EPS 2022-01 - Essaims de drones aériens, menaces et opportunités.pdf — page 83

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rend compte que l'opérateur n'est plus réalisable car le rôle de l'éclaireur y est critique. L'opérateur est 
donc abandonné. Ensuite, constatant l'absence d'éclaireur, un des membres de l'équipe ayant les 
capacités nécessaires va assumer ce rôle. C'est alors que, les conditions étant à nouveau réunies, 
[Wait-while-battle position-scouted] sera à nouveau sélectionné. En revanche, si aucun 
membre de l'équipe ne peut assumer le rôle d'éclaireur, l'attaque ne pourra pas être menée, ce qui 
provoquera le retour de l'équipe à la base. L'équipe est donc capable de mener à bien la mission, malgré 
la destruction de l'éclaireur, sans que l'on n'ait eu à spécifier une procédure à appliquer dans ce cas 
précis. 
Afin de donner un ordre de grandeur, les agents du domaine « attaque », point de départ de notre 
réflexion, fonctionnent grâce à 1466 règles, dont 251 représentent le système STEAM proprement dit, 
les autres codant le plan de mission et diverses connaissances du domaine. Autre exemple, pour le 
domaine « escorte » (des hélicoptères de combat escortant des hélicoptères de transport de troupe), 
on trouve 1303 règles, dont les 251 de STEAM qui restent inchangées étant donné la relative proximité 
des deux domaines. 
- DISCUSSION 
TacAir-Soar/STEAM n'est bien sûr pas la seule architecture délibérative possible pour coordonner les 
plans de plusieurs agents dont les actions sont fortement interdépendantes. En revanche, toute autre 
approche générale devra passer par la modélisation de connaissances de certains agents par les autres 
(l'agent A croit que l'agent B pense être à l'étape 2, etc.) La littérature nous amène donc à considérer 
que les modèles issus de la philosophie de l'esprit sont les seuls à être mûrs actuellement, comme , par 
exemple, le cadre des intentions communes ou encore le modèle BDI (Belief-Desire-Intention). Elles 
ont également l’avantage d’être explicables : il est possible de retracer les décisions qui ont été prises 
par le ou les systèmes. 
Les travaux existant sur l'utilisation de techniques de Deep Learning pour le travail d’équipe ne portent 
principalement que sur des domaines très restreints, comme certains jeux vidéo (par exemple Quake III 
Arena Capture the Flag205). Même dans ce type d’environnement simple et très structuré, ces approches 
nécessitent énormément de données, et surtout, ne sont pas explicables. Ces approches produisent 
des boîtes noires dont le comportement est presque impossible à anticiper face à une situation inédite. 
SOBRIETE DANS LA COMMUNICATION 
Les techniques de coordinations d’essaim sont, par nature, très gourmandes en information. Pour 
assurer un comportement rationnel de l’essaim, ses membres doivent partager et mettre à jour 
constamment des informations. Cela implique l’échange d’un nombre important de messages, ce qui 
présente deux inconvénients : 
- 
Cela facilite la détection de l’essaim par l’adversaire ; 
- 
Cela rend très efficace le brouillage, même imparfait, des communications, car cela va dégrader 
les performances du groupe. 
On trouve dans la littérature deux approches pour réduire la dépendance des essaims envers les 
communications en spectre électromagnétique : la réduction du nombre de messages par des 
techniques probabilistes, et l’utilisation de l’observation de l’environnement pour communiquer. 
- REDUCTION DU TRAFIC 
Quelle que soit l’architecture de coordination qu’ils utilisent, les membres d’un essaim sont conçus pour 
fonctionner en groupe et peuvent donc disposer d’un modèle du fonctionnement de l’équipe. Un tel 
 
205 Max Jaderberg, Wojciech M. Czarnecki, Iain Dunning, Luke Marris, Guy Lever, Antonio Garcia 
Castañeda, Charles Beattie, Neil C. Rabinowitz, Ari S. Morcos, Avraham Ruderman, Nicolas Sonnerat, 
Tim Green, Louise Deason, Joel Z. Leibo, David Silver, Demis Hassabis, Koray Kavukcuoglu, & Thore 
Graepel (2019). Human-level performance in 3D multiplayer games with population-based 
reinforcement learning. Science, 364(6443), 859-865.