Espace 2.0 : L’essor des robots autonomes et de l’IA

La nécessité pour l'humanité de mieux comprendre le monde au-delà des étoiles a permis des avancées majeures. Cette fascination pour l'espace nous a conduits à des moments clés tels que l'alunissage d'Apollo 11, marquant les premiers pas de l'humanité hors de la Terre. Avec ce grand pas, nous sommes entrés dans l'ère d'une exploration spatiale ambitieuse et guidée par la curiosité.

L'exploration et la compréhension de l'espace n'ont cependant pas été sans difficultés. Elles ont en effet engendré des risques importants pour l'humanité, liés à l'exposition aux dangers spatiaux : fortes radiations, variations de température extrêmes, vide spatial, pannes mécaniques et incertitudes inhérentes aux environnements inconnus. Le besoin de systèmes plus sûrs et plus performants s'est donc fait sentir, ce qui a conduit au développement et au déploiement de la robotique et de l'intelligence artificielle.

Ces avancées technologiques nous ont offert des moyens plus efficaces et plus sûrs d'explorer l'immensité de l'univers. De ce fait, les robots sont devenus un élément essentiel des missions spatiales. Ces machines s'imposent rapidement comme les principaux explorateurs d'environnements tout simplement trop dangereux pour l'homme.

Contrairement à nous, humains fragiles, ces systèmes robotiques peuvent aisément supporter les conditions extrêmes de l'espace. Plus important encore, ils peuvent fonctionner en continu sans se fatiguer ni s'ennuyer.

Et c'est pourquoi La NASA utilise largement les robots.Par exemple, la société utilise les robots autonomes d'Astrobee, nommés Bumble, Honey et Queen, pour assister les membres d'équipage de la Station spatiale internationale (ISS). Ces robots cubiques aident les astronautes dans leurs tâches routinières, comme le suivi des approvisionnements, l'exploitation des systèmes et la réalisation de vidéos, leur permettant ainsi de se concentrer sur des missions plus cruciales.

Mais ce n'est pas tout. Intégrées à l'IA, ces machines peuvent également traiter d'énormes quantités de données en temps réel et prendre des décisions de manière autonome, ce qui les rend d'autant plus performantes.

Les innovations en cours dans le secteur visent à repousser encore les limites de ces capacités. Récemment, la société chinoise de robotique Engine AI a dévoilé son projet ambitieux d'envoyer dans l'espace le premier robot humanoïde astronaute au monde.

PM01 est le robot humanoïde qui sera envoyé dans l'espace. Cette plateforme humanoïde intelligente, légère et open source, combine des mouvements semblables à ceux de l'homme avec une intelligence robotique avancée. Elle possède une structure bionique imitant les mouvements humains et un écran central hautement interactif, ainsi que des capacités de réponse ultrarapide, des capteurs environnementaux de haute précision et une autonomie de prise de décision. Pour gérer la perception complexe, le contrôle des mouvements et les charges de travail en temps réel, son architecture à double puce associe un module NVIDIA Jetson Orin à un processeur Intel N97 afin d'offrir des performances de calcul élevées.

Ainsi, à mesure que les robots deviennent plus résistants, adaptables et autonomes, ils seront capables de prendre en charge des tâches à haut risque telles que la maintenance externe des stations spatiales et les tâches de surveillance à long terme qui exposent les astronautes à des dangers importants.

L'avenir de l'exploration spatiale s'oriente clairement vers une automatisation accrue. Au lieu d'exposer les astronautes à des dangers, les missions les remplaceront tout simplement par des réseaux de robots intelligents capables de collaborer sur de vastes distances.

Voyons maintenant comment cette transformation se concrétise à travers deux développements clés : la robotique autonome pour explorer les tunnels de lave souterrains. la Lune et Marset des trajectoires générées par l'IA permettant aux rovers de se déplacer en toute sécurité sur le terrain martien.

