Édouard
Imaginez un avenir où les pilotes de course rivalisent avec des véhicules pilotés par l’intelligence artificielle (IA). Cette scène qui semble sortir d’un film de science-fiction pourrait un jour devenir réalité. En fait, des progrès prometteurs ont été réalisés ces derniers temps. Cette fois, avec des drones.
Les solutions d’IA vont au-delà des modèles qui font fonctionner ChatGPT et des systèmes de traitement qui alimentent Alexa. C’est un sujet dont les possibilités sont énormes et, comme nous le verrons, il couvre également le contrôle de véhicules sans présence humaine, par exemple des drones capables de participer à une course professionnelle.
Des algorithmes qui surpassent les pilotes professionnels
Si l’on parle d’IA et de sport, on trouve également plusieurs précédents. Ce domaine nous a donné des jalons extraordinaires. Pour ne citer que quelques exemples, l’ordinateur Deep Blue d’IBM a battu Garry Kasparov dans une partie d’échecs en 1997, et AlphaGo a fait de même avec le meilleur joueur de Go au monde. Comme on peut le constater, toutes les réalisations liées aux jeux de société ont cessé d’exister.
Face à cette réalité, un groupe de chercheurs suisses a décidé de tester l’IA au-delà des limites et est arrivé à la conclusion qu’une course de drones serait le scénario idéal. Ils ont donc décidé de développer un quadricoptère, un drone propulsé par quatre rotors, qui fonctionnerait avec une variété d’algorithmes et de méthodes de programmation conventionnels pour gagner une course.
Après des semaines de travail, l’équipe a opposé le drone alimenté par l’IA à des pilotes humains. Et les résultats ont été surprenants. L’appareil a réussi à battre ses adversaires dans 15 des 25 courses. Selon les chercheurs, c’est la première fois qu’une IA parvient à battre des champions humains dans un sport de compétition réel, ouvrant ainsi la porte à de nouvelles avancées.
Trajectoire du drone vs. trajectoire du pilote humain
Il s’agit d’une réalisation remarquable qui, comme nous le disons, a nécessité une combinaison de différentes approches. D’une part, nous avons l’apprentissage supervisé, un type d’entraînement utilisé pour « apprendre » au drone à identifier les portes qu’il doit franchir en compétition. C’est une tâche qui a été réalisée en introduisant des milliers d’images utilisées lors de la formation.
De l’autre, nous avons l’apprentissage par renforcement (ou non supervisé), une approche qui a permis au drone de découvrir le meilleur itinéraire possible dans un environnement simulé puis de le mettre en pratique dans un environnement réel.
Dans l’image ci-dessus, on peut voir le chemin choisi par l’IA (rouge) versus celui de son adversaire (bleu) dans l’une des courses dans lesquelles la machine a fini par gagner.
Il convient de noter, au moins à ce stade de la technologie, que les techniques utilisées dans ce test ne peuvent être utiles que dans des environnements extrêmement contrôlés. Les chercheurs reconnaissent que de petits changements, comme une augmentation de l’intensité lumineuse ou une attaque d’un rival, peuvent faire perdre le contrôle du drone et même s’écraser. Un obstacle a été surmonté, mais il en reste encore bien d’autres.
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