Pourquoi l’intelligence en essaim est importante pour les engins spatiaux autonomes

Jusqu’à récemment, la méthode dominante pour fabriquer une machine mobile, qu’il s’agisse d’un avion, d’un vaisseau spatial ou d’un sous-marin, consistait à la concevoir en parallèle avec des systèmes mécaniques bien établis. Plus récemment, l’idée de « bionique » est apparue, où les conceptions artificielles imitent les formes biologiques, notamment pour des caractéristiques telles que la morphologie et la locomotion. Cela peut prendre la forme d’imiter les libellules pour créer des micro‑drones, des mains humaines pour les robots, ou de construire des véhicules sous‑marins en forme de créatures marines.

Cette approche permet de tirer parti des milliards d’années du processus évolutif qui ont optimisé les formes et les structures pour des conditions spécifiques, généralement avec une forte tendance à l’efficacité énergétique et à la résilience que les conceptions artificielles peinent à égaler.

Un nouvel article scientifique cherche à pousser cette idée plus loin, rédigé par des chercheurs de l’Université de Pékin et de l’Académie chinoise des systèmes et de l’innovation aérospatiale. L’étude soutient qu’un nouveau concept appelé Intelligence Bionique Étendue (EBI) pourrait renforcer davantage les systèmes artificiels en transplantant des mécanismes évolutifs raffinés sur des milliards d’années, notamment pour les applications aérospatiales.

Il a été publié dans le Chinese Journal of Aeronautics¹ sous le titre “Réflexions sur l’intelligence bionique étendue dans le domaine aérospatial”.

Bionique vs Bionique étendue

Une raison pour laquelle les systèmes complexes s’inspirent de plus en plus des systèmes biologiques est que, à mesure que leur complexité augmente, leur conception rencontre les mêmes problèmes que les organismes biologiques :

• Un maillage complexe de différents composants doit fonctionner ensemble de manière fluide.
• Des conditions et environnements changeants exigent une adaptation rapide.
• « Émergence macroscopique à travers les niveaux de fonctions sophistiquées absentes des composants individuels, évoluant de manière ordonnée au sein d’environnements dynamiques. »

« La bionique consiste à prendre un organisme spécifique comme objet et à imiter ses caractéristiques distinctives, afin d’obtenir une grande cohérence entre les systèmes artificiels et les organismes naturels en termes d’attributs physiques, de caractéristiques de mouvement et de scénarios d’application. La recherche de la similitude ultime entre l’objet artificiel et l’organisme naturel constitue l’idée fondamentale de la bionique. »

Cela peut créer des conceptions très intéressantes inspirées d’animaux, comme, par exemple, le design en forme de raie d’un drone sous-marin de Northrop Grumman (NOC )  (follow the link for our report on that company).

Cependant, cette approche est également limitée car elle ne peut qu’imiter les organismes réels. Elle ne peut pas itérer significativement sur une conception et sera finalement contrainte par le design qui avait du sens pour une structure biologique fragile, et non par ce qui pourrait être des conceptions inspirées de la vie, en tenant compte des avantages des matériaux artificiels.

C’est pourquoi la nouvelle approche « bionique étendue » est désormais envisagée. Elle n’imite pas seulement le résultat final (les organismes vivants) mais également les processus qui les ont créés, ce qui peut ou non produire des résultats similaires lorsqu’ils sont appliqués à des systèmes artificiels.

