Espace 2.0 : L’essor des robots autonomes et de l’IA

Le besoin pour les humains de mieux comprendre le monde au‑delà des étoiles a conduit à des réalisations révolutionnaires. Cette fascination pour l’espace nous a permis d’atteindre des jalons tels que l’alunissage d’Apollo 11, marquant les premiers pas de l’humanité au‑delà de la Terre. Avec ce grand pas, nous sommes entrés dans l’ère de l’exploration spatiale ambitieuse et guidée par la curiosité.

Le chemin vers l’exploration et la compréhension célestes, cependant, n’a pas été facile. En fait, il comportait de graves risques pour les humains en raison de l’exposition aux dangers de l’espace, notamment des niveaux élevés de radiation, des fluctuations extrêmes de température, des conditions de vide, des pannes mécaniques et l’incertitude inhérente des environnements inconnus. Il était clairement nécessaire de disposer de systèmes plus sûrs et plus efficaces, ce qui a conduit au développement et au déploiement de la robotique et de l’intelligence artificielle.

Ces avancées technologiques nous ont offert des moyens meilleurs et plus sûrs d’explorer l’immense univers. En conséquence, les robots sont désormais une partie vitale des missions spatiales. Ces machines deviennent rapidement les principaux explorateurs dans des environnements tout simplement trop dangereux pour les humains.

Contrairement à nous, humains fragiles, ces systèmes robotiques peuvent facilement supporter les conditions extrêmes de l’espace. Plus important encore, ils peuvent fonctionner en continu sans se fatiguer ni s’ennuyer.

Et c’est pourquoi la NASA utilise largement les robots. Par exemple, elle utilise les robots libres d’Astrobee, nommés Bumble, Honey et Queen, pour assister les membres d’équipage sur la Station spatiale internationale (ISS). Ces robots en forme de cube aident les astronautes dans des tâches routinières, telles que le suivi des fournitures, le fonctionnement des systèmes et la documentation vidéo, tandis que les astronautes se concentrent sur des tâches plus cruciales.

Mais ce n’est pas tout. Lorsqu’ils sont intégrés à l’IA, ces machines peuvent également traiter d’énormes quantités de données en temps réel et prendre des décisions de façon autonome, les rendant ainsi encore plus puissantes.

Les innovations continues dans le secteur visent à pousser ces capacités encore plus loin. Récemment, la société chinoise de robotique Engine AI a partagé ses plans ambitieux d’envoyer le premier robot humanoïde astronaute du monde dans l’espace.

PM01 est le robot humanoïde qui sera envoyé dans l’espace. Cette plateforme humanoïde légère et open‑source combine un mouvement semblable à celui de l’humain avec une intelligence robotique avancée. Elle possède une structure bionique imitant le mouvement humain et un affichage central hautement interactif, en plus d’une réponse de mouvement ultra‑rapide, de capteurs environnementaux haute précision et de capacités de prise de décision autonome. Pour gérer la perception complexe, le contrôle du mouvement et les charges de travail en temps réel, son architecture à double puce combine un module NVIDIA Jetson Orin avec un processeur Intel N97 afin d’offrir une puissance de calcul élevée.

Ainsi, à mesure que les robots deviennent plus résilients, adaptables et autonomes, ils pourront assumer des tâches à haut risque telles que la maintenance externe des stations spatiales et les missions de surveillance à long terme qui exposent les astronautes à un danger important.

L’avenir de l’exploration spatiale se dirige clairement vers une plus grande automatisation. Au lieu de placer les astronautes en danger, les missions les remplaceront simplement par des réseaux de robots intelligents capables de travailler en collaboration sur de vastes distances.

Voyons maintenant comment cette transformation se concrétise en pratique à travers deux développements clés : la robotique autonome pour explorer les tubes de lave souterrains sur la Lune et Mars, et les trajectoires générées par IA pour que les rovers traversent en toute sécurité le terrain martien.

