Une recherche menée en collaboration avec l’UNamur s’inspire des abeilles pour aider les essaims de robots à prendre de meilleures décisions

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 !