Une équipe franco-américaine de chercheurs en intelligence artificielle a mis au point un algorithme d’apprentissage évolutionniste permettant à des automates, lorsqu’ils sont mécaniquement endommagés, de trouver très rapidement la parade pour continuer la tâche qui leur a été assignée. Un pas de plus vers l’autonomisation et l’indépendance des machines
Robot, aide-toi toi-même! Une injonction désormais réaliste: une équipe de chercheurs en intelligence artificielle a doté ses automates d’un algorithme d’apprentissage évolutionniste leur permettant, en un clin d’œil, lorsqu’ils sont mécaniquement endommagés, de trouver une parade afin de poursuivre la tâche qui leur a été assignée. Une avancée publiée ce jeudi dans la revue Nature, qui constitue un pas de plus dans l’autonomisation et l’indépendance des machines, et participe à révolutionner la robotique.
«Jusque-là, le principe était de programmer dans le robot des méthodes de diagnostic utiles lorsque l’engin se voyait atteint, qui lui permettaient ensuite d’appliquer des plans d’urgence, eux aussi pré-inscrits dans la mémoire du système: un processus lourd, coûteux et lent, dit Antoine Cully, de l’Université Pierre et Marie Curie à Paris et auteur principal de ces travaux. Notre idée a été de permettre au robot de s’adapter rapidement à une nouvelle forme de sa constitution, ou à des situations non anticipées dans son environnement, cela en le laissant apprendre à gérer ces changements tout seul.»
Avec ses collègues américains, et travaillant avec des robots à six pattes, le chercheur a mis en place une stratégie inédite. Dans un premier temps, les automates sont incités, en mode «simulation», à tester tous les mouvements réalisables avec leurs membres et à qualifier ceux-ci selon une échelle d’utilité et d’importance. Comme un bébé qui découvre à quoi peuvent bien lui servir ses bras et ses jambes. «Toutes ces connaissances n’ont pas été programmées par des ingénieurs, mais bien générées par les machines», insiste le doctorant. Une phase qui peut durer longtemps, mais qui n’est à accomplir qu’une fois.
Second temps de la marche: divers dégâts sont induits chez les robots (une ou deux pattes arrachées, ou rendues rigides, patte réparée avec un morceau de bois, etc.). «La machine va alors lancer son algorithme non pour repérer l’avarie, mais pour tenter d’adopter, malgré les dommages, des comportements qu’elle savait fonctionner lorsqu’elle était intacte, en puisant dans ses connaissances acquises lors de la phase précédente. De même qu’un homme, même s’il a deux jambes, sait qu’il peut marcher à cloche-pied ou à quatre pattes…»
«C’est comme si, avant sa détérioration, le robot avait «vécu longtemps», commente Auke Ijspeert, professeur en robotique à l’EPFL, qui mène des recherches similaires. Si sa morphologie change, au lieu de repartir de zéro pour relancer son fonctionnement, le robot puise dans son immense mémoire des situations simulées celles qui sont les plus appropriées afin de poursuivre sa tâche – avancer, par exemple. Et, grâce à l’algorithme implémenté, il le fait de manière très efficace.» Et Antoine Cully de détailler: «Le robot ne teste pas toutes les possibilités de remédiation les unes après les autres (il y en a des milliers), cela lui prendrait trop de temps. Il ne comprend même pas l’ampleur des altérations sur lui, car il ne procède à aucun diagnostic. Il s’efforce de trouver la meilleure action à mener en dépit du dommage.» «Il procède en suivant son intuition, tel un animal blessé, qui ne doit pas complètement réapprendre à marcher», résume Jean-Baptiste Mouret, responsable de ces recherches.
L’avantage d’agir ainsi est énorme, selon le chercheur: «Alors que plusieurs heures, voire des jours, sont d’ordinaire nécessaires pour appliquer la méthode «diagnostic-compensation», la nôtre prend moins de deux minutes!» Un tel gain de temps peut être crucial. D’abord parce qu’il permet d’économiser les batteries de ces engins. Mais surtout parce qu’il les fait vite s’adapter aux environnements hostiles dans lesquels ils doivent parfois évoluer, loin de tout ingénieur pouvant les réparer: exploration des fonds marins, d’autres astres (planètes, astéroïdes, etc.), de terrains encombrés ou dangereux après des catastrophes (naturelles ou nucléaires), engagement sur des champs de bataille.
Sur ce dernier point, Antoine Cully ne se cache pas: la Direction générale de l’armement française (DGA) a financé la moitié de sa thèse, voyant l’intérêt de disposer de robots militaires de plus en plus autonomes malgré les dégâts que peuvent induire sur eux les combats. L’armée française n’est évidemment pas la seule à porter de l’attention au secteur de la robotique mobile. Aux Etats-Unis, la Darpa, l’agence de la défense pour les projets de recherche avancés, organise depuis des années un concours de robots. L’édition 2015, impliquant des engins plus ou moins humanoïdes, a lieu les 5 et 6 juin en Californie. Et l’équipe d’Antoine Cully envisage d’y participer à l’avenir. «On ne peut nier l’intérêt militaire pour ce genre de travaux, admet Antoine Cully. Mais ceux-ci trouvent aussi des applications très utiles dans la société. Avec les robots ménagers aidant les personnes âgées, par exemple, l’intérêt est de s’assurer que ces auxiliaires continuent rapidement à fonctionner, même en cas de problème partiel.»
Pour le chercheur, le fait même que ces robots acquerront plus d’autonomie, nécessitant moins de supervision humaine, permettra aussi de les multiplier sur le terrain.
Qu’en est-il de la possibilité que, à travers ces recherches notamment, les machines développent à outrance leur intelligence au point qu’elle surpasse celle de l’homme, comme l’ont averti plusieurs éminences scientifiques en janvier 2015? «Il ne faut pas confondre augmentation de l’autonomie et accroissement de l’indépendance dans les choix des actions, rétorque Antoine Cully. Les robots vont toujours devoir accomplir la tâche qui leur a été demandée, ils trouveront simplement, en cas de problème, un autre moyen d’y parvenir. Mais ils ne vont pas modifier d’eux-mêmes l’objectif assigné.» De son côté, Auke Ijspeert estime aussi n’avoir «aucun souci qu’il y ait une perte de contrôle. Les scénarios hollywoodiens ne se concrétiseraient pas avant au moins une centaine d’années!» Et Antoine Cully de reprendre: «La perspective d’accorder plus d’indépendance aux robots peut paraître effrayante. Mais les animaux aussi ont une certaine indépendance. Ils ne présentent pas pour autant une menace pour l’humanité; l’on vit avec. Il suffira d’«éduquer» les robots comme on éduque chiens et chats – ce sera même plus facile… Actuellement, nous restons très très loin de pouvoir reproduire l’intelligence humaine, capable entre autres de généralisation et d’abstraction.» Autrement dit, de simuler le fonctionnement du cerveau humain.
Dans un commentaire paraissant aussi dans Nature, Christoph Adami, généticien et physicien à l’Université de l’Etat du Michigan, pousse plus loin cette réflexion: «Devant notre incapacité à créer des robots qui reproduisent ne serait-ce que le comportement rapide, intuitif et souvent très approprié des plus petits rongeurs, il est peut-être temps d’abandonner notre idée de recréer le cerveau et, à la place, de placer nos espoirs dans la puissance des algorithmes adaptatifs et évolutionnistes», comme celui d’Antoine Cully et de ses collègues, tant les bonnes stratégies sont ici améliorées en boucle par les deux concepts chers à Darwin: la réplication avec variations, et la sélection.