Cartographie et navigation des tubes de lave extraterrestres avec des robots

Il y a près de deux décennies, les puits ont été découverts pour la première fois sur la Lune et plus d’un demi‑siècle depuis la détection de gigantesques tubes de lave sur Mars. Ces cavernes gargantuesques sont suffisamment grandes pour abriter des villes.

Créés par l’activité volcanique, ces tubes de lave se trouvent également sur Terre, notamment en Islande, à Hawaï, en Sicile, en Australie et aux îles Galápagos.

Bien que ces tubes sur Mars et la Lune montrent un potentiel en tant que futures bases humaines, car ils offrent une protection contre les rayons cosmiques, les radiations solaires et les impacts fréquents de météorites, ils ne sont pas facilement accessibles. L’intérieur de ces tunnels de lave est extrêmement escarpé et le terrain est irrégulier, nécessitant des études détaillées. Mais recueillir davantage d’informations sur ces structures souterraines est un défi.

Les puits de lumière, qui sont des sections effondrées des plafonds de tube, et les longs canaux sinueux repérés dans les images orbitales suggèrent de grands vides souterrains ; cependant, les images ne peuvent pas révéler quels tubes sont adaptés à des habitats.

Pour relever les défis des paysages rocheux, des points d’entrée limités et des conditions dangereuses, des chercheurs du Space Robotics Laboratory de l’Université de Malaga (UMA) ont présenté un nouveau concept de mission qui utilise un trio de robots intelligents pour explorer de façon autonome ces environnements souterrains.

Les robots sont actuellement testés dans les grottes volcaniques de Lanzarote, en Espagne, l’équipe visant à les utiliser pour de futures missions vers la Lune.

Publié dans la revue scientifique Science Robotics¹, le concept repose sur trois types différents de robots, à savoir SherpaTT, LUVMI‑X et le rover Coyote III, qui travaillent ensemble de façon autonome pour explorer les espaces souterrains hostiles de Mars et de la Lune.

La mission proposée par l’équipe comporte quatre étapes. Elle commence par la cartographie des entrées de la grotte par les robots et la génération d’un modèle d’élévation détaillé. Ensuite, un cube de charge utile sensorisé est déployé dans la grotte pour collecter les premières mesures. Un rover éclaireur est alors abaissé à travers l’entrée pour démarrer la phase finale, qui consiste à traverser un terrain difficile, collecter des données et créer des cartes 3D détaillées de l’intérieur.

Le test sur le terrain réel sur l’île volcanique de Lanzarote, mené début 2023, a démontré que l’approche de l’équipe fonctionne comme prévu. Le German Research Center for Artificial Intelligence (DFKI) a dirigé l’essai, avec la participation de l’université espagnole UMA et de l’entreprise GMV.

Le laboratoire Space Robotics de l’UMA se concentre sur le développement de nouvelles technologies et méthodes pour augmenter l’autonomie en robotique spatiale, couvrant à la fois les missions orbitales et planétaires. Le laboratoire travaille en étroite collaboration avec l’Agence spatiale européenne pour développer des algorithmes qui aident les rovers à planifier des itinéraires et à fonctionner de manière plus indépendante.

Le test a confirmé que l’approche de mission en quatre phases est techniquement faisable, soulignant le potentiel des systèmes robotiques collaboratifs pour les futures explorations planétaires.

Systèmes de navigation pilotés par IA pour les rovers planétaires

Dans un autre développement majeur, le rover Perseverance de la NASA, un robot scientifique de la taille d’une voiture qui recherche des signes de vie microbienne ancienne et collecte des échantillons pour un futur retour sur Terre, a réalisé la première traversée planifiée par IA sur la « Planète rouge ».

Ainsi, au lieu d’utiliser des itinéraires planifiés par des opérateurs humains, l’explorateur martien a fait l’histoire en utilisant ceux organisés par l’IA.

