EPS 2022-01 - Essaims de drones aériens, menaces et opportunités.pdf — page 85

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Les approches applicables pour l’interaction entre humain et systèmes multi-agents peuvent 
actuellement se classer comme suit : 
A. Approches réactive : les agents sont dotés de comportements élémentaires (suivre une cible, 
se rendre à un point donné, patrouiller, etc.) La tâche de l’opérateur est alors d’assigner à 
chaque agent un comportement et de superviser le déroulement de la tâche, changeant les 
comportements individuels au fur et à mesure de l’activité du système209 ; 
B. Contrôle par politique : il s’ajoute au mode de contrôle par comportement (A) en guidant ou 
restreignant l’espace des solutions. On peut assimiler une politique à une contrainte qui va 
restreindre et guider les décisions du système210 ;  
C. Approches par délégation et dialogue : le superviseur humain interagit avec le système pour lui 
confier dynamiquement certaines décisions et en garder d’autres. 
D. Approches de type “centre d’appel” : situées à un autre extrême, elles mettent le ou les 
opérateurs au service du système de vecteurs. Les opérateurs sont sollicités lorsque les 
automates atteignent un état qui nécessite une intervention humaine (par exemple une 
validation de tir)211. 
Quoi qu’il en soit, les approches A et D nous semblent vouées à l’échec dès que l’on dépasse quelques 
unités car on dépasse les capacités cognitives humaines en termes de charge mentale, de conscience 
de la situation ou de changement de tâche212. 
- SUPERVISION D’ESSAIM REACTIF 
L’immense majorité des travaux reste en laboratoire avec, bien souvent, des démonstrations appliquées 
sur des cas d’école, sans véritable cas d’usage opérationnel. Citons pour mémoire, et parmi beaucoup 
d’autres, le projet français SUSIE213, qui permettait (uniquement en simulation) le contrôle de plusieurs 
dizaines de drones via une interface tactile intuitive pour des tâches de surveillance et d’identification. 
Le principe général de contrôle envisagé pour ce type d’essaims est d’utiliser des objets ou concepts 
tiers qui permettent d’agir de manière indirecte sur l’essaim. L’essaim a un comportement largement 
autonome et des représentations internes qui font que l’opérateur humain a un effet négatif s’il tente 
d’ajuster des comportements individuels. En revanche, l’essaim tient compte de certains éléments pour 
fonctionner, comme par exemples : 
- 
Opérer à l’intérieur de limites géographiques ; 
- 
Etre attiré par certains points, lignes ou zones ; 
- 
Etre repoussé par certains points, lignes ou zones ; 
- 
Suivre un ou plusieurs leaders ; 
- 
Partager et modifier des champs de valeurs numériques à des fins de répartition de tâches de 
traitement de zones. 
L’opérateur humain peut alors modifier directement ces informations pour influer sur le comportement 
de l’essaim. La difficulté réside : 
 
209 Cette approche fait penser à une expérimentation américaine de décembre 2015, lorsque des 
AV-8B, deux UTAP-22 réels et un autre virtuel, ont volé de concert en « continuous collaborative 
airborne collaboration ». L’annexe II évoque ce sujet et un extrait d’IHM y illustre la supervision par 
affectation de comportements élémentaires successifs aux drones. 
210 Cette approche fait penser, pour partie, à celle de CODE (Collaborative Operations in Denied 
Environment) dans sa gestion dynamique des trajectoires d’évitement, face aux menaces 
émergentes. L’annexe II évoque ce sujet 
211 Cette approche fait penser aux échanges entre opérateurs et agents lors des expérimentations 
de l’US Army en 2015, pour superviser simultanément trois drones en vol (RQ-7, MQ-1C et MQ-8), 
notamment à travers une séquence d’engagement. 
212 En anglais : Mental Workload, Situation Awareness, Task Switching. 
213 SUpervision de Système d'Intelligence en Essaim. Contrat de recherche DGA N° 2009.34.0003, 
réalisation dans laquelle François Legras a été fortement impliqué, depuis la rédaction de la 
proposition jusqu’à la réalisation du démonstrateur, en passant par la modélisation des interactions.