Cartographie et navigation dans les tunnels de lave extraterrestres à l'aide de robots

Il y a près de vingt ans que les premières cavités lunaires ont été découvertes et plus d'un demi-siècle que d'immenses tunnels de lave ont été détectés sur Mars. Ces cavernes gigantesques sont suffisamment vastes pour abriter des villes.

Formés par l'activité volcanique, ces tunnels de lave se retrouvent également sur Terre, notamment en Islande, à Hawaï, en Sicile, en Australie et aux îles Galapagos.

Bien que ces tubes sur Mars et la Lune présentent un potentiel pour de futures bases humaines, car ils sont plus sûrs que leur surface en offrant une protection contre les rayons cosmiques, le rayonnement solaire et les fréquents impacts de météorites, leur accès est difficile. L'intérieur de ces tunnels de lave est extrêmement accidenté et le terrain très irrégulier, ce qui exige des études approfondies. Or, recueillir davantage d'informations sur ces structures souterraines représente un véritable défi.

Les puits de lumière, qui sont des sections effondrées de plafonds tubulaires, et les longs conduits sinueux repérés sur les images orbitales suggèrent de grands vides souterrains ; cependant, les images ne peuvent pas révéler quels tubes sont adaptés à l'habitat.

Pour relever les défis posés par les paysages rocheux, les points d'entrée limités et les conditions dangereuses, des chercheurs du Laboratoire de robotique spatiale de l'Université de Malaga (UMA) ont dévoilé un nouveau concept de mission qui utilise un trio de robots intelligents pour explorer de manière autonome ces environnements souterrains.

Les robots sont actuellement testés dans les grottes volcaniques de Lanzarote, en Espagne, l'équipe ayant pour objectif de les utiliser pour de futures missions sur la Lune.

Publié dans le revue scientifique Science Robotics¹Le concept repose sur trois types de robots différents, à savoir SherpaTT, LUVMI-X et le rover Coyote III, qui travaillent ensemble de manière autonome pour explorer les espaces souterrains hostiles de Mars et de la Lune.

La mission proposée par l'équipe comporte quatre étapes. Elle débute par le déploiement de robots cartographiant les entrées de la grotte et générant un modèle d'élévation détaillé. Ensuite, un cube de capteurs est envoyé à l'intérieur de la grotte pour effectuer des mesures initiales. Un rover d'exploration est alors descendu par l'entrée pour entamer la dernière étape, qui consiste à traverser un terrain accidenté, collecter des données et créer des cartes 3D détaillées de l'intérieur de la grotte.

L'essai grandeur nature mené début 2023 sur l'île volcanique de Lanzarote a démontré l'efficacité de l'approche de l'équipe. Le Centre allemand de recherche sur l'intelligence artificielle (DFKI) a piloté cet essai, avec la contribution de l'université espagnole UMA et de l'entreprise GMV.

Le Laboratoire de robotique spatiale de l'UMA se consacre au développement de nouvelles technologies et méthodes visant à accroître l'autonomie des robots spatiaux, tant pour les missions orbitales que planétaires. Il collabore étroitement avec l'Agence spatiale européenne au développement d'algorithmes permettant aux rovers de planifier leurs itinéraires et de fonctionner de manière plus indépendante.

L'essai a confirmé la faisabilité technique de l'approche de mission en quatre phases, soulignant le potentiel des systèmes robotiques collaboratifs pour l'exploration planétaire future.

Systèmes de navigation pilotés par l'IA pour les rovers planétaires

Autre développement majeur : le rover Perseverance de la NASA, un robot scientifique de la taille d’une voiture qui recherche des signes de vie microbienne ancienne et collecte d'échantillons en vue d'un retour ultérieur vers la Terre, premier trajet planifié par l'IA terminé sur la « Planète rouge ».

Ainsi, au lieu d'utiliser des itinéraires planifiés par des opérateurs humains, l'explorateur de Mars est entré dans l'histoire en utilisant ceux organisés par l'IA.

Pour créer des itinéraires, une IA dotée d'un système de vision a d'abord analysé les images et les données de terrain utilisées par les planificateurs humains des rovers pour identifier les dangers tels que les rochers et les rides de sable, puis a planifié un chemin sûr à travers la surface martienne.