Pour créer les itinéraires, une IA dotée de vision a d’abord analysé les images et les données de terrain utilisées par les planificateurs humains de rovers afin d’identifier les dangers tels que les rochers et les ondulations de sable, puis a planifié un chemin sûr à travers la surface martienne.

Mais avant d’utiliser réellement les trajectoires générées par l’IA, les itinéraires ont d’abord été testés dans la réplique virtuelle du rover à six roues, où Perseverance les a suivis avec succès, parcourant de façon autonome des centaines de pieds.

Dirigé par le Jet Propulsion Laboratory de la NASA, qui supervise les opérations quotidiennes du rover, Perseverance a maintenant accompli les premières traversées sur une autre planète, avec des points de passage planifiés par IA générative.

« Cette démonstration montre à quel point nos capacités ont progressé et élargit la façon dont nous explorerons d’autres mondes », a déclaré le directeur de la NASA, Jared Isaacman. « Les technologies autonomes comme celle‑ci peuvent aider les missions à fonctionner plus efficacement, à répondre à des terrains difficiles et à augmenter le rendement scientifique à mesure que la distance de la Terre augmente. C’est un excellent exemple d’équipes appliquant de nouvelles technologies de manière prudente et responsable dans des opérations réelles. »

Pour la démonstration marquante début décembre de l’an dernier, des ingénieurs ont utilisé des modèles vision‑langage pour analyser les données existantes du jeu de données de mission de surface du JPL. En analysant les mêmes informations et images que les planificateurs humains utilisent, le système a identifié des emplacements de points de passage pour que Perseverance traverse en toute sécurité un terrain martien difficile.

Cette réussite a été le fruit d’un effort coordonné entre le Rover Operations Center (ROC) du JPL et les modèles Claude d’Anthropic.

« Imaginez des systèmes intelligents non seulement sur Terre, mais aussi dans des applications en périphérie dans nos rovers, hélicoptères, drones et autres éléments de surface entraînés avec la sagesse collective de nos ingénieurs, scientifiques et astronautes de la NASA », a déclaré Matt Wallace, responsable du bureau des systèmes d’exploration du JPL. « C’est la technologie révolutionnaire dont nous avons besoin pour établir l’infrastructure et les systèmes requis pour une présence humaine permanente sur la Lune et pour emmener les États‑Unis vers Mars et au‑delà. »

Avec Mars à 140 millions de miles de la Terre, les délais de communication rendent impossible le contrôle du rover en temps réel.

Pendant longtemps, la navigation des rovers a reposé sur des humains qui étudient assidûment les données de terrain puis planifient les itinéraires à l’avance. Ces chemins sont composés de points de passage espacés d’environ 100 mètres afin de réduire le risque que le rover rencontre des dangers. Une fois terminés, les plans sont transmis via l’infrastructure de télécommunications du Deep Space Network (DSN) de la NASA, puis le rover exécute les instructions.

Mais lors des traversées de Perseverance aux 1 707ᵉ et 1 709ᵉ jours martiens, cette responsabilité a été déléguée à l’IA générative. Le système a analysé les images orbitales haute résolution acquises par la caméra HiRISE du côté nadir du vaisseau MRO, ainsi que les données de pente du terrain provenant des modèles numériques d’élévation.

Ces informations ont aidé l’IA à identifier les champs de blocs, le substrat rocheux, les ondulations de sable, les affleurements et d’autres caractéristiques de surface importantes. Ensuite, l’IA a développé un tracé de conduite continu avec tous les points de passage nécessaires. Selon Vandi Verma, roboticienne spatiale au JPL et membre de l’équipe d’ingénierie de Perseverance :

« Les éléments fondamentaux de l’IA générative montrent beaucoup de promesses pour rationaliser les piliers de la navigation autonome pour la conduite hors‑planète : perception (voir les rochers et les ondulations), localisation (savoir où nous sommes) et planification et contrôle (décider et exécuter le chemin le plus sûr). »

Ces instructions ont été exécutées via le jumeau numérique du JPL (la réplique virtuelle du rover), qui a vérifié plus de 500 000 variables de télémétrie afin de garantir que le plan fonctionnerait en toute sécurité avec le logiciel embarqué de Perseverance.

