Jean-Baptiste Mouret, ERC Starting Grant 2014

Jean-Baptiste Mouret réalise sa thèse entre 2005 et 2008 au sein de l’AnimatLab, une équipe du LIP6 (UPMC) spécialisée dans la robotique bio-inspirée et dirigée par Jean-Arcady Meyer. Il se concentre alors sur la robotique évolutionniste : comment s’inspirer de l’évolution darwinienne pour proposer des algorithmes qui conçoivent automatiquement des robots ou des parties de robots (e.g. le système de contrôle) ? Le défi principal est de mettre au point des algorithmes aussi créatifs que l’est l’évolution tout en étant suffisamment rapides pour donner des résultats dans le temps imparti.

Après sa thèse, Jean-Baptiste Mouret obtient en 2009 un poste de maître de conférences à l’Institut des Systèmes Intelligents et de Robotique (ISIR), à l’UPMC. Il réalisera cependant son projet ERC en détachement sur un poste de chargé de recherche Inria au Laboratoire lorrain de recherche en informatique et ses applications (LORIA, CNRS/Inria/Université de Lorraine). Malgré plus de 50 ans de recherches en robotique, la plupart des robots existants sont loin d’être aussi résilients que les animaux : ce sont des machines fragiles qui s’arrêtent facilement de fonctionner lorsque les conditions deviennent difficiles. Le but du projet de Jean-Baptiste Mouret, dans le cadre de son ERC Starting Grant, est de changer cette situation en proposant de nouveaux algorithmes pour que les robots autonomes puissent continuer leurs missions dans des situations complètement imprévues, et notamment après des dommages matériels. Son projet s’intitule « ResiBots » (Robots with animal-like resilience).

L’approche actuelle pour la tolérance aux pannes est en grande partie héritée des systèmes critiques comme les vaisseaux spatiaux ou les centrales nucléaires. Elle est difficile à mettre en œuvre sur des robots autonomes plus « grand public » car elle repose sur des diagnostics automatiques, qui nécessitent de nombreux capteurs internes et rendent donc les robots chers et complexes, et sur des plans prédéfinis, dont le choix dépend de la qualité du diagnostic et qui ne peuvent répondre à toutes les situations.

Dans ce projet, Jean-Baptiste Mouret souhaite prendre l’approche classique à contrepied en supprimant le concept de diagnostic, et donc en n’ayant pas à comprendre la source des problèmes pour trouver des comportements permettant de continuer les missions. Au lieu d’une approche « diagnostic / traitement », l’idée est d’utiliser des algorithmes d’apprentissage par essai-erreur, et en particulier l’évolution artificielle et l’apprentissage par renforcement : le robot pourra faire quelques essais, mesurer sa performance, et continuer le cycle d’essai-erreur jusqu’à trouver un comportement qui fonctionne. L’objectif est que le robot compense les dommages en moins d’une vingtaine d’essais et moins de deux minutes. Ces idées seront testées sur trois robots : un robot mobile avec un bras, un robot hexapode hybride roue-pattes, tous deux conçus par l’équipe de Jean-Baptiste Mouret, et le robot humanoïde iCub, conçu à l’IIT, en Italie.

Avec ce projet, pour lequel Jean-Baptiste Mouret travaillera avec un ingénieur, un doctorant et un post-doctorant, les chercheurs espèrent pouvoir mettre un robot dans une pièce, lui faire casser ses propres pièces mécaniques, par exemple une patte ou l’un de ses bras, et observer le robot apprendre en quelques minutes à compenser les dommages en toute autonomie. Le robot marcheur pourrait par exemple réapprendre à marcher avec uniquement cinq pattes, dans toutes les directions, tout en prenant en compte les obstacles pendant l’apprentissage.