Même les technologies les plus avancées peuvent rencontrer des difficultés lorsque le monde réel devient imprévisible. En avril 2026, à San Antonio, au Texas, un robotaxi Waymo s’est engagé sur une voie inondée lors d’intempéries, ce qui a contraint l’entreprise à rappeler environ 3 800 véhicules pour une mise à jour logicielle.

Personne n’a été blessé, mais l’incident a mis en lumière un problème plus profond : le renseignement ne se limite pas au traitement des données. Il s’agit de savoir où chercher, quoi remarquer, quand agir et comment tirer parti de son expérience passée face à l’évolution de la situation.

Les chercheurs en intelligence artificielle étudient désormais les abeilles et autres insectes pour les aider à concevoir des machines et des robots capables de prendre de meilleures décisions.

Mes recherches portent sur la manière dont les abeilles apprennent, depuis l’identification de motifs visuels simples jusqu’à la maîtrise de concepts complexes , et sur la façon dont elles adaptent leur comportement lorsque les conditions changent.

En combinant des expériences comportementales, l’enregistrement neuronal (par exemple, la mesure des signaux cérébraux) et le calcul neuromorphique (une approche informatique inspirée du cerveau animal), mon objectif est de découvrir le code biologique qui permet aux minuscules cerveaux de naviguer dans un monde complexe et de prendre des décisions efficaces . J’ai également travaillé dans l’industrie pour transposer ces découvertes biologiques en applications robotiques, intégrant ainsi l’intelligence collective à l’intelligence artificielle .

Les recherches sur la prise de décision chez les abeilles ont montré que ces dernières font des choix rapides et précis quant à l’acceptation ou au rejet des fleurs. Elles n’ont pas besoin d’informations parfaites ; elles combinent plutôt des données sensorielles, leur expérience passée et la valeur probable d’une récompense (par exemple, la quantité de nectar qu’elles pourraient récolter).

De nombreux systèmes autonomes doivent être capables de cela. Un robot explorant une serre, un entrepôt ou une zone sinistrée ne peut pas attendre des données parfaites. Les abeilles offrent un modèle basé sur des décisions flexibles et des raccourcis utiles plutôt que sur des calculs complexes .

Avec un cerveau plus petit qu’une graine de sésame, les abeilles parcourent de longues distances, se déplacent dans des environnements complexes, repèrent les fleurs riches en nutriments, évitent les dangers, communiquent avec leurs congénères et prennent des décisions rapides. Elles accomplissent tout cela en consommant une infime partie de l’énergie utilisée par les ordinateurs modernes et peuvent apprendre, après seulement quelques expériences, qu’une nouvelle couleur, odeur ou motif annonce la présence de nourriture.

Cela fait de l’abeille un modèle improbable pour des systèmes d’IA et des systèmes autonomes robustes et à faible consommation d’énergie, capables de s’adapter au monde réel.

Les abeilles peuvent effectuer plusieurs tâches simultanément.

De nombreux systèmes d’IA sont conçus pour exceller dans une tâche précise, comme la reconnaissance d’images, le suivi d’itinéraires ou la détection d’objets. La robotique, quant à elle, nourrit une ambition plus grande : concevoir des machines compactes capables d’accomplir de nombreuses tâches dans des environnements imprévisibles, tout en consommant peu d’énergie.

Les abeilles en sont un bon exemple. Lors d’une sortie de butinage, une abeille doit trouver de la nourriture, s’orienter, éviter les dangers et adapter ses choix en fonction de son expérience, le tout grâce à un cerveau contenant environ un million de neurones . Elles y parviennent en combinant la vision, l’odorat, le toucher, les vibrations et les courants d’air . Plutôt que de traiter chaque détail individuellement, elles fusionnent les flux d’informations et extraient celles qui sont essentielles à leur survie.

Les abeilles sont précieuses pour la robotique car elles démontrent comment un petit système peut coordonner de nombreuses tâches sans nécessiter une puissance de calcul considérable. Ce principe pourrait guider la conception de systèmes autonomes à faible consommation d’énergie pour l’agriculture, la recherche et le sauvetage, la surveillance environnementale et l’exploration planétaire.

