Les mondes darwiniens

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[les mon des darwiniens]
Il existe aussi un problème de robustesse propre à la robotique autonome,
celui du passage au réel 25 . Dans le cadre où les phases de conception et d’exploitation
sont séparées, il est courant d’effectuer tout ou partie de la conception
en simulation, en particulier pour des raisons de coûts : coût en temps
dû à la manipulation d’un robot (l’utilisation de la simulation nous permet de
faire automatiquement en quelques jours ce qui prendrait quelques mois,
voire des années, sur de véritables robots), coût financier dû au risque de
casse du même robot, etc. Bien que le recours à la simulation offre de nombreux
avantages, il est impossible de garantir la précision absolue de la simulation
par rapport au monde réel : capteurs sensoriels bruités, dynamique du
robot difficile à modéliser, environnement pas tout à fait régulier, etc. On peut
tenter de modéliser précisément chacun de ces éléments, mais l’expérience
montre que la simulation la plus précise ne sera jamais suffisamment fidèle
pour envisager le transfert direct d’une solution obtenue en simulation vers sa
mise en œuvre en situation réelle. Ce transfert est néanmoins indispensable
pour valider les solutions proposées. Il peut se baser sur l’utilisation de robots
réels dès le début, ce qui peut être lent et coûteux, ou sur le passage au réel
dans les dernières étapes de l’évolution. Dans le cadre de l’évolution en ligne,
le problème se pose un peu différemment : l’autonomie intrinsèque de ce
mécanisme permet d’envisager l’utilisation de robots réels dès le début, car
elle est peu coûteuse en temps pour l’expérimentateur humain. Néanmoins,
le coût en temps subsiste.
Enfin, le passage à l’échelle des solutions proposées est une condition sine
qua non pour valider la pertinence de l’approche de conception par évolution
artificielle. Si l’on est aujourd’hui capable de bien maîtriser l’évolution de créatures
capables d’actions simples comme la recherche de cibles ou l’évitement
d’obstacles, qu’en est-il de la réalisation de tâches plus complexes ? Le passage
à l’échelle concerne autant l’expressivité des représentations choisies,
par exemple la capacité des architectures de contrôle à base de réseaux de
neurones artificiels de réaliser des tâches complexes de coordination spatiale
et temporelle, que la puissance de l’algorithme d’évolution lui-même.
Le problème se pose ainsi lorsqu’il s’agit de passer de créatures artificielles
somme toute relativement simples en terme de comportement et de morphologie
à des systèmes plus complexes, avec de multiples degrés de liberté,
25. Jakobi et al. (1995), “Noise and the Reality Gap : The Use of Simulation in
Evolutionary Robotics”, European Conference on Artificial Life (ECAL) @.