« La bionique étendue se libère de la mentalité stéréotypée de « correspondance un à un » (par exemple, concevoir des poissons robotiques uniquement en imitant les créatures nageantes ou des drones en copiant les animaux volants). Elle explore divers motifs biologiques dans la nature, y compris les motifs morphologiques, structurels, comportementaux, de raisonnement, organisationnels et de essaim, puis abstrait des méthodologies universelles appliquées aux systèmes artificiels. »

Source: Chinese Journal of Aeronautics

Application de la Bionique étendue

Dans l’ensemble, l’Intelligence Bionique Étendue (EBI) cherche à intégrer de nombreux domaines scientifiques dans une nouvelle école d’ingénierie et de conception :

• Évolution biologique (l’émergence de l’intelligence dans la nature),
• Les fondements matériels et les mécanismes de traitement de l’information des neurosciences (la base neuronale de l’intelligence),
• Science cognitive (les manifestations fondamentales de l’intelligence),
• La psychologie (les manifestations avancées de l’intelligence) intègre des théories multidisciplinaires pour former un cadre théorique et technologique pour la science de l’intelligence.

On s’attend à ce que cela soit particulièrement pertinent pour les systèmes bio‑inspirés et l’intelligence en essaim, notamment le développement futur de vaisseaux spatiaux autonomes et intelligents ainsi que des systèmes aérospatiaux.

« Les organismes plus complexes offrent également des paradigmes précieux. Par exemple, le réseau neuronal distribué et la cognition flexible des pieuvres démontrent une intelligence décentralisée et des capacités de résolution de problèmes adaptatives, offrant de nouvelles perspectives pour concevoir des systèmes sans pilote hautement autonomes. »

L’EBI peut également apporter la valeur ajoutée d’intégrer plusieurs conceptions simultanément, la rendant plus capable de créer un « écosystème » de drones ou de robots que l’imitation un à un de la bionique classique.

Elle facilitera l’intégration interdisciplinaire de multiples systèmes et objectifs, s’éloignant de l’approche bionique plus simple précédente qui n’a jusqu’à présent donné que des résultats mitigés en matière de mise en service d’outils fonctionnels.

« La technologie EBI brise le phénomène d’isolement des espèces dans les processus d’apprentissage biologique, abandonnant les approches de transfert simplistes et grossières du « imiter le poisson sous l’eau », du « reproduire les oiseaux en vol » et du « imiter les loups sur terre ». »

Source: Chinese Journal of Aeronautics

Les chercheurs donnent une série d’exemples où cette approche pourrait réussir, y compris pour l’intelligence en essaim :

• Comportement d’agrégation d’oiseaux pour la coordination de plusieurs UAV (portée d’imitation large).
• Algorithme d’écoles de poissons pour optimiser le contrôle des formations de satellites (transcendance des limites d’espèces).
• Exploration de systèmes en essaim sans pilote (renforcement de l’intégration interdisciplinaire).
• Imiter les principes des systèmes neuronaux humains pour simuler des agents cognitifs semblables à l’homme avec des capacités de pensée et d’apprentissage (mise l’accent sur le concept d’intelligence).

Intelligence Bionique Étendue pour l’Aérospatiale

EBI pour la perception environnementale

Les organismes biologiques utilisent la vision polarisée pour la navigation, l’évitement des prédateurs, la chasse et la communication. Ils ont également développé de nombreuses formes de vision et de sens qui peuvent être appliquées aux conceptions artificielles :

• Le Laboratoire de recherche de l’US Air Force a appliqué des systèmes d’yeux composés aux missiles air-air à courte portée, permettant un verrouillage rapide des cibles par les capteurs.
• Le système d’œil composé artificiel courbé CurvACE a été déployé sur des drones pour des expériences d’odométrie à courte distance, de suivi de cibles et de stabilisation visuelle.
• Détection astronomique spatiale en rayons X à champ large grâce à la technologie d’imagerie à focalisation X‑ray œil de homard, développée par les Observatoires astronomiques nationaux de l’Académie chinoise des sciences (NAOC).
• Imitation, à l’aide d’un réseau neuronal artificiel, des séquences d’impulsions asynchrones des animaux pour signaler les changements de lumière au cerveau, aidant à la capture de dynamiques à grande vitesse.

EBI pour le calcul intégré

La recherche de l’Université Tsinghua a utilisé des réseaux convolutifs basés sur des matrices de memristors pour atteindre une efficacité énergétique deux ordres de grandeur supérieure à celle des unités de traitement graphique (GPU) lors du traitement des réseaux neuronaux convolutifs (CNN).

