Cet article vise à présenter comment l’Intelligence Artificielle est et pourrait être utilisée par le secteur spatial dans la conquête humaine de l’espace, l’utilisation de l’Intelligence Artificielle et de la Robotique dans l’Industrie Aérospatiale et Défense dans le monde et les risques de la Super intelligence Artificielle et la nécessité à sa réglementation pour éviter ses conséquences néfastes. Le terme « intelligence artificielle » (IA) a été inventé en 1956 par John McCarthy, lors d’une conférence aux États-Unis au Dartmouth College. L’intelligence artificielle comprend toutes les techniques qui permettent aux ordinateurs d’imiter l’intelligence humaine. Au 20ème siècle, le développement de l’IA a fait des progrès significatifs avec l’émergence de l’ère numérique et des premiers systèmes informatisés. L’IA est devenue un domaine dominant de recherche et de développement avec l’émergence d’ordinateurs dotés de hautes capacités de traitement et de stockage de données. Actuellement, l’IA a un impact significatif sur de nombreux secteurs de la société, de la santé, de l’éducation, de la finance, de l’industrie et de l’aérospatiale, entre autres. Malgré sa croissance rapide, l’IA reste un domaine en évolution rapide avec beaucoup plus à développer [1].
L’intelligence artificielle peut également être réalisée via l’apprentissage automatique (ML- Machine Learning). L’apprentissage automatique permet aux machines de devenir autonomes et d’apprendre par elles-mêmes. L’apprentissage automatique est un moyen de rendre un algorithme plus complexe. Pour que cela soit possible, d’énormes quantités de données sont insérées dans l’algorithme, qui s’ajuste et s’améliore au fil du temps. Plus l’algorithme collecte de temps et de données, plus il devient intelligent et les machines traitent les informations de la même manière que les humains, en développant des réseaux de neurones artificiels appelés L’apprentissage en profondeur (Deep Learning-DL) [1]. L’apprentissage en profondeur (DL) est une technique spécialisée de L’apprentissage automatique, dans laquelle la machine s’entraîne en effectuant des tâches complexes en utilisant plusieurs couches de réseaux de neurones. Un réseau de neurones d’un système d’Intelligence Artificielle est capable d’analyser plus d’un milliard de données en quelques secondes, étant un outil incroyable pour accompagner un décideur au sein d’une organisation publique ou privée, garantissant ainsi la meilleure option parmi les possibles. Comme les données collectées sont constamment mises à jour, les systèmes d’Intelligence Artificielle mettent également à jour leurs résultats, permettant aux gestionnaires d’avoir accès à des informations récentes sur les variations de l’économie d’un pays et du marché dans lequel une entreprise opère [2].
L’apprentissage automatique est un domaine de l’informatique qui donne aux ordinateurs la capacité d’apprendre sans être explicitement programmés. L’apprentissage automatique est étroitement lié aux statistiques informatiques, qui se concentrent également sur la création de prédictions grâce à l’utilisation d’ordinateurs. Il a des liens étroits avec l’optimisation mathématique, qui fournit des méthodes, une théorie et des domaines d’application sur le terrain. Dans l’analyse de données, l’apprentissage automatique est une méthode utilisée pour concevoir des modèles et des algorithmes complexes qui se prêtent à la prédiction. Dans le cadre d’une utilisation commerciale, on parle d’analyse prédictive. Ces modèles analytiques permettent aux chercheurs, aux scientifiques des données, aux ingénieurs et aux analystes de “produire des décisions et des résultats fiables
1 et reproductibles » et de découvrir des « idées cachées » en apprenant les relations historiques et les tendances des données [2].
L’apprentissage en profondeur (DL) peut se faire par apprentissage supervisé (par exemple, dans le secteur spatial, alimentant le système avec des images de la Terre et de la Lune ou d’autres objets célestes jusqu’à ce que l’algorithme puisse identifier avec succès les deux ou plusieurs types d’objets célestes) ou un apprentissage non supervisé, où le réseau trouve la structure par lui-même. De bons exemples d’apprentissage en profondeur sont les archives d’images, les services de traduction en ligne et les systèmes de navigation pour les voitures ou les engins spatiaux autonomes. Dans l’industrie spatiale, il est de plus en plus courant que les chefs de projet et les ingénieurs système intègrent des systèmes d’intelligence artificielle dans les missions spatiales. La première utilisation de l’Intelligence Artificielle dans l’exploration spatiale a eu lieu avec la sonde Deep Space 1, en 1998 [1]. La sonde Deep Space 1 était la première d’une série de missions de recherche dans l’espace lointain et en orbite terrestre visant à expérimenter de nouvelles technologies dans l’espace. Son principal objectif était d’évaluer 12 nouvelles technologies au cours de la phase primaire de sa mission. Il réussit assez bien dans son entreprise et dans sa phase étendue. Il rencontra la comète Borrely et obtint les meilleures images de cette comète [9].
