EPS 2022-01 - Essaims de drones aériens, menaces et opportunités.pdf — page 75

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ANNEXE I 
BRIQUES TECHNOLOGIQUES DE L’ESSAIM 
Face aux limitations des essaims purement scriptés ou téléopérés (faiblesses des liens de 
communication, boucle de décision longue ou rigidité face aux aléas, coût en charge de travail, etc.), il 
est tentant de donner des capacités de décision à l’essaim de drone. L’objectif est de concevoir des 
machines ou des systèmes de machines capables de percevoir et modéliser leur environnement et 
d’adapter leur comportement en fonction de ces perceptions pour réaliser les intentions de leurs 
concepteurs. 
Des recherches dans le domaine de l’intelligence artificielle et de la robotique sont menées depuis des 
dizaines d’années en ce sens. Il s’agira de concevoir des architectures de calcul (des algorithmes) qui 
permettent aux membres de l’essaim d’autodéterminer une partie de leurs actions en fonction de leur 
perception de l’état du monde. En d’autres termes, la machine doit être dotée de mécanismes de calcul 
qui lui permette de choisir une ou des actions appropriées, en fonction de la situation. Ces choix se 
doivent d’être rationnels eut égard aux objectifs de l’organisation humaine qui a choisi de mettre l’essaim 
en œuvre. 
ARCHITECTURES DE DECISION INDIVIDUELLES 
- ARCHITECTURE REACTIVE 
La rationalité d'un agent se juge à la manière dont il associe ses actions à ses perceptions. La manière 
la plus simple de concevoir un agent rationnel (on parlera d'architecture) est donc de le doter d'un 
ensemble de règles stimulus-réponse qui décrira entièrement son comportement. On parlera alors 
d'agent réactif, réflexe ou encore d'approche réactive (reaction-based). 
L'approche réactive pour la conception d'agents rationnels artificiels est principalement due à Rodney 
Brooks194 du MIT avec son architecture de subsomption. Dans deux manifestes, maintenant 
célèbres195,196, il définit son projet : concevoir des robots « intelligents » (des agents rationnels) de 
manière incrémentale, en partant de comportements réflexes très simples et en les combinant pour en 
obtenir de plus élaborés, jusqu’à « l’intelligence ». Dans ce projet, Brooks prend le contre-pied de 
l'approche délibérative, utilisée jusque-là en intelligence artificielle (IA), et qui consistait à prendre le 
problème « par le haut » en commençant par le raisonnement de haut niveau et en postulant que les 
tâches, en apparence plus simples, telles que la perception et l'action se résoudraient facilement. Cette 
approche classique, que Brooks désigne par le sobriquet GOFAI (Good Old-Fashioned Artificial 
Intelligence), avait donné des systèmes capables de résoudre des problèmes complexes, et même de 
prouver des théorèmes mathématiques, mais incapables ne serait-ce que de se déplacer dans un 
laboratoire en évitant quelques obstacles. Au contraire, Brooks commence par traiter les problèmes tels 
que la locomotion, et réalise des robots capables de se déplacer, même dans des environnements très 
accidentés. 
La différence fondamentale entre l'approche délibérative, présentée par la suite, et l'approche réactive 
tient aux symboles. L'approche délibérative donne à l'agent une représentation symbolique de son 
environnement. Cette représentation est une abstraction des sorties des capteurs de l'agent, qui 
manipule ensuite ces symboles en interne, grâce à un « modèle du monde » et décide de ses actions. 
Dans l'approche réactive, on considère que « le monde est son meilleur modèle ». Dans sa version la 
plus simple, cette approche ne comporte pas d'état interne, les sorties des capteurs sont directement 
traitées par de simples circuits électriques qui calculent en continu le signal à envoyer aux effecteurs. 
 
194 Également fondateur de iRobot, l’entreprise fabricant les célèbres aspirateurs robot Roomba.  
195 R. Brooks (1991a). Intelligence without reason. In Proceedings of the 12th International Joint 
Conference on Artificial Intelligence (IJCAI), pages 569– 595, Sydney, Australia. Morgan Kaufmann.  
196 R. Brooks (1991b). Intelligence without representation. Artificial Intelligence, 47:139–159.