Ce que les taxis et robots IA peuvent apprendre des abeilles
Même les technologies avancées peuvent rencontrer des difficultés lorsque le monde réel devient imprévisible. En avril 2026, un robot-taxi Waymo à San Antonio, au Texas, s'est engagé dans une voie inondée lors de fortes intempéries, ce qui a incité l'entreprise à rappeler environ 3 800 véhicules pour un correctif logiciel.
Personne n’a été blessé, mais l’incident a révélé un défi plus profond : le renseignement ne consiste pas seulement à traiter des données. Il s’agit de savoir où chercher, quoi remarquer, quand agir et comment utiliser l’expérience antérieure lorsque les conditions changent.
Les chercheurs en IA s’intéressent désormais aux abeilles et à d’autres insectes pour les aider à concevoir des machines et des robots capables de prendre de meilleures décisions.
Mes recherches explorent la façon dont les abeilles apprennent, de l'identification de modèles visuels simples à la maîtrise de concepts de haut niveau, et comment elles adaptent leur comportement lorsque les conditions changent.
En combinant expériences comportementales, enregistrement neuronal (par exemple, mesure des signaux provenant du cerveau) et informatique neuromorphique (une approche informatique inspirée du cerveau animal), mon objectif est de découvrir le code biologique qui permet à de minuscules cerveaux de naviguer dans un monde complexe et de prendre des décisions efficaces. J'ai également travaillé dans l'industrie pour traduire ces découvertes biologiques en applications robotiques, apportant ainsi l'intelligence de la ruche à l'intelligence des machines.
Les recherches sur la prise de décision des abeilles domestiques ont montré que celles-ci font des choix rapides et précis quant à savoir si elles acceptent ou rejettent les fleurs. Ils n’ont pas besoin d’informations parfaites. Au lieu de cela, ils combinent des preuves sensorielles, des expériences passées et la valeur probable d’une récompense (par exemple, la quantité de nectar qu’ils pourraient récolter).
De nombreux systèmes autonomes doivent pouvoir le faire. Un robot explorant une serre, un entrepôt ou une zone sinistrée ne peut pas attendre des données parfaites. Les abeilles proposent un modèle basé sur des décisions flexibles et des raccourcis utiles plutôt que sur d’énormes calculs.
Avec un cerveau plus petit qu'une graine de sésame, les abeilles parcourent de longues distances, se déplacent dans des paysages encombrés, identifient des fleurs gratifiantes, évitent les dangers, communiquent avec leurs congénères et prennent des décisions rapides. Ils y parviennent avec une infime fraction de l’énergie utilisée par les ordinateurs modernes et peuvent apprendre, après seulement quelques expériences, qu’une nouvelle couleur, un nouveau parfum ou un nouveau motif prédit un aliment.
Cela fait de l’abeille un modèle improbable pour une IA robuste et à faible consommation et des systèmes autonomes capables de faire face au monde réel.
Les abeilles peuvent effectuer plusieurs tâches à la fois
De nombreux systèmes d’IA sont conçus pour bien accomplir une tâche, comme reconnaître une image, suivre un itinéraire ou détecter un objet. La robotique a une ambition plus grande : des machines compactes capables d’effectuer de nombreuses tâches dans des environnements imprévisibles tout en consommant peu d’énergie.
Les abeilles offrent un exemple concret. Au cours d’un voyage de recherche de nourriture, une abeille doit trouver de la nourriture, rester orientée, éviter le danger et mettre à jour ses choix en fonction de son expérience, le tout avec un cerveau contenant environ un million de neurones. Pour ce faire, ils combinent la vision, l’odorat, le toucher, les vibrations et le flux d’air. Plutôt que de traiter chaque détail, ils fusionnent les flux d’informations et extraient ce qui compte pour la survie.
Les abeilles sont précieuses pour la robotique car elles montrent comment un petit système peut coordonner de nombreuses tâches sans une énorme puissance de calcul. Ce principe pourrait guider les systèmes autonomes de faible consommation pour l’agriculture, la recherche et le sauvetage, la surveillance environnementale et l’exploration planétaire.