De même, le calcul neuromorphique tel que la puce neuromorphique Darwin III de l’Université Zhejiang peut prendre en charge plus de 2 millions de neurones et 100 millions de synapses sur une seule puce, se rapprochant du nombre de neurones présents chez les animaux simples.

Cette imitation de la neurologie animale peut descendre au niveau du transistor, avec des transistors neuromorphiques en nanofils de silicium qui imitent la plasticité neuronale grâce à des films de silicate sol‑gel dopés aux ions.

EBI pour la prise de décision individuelle

En général, la prise de décision autonome est soumise à des contraintes de calcul, de stockage et de ressources plus que l’intelligence centralisée qui peut accéder à des supercalculateurs ou au cloud computing.

L’EBI peut utiliser des algorithmes génétiques, l’optimisation par essaim de particules, l’optimiseur du loup gris et les algorithmes d’essaim de poissons artificiels pour décider des mouvements, de la direction, des actions, etc., des robots et des drones.

Cela correspond au passage des actifs aérospatiaux contrôlés de façon centralisée vers des systèmes autonomes qui doivent prendre des décisions utiles avec une puissance, une bande passante, un calcul et une supervision humaine limités.

Un modèle de dopamine bio‑inspiré pour la prise de décision autonome chez les robots pourrait même être développé, où la dopamine régule la motivation et la récompense, comme dans le cerveau humain.

EBI pour le contrôle coopératif

L’« intelligence en essaim » repose sur l’émergence d’un comportement de groupe intelligent et complexe et d’une coordination, malgré l’intelligence limitée des composants individuels. Les bancs de poissons, les volées d’oiseaux et les essaims d’abeilles affichent cette capacité.

Un tel contrôle coopératif bio‑inspiré, dépourvu de nœuds centraux fixes, peut permettre aux essaims de vaisseaux spatiaux de fonctionner sans topologies de communication rigides, renforçant la résilience face à des scénarios inattendus tels que l’absence ou la défaillance d’individus.

EBI pour la théorie des jeux antagonistes

Comme l’une des applications des essaims artificiels et de la bionique dans les télécommunications et la défense, la capacité d’attaquer ou de résister aux attaques est importante.

Cela rend les comportements de groupe biologiques tels que les meutes de loups chassant en coopération ou les bancs de poissons évitant l’encerclement particulièrement intéressants. Cela peut également promouvoir l’efficacité du groupe au détriment individuel des composants d’un essaim, par exemple en sacrifiant un évadé pour assurer la fuite des autres, à l’image d’un prédateur fort chassant les individus plus faibles au sein du groupe proie.

EBI, IA et technologies spatiales

Rendre les technologies spatiales adaptatives

Le développement rapide de l’intelligence artificielle rend l’intelligence bionique étendue encore plus importante pour les applications aérospatiales. L’importance croissante des technologies spatiales, grâce aux lanceurs réutilisables, rend également crucial d’accroître l’autonomie des vaisseaux spatiaux.

« Les quatre capacités clés « accès à l’espace, utilisation de l’espace, développement de l’espace et exploration de l’espace » imposent des exigences plus élevées aux nouveaux systèmes aérospatiaux, y compris les systèmes de transport spatial, les infrastructures spatiales, la fabrication spatiale, les systèmes d’exploration interplanétaire et les systèmes de développement. »

Idéalement, de tels systèmes aérospatiaux d’IA bio‑inspirée intégreraient plusieurs capacités :

• Un système intégré de perception, de mémoire, de raisonnement et de prise de décision utilisant l’EBI.
• L’intelligence en essaim crée des comportements globaux complexes à partir de règles locales simples et les maintient stables et prévisibles.
• Restructuration dynamique de la connectivité neuronale pour s’adapter à de nouveaux scénarios et aller au-delà des limites des jeux de données d’entraînement initiaux.

