Autonomie comportementale

Nous allons commencer par détailler le concept d’autonomie comportementale, ses relations avec l’extérieur ainsi que les éléments qui amorcent les changement de compor-

tement. Ceci mènera cette étude vers l’implication importante du concept de performance dans la notion d’autonomie.

1.1.2.1 Concept de l’autonomie comportementale

Dalgalarrondo considére dans [Dal03] qu’un système disposant d’un ensemble de lois (déjà développées) est autonome s’il est capable de réagir à des évènements externes en sélectionnant le comportement le plus adapté. Plusieurs niveaux d’adaptation sont alors considérés. Celui ci peut aller du simple ajustement de quelques paramètres jusqu’à l’apprentissage. Cependant, la sélection des lois à appliquer ne peut être seulement liée aux événements extérieurs mais aussi aux objectifs de la mission à réaliser.

L’autonomie et en particulier celle comportementale est évidemment l’une des caracté- ristiques essentielles des êtres vivants. Par conséquent la biologie a souvent été une source d’inspiration pour le développement des robots mobiles tant sur leur concept que sur leur comportement, en mono-robot ou en flottille. Cette capacité est considérée comme un critère essentiel des êtres vivants.

Steel et DiPaolo s’en sont inspiré dans [Ste95] et [DI08] pour définir des agents auto- nomes intelligents. L’intelligence est relative à la capacité d’adaptation comportementale de ces agents (auto-maintenance). L’autonomie est ainsi considérée pour eux comme la capacité d’une entité/système à se doter de lois et de stratégies lui permettant de contrô- ler (choisir) son comportement. Ce choix est constitué des sous-buts et/ou de moyens à mettre en œuvre pour d’atteindre le but fixé.

De plus, Calo et al. considérent dans [CFK16] que contrairement à la télé-programmation ou à la pré-programmation, la "vraie" autonomie (true autonomy) implique nécessaire- ment d’être capable de générer ses propres heuristiques (Apprentissage) pour prendre une décision pertinente. Froeze énonce dans [FVI07] que la différence de traitement de l’in- formation et de raisonnement entre un être vivant (humain en particulier) et un système artificiel réside dans le fait que le premier base ses décisions sur le comportement à adopter sur des heuristiques ou des analogies alors que le deuxième s’appuie sur des règles de calcul prédéfinies. L’autonomie comportementale est alors définie comme la capacité à réaliser des tâches sans aide sous des contraintes et face à des événements prédéfinis. Toutefois, cette définition qui peut s’appliquer à des systèmes artificiels reste très restrictive pour un être humain. En effet, pour ce dernier l’autonomie n’est pas liée à la connaissance des événements auxquels il aura à réagir.

Le concept d’autonomie reste cependant relatif. Selon Di Paolo dans [DI08], un système dont l’identité est entièrement conçue par un extérieur et qui ne peut par lui même générer

ses constituants, ne peut que suivre les lois définies durant sa conception, quelles que soient son adaptativité et sa flexibilité. Pour qu’un système puisse générer ses propres lois, il doit être en mesure de se construire lui-même, à un certain niveau. La question qui se pose alors logiquement est de définir le niveau de granularité à partir duquel le système peut être considéré comme entièrement autonome ? D’où la relativité du concept d’autonomie. Di Paolo poursuit cette réflexion en considérant que l’élaboration d’un système ar- tificiel doté de la capacité d’auto-construction reste illusoire puisqu’il faut bien qu’à un moment donné on l’ait doté d’un minimum de capacités et de ressources. Cette attitude implique la prise en compte de toutes les conditions nécessaires pour l’auto-constitution. Ainsi un minimum de ressources et de capacités doivent êtres établies par l’extérieur. Cette rationalité dans le traitement du sujet de l’autonomie est affirmée dans [Sim96] par Simon qui énonce que les actions d’un programme ou d’un robot sont limités par les informations dont il dispose, par les temps de calcul possible et par les limitations de ses algorithmes.

Si l’on se projette dans le cadre de ce manuscrit qui s’intéresse à la robotique mobile, les capacités et ressources matérielles (actionneurs, contrôleurs, capteurs, unité de calcul, etc.) et logicielles (algorithmes, drivers, etc.) ne peuvent être créés ou générés par le robot lui même. Par contre leur exploitation, agencement et organisation peut être faite d’une façon autonome.