Mais avant d'utiliser réellement les itinéraires générés par l'IA, ces itinéraires ont d'abord été testés dans la réplique virtuelle du rover à six roues, où Perseverance les a suivis avec succès, parcourant de manière autonome des centaines de mètres.

Piloté par le Jet Propulsion Laboratory de la NASA, qui supervise les opérations quotidiennes du rover, Perseverance a maintenant effectué ses premiers déplacements sur une autre planète, avec des points de passage planifiés par une IA générative.

« Cette démonstration illustre les progrès considérables réalisés en matière de capacités et ouvre de nouvelles perspectives pour l'exploration d'autres mondes », a déclaré Jared Isaacman, administrateur de la NASA. « Des technologies autonomes comme celle-ci peuvent permettre aux missions d'être plus efficaces, de s'adapter aux terrains difficiles et d'accroître les résultats scientifiques à mesure que l'éloignement de la Terre augmente. C'est un excellent exemple d'équipes appliquant les nouvelles technologies avec rigueur et responsabilité dans des opérations réelles. »

Pour la démonstration décisive du début décembre dernier, les ingénieurs ont utilisé des modèles de vision par ordinateur afin d'analyser les données existantes de la mission de surface du JPL. En analysant les mêmes informations et images que celles utilisées par les planificateurs humains, le système a identifié les points de passage permettant à Perseverance de se déplacer en toute sécurité sur le terrain martien accidenté.

Cette réussite est le fruit d'un effort coordonné entre le Rover Operations Center (ROC) du JPL et les modèles d'IA Claude d'Anthropic.

« Imaginez des systèmes intelligents non seulement au sol sur Terre, mais aussi embarqués dans nos rovers, hélicoptères, drones et autres engins de surface, entraînés grâce à l'expertise collective de nos ingénieurs, scientifiques et astronautes de la NASA », a déclaré Matt Wallace, directeur du Bureau des systèmes d'exploration du JPL. « C'est cette technologie révolutionnaire dont nous avons besoin pour établir l'infrastructure et les systèmes nécessaires à une présence humaine permanente sur la Lune et pour emmener les États-Unis sur Mars et au-delà. »

Mars étant 140 millions de kilomètres Depuis la Terre, les délais de communication rendent impossible le contrôle du rover en temps réel.

Pendant longtemps, la navigation des rovers a reposé sur l'analyse minutieuse des données topographiques par des humains, qui planifiaient ensuite les itinéraires à l'avance. Ces itinéraires étaient composés de points de passage espacés d'environ 100 mètres afin de réduire les risques de rencontre avec des obstacles. Une fois finalisés, les plans étaient transmis via l'infrastructure de télécommunications du réseau de communication avec l'espace lointain (DSN) de la NASA, et le rover exécutait alors les instructions.

Mais lors des missions de Perseverance les 1 707e et 1 709e jours martiens, cette responsabilité a été déléguée à une IA générative. Le système a analysé des images orbitales haute résolution acquises par le satellite. Caméra haute résolution du côté nadir du vaisseau spatial MRO, ainsi que des données de pente du terrain provenant de modèles numériques d'élévation.

Ces informations ont permis à l'IA d'identifier les champs de blocs, le substratum rocheux, les rides de sable, les affleurements et d'autres caractéristiques importantes de la surface. L'IA a ensuite élaboré un itinéraire continu comportant tous les points de passage nécessaires. Selon Vandi Verma, roboticienne spatiale au JPL et membre de l'équipe d'ingénierie de Perseverance :

« Les éléments fondamentaux de l'IA générative se révèlent très prometteurs pour rationaliser les piliers de la navigation autonome en vue de la conduite hors planète : la perception (voir les rochers et les ondulations), la localisation (savoir où nous sommes) et la planification et le contrôle (décider et exécuter le chemin le plus sûr). »

Ces instructions ont été exécutées via le jumeau numérique du JPL (la réplique virtuelle du rover), qui a vérifié plus de 500 000 variables de télémétrie pour s'assurer que le plan fonctionnerait en toute sécurité avec le logiciel de vol de Perseverance.

