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En robotique, la plupart des machines sont optimisées pour un scénario précis, et souvent pour un environnement tout aussi défini, comme un sol plat, un couloir, une usine désaffectée, etc. Dès que l’environnement se complique — boue, graviers, marches, obstacles — les robots perdent en efficacité, voire se bloquent. Des chercheurs de l’Université Northwestern (Illinois) ont pris le problème à l’envers : plutôt que d’imaginer une forme de robot qui apparaisse « logique » pour l’humain, ces derniers ont laissé une intelligence artificielle explorer des architectures inattendues… jusqu’à faire émerger un robot dont la priorité absolue est simple : avancer, coûte que coûte.

Le concept, baptisé « métamachine à pattes », consiste en un robot composé de modules autonomes. Chaque élément embarque de quoi fonctionner seul — énergie, actionneur et calcul — puis s’assemble avec les autres pour former un organisme mécanique plus grand. Résultat, si un module se détache, si une partie casse, ou si la structure se scinde, l’ensemble continue à se déplacer en adaptant sa locomotion. Là où un robot classique qui perd une patte ne peut pas faire autre chose que de s’arrêter, cette plateforme robotique peut changer de stratégie et s’adapter à une situation entièrement nouvelle.
Les modules, volontairement minimalistes, peuvent rouler, pivoter, sauter ou se synchroniser en groupe. Une fois combinés, ils donnent naissance à des modes de déplacement plus exotiques : reptation, bonds, ondulations, franchissements improvisés. L’objectif n’est pas l’élégance, mais la robustesse en conditions inconnues.
Pour parvenir à ce résultat, les chercheurs ont utilisé une approche inspirée de l’évolution : génération de milliers de variantes, tests dans des environnements virtuels extrêmes, sélection des plus efficaces, puis itérations. Cette méthode favorise des solutions que l’ingénierie traditionnelle aurait rarement osé valider.
Reste une limite majeure : ce robot n’est pas (encore) un éclaireur intelligent. Sans capteurs externes ni perception fine, la métamachine ne « comprend » pas son environnement, et ne fait « que » survivre dans des environnements donnés, sans anticiper un trajet moins problématique.
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