Nous pouvons alors définir l’autonomie comportementale, dans notre contexte, par la capacité de réaction et d’adaptation des ressources matérielles et logicielles dont le robot dispose, afin de réagir à des événements internes et externes et ceci dans le but d’atteindre une finalité donnée.

L’analyse précédente sur l’autonomie en général et l’autonomie comportementale en particulier, a réaffirmé que la prise de décision autonome est inévitablement conditionnée par la performance. Cette dernière représente le critère permettant de faire les choix et de prendre des décisions.

En robotique mobile, les missions complexes sont le plus souvent supervisées par un opérateur. L’Homme, de part ses capacités cognitives d’anticipation, d’adaptation et de synthèse lui permettent de guider le robot pour réaliser des tâches élaborées, dans un en- vironnement dynamique, face à des événements imprévus. La performance maximale est atteinte quand l’homme est fortement impliqué (exemple de la téléopération où la charge décisionelle est principalement rapportée à l’opérateur) [Sel+06a]. Cependant, d’une part ce lien de téléopération (sous-marin, exploration spatiale, etc.) est contraignant et fonc- tionnellement limitatif. Par ailleurs, rien ne garantit objectivement que les choix réalisés par l’opérateur ont été les plus adaptés à la mission fixée aux regards de contraintes de

performance imposées. Nous allons approfondir dans la suite cette analyse afin de montrer l’importance du concept de la performance dans le domaine de la robotique autonome.

1.1.2.2 De l’autonomie comportementale à la performance

Il est évident que tout système robotique et en particulier celui autonome et mobile est conçu pour répondre à un besoin spécifique. L’impact de ce besoin apparait implicitement ou explicitement dans plusieurs définitions et descriptions de l’autonomie. Ce service est la raison d’être du système robotique. Steel dans [Ste95] définit un agent, comme étant un système en relation avec d’autres systèmes, ou l’environnement, assurant une fonction envers un autre agent ou système. De plus, il doit être capable de s’auto-maintenir pour assurer sa viabilité.

Dans [Dal03], Dalgalarrondo considère l’autonomie en robotique comme un concept complexe et non absolu qui est lié, entre autres, aux tâches qu’il doit effectuer. L’autonomie permet au robot de répondre aux événements et perturbations externes en exploitant ses ressources internes ainsi que ses fonctionnalités, ses capacités et son énergie. Cependant, les événements et perturbations internes ne sont pas prises en compte dans la définition proposée. Cette réponse va nécessairement impacter la performance du robot en modifiant les ressources et fonctions utilisées. Il montre aussi que l’environnement ajoute une com- plexité à la mise en œuvre du concept de l’autonomie. Il est à la fois une des principales sources de contraintes et d’informations, imposant au système robotique de s’adapter.

Cette capacité d’adaptation constitue la caractéristique principale de l’autonomie d’un robot. Dalgalarrondo considère qu’elle permet de répondre et "se mettre en harmonie" avec les conditions de vie de tout être vivant. Elle permet alors d’assurer un certain niveau de performance dans la réalisation de l’objectif, malgré les perturbations externes et en fonction des ressources disponibles [Dal03]. Dans la même logique de raisonnement, Braynov et al. citent dans [BH03b] les 4 constituants (agent, but, effecteur et mesure de performance) en relation avec l’autonomie dont la performance qui permet de mesurer le succès d’un système artificiel. Cependant la mesure de la performance ne peut pas se limiter à l’estimation du succès, mais elle permet aussi de décider et de choisir le comportement permettant d’atteindre le résultat espéré.

À partir de la présentation des notions liées à l’autonomie, ses modes et niveaux, l’automatisme et l’autonomie comportementale, nous avons souligné que le concept de performance joue un rôle central. Il constitue en effet un critère de choix qui permettra au système artificiel de s’adapter à la mission qu’on lui a fixée, mais aussi aux aléas auxquels il aura à faire face durant son exécution. Ceci apparait dans [DDDB15] où Teissier traite la question de l’autonomie dans un système de décision. Elle affirme clairement que la

prise de décision est caractérisée par la réactivité (réponse aux changements), l’autonomie (fonctionnement indépendant d’autres agents) et par l’orientation par les buts (capacité à calculer et organiser les décisions).

Nous allons présenter dans la suite ce concept tant dans sa généralité, qu’à travers son utilisation en robotique manufacturière et en robotique mobile.