Sous l'égide du Jet Propulsion Laboratory, une coentreprise de la Nasa, une course de drones a eu lieu pour départager le meilleur entre un pilote humain d'un système d'intelligence artificielle.

Tôt ou tard, les systèmes d’intelligence artificielle finiront vraisemblablement par être imbattables dans une course de drones. Les algorithmes qui commandent ces petits aéronefs ont en effet la capacité de mouliner quasiment instantanément des données en grande quantité, quand le cerveau doit, pour sa part, composer avec un temps de réaction qui limite sa vivacité.

Cela étant, le jour où les algorithmes surclasseront à coup sûr les pilotes de chair et de sang dans une compétition de drones n’est pas encore venu. Aujourd’hui, l’IA peut encore se faire avoir par les meilleurs des meilleurs : c’est ce qu’illustre une course officieuse qui s’est déroulée dans les installations de la Jet Propulsion Laboratory, la coentreprise entre la Nasa et l’institut de technologie de Californie.

Le parcours imaginé pour la compétition.

Vainqueur : l’humain

Sur un parcours proposant une ligne droite, un zig zag et une série de virages serrés, deux drones strictement identiques ont été mis à l’épreuve. But du jeu ? Boucler un tour le plus vite possible. L’un des deux appareils était contrôlé par un pilote professionnel, Ken Loo, tandis que le second était dirigé par les algorithmes conçus par les ingénieurs de la Jet Propulsion Laboratory (JPL).

Résultat des courses ?

Le pilote humain a fini par compléter des tours de piste plus rapidement que le système d’IA, avec une moyenne de 11,1 secondes pour le premier contre 13,9 secondes pour le second. La raison essentielle ? Ken Loo a pris davantage de risques pour passer les obstacles alors que l’algorithme a déterminé ce qu’il considérait comme la trajectoire idéale et s’y est tenu tout au long de la course.

Le pilote humain était plus audacieux mais plus inégal, tandis que l’IA s’est montrée plus régulière et plus prudente

« Si l’IA et le pilote ont débuté avec des chronos similaires, après des dizaines de tours, Ken Loo a compris le parcours et est devenu plus créatif et adroit. Pour les tours officiels, il a établi une moyenne de 11,1s contre 13,9s pour les drones autonomes », écrit la JPL. « Mais [l’IA] était plus cohérente dans l’ensemble. Là où les temps de Ken Loo variaient davantage, elle a pu suivre la même trajectoire de course à chaque tour ».

Sur ce point, Ken Loo a admis qu’il avait tendance à s’épuiser facilement. « Quand je suis fatigué, je commence à me perdre, même si j’ai suivi le parcours 10 fois », a-t-il confié, illustrant ainsi une autre faiblesse de l’homme face à la machine : l’incapacité à maintenir le même niveau de concentration ou d’énergie à une tâche. L’IA, elle, est en mesure de travailler inlassablement à 100 % de ses capacités.

Les drones étaient dotés de petites caméras pour pouvoir se situer.

Maintenant, la question est de savoir si à court ou moyen terme quelqu’un comme Ken Loo pourra encore finir premier. Car, expliquent les ingénieurs derrière le drone sans pilote, celui-ci souffre encore d’imperfections : sa vitesse de déplacement provoque parfois une perte de localisation du drone par rapport à son environnement (le drone se sert de petites caméras et d’une carte pré-chargée de la zone).

En clair, le drone sas pilote a encore une marge de progression assez évidente là où celle de l’humain est moins certaine.

Quoiqu’il en soit, au-delà de son caractère insolite, l’évènement organisé par le JPL illustre la façon dont les drones pourraient apprendre à se repérer dans un lieu fermé, comme un entrepôt, là où la couverture GPS est mal assurée, afin de gérer un stock par exemple, à condition d’avoir cartographié préalablement la zone — et encore, cette étape ne sera peut-être même plus nécessaire.

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