Le rover Perseverance de la NASA a réalisé avec succès son premier voyage autonome sur Mars, entièrement planifié par l’intelligence artificielle (IA). La démonstration, réalisée en décembre 2025, marque une avancée significative dans l’exploration de l’espace lointain, ouvrant la voie à des missions robotiques plus efficaces et indépendantes.
Surmonter les barrières de communication
Pendant des décennies, le contrôle des rovers sur Mars a reposé sur les planificateurs humains sur Terre. La grande distance (une moyenne de 140 millions de kilomètres) crée des retards de communication inévitables qui empêchent le fonctionnement en temps réel. Au lieu de cela, les équipes de mission tracent méticuleusement les itinéraires quotidiens, analysant les données de terrain et d’état du mobile pour placer des waypoints tous les 330 pieds afin d’éviter les dangers.
Ce processus demande beaucoup de travail et prend du temps. Le récent test d’IA, développé en collaboration avec Anthropic à l’aide de leurs modèles Claude AI, vise à automatiser ce processus décisionnel critique. En analysant les images de Mars Reconnaissance Orbiter et les données de pente du terrain, l’IA identifie les obstacles (rochers, pentes, champs de rochers) et génère des itinéraires sûrs que le rover peut suivre.
Planification d’itinéraire basée sur l’IA en action
Le rover a effectué deux essais routiers, couvrant près de 1 500 pieds le long du bord du cratère Jezero. L’IA a identifié les principales caractéristiques de la surface et cartographié les points de cheminement de navigation (représentés par des cercles bleus dans les images du rover). Les options d’itinéraires alternatifs évaluées par l’IA sont représentées sous forme de lignes noires, illustrant les capacités analytiques du système.
Avant le déploiement, l’équipe de mission a rigoureusement testé les instructions générées par l’IA à l’aide d’un « jumeau numérique » haute fidélité de Perseverance pour garantir la sécurité. Cette approche minimise les risques et valide les performances de l’IA dans un environnement simulé.
Implications futures pour l’exploration spatiale
L’administrateur de la NASA, Jared Isaacman, a souligné les implications de cette avancée. “Cette démonstration montre à quel point nos capacités ont progressé et élargit la manière dont nous allons explorer d’autres mondes.” Des technologies autonomes comme celle-ci sont essentielles pour les futures missions s’aventurant plus loin de la Terre, où les retards de communication rendent l’intervention humaine peu pratique.
Vandi Verma, roboticien spatial au JPL, a ajouté qu’il s’agit « d’un bon exemple d’équipes appliquant les nouvelles technologies avec soin et responsabilité dans des opérations réelles ». Le système basé sur l’IA a le potentiel de rationaliser la navigation autonome pour la conduite hors planète, permettant des trajets à l’échelle du kilomètre avec une charge de travail humaine minimale.
Les éléments fondamentaux de l’IA générative s’avèrent très prometteurs dans la rationalisation des piliers de la navigation autonome pour la conduite hors planète.
La capacité de l’IA à analyser de vastes volumes d’images de rover et à signaler des caractéristiques de surface intéressantes pour l’équipe scientifique représente un pas en avant dans la découverte scientifique. Cette technologie devrait accroître l’efficience et l’efficacité des futures missions sur Mars, ouvrant ainsi la voie à de nouvelles opportunités d’exploration.
Le succès de la navigation sur Mars basée sur l’IA confirme que la navigation autonome n’est plus une possibilité lointaine mais une réalité fonctionnelle. Cette avancée va remodeler la façon dont nous explorons l’espace, permettant une collecte de données plus rapide, plus sûre et plus complète sur d’autres mondes.
