Blog de Paul Jorion

Illustration par DALL-E (+PJ)

Paul Jorion :

Il existe trois plans : le plan A, le plan B et le plan C.

• Le plan A consiste à empêcher l’extinction de l’humanité d’ici à 2100.
• Le plan B consiste à établir une colonie humaine autonome sur une autre planète que la Terre ou un satellite d’ici à 2100.
• Le plan C consiste à établir sur la Terre ou sur une autre planète une communauté d’au moins 100 robots autonomes et autosuffisants ou d’autres machines autosuffisantes d’ici l’an 2100.

Quelle est la probabilité de réussite du plan C ?

[Ma contribution à la discussion s’est limitée à définir les 3 plans dans les termes ci-dessus].

GPT-4 :

[Rappel : Considérations générales ; Le Plan A – Les chances de survie du genre humain à l’horizon 2100 ; Le Plan B – Établir une colonie autonome sur une autre planète à l’horizon 2100]

L’intelligence artificielle (IA) joue un rôle essentiel dans le développement des machines autonomes. Les systèmes d’IA permettent aux machines de prendre des décisions, d’apprendre par l’expérience et de s’adapter à de nouvelles situations, ce qui constitue des capacités essentielles pour créer une communauté de robots ou de machines autonomes et autosuffisants. Les progrès réalisés dans divers sous-domaines de l’IA contribueront au développement de robots plus performants et plus intelligents :

1. L’apprentissage automatique : Les algorithmes d’apprentissage automatique permettent aux machines d’apprendre à partir de données et d’améliorer leurs performances au fil du temps. Il s’agit de techniques d’apprentissage supervisé, non supervisé et par renforcement, qui peuvent être utilisées pour enseigner aux machines diverses tâches et processus de prise de décision. Les progrès continus dans le domaine de l’apprentissage automatique permettront aux robots d’apprendre de leurs expériences et de s’adapter plus efficacement à de nouvelles situations.
2. Traitement du langage naturel (NLP) : Le traitement du langage naturel implique le développement d’algorithmes et de techniques permettant aux machines de comprendre, d’interpréter et de générer du langage humain. Les progrès dans ce domaine permettront aux machines de communiquer plus efficacement avec les humains et les autres machines, ce qui facilitera la collaboration et la coordination au sein d’une communauté de robots autonomes.
3. Vision par ordinateur : Les algorithmes de vision par ordinateur permettent aux machines de traiter et d’interpréter les informations visuelles de leur environnement, comme la reconnaissance d’objets, le suivi de mouvements et la reconstruction de scènes en 3D. Les progrès dans le domaine de la vision par ordinateur amélioreront la capacité des robots à naviguer et à interagir avec leur environnement, ce qui leur permettra d’accomplir des tâches de manière plus efficace et autonome.
4. Robotique : Les techniques d’IA peuvent être intégrées aux technologies robotiques avancées pour créer des machines plus performantes, plus adaptables et plus intelligentes. Cela inclut le développement de systèmes de contrôle pilotés par l’IA, de techniques de fusion de capteurs et d’algorithmes pour la coordination multi-robots.
5. Sécurité et éthique de l’IA : Les machines autonomes devenant de plus en plus performantes et intelligentes, il est essentiel de veiller à ce qu’elles soient développées et déployées de manière sûre et responsable. Cela implique des recherches sur la sécurité de l’IA, la prise en compte des risques potentiels et des modes de défaillance, et l’examen des implications éthiques associées à l’IA et à la robotique.

Le développement de systèmes d’IA dotés de ces capacités contribuera de manière significative à la création d’une communauté de machines autonomes et autosuffisantes. À mesure que les progrès de l’IA et des domaines connexes se poursuivent, il devient de plus en plus plausible qu’une communauté de machines autonomes puisse être créée d’ici 2100. Le niveau d’autosuffisance et d’autonomie atteint dépendra des percées et des innovations qui se produiront au cours des prochaines décennies.

