
$x_{k+1}=x_k-l_k\nabla J(x_k)$.
$l_k$ est appelé le pas.
En théorie nous pouvons lire dans le libre de Ciarlet qu'il existe de multiple manière de trouver un pas optimale ou approprié à la fonctionelle $J$.
Cependant, en apprantissage automatique le hypothèse necessaire pour obtenir l'optimalité sont souvent absentes, en pratique le pas est souvant choisit constant $\exists c\forall k~l_k=c$.

Nous montrons dans la Figure~\ref{fig:background-opti-gd} le fonctionement de la méthode de gradient à pas fixe en dimension un pour une fonctionelle convexe.
Avec une illustration de la convergence de l'écart entre $J(x_k)$ et le minimum.
\begin{figure}
    \centering
    \begin{subfigure}{0.45\linewidth}
        \centering
        \includegraphics[width=0.66\linewidth]{background/figure/opti/f.pdf}
        \caption{La suite $u$ approche un minimum locale de la fonction $f$.}
    \end{subfigure}
    \hspace{1cm}
    \begin{subfigure}{0.45\linewidth}
        \centering
        \includegraphics[width=0.66\linewidth]{background/figure/opti/conv.pdf}
        \caption{Convergence des l'écart entre $u$ et le minimum vers $0$ en fonction des itérations.}
    \end{subfigure}
    \caption{Convergence de la méthode de gradient.}
    \label{fig:background-opti-gd}
\end{figure}



\subsubsection{Optimisation sous contraintes : multiplicateurs de Lagrange}
Pour expliquer ce qu'est l'optimisation sous contraintes, represnons les mots de Philipe G. Ciarlet :
\textquote{On s'interesse au problème suivant : trouver des conditions \emph{nécessaires}, et des conditions \emph{suffisantes}, pour qu'un point d'un ensemble $U$ soit un extremum relatif de la restriction à l'ensemble $U$ d'une fonction $J$ définie sur un ensemble "plus grands". [...]
Un premier exemple est celui des \emph{extremums relatifs liés}, où l'ensemble $U$ est de la forme 
\begin{equation*}
    U=\{v\in Q \mid \forall i\in m-1~\psi_i(v)=0\}
\end{equation*}
}
Pour une présentation plus complète des multiplicateurs de Lagrange voir la Section 7.2 de~\cite{ciarlet}