Les abeilles démontrent que l’intelligence ne dépend pas seulement des perceptions sensorielles, mais aussi de la manière dont l’animal se déplace pour recueillir et traiter l’information. Ce concept, appelé perception active , pourrait révolutionner la robotique. Lorsqu’une abeille s’approche d’une fleur, elle ne prend pas une image fixe comme un appareil photo . Elle bouge la tête et le corps, change d’angle de vue et crée des mouvements visuels avec ses yeux. Ces mouvements permettent de faire ressortir les informations utiles, lui permettant ainsi d’ignorer les détails superflus. C’est pourquoi les abeilles n’ont pas besoin de mémoriser une fleur comme une image détaillée. Elles n’ont besoin d’apprendre que les indices clés qui leur permettent de la reconnaître. Le mouvement devient alors partie intégrante de la perception.

Cela diffère de nombreux systèmes de vision industrielle qui analysent passivement les images. Un petit robot utilisant la stratégie de l’abeille n’aurait pas besoin de traiter chaque pixel. Il pourrait se déplacer pour faciliter la compréhension de la scène, en changeant de position pour évaluer les distances, en tournant pour améliorer le contraste ou en utilisant le mouvement pour détecter les obstacles.

La leçon est simple : l’intelligence consiste moins à tout traiter qu’à utiliser la bonne stratégie pour trouver la bonne information au bon moment.

Pour une abeille butineuse, une mauvaise décision peut coûter cher. Visiter la mauvaise fleur après un long voyage représente une perte de temps et d’énergie. Trop tarder peut signifier rater une opportunité ou s’exposer à un danger. Pour résoudre ce problème, les abeilles utilisent des circuits neuronaux relativement simples pour prendre des décisions rapides, précises et tenant compte des risques . Elles n’ont pas besoin d’un cerveau développé ni d’une grande puissance de calcul. Ce circuit minimal leur permet de décider rapidement s’il faut rejeter une fleur ou s’y poser en toute sécurité.

Navigation robotique inspirée du vol des abeilles.

Navigation sans carte

La navigation est un autre domaine où les abeilles inspirent les ingénieurs. Capables de parcourir plusieurs kilomètres depuis la ruche pour trouver de la nourriture et de rentrer à la base, elles utilisent des repères visuels, l’estimation des distances et leur mémoire. De nouvelles recherches , inspirées par le vol des abeilles, ont démontré comment de minuscules drones pourraient se repérer grâce à de très petits réseaux neuronaux. Dans cette étude, un système inspiré des abeilles, baptisé Bee-Nav, a permis à de petits robots de s’éloigner de leur base et d’y revenir en utilisant uniquement une mémoire neuronale compacte. Ainsi, les futurs drones pourraient se passer de GPS, de cartes détaillées et d’ordinateurs de bord volumineux.

Ils pourraient plutôt utiliser des mémoires compactes de points de vue importants et des règles de déplacement simples. De tels systèmes seraient utiles là où le GPS est peu fiable, par exemple dans les forêts, les tunnels, les serres ou les bâtiments effondrés.

De nombreuses machines du futur, des petits drones aux robots agricoles en passant par les capteurs environnementaux, devront fonctionner sans batteries lourdes ni recours constant au calcul en nuage. À l’instar des abeilles, elles auront besoin de stratégies de navigation simples, capables de gérer une énergie, une mémoire et des informations limitées .

La véritable leçon est plus générale : l’intelligence ne rime pas toujours avec grandeur. Alors que l’IA se généralise dans notre quotidien, l’abeille offre une réponse élégante à la demande énergétique croissante. Pendant des décennies, l’ambition de l’IA a été de concevoir des systèmes capables d’égaler l’esprit humain, mais l’abeille démontre que l’intelligence n’est pas forcément synonyme de taille.

En imitant la capacité de l’abeille à apprendre vite, à se repérer sans carte et à intégrer de multiples sources d’information, nous pourrons concevoir une technologie plus efficace, plus flexible et plus résiliente.

https://theconversation.com/what-ai-taxis-and-robots-can-learn-from-bees-283089