Source: Chinese Journal of Aeronautics

Accélérer le développement de l’EBI

Les chercheurs soutiennent que, pour accélérer le développement et l’adoption de l’Intelligence Bionique Étendue, plusieurs étapes doivent être franchies.

La première consiste à créer une base de données complète d’intelligence biologique. Il sera essentiel de traiter et de catégoriser de grands volumes de données d’observation biologique, en affinant progressivement les bases de données d’intelligence biologique. Ainsi, la normalisation des données biologiques hétérogènes garantira leur utilisabilité pour la modélisation computationnelle et la conception de prototypes physiques.

Une fois cette base de données d’intelligence biologique complète créée, il sera possible de sélectionner rapidement les cibles d’imitation les mieux alignées avec les tâches. Cela devra également correspondre aux objectifs humains, ce qui n’est pas forcément simple.

« La principale difficulté technique consiste à établir des mécanismes de cartographie précis qui alignent les avantages biologiques complexes avec les tâches d’ingénierie spécifiques à la mission, tout en évitant la simplification excessive ou la perte de l’essence fonctionnelle. »

Ensuite, il faudra mettre en place des mécanismes évolutifs rapides afin d’obtenir un entraînement agile pour de nouveaux environnements et problèmes. Il sera également nécessaire d’intégrer les technologies de perception et de contrôle bioniques étendues.

Une fois toutes ces étapes franchies, le domaine de l’EBI devrait pouvoir contribuer à l’exploration autonome du deep‑space, à la coordination multi‑robots extraterrestres et aux systèmes satellites définis par logiciel, entraînant des améliorations spectaculaires de l’intelligence des systèmes aérospatiaux sans pilote.

Investir dans l’intelligence sans pilote

Kratos Defense & Security Solutions

Commencée avec un focus sur les infrastructures et réseaux de télécommunications de défense, Kratos a réalisé depuis 2004 une série d’acquisitions de petites ou moyennes entreprises d’électronique et de défense.

Cela l’a amenée à devenir un fournisseur important de solutions de télécommunications aérospatiales.

Source: Kratos Space

Kratos s’étend également rapidement dans les segments des drones et des missiles, notamment la catégorie des munitions « bon marché et suffisantes », importante alors que la production d’armes coûteuses, tant en rôle d’attaque que de défense, peine à suivre la consommation dans des conflits comme ceux en Ukraine et en Iran.

En tant que tel, Kratos fournit des moteurs de missiles subsoniques et supersoniques tels que les turboréacteurs de la série GEK et les moteurs fusées à propergol solide Zeus.

Il produit également le XQ‑58 Valkyrie Uncrewed Tactical Aircraft (UTA) ainsi que cibles aériennes de drones pour tester les armes.

Sur le terrain, il crée camions télécommandés et autonomes et systèmes logistiques terrestres, lasers à haute énergie, plates‑formes mobiles légères, blindées contre les interférences électromagnétiques systèmes C5ISR (Command, Control, Communications, Computers, Cyber, Intelligence, Surveillance, and Reconnaissance), et le Sentinel Weapon System, un système de missile balistique intercontinental (ICBM) terrestre en cours de développement

Des entreprises comme Kratos sont suffisamment petites pour rester agiles, mais assez grandes pour pouvoir déployer de nouveaux concepts comme l’Intelligence Bionique Étendue à leurs drones autonomes et autres armes. En conséquence, elles pourront probablement capitaliser sur les avancées parallèles de l’IA en périphérie, de la fusion de capteurs, de la coordination décentralisée et de la planification de missions multi‑agents.

(Vous pouvez également lire notre rapport d’investissement complet sur Kratos pour plus d’informations)

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Étude référencée

^{1. Junzhi Yu, et al. Réflexions sur l’intelligence bionique étendue dans le domaine aérospatial. Chinese Journal of Aeronautics. 13 mars 2026, 104161. https://doi.org/10.1016/j.cja.2026.104161}