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Galerie de robots bio-inspirés

Pour donner plus d'autonomie et de capacités d'apprentissage aux robots, des chercheurs s'inspirent des animaux et des bébés. Ils n'hésitent pas à piocher des idées dans d'autres disciplines : neurosciences, psychologie du développement... et même dans la théorie de l'évolution de Darwin.

Le robot iCubPour que les robots apprennent par eux-mêmes, des chercheurs se sont tournés vers la psychologie de l'enfant. Ici, le robot iCub.
© Massimo Brega / LookatSciences

Les robots de demain verront-ils le jour grâce aux recherches qui s'inspirent de l'autonomie des animaux et du développement des enfants ? Dans les années soixante-dix, les scientifiques nous auraient ri au nez. On était alors en plein boom de l'intelligence artificielle. L'objectif était de développer des programmes informatiques avec des capacités de raisonnement comparables à celles des humains (parler, calculer...). Ces programmes faisaient ce que leurs concepteurs avaient inscrit dans les lignes de code. Ainsi, Deep Blue, l'ordinateur qui a battu Gary Kasparov aux échecs en 1997, n’était rien de plus qu’une incroyable force de calcul et une grosse mémoire.
Rien à voir avec un robot curieux, doué de la capacité d’apprendre par lui-même. Un robot qui, à force d’essais et d’erreurs, pourrait se débrouiller seul dans un environnement inconnu ou face à une action de jeu inattendue de Kasparov… Pour créer un tel robot il fallait quitter le domaine de l’ingénierie - qui développent des machines appliquant à la lettre ce qui a été prédéfini dans leur programme - et se tourner vers la recherche.

Justement, au milieu des années quatre-vingts, quelques roboticiens, américains tout d’abord, européens ensuite, se sont penchés sur de nouveaux sujets d’études : les animaux. L'objectif ? "Imiter les capacités basiques que l'homme partage avec les animaux, comme se déplacer, éviter des obstacles, s'orienter. Parce qu'elles sont primitives et probablement indispensables à la compréhension de l'intelligence humaine," explique Jean-Arcady Meyer, chercheur à l'Institut des systèmes intelligents et de robotique de Paris (ISIR). Ainsi, des chercheurs anglais ont reproduit la nage de la carpe, tandis que ceux de Marseille copiaient le fonctionnement des yeux des mouches pour contrôler la hauteur de vol d'un mini hélicoptère.

À l’ISIR, l’équipe de Jean-Arcady Meyer se penche depuis 2002 sur Psikharpax, un robot-rat dont la morphologie et le cerveau s’inspirent de ceux du rongeur (partie 1). ''D’un point de vue fondamental, notre recherche vise à mieux comprendre le fonctionnement du système nerveux d'un vertébré. D’un point de vue appliqué, elle vise à augmenter l’autonomie décisionnelle des robots,'' souligne Agnès Guillot (lien portrait), psychophysiologue qui coordonne une partie du projet.

D'autres chercheurs se sont tournés, eux, vers la théorie de l'évolution de Darwin (partie 2) ou la psychologie du développement (partie 3). Comme les enfants, les robots peuvent-ils apprendre une nouvelle tâche en l'expérimentant ? Alan Turing, l'un des pères fondateurs de l'informatique, l'avait pourtant écrit dès 1950 : pour rendre les machines intelligentes, copions d'abord l'intelligence des enfants. Peu l’avaient alors écouté.

01.Psikharpax, le robot rat

 Dans un texte attribué à Homère, Psikharpax est le nom du Roi des rats. À l'ISIR de Paris, c'est un robot sur lequel se penche toute une équipe de chercheurs. Son objectif ? Faire que Psikharpax ressemble et se comporte comme son modèle en chair et en os. Les chercheurs ont d’ailleurs récemment orné ses joues de moustaches, ce qui lui permet de discriminer les textures et la forme des objets, même dans le noir.

Mais pour vivre sa vie de Le robot PsikharpaxLa perception est une composante fondamentale des "animats". Psikharpax est doté de caméras mobiles, de deux cochlées artificielles et de 66 vibrisses en guise de moustaches.
© Steve N'Guyen / UPMC / ISIR / BVS
rat de manière autonome, Psikharpax doit surtout être capable d'apprendre tout seul. Pour cela, les chercheurs se sont inspirés du système nerveux du rongeur. Car, non seulement le rat est un mammifère, comme nous, mais surtout, "c’est l'un des animaux les plus étudiés par les biologistes, avec le système nerveux le mieux connu," explique Agnès Guillot. Dès lors, il était plus aisé de créer des réseaux de neurones artificiels pour Psikharpax.

