Nous sommes aujourd’hui bien adaptés à notre environnement et à notre manière de vivre, de nous déplacer ou de nous nourrir.
Si nous sommes actuellement si bien adaptés, nous le devons incontestablement à un processus que Darwin mit en évidence au 19ème siècle : la sélection naturelle. Aujourd’hui, un peu partout dans le monde, des chercheurs s’inspirent de Dame Nature pour donner aux robots des capacités étonnantes comme celle de s’adapter à des événements inattendus de toute sorte. Jusqu’ici, les roboticiens ont quasiment résolu une partie du problème : permettre à un robot de s’adapter à un souci extérieur.

Reste l’autre versant de la montagne : comment un robot pourrait-il s’accommoder d’une défaillance interne, comme la perte d’un organe, et changer son comportement en fonction de celle-ci ? Le projet IRON⁽¹⁾ soutenu par le programme Robea a justement comme ambition de répondre à cette question. Là, les chercheurs ont trouvé dans l’évolution une formidable source d’inspiration. Et la recette qu’ils ont élaborée donne déjà des résultats prometteurs :

1. Dotez les robots, environ 200, de réseaux de neurones ou contrôleurs neuronaux : "ce sont en fait des programmes informatiques qui simulent les modèles décrits par les biologistes" explique Patrick Hénaff, chercheur au LIRIS* de Vélizy. Ces programmes reproduisent donc la communication entre les neurones dans un cerveau.
2. Ajoutez une pincée d’algorithmes d’apprentissage capables de modifier en ligne l’activité de ces neurones et leurs interactions. Grâce à eux, les réseaux de neurones, donc les robots, pourront changer leurs paramètres pour continuer à fonctionner en cas de problème.
3. Provoquez une défaillance chez les robots (enlevez-leur une ou plusieurs pattes par exemple) et observez comment ils se comportent.
4. Sélectionnez ceux qui s’adaptent le mieux à la nouvelle situation, croisez-les ensemble et mutez certains de leurs descendants. Vous obtenez alors une génération plus performante que la précédente. Reproduisez l’opération pendant 1000 à 2000 générations pour avoir une lignée très adaptative.

Si la tâche peut sembler digne de Sisyphe, les roboticiens travaillent en fait sur des simulateurs et ne testent que sur quelques individus les résultats de leurs recherches. Une énigme reste en suspens : réels ou virtuels, comment croiser deux robots qui ont présenté des comportements satisfaisants ? "Là encore, l’informatique nous aide à croiser deux contrôleurs neuronaux, détaille Patrick Hénaff. Comme dans la nature, tout se fait de manière aléatoire : nous ne sélectionnons pas à l’avance telle ou telle partie des réseaux de neurones selon un critère de performance. D’ailleurs, nous ne cherchons pas à obtenir des robots parfaits pour des situations connues mais plutôt des robots aux performances moyennes dans un environnement inconnu."

A l’image de ce qui peut se passer lors du brassage de gènes chez les êtres vivants (substitution, délétion, addition,…), les chercheurs observent même des mutations inattendues dans les réseaux neuronaux. Au final, ils obtiennent des robots qui s’adaptent bien mieux que leurs ancêtres à un dysfonctionnement interne.

Le but de ces travaux est simple : concevoir des systèmes adaptatifs et non plus seulement adaptés comme c’est le cas aujourd’hui pour la majorité des robots. Ceux-ci pourront donc à terme modifier par eux-mêmes leur comportement selon leur état du moment. De quoi pallier une grande diversité de problèmes allant d’un changement de la texture du sol à l’usure, voire la rupture, des articulations par exemple, sans pour autant expliquer à l’avance au robot ce qu’il doit faire dans chaque situation.

Pour Patrick Hénaff, il est même envisageable que le robot parvienne en quelque sorte à se soigner : "nous espérons doter les robots de la capacité à reconfigurer leur morphologie. Prenons l’exemple d’un robot chenille à vingt pattes, qui en perd huit d’un côté et deux de l’autre. S’il peut tenter d’adapter sa marche au nombre de pattes dont il dispose encore, il pourrait également décider d’en basculer certaines de l’autre côté ou même se débarrasser de quelques unes pour se rééquilibrer."

La robotique évolutionniste, à laquelle se rattachent ces travaux, devrait donc permettre à la recherche de gagner un temps précieux dans sa quête d’autonomie et d’adaptabilité pour les robots. Devant ces progrès, les chercheurs n’en gardent pas moins leur humilité : l’évolution artificielle des robots a de quoi s’inspirer encore longtemps de toutes les espèces actuelles, fruit de millions d’années de sélection naturelle.