L’intelligence artificielle au service des atterrisseurs lunaires de l’ESA
La conquête de la Lune n'a jamais été aussi proche, mais les défis restent immenses, en particulier lors de la phase critique d'atterrissage sur un sol jonché de cratères et d'anomalies. Pour relever ce challenge, l'Agence Spatiale Européenne (ESA) mise sur une technologie de pointe : l'intelligence artificielle. En collaboration avec des universités européennes, l'ESA développe des modèles IA qui rendront les atterrissages plus sûrs et autonomes. Une véritable rupture technologique pour l'exploration spatiale !
L'IA embarquée, le nouveau co-pilote des atterrisseurs
L'atterrissage sur la Lune est une manœuvre à haut risque qui ne tolère aucune erreur. Contrairement aux missions Apollo où les astronautes contrôlaient manuellement le module lunaire, les futures missions seront entièrement autonomes. C'est là qu'intervient l'IA embarquée, véritable copilote numérique chargé d'analyser en temps réel les images de la surface pour repérer les zones dangereuses.
Des modèles de vision-langage pour interpréter le terrain
Le défi est de taille car les images lunaires sont rares et difficiles à annoter. C'est pourquoi l'ESA et l'Université de Technologie de Troyes (UTT) ont opté pour des modèles de vision-langage (VLM) capables de reconnaître les objets sans annotation préalable. Entraînés sur des images génériques annotées, ces VLM sont ensuite adaptés au contexte lunaire grâce à des techniques d'apprentissage ponctuel (one-shot learning) et de segmentation fine.
Si je présente un exemple de cratère au VLM, il ressortira tous les cratères ressemblants. C'est très performant pour établir ces correspondances.
Hichem Snoussi, Professeur à l'UTT
Un algorithme pour détecter l'inconnu
Mais l'IA devra aussi composer avec des formes inédites, jamais répertoriées. D'où le recours à un algorithme de détection d'anomalies, autre spécialité de l'UTT. Lors d'une phase d'observation, il apprendra à reconnaître la "normalité" d'après une banque d'images lunaires. Toute irrégularité détectée en vol sera alors considérée comme une zone à risque.
L'enjeu du temps réel et de l'optimisation
Pour fonctionner de façon autonome, ce duo d'IA devra procéder à une inférence en temps réel directement à bord de l'atterrisseur. Un vrai défi quand on connaît les contraintes de poids et de consommation du spatial ! L'ESA a donc fixé un objectif de performance en priorité. L'optimisation et l'allègement des modèles viendront dans un second temps, sans sacrifier la précision.
D'ici 2030, l'atterrisseur Argonaut de l'ESA espère réussir un atterrissage en douceur grâce à sa vision artificielle. Une nouvelle étape pour l'exploration lunaire qui ouvre la voie aux futures missions habitées. L'Europe spatiale met ainsi l'IA au cœur de sa stratégie lunaire avec un maître-mot : l'innovation !
Autres avancées innovantes pour sécuriser les atterrissages spatiaux :
- Lidar haute résolution pour cartographier les reliefs
- Guidage par navigation optique et reconnaissance de formes
- Analyse en amont des sites par imagerie satellitaire IA