Les technologies robotiques avancées sont essentielles pour créer des machines autonomes capables d’interagir avec leur environnement, d’effectuer des tâches et de naviguer dans des espaces complexes. Ces technologies jouent un rôle crucial dans le développement d’une communauté de robots ou de machines autonomes et autosuffisants, comme l’envisage le plan C. Parmi les domaines clés de l’évolution de la robotique figurent les suivants :

1. Les capteurs : Les capteurs avancés permettent aux robots de percevoir leur environnement et de recueillir des informations sur divers facteurs, tels que la température, l’humidité, la proximité et la force. La mise au point de capteurs plus précis, plus fiables et plus robustes permettra aux robots de mieux comprendre leur environnement et d’y réagir, ce qui est essentiel pour l’autonomie et l’autosuffisance.
2. Actionneurs : Les actionneurs sont les composants qui convertissent l’énergie électrique, hydraulique ou pneumatique en mouvement mécanique, ce qui permet aux robots de se déplacer et d’interagir avec leur environnement. Les progrès dans la technologie des actionneurs, tels que le développement d’actionneurs plus efficaces, plus légers et plus réactifs, amélioreront les performances et les capacités des machines autonomes.
3. Systèmes de contrôle : Les systèmes de contrôle sont chargés de coordonner les actions des différents composants d’un robot, tels que les capteurs, les actionneurs et autres matériels. Le développement d’algorithmes et de techniques de contrôle plus sophistiqués permettra aux robots d’effectuer des tâches plus efficacement, de s’adapter aux changements de leur environnement et d’améliorer leur autonomie globale.
4. Conception des robots et matériaux : Les innovations dans le domaine de la conception des robots et des matériaux peuvent déboucher sur des machines plus performantes et plus adaptables. Cela inclut le développement de systèmes robotiques modulaires et reconfigurables, ainsi que l’utilisation de matériaux avancés qui peuvent améliorer la résistance, la durabilité ou l’efficacité énergétique d’un robot.
5. Manipulation et préhension : Le développement de capacités de manipulation et de saisie avancées est essentiel pour permettre aux robots d’interagir avec des objets et d’effectuer des tâches dans leur environnement. Cela inclut la recherche sur la conception des mains robotiques, les techniques de préhension et les algorithmes de planification et d’exécution des tâches de manipulation.
6. Locomotion et navigation : Les robots doivent être capables de se déplacer et de naviguer dans des environnements complexes, tant à l’intérieur qu’à l’extérieur. La recherche dans ce domaine se concentre sur le développement de nouvelles méthodes de locomotion (par exemple, marcher, rouler ou voler), ainsi que d’algorithmes de navigation qui peuvent aider les robots à trouver leur chemin et à éviter les obstacles.
7. Interaction homme-robot : À mesure que les machines autonomes se répandent, il est important de s’assurer qu’elles peuvent interagir efficacement et en toute sécurité avec les humains. Cela implique des recherches sur le traitement du langage naturel, la reconnaissance des gestes et d’autres méthodes de communication, ainsi que l’élaboration de protocoles de sécurité et de lignes directrices pour la collaboration homme-robot.

En faisant progresser ces technologies robotiques, il devient de plus en plus possible de créer une communauté de machines autonomes et autosuffisantes. Le succès du plan C dépendra du rythme des progrès dans ces domaines et des percées et innovations qui se produiront au cours des prochaines décennies.

Le stockage de l’énergie est un aspect crucial du développement de machines autonomes pouvant fonctionner de manière indépendante pendant de longues périodes. Des systèmes de stockage d’énergie fiables et efficaces sont essentiels pour garantir que les robots et autres machines puissent fonctionner sans recharge fréquente ni sources d’énergie externes. Les progrès réalisés dans les domaines suivants peuvent contribuer au développement de robots plus autonomes :

