EPS 2022-01 - Essaims de drones aériens, menaces et opportunités.pdf — page 84

84 
modèle peut être utilisé par un agent pour estimer l’état actuel de la tâche de l’essaim (avancement 
dans les étapes de l’activité commune, statut des membres, etc.), en fonction des échanges entre 
agents jusqu’à l’instant T et des observations sur l’environnement. Un tel calcul est possible pour soi, 
mais également pour les autres : un agent peut être capable de calculer une estimation de l’état des 
connaissances des autres membres à un instant T. 
S’il est en plus capable de calculer une probabilité que cette estimation soit juste, il est possible pour 
un agent qui devrait théoriquement émettre un message de coordination vers son équipe, de calculer 
un rapport coût bénéfice entre (1) émettre le message et risquer d’être détecté ; et (2) ne pas l’émettre 
et risquer de mettre en cause le bon fonctionnement du collectif. 
Une telle approche a été mise en œuvre par des chercheurs américains avec SAM (Socially-Attentive 
Monitoring)206, puis par une série de travaux inspirés de l’écoute flottante207. Des réductions très 
importantes de trafic ont pu être obtenues en réduisant, notamment, les messages de routine. 
- COMMUNICATION VIA L’ENVIRONNEMENT 
Dans l’immense majorité des cas, la coordination se fera via l’usage d’un ou plusieurs modes de 
communication dédiés (typiquement radiofréquence). Toutefois, l’usage de communications implicites 
via l’environnement ne doit pas tout à fait être négligé. Si l’on reprend l’exemple de la paire de drones 
tireur/illuminateur, utilisé plus haut, on peut imaginer se passer de communication explicite de la part 
de l’illuminateur pour indiquer que la cible est prête à être attaquée, si le tireur est capable de détecter 
la tache de désignation laser par lui-même. Si le tireur perçoit une tache laser, il peut considérer que 
l’illuminateur a accompli sa tâche et tire. 
De manière générale, si les actions des agents ont un effet dans l’environnement, perceptible par les 
autres agents, ou si les agents peuvent, par exemple, percevoir leurs positions respectives, un essaim 
peut être capable de se coordonner sans communication explicite. On parle alors de communication 
implicite, ou via l’environnement, par observation. 
SUPERVISER UN ESSAIM 
Nous avons vu qu’il est possible de concevoir des essaims d’agents capables de coordonner leurs 
actions pour atteindre des objectifs donnés de manière quasiment autonomes. Ceci peut se faire en 
utilisant deux grandes familles d’approches décrites plus haut : coordination réactive et travail d’équipe. 
Si l’on met de côté les systèmes d’essaims de type « tire et oublie », ces essaims doivent rester sous 
la responsabilité d’un ou plusieurs opérateurs humains, mais leur capacité à s’autodéterminer fait que 
l’on ne peut pas parler strictement de pilotage ou de contrôle. Les notions développées dans la (riche) 
littérature scientifique existant à ce sujet sont : le partage d’autorité208, l’initiative mixte, man-unmanned 
teaming, le contrôle supervisé ou encore la délégation. Nous retiendrons ici le terme de supervision. 
L’enjeu de la supervision d’essaim de drones est double : 
- 
La compréhension des algorithmes d’IA individuels ou en essaim est, par essence, peu 
naturelle pour l’Homme et peut facilement aboutir à des contre-sens générant des commandes 
contre-productives pour la tâche et donc pour la mission ; 
- 
Le nombre important d’agents composant un essaim rend difficile la supervision individuelle des 
agents. C’est donc l’essaim en tant qu’entité qui doit être supervisé ; 
Il est donc nécessaire de mettre en place des moyens d’interaction Homme-Système adaptés, non 
seulement au fonctionnement interne du système technique, mais surtout aux capacités cognitives des 
opérateurs humains chargés de les superviser. 
 
206 G. Kaminka et M. Tambe (1998). What is wrong with us? Improving robustness through social 
diagnosis. In Proceedings of the National Conference on Artificial Intelligence. AAAI.  
207 G. Kaminka, D. Pynadath, et M. Tambe (2002). Monitoring teams by overhearing: a multi-agent 
plan-recognition approach. Journal of Artificial Intelligence Research (JAIR), 17:83–135.  
208 Voir par exemple, le PEA « Étude des Facteurs Humains (FH) et partage d’autorité 
Homme/Système dans les systèmes de drones » 2008-2011.