Un chatbot IA pourrait-il piloter un vaisseau spatial ? C’est l’étrange question que se sont posée des chercheurs dans le cadre d’une nouvelle étude sur les systèmes de contrôle autonomes… et, contre toute attente, ces réseaux de neurones artificiels généralistes, dont ChatGPT, s’en sont remarquablement bien sortis dans cet exercice. Un verdict qui dessine les contours d’un changement de paradigme.
Avec le progrès de l’aérospatiale, des systèmes de contrôle de plus en plus performants ont fait leur apparition, à tel point qu’aujourd’hui, les humains ont largement délégué la navigation à des systèmes presque entièrement automatiques.
C’est particulièrement vrai pour les missions qui ont vocation à s’aventurer loin de la Terre, où la latence liée à la distance serait un énorme casse-tête. On peut aussi mentionner les satellites en orbite terrestre, dont le nombre a augmenté de manière exponentielle ces dernières années. Ils sont désormais bien trop nombreux pour être surveillés individuellement, et il est donc crucial qu’ils puissent se repositionner ou réaliser des manœuvres d’évitement avec une certaine autonomie.
Mais ces systèmes présentent encore quelques limites, notamment dans leur capacité à improviser. En effet, les ingénieurs doivent faire très attention à anticiper presque tous les cas de figure possibles. Autrement, le pilotage automatique pourrait se tromper lourdement s’il se retrouvait dans une situation périlleuse, conduisant à la perte d’un engin scientifiquement précieux et très cher.
C’est dans ce contexte qu’est né le Kerbal Space Program Differential Game Challenge (KSPDG), une expérience basée sur le jeu vidéo Kerbal Space Program. Pour ceux qui n’en sont pas familiers, malgré son apparence cartoonesque, il s’agit sans conteste de la simulation spatiale grand public la plus avancée qui soit. Des chercheurs ont donc décidé de l’utiliser comme bac à sable pour tester de nouveaux systèmes de contrôle autonomes dans le cadre de différents scénarios, comme des interceptions de satellites, sans mettre de vrais appareils en péril.
ChatGPT sur le podium
Cette année, une équipe est arrivée avec une idée très originale. Pour alimenter leur étude, repérée par l’astrophysicien Paul Sutter qui a écrit à ce sujet pour Space.com, ils ont décidé de laisser des grands modèles de langage (LLM) commerciaux, comme ChatGPT, prendre toutes les décisions.
Pour y parvenir, les auteurs ont conçu un protocole basé sur deux outils logiciels développés pour l’occasion. D’un côté, un premier algorithme est conçu pour retranscrire l’état actuel d’un appareil (position, vitesse…) ainsi que ses objectifs dans une requête textuelle compréhensible par un LLM. De l’autre, les chercheurs ont écrit un second programme qui se charge de traduire les réponses du chatbot en séries d’instructions, permettant au vaisseau virtuel de réaliser des manœuvres.
Cette approche a permis à l’équipe d’obtenir de très bons résultats. Avec une série de petits prompts pas particulièrement sophistiqués, ils ont réussi à transformer ChatGPT en pilote relativement compétent. Le chatbot d’OpenAI a réussi à valider de nombreux tests, surpassant les performances de nombreux autres systèmes d’optimisation plus conventionnels pour se hisser jusqu’en finale du KSPDG.
Il n’a malheureusement pas réussi à remporter ce dernier duel — mais, à la surprise générale, il a tout de même terminé la compétition sur la deuxième marche du podium.
Un système loin d’être mature, mais prometteur
Certes, même si Kerbal Space Program est réputé pour son réalisme, il s’agit tout de même d’un modèle simplifié. L’exercice serait nettement plus complexe dans le monde réel, où il faudrait tenir compte de nombreux paramètres supplémentaires. En outre, ChatGPT ne s’est pas montré infaillible. Les chercheurs mentionnent notamment quelques hallucinations (ces cas où le chatbot produit des réponses complètement aberrantes) qui auraient pu avoir des conséquences catastrophiques s’il s’agissait d’un vrai vaisseau.
Pour toutes ces raisons, il y a peu de chances que des systèmes à base de machine learning viennent remplacer les systèmes conventionnels dans un futur proche. La nature encore imprévisible des modèles actuels implique des risques difficilement acceptables dans cette industrie, où les enjeux techniques et financiers sont souvent énormes.
Mais il s’agit tout de même d’un résultat aussi surprenant qu’impressionnant, sachant que GPT est un modèle généraliste et grand public, qui n’est absolument pas optimisé pour le pilotage d’un véhicule spatial… et que le modèle utilisé (GPT-3.5) n’était pas le plus récent ni le plus performant du catalogue d’OpenAI.
Cela laisse donc songeur quant au potentiel de cette approche. En lisant ces résultats, on peut légitimement se demander ce dont un modèle spécialisé serait capable. Il y a fort à parier que cette piste sera davantage explorée à l’avenir, et il sera très intéressant de voir si les cadors de cette industrie commenceront bientôt à introduire un zeste de machine learning dans leurs systèmes.
Le texte de l’étude est disponible ici.
🟣 Pour ne manquer aucune news sur le Journal du Geek, suivez-nous sur Google et sur notre canal WhatsApp. Et si vous nous adorez, on a une newsletter tous les matins.