L’Intelligence Artificielle dans le secteur spatial
Les applications d’intelligence artificielle (IA) les plus prometteuses pour l’industrie spatiale sont les suivantes [1] :
1) Exploitation des satellites : l’IA est utilisée en particulier pour faciliter l’exploitation de grandes constellations de satellites et minimiser les erreurs humaines et les coûts d’exploitation du personnel. Des agences spatiales telles que la NASA et l’ESA ont développé de nouvelles procédures d’automatisation basées sur l’IA pour réduire la charge de travail des opérateurs. L’automatisation des segments terrestres et spatiaux réduira le besoin d’intervention humaine, en particulier pour les grandes constellations et les voyages interplanétaires, tels que les systèmes de manœuvre automatisés pour éviter les collisions.
2) Traitement des données d’observation de la Terre : Les satellites d’observation de la Terre ont aujourd’hui la capacité de capturer un grand volume de données. Cependant, ce facteur augmente la demande sur les systèmes de gestion, de stockage et de traitement des données. Le processus de liaison descendante (signal de télécommunications ou informations qu’il transmet) des données satellitaires vers les stations au sol se heurte encore dans une certaine mesure à des limites, allant des limites fondamentales du nombre de fois qu’un satellite peut survoler un emplacement spécifique, à la couverture des stations au sol et même limites d’interopérabilité entre les systèmes du segment au sol et les applications des utilisateurs finaux. Ce qui est très courant de nos jours, c’est la formation de modèles d’IA pour détecter les nuages et corriger les images qu’ils recouvrent. De plus, ces modèles sont également formés pour analyser facilement un grand nombre de données et identifier des objets.
3) Voyage interplanétaire : Les rovers lancés le plus récemment pour explorer Mars ont des ordinateurs de bord équipés d’IA qui leur permettent d’être autonomes pour naviguer et de pouvoir prendre des décisions s’ils n’ont pas de communication ou de commandes humaines pendant un certain temps.
2 Les missions robotiques de la NASA et d’autres agences spatiales utilisent déjà l’intelligence artificielle pour obtenir une plus grande efficacité et des résultats de meilleure qualité dans leurs recherches. A titre d’exemple, on peut citer les rovers (avec une capacité de locomotion, pour analyser une plus grande surface d’une planète ou d’une lune) et les atterrisseurs (qui se posent sur une planète ou une lune pour l’analyser in loco) qui examinent les cratères martiens et les sondes et télescopes spatiaux dédiés à la découverte et à l’analyse des exoplanètes (mondes existant dans d’autres systèmes stellaires). Les technologies employées dans le programme Artemis sont également équipées d’algorithmes d’apprentissage automatique spécifiques, des instruments les plus élémentaires aux combinaisons qui seront utilisées par les astronautes lors de missions habitées vers la Lune, notamment en ce qui concerne les ressources de survie [3]. Le programme Artemis développé par la NASA vise à ramener les humains à la surface de la Lune. Le programme vise à approfondir la recherche sur notre satellite naturel et le système solaire, en plus d’augmenter la durée de séjour des astronautes dans l’espace en tant qu’élément important de la préparation d’une prochaine grande mission qui a pour destination la planète Mars.
Déjà présente dans plusieurs missions d’exploration spatiale, l’Intelligence Artificielle peut rendre possible la vie humaine sur d’autres planètes. Pour que les êtres humains puissent vivre et, surtout, survivre n’importe où en dehors de la Terre, le monde choisi doit fournir des conditions égales ou au moins similaires à celles de notre planète (telles que l’atmosphère, la température, la topographie, etc.). Mars, cependant, et toute autre planète du système solaire n’est même pas semblable à la Terre, c’est pourquoi, afin de rendre sa colonisation possible, il est nécessaire de la “terraformer”, c’est-à-dire de reproduire à cet endroit un environnement qui offre les prémisses minimales pour la survie de l’espèce humaine. La terraformation sera l’une des avancées de la nouvelle ère de l’exploration spatiale, avec une participation fondamentale de l’Intelligence Artificielle. La terraformation (adapter l’atmosphère, la température, la topographie et l’écologie d’une planète ou d’un satellite naturel pour le rendre capable de soutenir un écosystème avec des êtres terrestres) n’est qu’une des avancées attendues pour la nouvelle ère de l’exploration spatiale, en plus de l’augmentation des nouveaux matériaux et la production de fusées à propulsion complexes à la pointe de la technologie. L’Intelligence Artificielle est présente dans toutes les filières de l’industrie spatiale. Sans elle, il est impossible d’avancer [3].
