EPS 2022-01 - Essaims de drones aériens, menaces et opportunités.pdf — page 76

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Une architecture réactive peut-être suffisante pour la coordination. Toutefois, bien qu'en général très 
robuste, un système multi-agent qui fonctionne par coordination et utilise des agents réactifs n'est 
capable ni d'accomplir des tâches complexes, ni de s'adapter facilement à une nouvelle tâche. Pour 
obtenir des comportements plus élaborés, il faut que les agents soient dotés de buts, et plus 
généralement d'attitudes propositionnelles197 envers leur environnement. On désigne par attitude 
propositionnelle une modalité telle que la croyance, le désir, l'intention ou même l'espoir, envers une 
proposition ayant trait au monde. Par exemples : « je crois que la cible est illuminée » ou encore « j'ai 
l'intention de tirer ». 
-  ARCHITECTURE DELIBERATIVE 
Bien que nous ne l'abordions qu'après, l'architecture réactive, l'architecture délibérative la précède dans 
l'histoire de l'intelligence artificielle. À partir de 1957, et jusqu'au début des années 60, Ernst, Newell, 
Simon et Shaw développent le General Problem Solver. Ils comparent un raisonnement exprimé au fur 
et à mesure et à voix haute par un sujet humain à la « trace » de leur raisonneur artificiel : le 
raisonnement artificiel ne correspond, au mieux, qu'à un sous-ensemble des raisonnements humains. 
Il n'empêche que l'approche délibérative, qui est à la base du General Problem Solver, permet 
théoriquement à une machine de résoudre tout problème correctement formalisé. 
Un agent fondé sur une telle architecture délibérative possède un modèle du monde, qui lui permet de 
prédire l'évolution naturelle de l'environnement, ainsi qu'un modèle de ses actions, qui lui permet de 
prédire l'effet de ses actions sur l'environnement (ces deux modèles opèrent sur des représentations 
internes de l'environnement). On peut résumer le principe de cette architecture par : percevoir - 
modéliser - planifier – agir : on distingue clairement une inspiration cognitiviste, que l’on retrouve 
également dans le modèle OODA. Un agent délibératif perçoit son environnement, il est capable de 
mettre à jour un modèle de cet environnement pour prédire son évolution, il planifie ses actions dans 
l'optique de satisfaire ses buts et il agit en fonction de ces plans. 
Pour permettre à un agent de choisir ses actions, l'architecture délibérative utilise généralement le 
principe de la recherche dans un graphe. Ce graphe est construit grâce aux modèles dont dispose 
l'agent, avec, comme état de départ, la représentation courante que se fait l'agent de son 
environnement. 
Les modèles du monde et des actions sont utilisés pour générer les mondes possibles futurs sous 
l'hypothèse des différents enchaînements d'actions envisageables par l'agent. Ces mondes possibles 
sont comparés aux buts de l'agent et on choisit l'action qui amène au monde possible correspondant 
aux buts ou s'en rapprochant le plus. 
Nous n'aborderons pas ici la façon dont les mondes possibles et les modèles sont représentés dans 
l'agent (approche symbolique, utilitariste, probabiliste, etc.). Toutefois, c'est là que se situe la principale 
différence entre un agent délibératif et un agent réactif à états. S'il est possible de décrire une 
architecture délibérative comme un ensemble de règles (les modèles du monde et des actions ainsi que 
les règles de comparaison entre mondes possibles et buts) et d'états internes (l'état courant du monde 
et les mondes possibles) sur lesquels opèrent ces règles, la différence tient d'une part à la complexité 
des règles, et d'autre part à la nature des états internes. Un agent réactif n'a que des états internes 
statiques du type « cible détectée (oui/non) » ou encore « dernière position de la cible », tandis qu'un 
agent délibératif manipule des structures de données symboliques de manière dynamique en mémoire. 
Concrètement, un robot moderne « avancé » utilise une architecture hybride : un système de type 
délibératif « pilote » le comportement abstrait du robot en planifiant et replanifiant régulièrement, tandis 
que des sous-systèmes réactifs assurent les fonctions sensori-motrices plus concrètes, telles que la 
locomotion, la détection, l’utilisation des charges utiles, etc. 
TRAITEMENTS EMBARQUES AVANCES 
Les drones emportent des capteurs susceptibles de produire des volumes considérables de données, 
principalement sous forme de séries temporelles. Nous pensons ici principalement à des données 
vidéos, mais il peut s’agit d’enregistrements ESM, MAD, microphoniques ou autres. Les possibilités 
 
197 J. Fodor (1987). Psychosemantics. The MIT Press.