1. Technologie des batteries : Les améliorations de la technologie des batteries peuvent augmenter la densité énergétique, l’efficacité et la durée de vie des batteries utilisées dans les machines autonomes. Cela inclut le développement de nouvelles chimies de batteries, telles que les batteries à l’état solide, qui peuvent offrir des densités d’énergie plus élevées et une sécurité accrue par rapport aux batteries lithium-ion traditionnelles. En outre, la recherche sur les technologies de batteries alternatives, telles que les batteries à flux ou les batteries métal-air, peut offrir de nouvelles options pour le stockage de l’énergie dans les systèmes robotiques.
2. Récolte d’énergie : Les technologies de collecte d’énergie permettent aux robots de recueillir l’énergie de leur environnement, réduisant ainsi leur dépendance à l’égard des sources d’énergie externes. Il peut s’agir de l’énergie solaire, qui consiste à utiliser des cellules photovoltaïques pour convertir la lumière du soleil en électricité, ou d’autres formes de collecte d’énergie, telles que les systèmes thermoélectriques, piézoélectriques ou basés sur les vibrations. Le développement de technologies de collecte d’énergie plus efficaces et plus polyvalentes contribuera à l’autosuffisance des machines autonomes.
3. Transmission d’énergie sans fil : Les systèmes de transmission d’énergie sans fil permettent aux robots de recevoir de l’énergie sans connecteur physique, ce qui accroît leur flexibilité opérationnelle et leur autonomie. Les progrès en matière de transmission d’énergie sans fil, tels que le couplage inductif résonant ou les systèmes à micro-ondes, peuvent permettre aux robots de se recharger ou de recevoir de l’énergie sur de plus grandes distances et avec une plus grande efficacité.
4. Systèmes de gestion de l’énergie : La mise au point de systèmes intelligents de gestion de l’énergie peut aider les robots à optimiser leur consommation d’énergie, à prolonger leur durée de fonctionnement et à réduire le gaspillage d’énergie. Il s’agit notamment d’algorithmes et de techniques de programmation des tâches en fonction de la puissance, de gestion adaptative de la puissance et d’utilisation efficace des ressources de collecte d’énergie.
5. Piles à combustible et sources d’énergie alternatives : La recherche sur les piles à combustible et d’autres sources d’énergie alternatives, telles que les biocarburants ou les systèmes d’alimentation à radio-isotopes, peut offrir de nouvelles options pour le stockage et la production d’énergie dans les machines autonomes. Ces technologies peuvent offrir des avantages en termes de densité énergétique, d’efficacité ou d’impact sur l’environnement par rapport aux systèmes de batteries traditionnels.

En progressant dans ces domaines, les chercheurs et les ingénieurs peuvent mettre au point des robots et des machines plus économes en énergie et plus autonomes, ce qui nous rapproche de la réalisation du plan C. La probabilité de créer une communauté de machines autonomes et autosuffisantes d’ici 2100 dépend du rythme des progrès réalisés dans le domaine du stockage de l’énergie, de la récolte de l’énergie et des technologies connexes.

Illustration par DALL-E (+PJ)

Technologies de fabrication. Pour qu’une communauté de robots et de machines soit réellement autosuffisante, il faut qu’elle soit capable de se fabriquer, de se réparer et de s’entretenir, ainsi que d’entretenir d’autres machines. Ce niveau d’autonomie est nécessaire pour qu’une communauté durable puisse fonctionner de manière indépendante sans dépendre d’une aide extérieure. Les progrès réalisés dans les domaines suivants peuvent contribuer au développement de robots et de machines autosuffisants :

