Plus forts à plusieurs: la robotique en essaim

 
La science-fiction a saturé nos imaginaires de robots androïdes, capables de prouesses individuelles souvent supérieures à celles d’un être humain. Et le monde actuel de la Tech semble prendre le même chemin. Des robots à notre image, plus forts, plus rapides, plus précis… Et cela, en dépit des problèmes que posent une telle conception: ces robots sont coûteux à produire, et donc à remplacer, même en partie, en cas de défaillance. Sans parler des problèmes de sécurité: quelles seraient les conséquences d’une prise de contrôle malveillante de tels robots ?

Un nouveau nom semble même avoir été trouvé pour vendre ces robots équipés des dernières puces d’intelligence artificielle: Physical AI, pour IA Physique, c’est-à-dire capable d’interagir avec le monde qui l’entoure. Au Consumer Electronic Show 2026, le grand salon d’électronique grand public qui se tient chaque année à Las Vegas, les Physical AI étaient partout.

Et pourtant, il existe d’autres manières de concevoir des robots. Regardez les fourmis. Chacune d’entre elles a peut-être des aptitudes limitées. Mais collectivement, elles sont capables de comportements particulièrement élaborés, comme une recherche très efficace de nourriture, la construction d’une fourmilière résistant aux conditions climatiques, et même… de construire des ponts ! Le tout, sans aucune intelligence supérieure aux commandes. Et si une fourmi vient à manquer, la colonie poursuit son existence, imperturbablement.

C’est ce mode de fonctionnement qui a inspiré une discipline de la robotique, que l’on appelle la robotique en essaim. Elle se base sur des robots rudimentaires qui obéissent à des règles simples mais qui, ensemble, peuvent faire preuve d’un comportement complexe.

Longtemps, ces robots sont restés une branche relativement méconnue de la robotique, dont Marco Dorigo, directeur de l’IRIDIA, le laboratoire d’Intelligence Artificielle de l’ULB, est un des pionniers: «Certains spectacles de drones, par exemple, ont pu donner l’impression que les essaims de robots sont désormais sortis des laboratoires, mais en réalité il n’en est rien, explique le chercheur. Dans ces cas-là, les robots sont soit pilotés à distance, soit programmés à l’avance. Or, dans notre domaine, l’autonomie de chaque robot est essentielle, car c’est elle qui permet l’émergence de comportements collectifs, qui sont très difficiles à obtenir en contrôlant ou en programmant les robots individuellement.»

Dans un essaim, chaque robot interagit localement avec ses voisins et avec le contexte environnemental, ce qui peut conférer au système une grande flexibilité et une forte capacité d’adaptation à son environnement . En outre, la redondance entre les robots fait qu’aucun n’est essentiel au fonctionnement de l’ensemble, ce qui renforce la résistance de l’essaim aux défaillances et aux tentatives d’intrusion malveillante.

Toutes ces propriétés rendent les essaims de robots particulièrement intéressants pour des domaines comme la construction, réputés difficiles à automatiser, notamment en raison des imprévus et des conditions dangereuses, ou l’exploration de zones difficiles d’accès, comme des zones de décombres par exemple. Et ce d’autant plus qu’il est possible de combiner différents types de robots, comme des drones volants à des robots terrestres, démultipliant ainsi les possibilités.

Les essaims de robots, dont les recherches ont débuté dans les années 1990, sont désormais capables de comportements assez sophistiqués, qui émergent de manière complètement décentralisée. Mais en dépit de ces succès, cette branche particulière de la robotique n’est, pour l’instant, jamais vraiment sortie des laboratoires. «Lorsqu’on cherche à concevoir des comportements collectifs auto-organisés pour des essaims de robots, chaque robot reste autonome. Il est donc très difficile de prévoir ou de calculer à l’avance le comportement du groupe dans son ensemble. Les chercheurs doivent alors s’appuyer sur de nombreux essais et ajustements successifs, un processus long et contraignant, qui rend ces comportements difficiles à modifier une fois les robots déployés sur le terrain, dévoile Mary Katherine Heinrich, chercheuse qualifiée FNRS à l’IRIDIA. L’un de nos projets actuels, intitulé “Self-Organizing Nervous Systems for Robot Swarms”, vise précisément à contourner ce problème.»

Selon les 2 chercheurs, le récent boom de l’industrie de l’IA est en train de changer la donne, et rapproche un peu plus leurs recherches du monde réel. «Aujourd’hui, il est possible d’envisager la construction de robots assez puissants, capables d’embarquer une quantité significative d’intelligence, dévoile Mary Katherine Heinrich. En conséquence, de nombreux projets de recherche tentent de tirer parti de ces nouveaux outils. Mais cela pose de nombreuses questions, car la robotique en essaim s’est jusqu’à présent appuyée sur des robots dotés d’une intelligence relativement simple et d’une autonomie limitée. Or, ces nouveaux outils sont tout sauf simples et les conséquences de cette complexité accrue au sein des essaims de robots restent encore largement inexplorées.»

«Pendant longtemps, notre champ de recherche s’est heurté à 2 grandes limitations, le logiciel et le matériel, ajoute Marco Dorigo. Les robots ont ainsi longtemps été extrêmement limités par leur capacité à reconnaître leur environnement, et à agir en conséquence. Or, le boom récent de l’IA s’est accompagné de l’arrivée sur le marché de nouveaux outils très puissants, notamment basés sur les grands modèles de langage (Large Language Model en anglais ou LLM) qui ont en grande partie levé cette limitation. En ce qui concerne le matériel, nos robots n’ont bien sûr pas l’agilité et les capacités d’animaux, et c’est encore un grand pas à franchir, mais nous sommes bien plus proche d’une application à nos recherches que nous ne l’avons jamais été.»

Les LLM, par leur versatilité, pourraient notamment permettre à un essaim de robots de mieux faire face à une situation non prévue, et donc non programmée, ce qui est actuellement une des grandes difficultés de la discipline. Une solution actuellement testée par l’équipe du Pr Dorigo: «Nous avons mené une expérience où les robots étaient dotés d’un LLM, précise-t-il. Et leur programmation spécifiait qu’en cas d’obstacle à leur mission, ils devaient faire appel au LLM afin que ce dernier génère du code informatique et ainsi les reprogrammer directement. De plus, à chaque fois qu’un robot recevait de l’aide, ce programme était automatiquement transféré à ses voisins. Il s’agit ici d’un premier pas vers une véritable autonomie des robots, même si, pour le moment, ils ne sont pas encore capables de trouver une solution à tous les problèmes possibles et n’ont été testés que sur des exemples relativement simples.»