Il convient de noter que l’intelligence artificielle dans l’exploration spatiale entraîne l’évolution et l’utilisation de différentes technologies sur Terre. L’exploration spatiale favorise une avancée marquée de la science, notamment dans la recherche de nouveaux matériaux et procédés. L’Intelligence Artificielle est utilisée dans toutes les filières de l’industrie spatiale. Sans elle, impossible d’avancer. Par exemple, appliquer un modèle biochimique dans l’espace est totalement différent de le faire sur Terre. Cela ouvre la voie au développement de nouveaux médicaments et traitements. Les défis humains de la conquête de l’espace conduisent à la résolution de problèmes complexes, au bénéfice de toute l’humanité. Avec l’avancement de l’informatique quantique (qui utilise la mécanique quantique pour résoudre des problèmes complexes plus rapidement que les ordinateurs traditionnels) indispensable pour des voyages spatiaux plus complexes, l’humanité connaîtra très probablement l’avènement de la 5e révolution industrielle qui se produira dans l’espace [3].
Dans le but de rendre les satellites artificiels plus réactifs, agiles et autonomes, l’Agence spatiale européenne (ESA) a lancé la campagne “Cognitive Cloud Computing in Space”, un programme de financement de projets pour explorer le potentiel d’application des
3 derniers développements de l’intelligence artificielle (IA) et les paradigmes informatiques avancés [4]. Le Cognitive Cloud Computing est l’utilisation de techniques informatisées qui utilisent les disciplines scientifiques du traitement du signal et de l’intelligence artificielle (IA) pour aider les humains dans des situations critiques, où les résultats peuvent être incertains et ambigus [10]. Selon une déclaration de l’ESA, cela pourrait conduire à de nouvelles applications pratiques pour l’étude de la vie sur Terre et l’exploration d’autres planètes. En septembre 2020, l’agence a lancé le premier satellite d’observation de la Terre artificiellement intelligent appelé ɸ-sat (prononcé phi-sat) qui embarque une puce accélératrice d’IA qui supprime automatiquement les images nuageuses et ne sélectionne que les données utiles. L’application de techniques informatiques modernes, telles que le traitement des données directement à bord des satellites, pourrait révolutionner les activités spatiales et l’économie spatiale au cours de la prochaine décennie. Rendre les satellites artificiels plus intelligents offre des avantages significatifs pour les futures missions spatiales et les modèles commerciaux [4].
L’appel à idées était motivé par la vision de l’Agenda 2025 de l’Agence spatiale européenne (ESA), qui appelle l’Europe à renforcer son rôle dans l’espace, à soutenir la commercialisation et à contribuer à la création de nouveaux marchés spatiaux. L’informatique cognitive dans l’espace avec des langages de programmation développés par le besoin de programmer, c’est-à-dire de guider une machine pour effectuer une action, offre un potentiel commercial substantiel pour les marchés spatiaux. Les idées sélectionnées impliquent de nouvelles technologies développées en dehors du secteur spatial, notamment la blockchain (livre d’enregistrements, partagé et immuable, qui facilite le processus d’enregistrement des transactions et de suivi des actifs dans un réseau d’entreprise, l’edge computing (traitement, analyse et stockage des données plus près de l’endroit où ils sont générés pour permettre une analyse et des réponses rapides, en temps quasi réel) et l’informatique neuromorphique (développement d’ordinateurs qui se comportent de la même manière que le cerveau humain). Les idées concernant des applications incroyables dans le domaine spatial, y compris la détection précoce du méthane et des catastrophes naturelles, des rovers autonomes sur la Lune, la surveillance spatiale et le suivi afin que l’information soit traitée plus efficacement. Ces études aideront l’ESA à explorer plus avant comment l’informatique cognitive peut remodeler l’avenir des missions spatiales [3].