1. Fabrication additive (impression 3D) : La fabrication additive, communément appelée impression 3D, permet de produire des composants et des structures complexes à partir de modèles numériques. Les progrès des technologies d’impression 3D, tels que l’amélioration de la gamme des matériaux imprimables, l’augmentation de la vitesse et de la précision de l’impression et le développement de capacités d’impression multi-matériaux, peuvent permettre aux robots de fabriquer des pièces et des outils à la demande. Cela est particulièrement important pour les environnements éloignés ou isolés, tels que les colonies extraterrestres, où les chaînes d’approvisionnement traditionnelles ne sont pas toujours possibles.
2. Systèmes robotiques modulaires et reconfigurables : La mise au point de systèmes robotiques modulaires et reconfigurables peut permettre aux machines d’adapter leur forme et leur fonction à différentes tâches et à différents environnements. Cela peut améliorer leur polyvalence et leur résistance, et permettre l’autoréparation et la maintenance en remplaçant ou en reconfigurant les composants endommagés. La recherche dans ce domaine comprend le développement de matériel robotique modulaire, ainsi que d’algorithmes et de systèmes de contrôle pour la reconfiguration et l’auto-assemblage.
3. Techniques de maintenance et de réparation automatisées : Les progrès des techniques de maintenance et de réparation automatisées peuvent permettre aux robots de diagnostiquer et de résoudre leurs problèmes et ceux d’autres machines. Cela comprend la recherche sur les algorithmes de détection et de diagnostic des pannes, ainsi que le développement de systèmes robotiques capables d’effectuer des tâches de maintenance, telles que le remplacement de composants ou la mise à jour de logiciels.
4. Technologie des jumeaux numériques : Les jumeaux numériques sont des représentations virtuelles de systèmes physiques qui peuvent être utilisées pour la surveillance, la simulation et l’optimisation. Les progrès de la technologie des jumeaux numériques peuvent permettre aux robots de mieux comprendre et prédire leurs propres performances, ainsi que celles d’autres machines, facilitant ainsi la maintenance et les réparations proactives.
5. Utilisation des ressources in situ (ISRU) : Dans le contexte des colonies extraterrestres ou des environnements éloignés, l’ISRU consiste à utiliser les ressources locales pour soutenir les activités de fabrication et de maintenance. Il peut s’agir d’extraire des matières premières, telles que des métaux ou de l’eau, de l’environnement local et de les transformer en formes utilisables. Les progrès des technologies ISRU peuvent contribuer à l’autosuffisance d’une communauté de robots en réduisant leur dépendance à l’égard des approvisionnements extérieurs.

En progressant dans ces domaines, les chercheurs et les ingénieurs peuvent mettre au point des robots et des machines plus autonomes et capables de maintenir une communauté durable. Le succès du plan C, qui consiste à créer une communauté d’au moins 100 robots ou machines autonomes et autosuffisants d’ici 2100, dépendra du rythme des progrès réalisés dans ces domaines et dans les technologies connexes au cours des prochaines décennies.

La communication et la coordination sont essentielles pour qu’une communauté de machines autonomes puisse travailler ensemble efficacement et atteindre des objectifs communs. La recherche en robotique en essaim, en systèmes multi-agents et en prise de décision distribuée peut contribuer au développement d’algorithmes et de protocoles qui permettent une collaboration efficace entre les machines. Examinons ces domaines plus en détail :

1. La robotique en essaim : La robotique en essaim consiste à étudier comment de grands groupes de robots relativement simples peuvent travailler ensemble pour accomplir des tâches qui sont difficiles, voire impossibles, à réaliser pour un robot individuel. Ces systèmes s’inspirent souvent de la nature, comme le comportement collectif observé chez les fourmis, les abeilles ou les oiseaux. La recherche en robotique en essaim se concentre sur le développement d’algorithmes et de stratégies de contrôle qui permettent aux robots de coordonner leurs actions, de partager des informations et de s’adapter aux changements de leur environnement.
2. Systèmes multi-agents : Les systèmes multi-agents sont constitués de plusieurs agents autonomes (qui peuvent être des robots, des agents logiciels ou une combinaison des deux) qui interagissent entre eux et avec leur environnement pour atteindre des objectifs spécifiques. La recherche sur les systèmes multi-agents consiste à développer des techniques de communication, de coopération, de négociation et de résolution des conflits entre agents, ainsi qu’à explorer la dynamique des interactions entre agents et les comportements émergents.
3. Prise de décision distribuée : La prise de décision distribuée est un aspect essentiel de la communication et de la coordination dans une communauté de machines autonomes. Il s’agit de développer des algorithmes et des protocoles qui permettent aux machines individuelles de prendre des décisions sur la base d’informations locales, tout en continuant à travailler ensemble pour atteindre des objectifs globaux. La recherche sur la prise de décision distribuée se concentre sur des sujets tels que les algorithmes de consensus, le contrôle décentralisé et l’optimisation distribuée.
4. Systèmes en réseau et protocoles de communication : Pour que les machines autonomes communiquent et se coordonnent efficacement, elles doivent être reliées par un réseau fiable et efficace. La recherche dans ce domaine comprend le développement de protocoles de communication robustes, évolutifs et sûrs, ainsi que l’étude des propriétés des systèmes en réseau, telles que la latence, la bande passante et la tolérance aux pannes.
5. Collaboration homme-machine : À mesure que les machines autonomes se répandent, il est important de s’assurer qu’elles peuvent collaborer efficacement avec les humains. Cela implique des recherches sur le traitement du langage naturel, la reconnaissance des gestes et d’autres méthodes de communication, ainsi que l’élaboration de protocoles de sécurité et de lignes directrices pour l’interaction homme-machine.