"Un réseau de neurones artificiels se présente sous forme de lignes de code informatique reliant des petites unités de calcul, et non sous forme de cellules artificielles connectées les unes aux autres," précise la chercheuse. Par analogie avec la structure de notre cerveau, les unités de calcul sont appelées neurones. Les neurones d'entrée traitent les données sensorielles recueillies par les capteurs du robot (ses moustaches pour le toucher, ses caméras pour la vue...) et envoient un signal au sein d'une seconde couche de neurones. Cette dernière transcrit les signaux en ordres moteurs pour les "actionneurs" du robot (les roues, les ''muscles'' de la tête, etc.).
"Ce qui est intéressant avec ces réseaux, c'est qu'ils sont capables d'apprendre par expérience." Comment ? Grâce à un programme qui hiérarchise l'importance des signaux circulant entre les neurones. Imaginons que pour se déplacer dans l'obscurité Psikharpax se fie à ses yeux. Et bien, à force de se taper contre les murs, l'importance des signaux provenant des caméras de Psikharpax va diminuer, et ceux provenant de ses moustaches augmenter. Son réseau de neurones l’informe que son action est bonne ou pas bonne, et le programme classe les résultats pour finalement privilégier la bonne solution : dans ce cas, utiliser les moustaches.

D'ici quelques années, les chercheurs espèrent que Psikharpax aura ainsi appris à "survivre" dans le laboratoire, sachant décider quoi faire à tout moment : recharger ses batteries, explorer son environnement, se réfugier dans un nid à l'approche des chercheurs… Ouf, il ne sait pas encore se reproduire !

02.Croisements et évolution de robots volants

Le robot volant RoburRobur est l’un des robots volants testé à l'ISIR.
© CRIC / IUT Cachan / UPMC / ISIR
  Voler comme un oiseau en battant des ailes... Léonard de Vinci en rêvait. À l'ISIR, des chercheurs ambitionnent de faire voltiger un robot. Ces mini-drones trouveraient de multiples applications : au niveau civil, pour suivre l'avancement de cultures ou inspecter les constructions ; au niveau militaire, pour surveiller ou explorer. Ainsi, "Ils seront capables d’observer précisément la propagation des feux de forêts ou d’inspecter des câbles à haute tension," projette Stéphane Doncieux, roboticien à l'ISIR.

Mais pour l’heure, les chercheurs ne savent pas reproduire les mouvements complexes des ailes des volatiles. "Techniquement, il est difficile de décomposer le vol des oiseaux. Cela demanderait un vaste hall équipé de plusieurs capteurs de mouvements. Et puis il y a un autre problème, on ne sait pas reproduire le revêtement exceptionnel des ailes : les plumes."

Pour obtenir des robots volants, l'équipe de Stéphane Doncieux a donc suivi une approche originale : permettre aux robots "d’évoluer" et de se "reproduire". On parle de robotique évolutionniste, par rapprochement avec la théorie de la sélection des espèces de Darwin. Mais comment faire évoluer des robots ? Avant tout, un conseil : il faut travailler sur des robots virtuels, autrement dit, de robots modélisés informatiquement mais inexistant physiquement. Cela évite d'en construire 350 à chaque génération, car qui dit évolution dit perte. Pour voler, les robots doivent posséder un réseau de neurones artificiels qui relie les capteurs de vitesse, d'altitude et d'accélération aux panneaux mobiles des ailes et de la queue. Ensuite, ils sont lâchés à la vitesse de 10 m/s dans un simulateur aérodynamique, virtuel lui aussi.
Afin de se maintenir dans les airs, les oiseaux peuvent diriger leurs panneaux mobiles vers l’avant, l’arrière, le bas, le haut, ou encore les tourner. Aucun comportement n'est prédéfini au départ. Par conséquent, beaucoup de robots des premières générations se scratchaient. Ceux-là n'étaient pas gardés pour la génération suivante. Les chercheurs ne sélectionnaient que les robots avec les meilleures performances, dans le but ultime de… les reproduire entre eux.

Animation – Simulation apprentissage oiseaux virtuelsAu fur et à mesure des générations, les oiseaux virtuels apprennent à voler et à faire face aux turbulences.
© AnimatLab / LIP6 / J.-B. Mouret
La "reproduction" consiste à croiser au hasard des morceaux du réseau de neurones artificiels des parents, un peu comme lors d'une opération d’entrecroisement sur les chromosomes. Un programme est chargé de cette reproduction, avec l’espoir que les solutions trouvées par les parents se retrouvent dans la structure des réseaux neuronaux des descendants. En parallèle, on opère des mutations aléatoires : on enlève une connexion entre deux unités de calculs ici, on en rajoute une là.