En utilisant ce plan généré par IA, le Perseverance de la NASA a parcouru 210 m le 8 décembre et 246 m le 10 décembre.

« Nous nous dirigeons vers un jour où l’IA générative et d’autres outils intelligents aideront nos rovers de surface à réaliser des traversées à l’échelle du kilomètre tout en minimisant la charge de travail des opérateurs, et signaleront des caractéristiques de surface intéressantes à notre équipe scientifique en parcourant d’énormes volumes d’images de rover. »

– Verma

Robotique et IA dans l’exploration spatiale

Investir dans l’exploration spatiale autonome

Dans le domaine de l’exploration spatiale autonome, Intuitive Machines, Inc. (LUNR ) se distingue comme l’une des rares entreprises publiques à réellement construire des systèmes autonomes opérant sur un autre corps céleste.

En plus de développer des véhicules autonomes pour l’espace qui fonctionnent avec une intervention humaine minimale, Intuitive Machines bénéficie d’une forte intégration avec la NASA, notamment dans le cadre du programme Artemis. Elle est en fait la première société privée à poser en douceur un vaisseau, nommé Odysseus, sur la Lune.

L’entreprise de technologie spatiale, d’infrastructure et de services fournit des produits et services spatiaux pour permettre une exploration robotique et humaine soutenue de la Lune, de Mars et au‑delà.

Les services offerts par Intuitive Machines comprennent la transmission de données, la livraison et l’infrastructure en tant que service.

Grâce à ses quatre unités commerciales – Orbital Services, Lunar Access Services, Lunar Data Services et Space Products and Infrastructure – l’entreprise vise à permettre l’accès à la Lune afin de faire progresser l’humanité.

Intuitive Machines est une entreprise relativement jeune, fondée en 2013, mais elle a déjà achevé quatre missions lunaires de la NASA.

Cela est grâce au PDG et président Steve Altemus, qui a travaillé pour la NASA dans la division des vols spatiaux habités. C’est après avoir quitté la NASA qu’il a co‑fondé Intuitive Machines, qui a été désignée parmi les 100 entreprises les plus influentes de TIME en 2024. Dans une interview avec TIME, Altemus a révélé que « environ 75 % à 80 % de notre activité provient du gouvernement américain ».

Avec une capitalisation boursière de 3,6 milliards de dollars, les actions LUNR se négocient actuellement à 17,50 $, en hausse de 9 % depuis le début de l’année et de 123,64 % sur la dernière année. Elles affichent un BPA (TTM) de -2,11 et un PER (TTM) de -8,40.

Bien que ses résultats du quatrième trimestre 2025 seront annoncés plus tard ce mois‑ci, les résultats du troisième trimestre 2025 de l’entreprise montrent une perte nette de 10 millions de dollars. Son EBITDA ajusté était de -13,2 millions de dollars, indiquant des défis financiers continus, bien que ce soit une amélioration de 12,2 millions de dollars par rapport au trimestre précédent.

L’entreprise disposait d’un carnet de commandes de 235,9 millions de dollars à la fin du troisième trimestre 2025 et d’un solde de trésorerie de 622 millions de dollars.

Notamment, l’entreprise a acquis Lanteris Space Systems pour 800 millions de dollars, incluant 450 millions de dollars en espèces et 350 millions de dollars en actions ordinaires de classe A LUNR. Au cours des 65 dernières années, Lanteris a livré plus de 300 engins spatiaux et maintient une disponibilité en orbite de 99,99 %.

L’acquisition devrait porter le chiffre d’affaires d’Intuitive Machines à plus de 850 millions de dollars et le carnet de commandes à 920 millions de dollars. Elle devrait également renforcer les capacités de l’entreprise en communications, navigation et services de mise en réseau de données spatiales pour les marchés civil, commercial et de défense.