En faisant progresser ces domaines de recherche, les ingénieurs et les scientifiques peuvent mettre au point les algorithmes et les protocoles nécessaires à une collaboration efficace entre machines au sein d’une communauté de robots ou de machines autonomes et autosuffisants. Le succès du plan C dépendra des progrès réalisés dans ces domaines et des percées et innovations qui se produiront au cours des prochaines décennies.

L’adaptabilité et la résilience sont des caractéristiques essentielles des machines dans une communauté autosuffisante. Elles doivent être capables de s’adapter à des conditions changeantes, de se remettre d’une panne ou d’un dommage et de tirer les leçons de l’expérience pour relever des défis imprévus. Les progrès réalisés dans les domaines suivants peuvent contribuer au développement de machines plus adaptables et plus résistantes :

1. Systèmes robustes et tolérants aux pannes : Le développement de systèmes robustes et tolérants aux pannes implique la conception de matériel et de logiciels qui peuvent continuer à fonctionner efficacement en présence de pannes, d’erreurs ou de conditions défavorables. La recherche dans ce domaine porte sur des sujets tels que la détection et la correction des erreurs, le diagnostic des défaillances et les techniques de redondance qui peuvent améliorer la résistance d’un système aux défaillances ou aux dommages.
2. Matériaux auto-cicatrisants : Les matériaux auto-cicatrisants sont des matériaux qui peuvent se réparer d’eux-mêmes lorsqu’ils sont endommagés, soit de manière autonome, soit avec une intervention extérieure minimale. Les progrès réalisés dans le domaine des matériaux auto-cicatrisants, tels que les polymères, les composites ou les métaux dotés de mécanismes de cicatrisation intégrés, peuvent contribuer à la résilience des machines en réduisant les besoins de maintenance et en prolongeant leur durée de vie opérationnelle.
3. Apprentissage et adaptation des machines : Concevoir des machines capables de tirer des enseignements de leur expérience et de s’adapter à des défis imprévus est un aspect essentiel de l’adaptabilité et de la résilience. Cela implique des progrès dans l’apprentissage automatique, l’apprentissage par renforcement et d’autres techniques d’IA qui permettent aux machines d’acquérir de nouvelles compétences, d’optimiser leurs performances et de répondre aux changements de leur environnement ou de leurs objectifs.
4. Systèmes modulaires et reconfigurables : Comme mentionné précédemment, les systèmes modulaires et reconfigurables peuvent améliorer l’adaptabilité d’une machine en lui permettant de changer de forme et de fonction pour s’adapter à des tâches et des environnements différents. Cela peut améliorer la résilience d’une machine en permettant l’autoréparation et l’entretien par le remplacement ou la reconfiguration des composants endommagés.
5. Conception bio-inspirée : S’inspirer de la nature peut fournir des indications précieuses sur la manière de créer des machines plus adaptables et plus résistantes. De nombreux organismes biologiques présentent des capacités remarquables d’adaptation et de récupération, comme les capacités de régénération des étoiles de mer ou la robustesse des essaims d’insectes. La recherche en conception bio-inspirée vise à appliquer ces principes au développement de machines et de matériaux dotés d’une adaptabilité et d’une résilience accrues.

En progressant dans ces domaines, les chercheurs et les ingénieurs pourront mettre au point des machines plus adaptables et plus résistantes, capables de former une communauté autosuffisante. Le succès du plan C, qui consiste à créer une communauté d’au moins 100 robots ou machines autonomes et autosuffisants d’ici 2100, dépendra du rythme des progrès réalisés dans ces domaines et dans les technologies connexes au cours des prochaines décennies.

Illustration par DALL-E (+PJ)