Imaginez des dizaines de robots envoyés dans une zone sinistrée pour rechercher des victimes, surveiller un écosystème fragile ou intervenir après une fuite de produits chimiques. Dans ces environnements difficiles ou dangereux pour l’être humain, les essaims de robots pourraient un jour jouer un rôle précieux. 

Mais pour agir seuls, encore faut-il qu’ils soient capables de se mettre d’accord sur la marche à suivre. Et la tâche se complique lorsque les informations qu’ils échangent ne sont pas toujours fiables : un robot peut tomber en panne, un capteur fournir une mauvaise indication ou un message être manipulé lors d’une cyberattaque.

Andreagiovanni Reina, de l’Université de Constance, Marco Dorigo et Raina Zakir, de l’Université Libre de Bruxelles, et Timoteo Carletti, de l’UNamur, ont cherché à comprendre comment des robots peuvent parvenir à se mettre d’accord lorsqu’ils reçoivent des informations contradictoires. Et pour trouver une solution, les chercheurs se sont tournés vers la nature et vers une championne de la décision collective : l’abeille. 

En effet, lorsqu’une colonie doit trouver un nouvel endroit où installer son nid, des abeilles partent explorer les environs et reviennent défendre différents lieux. Celles qui soutiennent un endroit peuvent alors envoyer un signal pour freiner les abeilles qui en défendent un autre. Peu à peu, certaines options sont abandonnées et la colonie finit par se mettre d’accord sur une seule destination. 

Les chercheurs ont reproduit cette logique chez les robots. Lorsqu’un robot reçoit une information contraire à son choix actuel, il ne change pas immédiatement d’avis. Il passe d’abord par un court moment d’hésitation, durant lequel il ne soutient plus aucune option, avant de pouvoir faire un nouveau choix. Cette petite hésitation fait toute la différence. Même lorsque certaines informations sont fausses ou peu fiables, les robots parviennent généralement à se mettre d’accord plus rapidement et plus clairement. 

Plus surprenant encore, les chercheurs ont découvert qu’une quantité limitée d’informations peu fiables pouvait parfois améliorer le résultat. Ces perturbations peuvent empêcher l’essaim de se mettre trop rapidement d’accord sur une mauvaise option et augmenter ses chances de finalement choisir la meilleure. 

Des mécanismes similaires existent d’ailleurs à différents niveaux dans la nature, des réseaux de neurones jusqu’aux mécanismes qui régulent les cellules. Cette recherche crée ainsi un pont entre biologie et robotique : le vivant inspire la conception de robots plus efficaces, tandis que les expériences menées avec ces robots permettent de mieux comprendre certains mécanismes présents dans la nature. 

À terme, cette approche pourrait aider des essaims de robots à déterminer quelle zone explorer en priorité après une catastrophe ou quelle menace environnementale traiter en premier. Félicitations à Timoteo Carletti et à l’ensemble de l’équipe pour cette publication dans Nature Communications ! 

La coopération est au cœur du fonctionnement de nombreuses sociétés humaines, écosystèmes et communautés microbiennes. Pourtant, elle est constamment menacée par des individus qui profitent des bénéfices collectifs sans contribuer à leur production. Une nouvelle étude menée par les équipes de recherche dirigées par le Professeur Dibakar Ghosh (ISI, Kolkata, Inde), le Professeur Matjaž Perc (Université de Maribor, Slovénie) et le Professeur Timoteo Carletti (UNamur, Institut naXys, Belgique) montre que la manière dont les individus se déplacent au sein d'un réseau peut jouer un rôle décisif dans le maintien de la coopération.

Depuis plusieurs décennies, les scientifiques tentent de comprendre pourquoi la coopération persiste alors que les comportements égoïstes semblent souvent plus avantageux à court terme. Les modèles théoriques classiques prédisent généralement que les « défecteurs » — ceux qui profitent du groupe sans participer à l'effort collectif, que nous avons qualifié de tricheurs plus haut — devraient finir par dominer.

Mais la réalité est plus nuancée. Dans la nature comme dans les sociétés humaines, la coopération demeure omniprésente. Pour explorer ce paradoxe, les chercheurs ont développé un modèle mathématique décrivant des populations organisées en groupes formant les nœuds d’un réseau, où coopérateurs et défecteurs peuvent se déplacer d'un groupe à l'autre. Leur analyse révèle un phénomène inattendu : lorsque les défecteurs se déplacent plus rapidement que les coopérateurs, leur avantage peut s'éroder. Les coopérateurs, moins mobiles, tendent alors à rester regroupés. Ces regroupements créent des conditions favorables à l'entraide et permettent à la coopération de se maintenir malgré la présence d'individus opportunistes.