Avec cette acquisition, « Intuitive Machines est positionnée pour devenir le prochain fournisseur spatial de premier plan », a déclaré le PDG Altemus lors de la conférence sur les résultats du troisième trimestre 2025 en novembre 2025.

La transaction, a‑t‑il souligné, représente une voie d’avenir dans l’évolution de l’entreprise, passant d’un fournisseur d’infrastructure spatiale éprouvé à un fournisseur spatial de première catégorie intégré verticalement, au service des clients de sécurité nationale, civils et commerciaux à travers le sol, l’orbite terrestre et au‑delà.

« Cette acquisition marque un moment décisif dans l’évolution d’Intuitive Machines », a déclaré Altemus. « Nous avions déjà prouvé notre capacité à opérer sur la Lune. Avec Lanteris, nous ajoutons une fabrication à l’échelle, éprouvée en vol. Ensemble, ces forces transforment Intuitive Machines en un fournisseur de solutions multi‑domaines, de bout en bout, capable de construire des engins spatiaux, de connecter des réseaux de communications et de navigation résilients, et d’opérer des systèmes à travers les orbites LEO, MEO, GEO et le cislunaire. »

L’acquisition a été finalisée plus tôt cette année, renforçant la capacité de l’entreprise à servir non seulement les initiatives Artemis et Lunar Terrain Vehicle de la NASA, mais aussi les futures missions de télécommunications martiennes et les architectures en couches du Golden Dome et de la Space Development Agency.

En plus de finaliser l’acquisition de Lanteris, l’entreprise a également annoncé un investissement stratégique en actions de 175 millions de dollars pour soutenir l’expansion du chiffre d’affaires et faire progresser les réseaux de communications et de traitement de données. Elle prévoit également d’investir dans l’établissement d’un système solaire indépendant d’Internet.

De plus, elle collabore avec des partenaires stratégiques pour aligner les centres de données spatiaux avec la demande émergente des entreprises. En même temps, elle anticipe la réception du prochain prix Commercial Lunar Payload Services et des services Lunar Terrain Vehicle de la NASA.

Sa filiale à part entière, Lanteris Space Systems, a été sélectionnée par L3Harris Technologies ce mois‑ci pour concevoir et construire 18 plateformes avancées d’engins spatiaux afin d’aider la mission de la Space Development Agency (SDA) visant à fournir un suivi en temps réel des menaces avancées de missiles, y compris les systèmes hypersoniques et balistiques.

Dernières actualités et développements des actions d’Intuitive Machines, Inc. (LUNR)

Conclusion

L’exploration spatiale traverse une transformation profonde. Autrefois dépendante presque entièrement de l’intelligence, de l’endurance et du risque humains, elle est désormais remodelée par des technologies autonomes capables d’explorer plus loin, plus profondément et plus sûrement que jamais.

Des systèmes robotiques qui examinent les tubes de lave cachés aux rovers guidés par IA qui naviguent sur des planètes lointaines, ces avancées élargissent à la fois la portée et l’efficacité de l’exploration.

À mesure que l’innovation dans le secteur progresse, le rôle humain évoluera également. Au lieu d’être des explorateurs directs, nous deviendrons concepteurs, superviseurs et bénéficiaires de systèmes intelligents opérant à travers le système solaire. Plus important encore, le passage des explorateurs humains aux robots et à l’IA minimise les risques tout en accélérant les découvertes et en permettant une présence soutenue sur la Lune, Mars et au‑delà.

Références

^{1. Domínguez, R., Pérez-Del-Pulgar, C., Paz-Delgado, G. J., Polisano, F., Babel, J., Germa, T., Dragomir, I., Ciarletti, V., Berthet, A.-C., Danter, L. C., & Kirchner, F. (2025). Exploration robotique coopérative d’une surface de puits de lumière planétaire et d’une caverne de lave. Science Robotics, 10(105), eadj9699. https://doi.org/10.1126/scirobotics.adj9699}