En utilisant ce plan généré par l'IA, le Perseverance de la NASA a parcouru 210 mètres le 8 décembre et 246 mètres le 10 décembre.

« Nous nous dirigeons vers un jour où l'IA générative et d'autres outils intelligents aideront nos rovers de surface à effectuer des trajets de plusieurs kilomètres tout en minimisant la charge de travail des opérateurs, et à signaler les caractéristiques intéressantes de la surface à notre équipe scientifique en analysant d'énormes volumes d'images de rovers. »

– Verma

Robotique et intelligence artificielle dans l'exploration spatiale

Investir dans l'exploration spatiale autonome

Dans le monde de l'exploration spatiale autonome, Machines intuitives, Inc. (LUNR ) elle se distingue comme l'une des rares entreprises publiques à construire des systèmes autonomes fonctionnant sur un autre corps céleste.

Outre le développement de véhicules spatiaux autonomes fonctionnant avec une intervention humaine minimale, Intuitive Machines est étroitement intégrée à la NASA, notamment au sein du programme Artemis. Elle est d'ailleurs la première entreprise privée à avoir réussi à poser en douceur un engin spatial, baptisé Odysseus, sur la Lune.

Cette entreprise spécialisée dans les technologies, les infrastructures et les services spatiaux fournit des produits et services permettant une exploration robotique et humaine durable de la Lune, de Mars et au-delà.

Les services proposés par Intuitive Machines comprennent la transmission de données, la livraison et l'infrastructure en tant que service.

À travers ses quatre divisions – Services orbitaux, Services d'accès lunaire, Services de données lunaires et Produits et infrastructures spatiales –, la société vise à faciliter l'accès à la Lune afin de faire progresser l'humanité.

Intuitive Machines est une entreprise relativement jeune, fondée en 2013, mais elle a déjà a accompli quatre missions lunaires de la NASA.

Ce succès est dû à Steve Altemus, PDG et président d'Intuitive Machines, qui a travaillé pour la NASA au sein de la division des vols spatiaux habités. Après avoir quitté la NASA, il a cofondé Intuitive Machines, qui a figuré parmi les 100 entreprises les plus influentes de 2024 selon le magazine TIME. Dans une interview accordée à TIME, Altemus a révélé que « 75 à 80 % de notre activité est réalisée avec le gouvernement américain ».

Avec une capitalisation boursière de 3.6 milliards de dollars, l'action LUNR se négocie actuellement à 17.50 dollars, en hausse de 9 % depuis le début de l'année et de 123.64 % sur les douze derniers mois. Son BPA (sur douze mois glissants) est de -2.11 et son PER (sur douze mois glissants) de -8.40.

Bien que les résultats du quatrième trimestre 2025 soient annoncés plus tard ce mois-ci, ceux du troisième trimestre 2025 font état d'une perte nette de 10 millions de dollars. Son EBITDA ajusté s'est établi à -13.2 millions de dollars, témoignant de difficultés financières persistantes, malgré une amélioration de 12.2 millions de dollars par rapport au trimestre précédent.

L'entreprise disposait d'un carnet de commandes de 235.9 millions de dollars à la fin du troisième trimestre 2025 et d'une trésorerie de 622 millions de dollars.

Notamment, la société a acquis Lanteris Space Systems pour 800 millions de dollars, dont 450 millions en numéraire et 350 millions en actions ordinaires de classe A de LUNR. Au cours des 65 dernières années, Lanteris a livré plus de 300 engins spatiaux et maintient un taux de disponibilité en orbite de 99.99 %.

Cette acquisition devrait porter le chiffre d'affaires d'Intuitive Machines à plus de 850 millions de dollars et son carnet de commandes à 920 millions de dollars. Elle devrait également renforcer les capacités de l'entreprise dans les services de communication, de navigation et de réseaux de données spatiales pour les marchés civils, commerciaux et de défense.