Petit à petit, les oiseaux virtuels volent plus longtemps et apprennent à contrer un vent de face. Après 2 000 générations, deux stratégies ont émergé, semblables à celles qu’on peut observer dans la nature. "Dans la première, le robot amplifie son amplitude de battement lorsqu'il a besoin d'accélérer. Dans la seconde, il incline les panneaux externes de ses ailes pour générer une traction plus importante et replie ses ailes pour éviter de générer des trainées qui le ralentiraient," explique Jean-Baptiste Mouret qui a travaillé sur le projet durant son doctorat.

Prochain objectif : apprendre au robot à passer d'un vol battu à un vol plané, comme un albatros qui profite des vents au-dessus de l'océan.

03.iCub, à l’image d’un enfant

Le robot enfant iCubIl existe six robots enfants iCub dispersés dans différents laboratoires européens. Il coûte 200 000 euros, rien que pour les pièces et l’assemblage. Suivez ici son apprentissage.
© Robotcub.org
Les enfants apprennent tout seul en jouant... Et si les robots faisaient pareil ? C'est l'objectif que se sont fixé certains scientifiques avec iCub, un androïde de la taille d'un enfant de trois ans, conçu par onze universités européennes, moyennant plusieurs millions d'euros.

Différents exemplaires d'iCub sont choyés dans des laboratoires en Angleterre, Allemagne, Espagne, mais aussi au sein de l'ISIR de Paris. Tous ambitionnent de le voir grandir. Des chercheurs de l’ISIR tentent de lui apprendre à coordonner ses mouvements. Ceux de l'Institut national de la recherche en informatique et automatique (Inria) cherchent à développer… sa curiosité ! Car, après tout, ce qui pousse les petits humains à apprendre, c’est en grande partie la curiosité. Une curiosité que les chercheurs essaient de reproduire dans un programme informatique qui sera implémenté dans le cerveau d’iCub.

Ce programme de curiosité artificielle a été développé par Pierre-Yves Oudeyer et Frédéric Kaplan à partir de 2003 pour le chien Aibo de Sony. "Cette fois, il va ''pousser'' iCub à s'intéresser aux choses nouvelles et surprenantes de son environnement, mais surtout à approfondir celles qui sont à sa portée, et à délaisser celles trop difficiles ou trop familières," explique Pierre-Yves Oudeyer, qui dirige l'équipe de l'Inria. Avec ce programme, comme classiquement en robotique, iCub pourra prédire les conséquences de ses actions : "Si je secoue le hochet, il va faire du bruit". Il pourra également évaluer le niveau de confiance de ses prédictions : "Je suis sûr à 30 % qu'il va faire du bruit".

Si le bébé robot progresse vite dans l’apprentissage du hochet, le programme va l'encourager à jouer encore avec l’objet. Tant qu’il y a de la surprise, iCub continue d’expérimenter le mouvement. Jusqu'à ce qu'il soit sûr à 100 % que le hochet va faire du bruit. Dès lors, il n’y a plus de surprise et le jouet perd de son intérêt. iCub se remet alors à explorer les autres activités de son environnement, exactement comme le ferait un enfant.

Le chien Aibo – P.-Y. OudeyerLe premier programme de curiosité artificielle a été implémenté sur le chien Aibo de Sony. Ici, avec l’un des inventeurs de ce programme, Pierre-Yves Oudeyer.
© Pierre-Yves Oudeyer
À l'inverse, si la confiance dans la prédiction d'une action n'augmente pas avec les répétitions, iCub passera beaucoup plus vite à une autre activité, comme s’il concevait qu’il n’est pas encore assez grand pour apprendre cela. La particularité du programme est donc d’inciter iCub à rechercher les situations de surprise et à les répéter si elles conviennent à son âge. "Il n'y a pas de fin dans ce processus d’apprentissage, car le monde du jeune enfant humain ne cesse de se complexifier au fur et à mesure qu'il apprend à interagir avec son environnement."

En retour, les psychologues espèrent trouver dans la robotique de nouvelles pistes de réflexion. Par exemple, "certains chercheurs pensent que la curiosité pourrait expliquer les différences d'apprentissage entre les grands singes et les hommes. La robotique peut jouer un rôle dans ce débat," conclut Pierre-Yves Oudeyer.

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