Pourquoi les brouilleurs GPS pourraient bientôt perturber davantage les robots IA que les voitures
Pendant longtemps, le brouillage GPS évoquait presque toujours la même image: une voiture, un traceur GPS ou un système antivol rendu inopérant. Pourtant, cette idée appartient déjà au passé. La prochaine génération de systèmes les plus sensibles aux perturbations GNSS ne roulera peut-être même pas avec un conducteur. Elle avancera seule, prendra ses propres décisions et comptera sur une intelligence artificielle pour interpréter son environnement.
Le véritable changement ne concerne donc pas le GPS lui-même. Il concerne ceux qui commencent à lui faire confiance.
Le problème n'est pas de perdre le GPS. Le problème est de ne plus savoir s'il faut encore lui faire confiance.
Une voiture qui perd momentanément le signal GPS ne s'arrête pas. Son conducteur continue naturellement sa route. Il regarde les panneaux, reconnaît les intersections et corrige instinctivement sa trajectoire.
Un robot autonome ne possède pas cette intuition.
Chaque déplacement repose sur des calculs. Chaque décision dépend d'une estimation permanente de sa position. Lorsqu'une micro-coupure GNSS survient, même pendant quelques secondes, ce n'est pas uniquement le positionnement qui devient incertain. Toute la logique de navigation commence à douter.
Dans la robotique moderne, on parle de plus en plus de continuité de localisation plutôt que de simple précision GPS. Un robot préfère souvent une position légèrement imparfaite mais stable à une localisation extrêmement précise qui disparaît puis réapparaît quelques secondes plus tard.
C'est une différence fondamentale que beaucoup sous-estiment encore.
Les futurs robots ne demanderont plus: « Où suis-je ? »
Ils demanderont plutôt:
« Puis-je encore croire cette information ? »
Cette évolution est discrète, mais elle change complètement la manière de concevoir la navigation autonome.
Les ingénieurs développant des robots mobiles travaillent désormais avec une notion encore peu connue en dehors du secteur: le niveau de confiance du positionnement.
Autrement dit, chaque source de localisation reçoit une sorte de « score de crédibilité ».
Si le GPS annonce une position, mais que les caméras, le LiDAR et l'IMU racontent une autre histoire, l'intelligence artificielle ne considère plus automatiquement le satellite comme la référence absolue.
Elle commence à comparer les versions de la réalité.
Les satellites deviennent un témoin parmi d'autres
Pendant des décennies, le GPS représentait la vérité.
Aujourd'hui, il devient simplement un capteur supplémentaire.
Dans une rue étroite entourée d'immeubles, un robot peut parfois accorder davantage de confiance aux façades qu'il reconnaît grâce au Visual SLAM qu'au signal reçu depuis l'espace.
Dans un entrepôt, il est fréquent que le GNSS disparaisse complètement. Pourtant, les robots continuent à circuler avec une précision remarquable en combinant plusieurs sources:
- Visual SLAM
- IMU
- odométrie des roues
- cartes 3D
- LiDAR
- GNSS lorsqu'il redevient fiable
Ce n'est plus une navigation GPS.
C'est une navigation multi-capteurs.
Le brouillage GPS change lui aussi de visage
Lorsque l'on parle de brouillage, on imagine souvent une disparition totale du signal.
En réalité, les situations les plus complexes sont souvent beaucoup plus discrètes.
Une succession de micro-coupures GNSS, une légère dérive du RTK ou un signal instable peuvent suffire à perturber les algorithmes de fusion de données.
Le robot ne s'arrête pas forcément.
- Il hésite.
- Sa vitesse diminue.
- Il recalcule davantage.
Les environnements difficiles deviennent la nouvelle norme
Les développeurs parlent de plus en plus d'environnements GPS denied ou GPS challenged.
Ce ne sont pas seulement des tunnels.
Ce sont aussi:
- les centres-villes entourés de bâtiments élevés;
- les ports industriels;
- les sites logistiques;
- les exploitations agricoles bordées d'arbres;
- les chantiers en constante évolution.
Dans ces zones, le GPS est déjà imparfait avant même qu'un brouillage n'apparaisse.
Les robots doivent donc apprendre à fonctionner dans un monde où le satellite n'est plus toujours disponible ni totalement fiable.
L'intelligence artificielle apprend désormais... à douter
C'est probablement l'évolution la plus intéressante.
Les premiers systèmes autonomes cherchaient à obtenir la meilleure position possible.
Les nouveaux cherchent d'abord à savoir quelle information mérite encore d'être utilisée.
Cette capacité à remettre en question un capteur constitue l'une des évolutions majeures de la robotique actuelle.
L'objectif n'est plus uniquement d'améliorer la précision.
Il s'agit de rendre la navigation capable de continuer malgré des informations contradictoires.
Autrement dit, l'intelligence artificielle apprend progressivement à gérer l'incertitude.
Demain, le GPS ne disparaîtra pas. Il changera simplement de rôle.
Le GPS restera indispensable.
Le RTK continuera d'apporter une précision centimétrique.
Le GNSS demeurera un pilier de nombreux robots autonomes.
Mais il ne sera plus la seule voix que la machine écoutera.
L'avenir appartient aux systèmes capables de confronter plusieurs réalités en permanence: satellites, vision, inertie, LiDAR, cartes numériques et apprentissage automatique.
Finalement, la question n'est peut-être plus de savoir si un brouilleur GPS peut perturber un robot.
La véritable question est de savoir combien de temps un robot peut continuer à prendre de bonnes décisions lorsque le GPS cesse d'être une certitude.
C'est précisément là que se jouera la prochaine génération de la navigation autonome.