Les chercheurs ont également observé que la structure même du réseau joue un rôle important. Les nœuds les plus connectés — comparables à des carrefours dans un réseau de transport ou à des personnes très influentes dans un réseau social — sont particulièrement propices au maintien de la coopération. À l'inverse, les zones plus périphériques restent davantage exposées aux comportements de défection.

Ces résultats mettent en évidence un mécanisme simple mais puissant : les différences de mobilité peuvent favoriser l'émergence spontanée de communautés coopératives stables. Ils ouvrent de nouvelles perspectives pour comprendre la dynamique des comportements collectifs dans des contextes très variés, allant des écosystèmes aux sociétés humaines en passant par les populations microbiennes.

La revue "Proceedings of the National Academy of Sciences" (PNAS), une publication à comité de lecture de l'Académie nationale des sciences (NAS), est une source faisant autorité en matière de recherches originales à fort impact, couvrant un large éventail de domaines dans les sciences biologiques, physiques et sociales. Cette revue a une portée mondiale et est ouverte aux soumissions de tous les chercheurs du monde entier.

Félicitations aux chercheurs pour cette publication !

Les sciences du patrimoine sont en train de connaître un nouveau souffle à l’UNamur. Ce domaine de recherche – qui consiste à mobiliser les techniques et expertises issues des sciences exactes (physique, chimie, biologie) pour étudier des objets patrimoniaux anciens – se réinvente grâce au projet PHOENIX, porté par sept chercheurs issus des Facultés des sciences (Département de physique) et de philosophie et lettres (Départements d’histoire et de langues et littératures classiques). 

« PHOENIX est né de la rencontre entre plusieurs chercheurs d’horizons différents, mais animés par la même envie d’étudier la matérialité d’objets patrimoniaux. On peut notamment citer Julien Colaux, dont l’un des prédécesseurs avait mené au Laboratoire d'Analyse par Réactions Nucléaires (LARN) de l’UNamur les premiers projets en sciences du patrimoine. C’est une sorte de retour aux sources », se souvient Nicolas Ruffini-Ronzani, chercheur au Département d’histoire, président de l’institut PaTHs et l’un des porteurs du projet. 

Avec PHOENIX, les chercheurs souhaitent faire parler deux types d’objets : des pièces de monnaie antiques et des parchemins médiévaux (voir encart). Plus précisément, trois objectifs guident leurs recherches :

• Comprendre la composition des artefacts étudiés. Pour les parchemins, identifier l’espèce animale (mouton, chèvre ou veau) et, pour la monnaie, caractériser l’alliage métallique.
• Mieux appréhender la chaîne opératoire de production et de traitement. Par exemple, déterminer quelles parties de l’animal ont été utilisées dans la confection d’un parchemin.
• Proposer une datation la plus précise possible. 

C’est dans ce dernier objectif que réside le principal enjeu. « On ne va pas pouvoir dater ces objets à l'année près », avertit Olivier Deparis, professeur au Département de physique et membre de l’institut de recherche NISM. « L’idée est de donner une fourchette temporelle qui soit aussi fine, si pas meilleure, que celle déjà fournie par la paléographie (l’étude des écritures anciennes) ou l’analyse des textes. Si on atteint le quart de siècle, ce sera déjà une belle avancée. »

Pour y parvenir, l’équipe de PHOENIX utilise différentes techniques non-invasives, en particulier les spectroscopies infrarouges et Raman, la spectrométrie de masse d’ions secondaires à temps de vol (ToF-SIMS) et les analyses par faisceau d’ions (IBA). Ces approches – qui mobilisent les outils de pointe de l’UNamur comme l’accélérateur de particules ALTAÏS (voir Omalius #36) – fournissent des renseignements détaillés sur la composition physico-chimique des matériaux, comme l’origine animale et les formulations d’encres pour les parchemins ou le type d’alliage métallique pour les monnaies. « Le recours aux sciences exactes va permettre d’enrichir nos études et donc de mieux comprendre comment étaient produits ces objets par le passé », précise Nicolas Ruffini-Ronzani. « Contrairement à ce que l’on pourrait penser, la collaboration entre sciences humaines et sciences exactes a une longue histoire derrière elle, qui remonte au 19^e siècle, voire bien avant pour les monnaies. »

Ces outils vont permettre de scruter les parchemins et les monnaies jusque dans les moindres détails, à l’échelle du pixel. Ces analyses poussées génèrent donc un volume colossal de données brutes à traiter. C’est là que l’intelligence artificielle entre en scène pour accélérer leur traitement et révéler les informations « cachées » dans les données, en dégageant les grandes tendances invisibles à l’œil nu. 