Grâce à cette acquisition, « Intuitive Machines est en mesure de devenir le leader spatial de nouvelle génération », a déclaré le PDG Altemus lors de la conférence téléphonique sur les résultats du 3e trimestre 2025 en novembre 25.

Cette transaction, a-t-il souligné, représente une étape importante dans l'évolution de l'entreprise, qui passe d'une société d'infrastructures spatiales éprouvée à un fournisseur spatial de premier plan verticalement intégré, au service de clients des secteurs de la sécurité nationale, civil et commercial, au sol, en orbite terrestre et au-delà.

« Cette acquisition marque un tournant décisif dans l'évolution d'Intuitive Machines », a déclaré Altemus. « Nous avons déjà démontré notre capacité à opérer sur la Lune. Avec Lanteris, nous ajoutons une expertise éprouvée en production spatiale à grande échelle. Ensemble, ces atouts transforment Intuitive Machines en un fournisseur de solutions complètes et multidomaines, capable de construire des engins spatiaux, de connecter des réseaux de communication et de navigation résilients et d'exploiter des systèmes en orbite terrestre basse (LEO), moyenne (MEO), géostationnaire (GEO) et cislunaire. »

L'acquisition a été finalisée en début d'année, renforçant la capacité de l'entreprise à assurer non seulement les services liés aux programmes Artemis et Lunar Terrain Vehicle de la NASA, mais aussi les futures missions de télécommunications sur Mars et les architectures multicouches du Dôme d'or et de la Space Development Agency.

Outre la finalisation de l'acquisition de Lanteris, la société a également annoncé un investissement stratégique de 175 millions de dollars en fonds propres afin de soutenir la croissance de son chiffre d'affaires et de développer ses réseaux de communication et de traitement des données. Elle prévoit également d'investir dans la mise en place d'un système solaire autonome.

Par ailleurs, elle s'associe à des partenaires stratégiques afin d'adapter les centres de données spatiaux aux besoins émergents des entreprises. Elle anticipe également l'obtention du prochain contrat pour les services de charges utiles lunaires commerciales et celui pour les services de véhicules terrestres lunaires de la NASA.

Sa filiale à 100 %, Lanteris Space Systems, a été sélectionnée ce mois-ci par L3Harris Technologies pour concevoir et construire 18 plateformes spatiales avancées afin d'aider la mission de la Space Development Agency (SDA) à assurer un suivi en temps réel des menaces de missiles avancés, y compris les systèmes hypersoniques et balistiques.

Dernières nouvelles et développements concernant l'action Intuitive Machines, Inc. (LUNR)

Conclusion

L'exploration spatiale connaît une profonde transformation. Autrefois presque entièrement dépendante de l'intelligence, de l'endurance et de la prise de risques humaines, elle est aujourd'hui remodelée par des technologies autonomes capables d'explorer plus loin, plus profondément et plus sûrement que jamais auparavant.

Des systèmes robotisés explorant des tunnels de lave cachés aux rovers guidés par l'IA naviguant sur des planètes lointaines, ces avancées élargissent à la fois la portée et l'efficacité de l'exploration.

À mesure que l'innovation se poursuit dans ce secteur, le rôle de l'humain évoluera lui aussi. Au lieu d'être des explorateurs directs, nous serons concepteurs, superviseurs et bénéficiaires de systèmes intelligents opérant dans tout le système solaire. Plus important encore, le passage de l'exploration humaine à la robotique et à l'IA minimise les risques tout en accélérant les découvertes et en permettant une présence durable sur la Lune, sur Mars et au-delà.

Références

^{1. Domínguez, R., Pérez-Del-Pulgar, C., Paz-Delgado, GJ, Polisano, F., Babel, J., Germa, T., Dragomir, I., Ciarletti, V., Berthet, AC, Danter, LC et Kirchner, F. (2025). Exploration robotique coopérative d'une surface de lucarne planétaire et d'une grotte de lave. sciences Robotique, 10(105), eadj9699. https://doi.org/10.1126/scirobotics.adj9699}