Le système d’IA Swift commande un drone de manière totalement indépendante. Et avec succès, puisque Swift a gagné une compétition contre trois pilotes de drones professionnels.
Trois pilotes de drones – dont deux champions du monde ayant participé à différents tournois – ont dû affronter le système d’IA Swift lors d’une compétition. Le système d’IA a été développé par des chercheurs de l’université de Zurich, entre autres, et est décrit dans la revue scientifique Nature.
Les courses de drones à la première personne (First-Person-View ou FPV) sont un sport dans lequel les drones effectuent un parcours déterminé le plus rapidement possible. Ils sont commandés à distance par des pilotes humains portant un casque au moyen d’un flux vidéo provenant de la caméra frontale des drones. Les quadricoptères atteignent des vitesses de 100 kilomètres à l’heure pendant la course, tout en effectuant des manœuvres habiles pour franchir les portes dressées sur le parcours.
Nouvelle étape pour l’IA
Des chercheurs suisses ont désormais mis au point un système d’IA qui remporte la majorité des compétitions l’opposant à des pilotes de drones professionnels. Ce n’est pas la première fois que les humains sont vaincus par l’intelligence artificielle. Dans plusieurs jeux, dont Atari, les jeux d’échecs, StarCraft et Gran Turismo, l’ordinateur bat même les meilleurs joueurs. Mais dans ces cas-là, il s’agit d’environnements de simulation et non de compétitions physiques, comme c’est le cas des courses de drones.
Dressage d’animaux de compagnie
L’équipe de chercheurs a demandé à un pilote de drone professionnel de créer un parcours similaire aux pistes de course officielles. Ensuite, trois pilotes de drones professionnels, Thomas Bitmatta (double champion International Open World Cup MultiGP), Marvin Schaepper (triple champion national suisse) et Alex Vanover (champion du monde 2019 Drone Racing League), ont disposé d’une semaine pour s’entraîner.
Le système Swift, quant à lui, a été entraîné sur un parcours virtuel. L’équipe de chercheurs l’a formé dans une simulation utilisant l’apprentissage par renforcement profond (Deep-RL), l’une des techniques les plus avancées de formation des robots. Cette technique fonctionne sur la base d’essais et erreurs. Si l’IA réussit à atteindre une porte et a ensuite immédiatement la porte suivante en vue, elle reçoit une ‘récompense’ comparable à celle prévue lors du dressage d’un animal de compagnie. Si elle échoue, elle apprend à ne pas recommencer la prochaine fois. De cette façon, après de nombreuses tentatives, le système connaît la meilleure façon d’effectuer le parcours.
Faire face aux conditions changeantes
Puis les compétitions ont commencé. Swift a gagné contre les pilotes humains dans 15 des 25 courses disputées. Les 10 fois que l’IA a perdu, cela a été causé quatre fois par une collision avec le drone adverse, quatre fois par un crash avec une porte et deux fois parce que le pilote humain a effectué le parcours plus rapidement. Swift a réalisé le meilleur temps sur la piste de 75 mètres: 17,456 secondes, à savoir une demi-seconde de moins que le temps humain le plus rapide établi par Vanover.
Bien que Swift ait remporté la plupart des courses, on ne peut néanmoins pas affirmer que l’IA vole mieux que les humains. Après une collision ou un crash, les pilotes humains – si leur drone fonctionne toujours – peuvent continuer à voler rapidement. L’algorithme n’est pas formé pour cela. Par ailleurs, Swift choisit toujours l’itinéraire le plus rapide et n’utilise aucune technique. Les humains, en revanche, voleront par exemple un peu plus lentement s’ils ont une nette avance, afin de réduire le risque d’accident.
Swift n’est formé que dans une seule condition de vol. Lorsque la lumière change ou lorsque le vent souffle, ses performances diminuent fortement. Il est malaisé pour les techniques d’IA actuelles de faire face à ces conditions changeantes. Mais si les chercheurs parviennent à améliorer la formation de leur système, Swift pourrait contribuer de manière importante au développement d’autres robots autonomes, notamment des voitures autonomes.
Pas le premier
Des chercheurs suisses avaient en 2021 déjà développé un drone autonome capable de vaincre des personnes. Cependant, ce drone avait besoin de caméras externes pour transmettre les mouvements et la position du drone à l’IA. Le drone piloté par Swift n’en a plus besoin. Il utilise un système VIO (Visual-Inertial Odometry), une technologie qui aide les drones à déterminer leur position et leurs mouvements à l’aide d’informations visuelles (provenant d’une caméra sur le drone) et d’informations provenant d’un accéléromètre et d’un gyroscope.
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