Surtout, elle donnera un coup de pouce pour relever le défi de la datation des objets étudiés. Des documents datés, comme des chartes, vont ainsi être utilisés comme références pour tester la robustesse du modèle, en comparant les résultats obtenus aux dates déjà connues. « Si les résultats sont convaincants, la technique pourra être appliquée à des documents non datés », se réjouit Nicolas Ruffini-Ronzani. Il s’agirait là d’une avancée non négligeable dans la recherche historique.

« L’usage des méthodes d’apprentissage automatique n’est pas la panacée », nuance cependant Olivier Deparis. « On a voulu l’exploiter comme une question ouverte, pour évaluer son bénéfice. »

PHOENIX pourrait ainsi incarner une nouvelle ère pour les sciences du patrimoine, où l’intelligence artificielle, à l’image du phénix dont le projet porte le nom, ouvre de nouvelles façons d’analyser et de comprendre les matériaux du passé.

• Francesca Cecchet (Département de physique – Instituts NISM et NARILIS)
• Lucas Baseil (Département de physique - Institut NISM)
• Julien Colaux (Département de physique – Instituts NISM et PaTHs)
• Olivier Deparis (Département de physique – Instituts NISM, naXys et PaTHs)
• Christophe Flament (Département de langues et littératures classiques – Institut PaTHs)
• Louise Fauchier (Département de langues et littératures classiques – Institut PaTHs)
• Laurent Houssiau (Département de physique – Institut NISM)
• Alexandre Mayer (Département de physique – Instituts NISM et naXys)
• Giulia Morabito (Département de physique - Instituts NISM et PaTHs)
• Nicolas Ruffini-Ronzani (Département d’histoire – Instituts PaTHs)
• Nicolas Gros (Département de Physique – Instituts NISM et PaTHs)
• Manon Bart (Département de Physique – Instituts NISM et naXys)

Le projet PHOENIX bénéficie d’un financement du programme d’action de recherche concertée (ARC) de septembre 2024 à août 2029. Il constitue la suite du projet interdisciplinaire Pergamenum21, impulsé en 2014 par la Bibliothèque universitaire Moretus Plantin (BUMP) sous la houlette du professeur Olivier Deparis et consacré à l’étude scientifique du parchemin en vue d’améliorer les pratiques de restauration.

Des jeunes rochefortois ont mis à l’honneur le projet PHOENIX lors du concours international First Lego League, une compétition de robotique ouverte aux jeunes de 10 à 16 ans. Pour coller au thème annuel consacré aux nouvelles technologies dans le domaine de l’archéologie, cette équipe du Centre des Jeunes et de la Culture de Rochefort s’est inspirée de la technique IBA pour élaborer un jeu de recherche permettant d’identifier l’origine de pièces de monnaies de la Grèce Antique modélisées à l’aide d’une imprimante 3D. Leur projet a tapé dans l’œil du jury et leur a permis de se qualifier pour la finale nationale qui a eu lieu en mars dernier. Au-delà du concours, ce jeu original sera présenté lors de la journée des familles de l’Archéoparc de la Malagne (Rochefort). 

Dans sa recherche, Antoine Hubermont, membre de naXys, (Institut Namurois des Systèmes Complexes) s’intéresse plus particulièrement aux infrastructures qui permettent le fonctionnement de Galileo, le système européen de navigation par satellite. 

« On l’utilise tous les jours, mais peu de gens savent que nous avons un GPS européen, Galileo, basé sur une constellation de satellites à plus de 23 000 kilomètres autour de la Terre », explique-t-il. 

À l’aide de méthodes d’intelligence artificielle, Antoine Hubermont développe des outils capables notamment d’anticiper l’apparition de pannes. 

Plus précisément, le projet Monsater vise à créer une plateforme permettant de visualiser et de prévoir l'état de ces équipements, d'évaluer le risque de panne et d'identifier les anomalies afin d'initier un processus de rétablissement de leurs fonctions. La plateforme intègre et combine les capacités de détection et de prédiction des solutions basées sur l'intelligence artificielle avec les capacités techniques des solutions robotiques. 

Dans ce travail, Antoine Hubermont est encadré par le professeur Elio Tuci membre de naXys, et professeur à la Faculté d'informatique à l'UNamur.