Newtech
Un robot bio-inspiré pour une vraie autonomie dans les déplacements
Par Charlotte Mauger, publié le 16 février 2026
La fiabilité des robots dits autonomes dépend fortement de leur capacité à fonctionner en conditions dégradées, comme face aux interruptions de communication. Des approches s’inspirant du monde animal explorent des modèles de navigation sobres, et surtout ne nécessitant pas de géolocalisation.
Un robot qui s’arrête sur une ligne de production industrielle, dans un établissement de santé ou, comme de nombreux projets le prévoient aujourd’hui, quand on leur confiera la logistique du dernier kilomètre en milieu urbain… Il suffit, pour créer un risque critique dans de nombreux environnements opérationnels, d’un blackout, d’une panne de réseau ou d’une perte de communication affectant les systèmes de géolocalisation. Car l’autonomie de ces robots tient tout de même à ce fil.
« On ne peut pas se permettre que du mobilier roulant autonome s’arrête de manière inopinée », réagit Julien Serres, professeur à l’Université d’Aix-Marseille. C’est pourquoi, avec les chercheurs de son équipe, ils ont travaillé sur le robot Antcar, visant à proposer une alternative pour une navigation vraiment autonome. Résultat : grâce à un petit réseau de neurones embarqué, l’engin est capable de retourner à son point de départ en toute indépendance et de manière très frugale.
Cette approche bio-inspirée est issue de l’observation des fourmis Cataglyphis, capables de se repérer avec une information visuelle rudimentaire. À rebours des architectures classiques fondées sur des capteurs haute résolution, Antcar utilise donc un système de vision volontairement dégradé. Le robot capture pour cela en continu des images en très basse résolution (32×32 pixels), analysées par un réseau de neurones de taille réduite – de l’ordre de quelques dizaines de milliers d’éléments. Cette configuration lui suffit pour identifier un trajet déjà parcouru et assurer un suivi de route sans recourir à un système de géolocalisation.
Ce choix technologique modifie le paradigme habituel de la navigation autonome. Pas besoin de mémoriser des cartes ou des chemins, mais uniquement les paramètres synaptiques du réseau de neurones. « Cela n’occupe que très peu d’espace. Cette trace numérique donne ensuite la trace visuelle de la route », explique Gabriel Gattaux, doctorant à l’Institut des sciences du mouvement Étienne-Jules Marey. Dans les expérimentations menées, un trajet d’environ cinquante mètres ne mobilise qu’une vingtaine de kilooctets, soit environ mille fois moins que les systèmes de navigation conventionnels.
L’approche se distingue aussi par sa sobriété matérielle. Le robot fonctionne avec une simple CPU, ce qui réduit à la fois la consommation énergétique et le coût de fabrication. Cette frugalité ouvre la voie à des usages où la résilience du système est critique. Les chercheurs envisagent notamment d’implanter les algorithmes d’Antcar comme mécanisme de redondance additionnel : en cas de perte de communication ou de défaillance du système de géolocalisation principal, le robot conserverait une capacité à rejoindre sa base de départ. «Nous travaillons également sur Antflies, un petit drone qui repose lui aussi sur la frugalité pour ses déplacements en autonomie », précise Gabriel Gattaux.
L’implémentation présente d’autres avantages opérationnels. L’absence de dépendance à un signal de géolocalisation permet un fonctionnement continu en intérieur comme en extérieur, ainsi qu’une transition entre ces environnements. Par ailleurs, l’utilisation d’images très basse résolution rend le système relativement robuste aux modifications de l’environnement visuel, telles que des changements temporaires d’infrastructure ou de végétation. Enfin et « sans même l’avoir implémenté, le robot a un comportement d’évitement face à des obstacles inattendus – potentiellement des humains », ajoute Julien Serres.
L’ensemble de ces caractéristiques rendent l’approche pertinente pour des trajets répétitifs, notamment dans les domaines de l’agriculture, l’exploitation minière ou la logistique.
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