Les abeilles montrent également que l’intelligence dépend non seulement de ce que l’animal ressent, mais aussi de la façon dont il se déplace pour recueillir et façonner les informations. Cette idée, connue sous le nom de détection active, pourrait transformer la robotique. Lorsqu’une abeille s’approche d’une fleur, elle ne prend pas d’image fixe comme un appareil photo. Il bouge la tête et le corps ; change d'angle et crée des motifs de mouvements visuels sur ses yeux. Ces mouvements font ressortir les informations utiles, permettant à l’abeille d’ignorer les détails non pertinents. C’est pourquoi les abeilles n’ont pas besoin de se souvenir d’une fleur comme d’une image détaillée. Il leur suffit d’apprendre les indices clés qui les aideront à le reconnaître à nouveau. Le mouvement devient partie intégrante de la perception.
Cela diffère de nombreux systèmes de vision industrielle, qui analysent passivement les images. Un petit robot utilisant la stratégie de l'abeille n'aurait pas besoin de traiter chaque pixel. Il pourrait se déplacer pour rendre la scène plus facile à comprendre, changer de position pour évaluer la distance, se tourner pour améliorer le contraste ou utiliser le mouvement pour détecter des obstacles.
La leçon est simple : l’intelligence consiste moins à tout traiter qu’à utiliser la bonne stratégie pour trouver la bonne information au bon moment.
Pour une abeille butineuse, une mauvaise décision peut coûter cher. Visiter la mauvaise fleur après un long voyage fait perdre du temps et de l’énergie. Prendre trop de temps peut signifier perdre une opportunité ou s’exposer à un danger. Pour résoudre ce problème, les abeilles utilisent des circuits neuronaux relativement simples pour prendre des décisions rapides, précises et conscientes des risques. Ils n’ont pas besoin d’un énorme cerveau ni d’une grande puissance de calcul. Au lieu de cela, ce circuit minimal les aide à décider rapidement s’il faut rejeter une fleur ou y atterrir en toute sécurité. https://www.youtube.com/embed/Og6wvKqWLow?wmode=transparent&start=0 Navigation robotique inspirée du vol des abeilles.
Navigation sans carte
La navigation est un autre domaine dans lequel les abeilles inspirent les ingénieurs. Les abeilles peuvent parcourir plusieurs kilomètres depuis la ruche jusqu’aux sources de nourriture et rentrer chez elles en utilisant des repères visuels, des estimations de distance et leur mémoire. De nouvelles recherches inspirées par les vols des abeilles ont montré comment de minuscules drones pouvaient naviguer en utilisant de très petits réseaux neuronaux. Dans l’étude, un système inspiré des abeilles appelé Bee-Nav a permis à de petits robots de voyager loin de chez eux et d’y revenir en utilisant uniquement une mémoire neuronale compacte. Par conséquent, les futurs drones n’auront peut-être pas besoin de GPS, de cartes détaillées ou de grands ordinateurs embarqués.
Au lieu de cela, ils peuvent utiliser des mémoires compactes de vues importantes et des règles de mouvement simples. De tels systèmes pourraient être utiles là où le GPS n'est pas fiable, comme dans les forêts, les tunnels, les serres ou les bâtiments effondrés.
De nombreuses machines futures, des petits drones aux robots agricoles et capteurs environnementaux, devront fonctionner sans batteries lourdes ni cloud computing constant. Comme les abeilles, elles auront besoin de stratégies de navigation simples qui fonctionnent avec une énergie, une mémoire et des informations limitées.
La véritable leçon est plus vaste : l’intelligence n’exige pas toujours une grande échelle. Alors que l’IA devient de plus en plus courante dans la vie quotidienne, l’abeille offre une réponse élégante aux besoins énergétiques croissants. Pendant des décennies, l’ambition de l’IA était de construire des systèmes adaptés à l’esprit humain, mais l’abeille montre qu’être intelligent ne signifie pas nécessairement grand.
En imitant la capacité de l'abeille à apprendre rapidement, à naviguer sans cartes et à intégrer plusieurs sources d'informations, nous pouvons créer une technologie plus efficace, plus flexible et plus résiliente.
HaDi MaBouDi, chercheur, Université de Sheffield
