Un groupe de robots peut désormais repérer un comportement anormal dans ses rangs et coordonner sa réaction sans ordinateur central chargé de les diriger.
Un essaim robotique repose sur de nombreuses petites machines qui prennent chacune leurs décisions à partir d’informations locales. Aucun robot n’a nécessairement une vue complète du groupe. Cette organisation évite de dépendre d’un chef unique, mais elle crée une difficulté : comment savoir ce que fait réellement l’ensemble lorsque chacun n’en voit qu’une partie ?
Un grand essaim de robots Kilobot, une plateforme conçue pour étudier les comportements collectifs de nombreuses petites machines.
Crédit : Asuscreative / Wikimedia Commons — CC BY-SA 4.0
Des chercheurs de l’University of Utah ont développé une méthode appelée SyncSBC pour répondre à cette question. Chaque robot observe ses voisins et utilise ces données limitées pour estimer le comportement collectif. Les machines échangent ensuite leurs estimations afin de parvenir à une décision commune, sans transmettre toutes leurs données vers un poste de contrôle central.
Le système associe apprentissage automatique et échanges entre robots. Le premier sert à reconnaître différents comportements de l’essaim à partir des observations disponibles. Les échanges permettent ensuite aux membres du groupe d’accorder rapidement leurs décisions. Ainsi, chaque machine peut disposer d’une estimation du comportement général sans observer directement tous les autres robots.
Cette capacité devient particulièrement utile lorsqu’un membre du groupe ne se comporte plus comme prévu. Une panne, une mauvaise commande ou un changement inattendu peut perturber le mouvement collectif. Lors d’essais sur de vrais robots, SyncSBC a permis au groupe d’identifier des anomalies de comportement à partir de ses seules observations distribuées.
Les chercheurs ont aussi testé une seconde possibilité : modifier collectivement le comportement de l’essaim. Une fois une situation reconnue, les robots peuvent synchroniser leur décision et passer de manière autonome à une autre organisation. Aucun serveur central n’a besoin de décider du changement pour l’ensemble du groupe.
Cette absence de centre de commande présente un intérêt. Dans un environnement où les communications sont limitées, éloignées ou instables, une liaison permanente avec un ordinateur unique peut devenir un point faible. Un essaim autonome peut continuer à prendre certaines décisions même lorsque chaque robot ne dispose que d’informations provenant de son voisinage immédiat.
Les résultats ont été obtenus sur des robots réels, mais le travail reste une recherche expérimentale. Les auteurs indiquent une forte précision de classification et un faible délai de synchronisation dans leurs essais. Le code, des vidéos et des expériences complémentaires ont été rendus disponibles pour permettre d’étudier la méthode dans d’autres configurations d’essaims.