L’intelligence artificielle pourra contribuer de manière décisive aux avancées scientifiques et technologiques, visant à fournir à l’humanité les ressources nécessaires pour que les êtres humains développent des technologies capables de les emmener vers de nouveaux habitats dans le système solaire et au-delà, à la recherche de leur survie face à d’événements catastrophiques tels que les menaces d’éruption de volcans qui pourraient entraîner l’extinction de la vie sur la planète Terre comme cela s’est produit dans le passé, le refroidissement du noyau terrestre avec l’altération du champ magnétique terrestre qui nous protège des menaces provenant de l’espace, la collision d’astéroïdes, de comètes, de planètes du système solaire et de planètes orphelines avec la planète Terre, l’émission de rayons gamma avec l’explosion d’étoiles supernova qui pourrait conduire à l’extinction de la vie sur Terre comme cela s’est déjà produit dans le passé, la distanciation continue de la Lune par rapport à la Terre et ses conséquences catastrophiques sur le climat terrestre, la mort du Soleil, la collision entre les galaxies d’Andromède et de la Voie lactée, et la fin de l’Univers. Avec des machines plus intelligentes que les humains, la superintelligence artificielle se produira. L’humanité pourra utiliser la Superintelligence artificielle pour résoudre des problèmes scientifiques et technologiques qui assurent la survie de l’espèce
4 humaine même avec la fin de l’Univers dans lequel nous vivons en ouvrant la voie à des univers parallèles [6].
L’intelligence artificielle et la robotique et leur utilisation dans l’industrie aérospatiale et de la défense
L’intelligence artificielle et la robotique ont leur application sur le marché de l’industrie aérospatiale et de la défense dont les revenus sont illustrés à la figure 1. On peut voir sur la figure 1 que les revenus les plus élevés se produisent plus largement avec son application à des fins militaires suivie de l’aviation commerciale et, à un dans une moindre mesure, niveau dans le secteur spatial. Cela signifie que les plus grandes applications de l’intelligence artificielle et de la robotique se produisent à des fins
Le marché de l’intelligence artificielle et de la robotique dans les secteurs de l’aérospatiale et de la défense est segmenté par l’approvisionnement (matériel, logiciel et service), l’application (militaire, aviation commerciale et spatiale) et la géographie (Amérique du Nord, Europe, Asie-Pacifique et reste du monde). L’industrie aérospatiale et de la défense adopte des technologies robotiques alimentées par des technologies sophistiquées basées sur l’IA pour améliorer l’efficacité globale des équipements et le rendement du premier passage en production. Le marché de l’intelligence artificielle et de la robotique dans l’aérospatiale et la défense est très fragmenté, avec un certain nombre d’acteurs présents, y compris les fabricants de robots et ceux qui proposent des produits et des solutions intégrant du matériel et des logiciels d’IA pour les utilisateurs finaux de l’aérospatiale et de la défense. Le marché de l’intelligence artificielle et de la robotique dans le secteur de l’aérospatiale et de la défense est sur le point d’enregistrer un taux de rendement requis pour qu’un investissement se développe, supérieur à 8 % au cours de la période de prévision 2022 – 2027 [5].
Certains des principaux acteurs du marché de l’intelligence artificielle et de la robotique sur le marché de l’aérospatiale et de la défense sont The Boeing Company, Lockheed Martin Corporation, Airbus SE, IBM Corporation et Thales Group. Ces entreprises
5 s’associent à des équipementiers de l’aérospatiale et de la défense (Original Equipment Manufacturers) pour développer de nouvelles solutions avancées basées sur l’IA qui augmenteront la sécurité et l’efficacité des opérations tout en simplifiant l’efficacité des missions. Il convient de noter qu’un OEM (Original Equipment Manufacturer) est une entreprise dont les produits sont utilisés comme composants dans les produits d’une autre entreprise, qui vend ensuite l’article fini aux utilisateurs. En octobre 2021, IBM et Raytheon Technologies ont signé un accord de partenariat pour développer des solutions avancées d’intelligence artificielle, de cryptographie et d’informatique quantique pour les industries de l’aérospatiale, de la défense et du renseignement. Les systèmes intégrés aux technologies d’intelligence artificielle (IA) et d’informatique quantique devraient disposer de réseaux de communication plus sécurisés et de processus de prise de décision améliorés pour les clients de l’aérospatiale et du gouvernement. Les équipementiers de défense collaborent au développement de capacités autonomes et de capteurs acoustiques et d’imagerie sophistiqués (tels que des caméras, des radars, des sonars, des GPS, etc.) [5].
Les risques de la Superintelligence Artificielle et la nécessité de sa régulation
Il est probable que les cerveaux artificiels dépasseront l’intelligence des cerveaux humains d’ici 2050 avec l’avènement de la superintelligence artificielle, de sorte que cette nouvelle superintelligence pourrait devenir très puissante. Le destin de l’humanité deviendrait donc dépendant des actions de ces machines super intelligentes. Même si la superintelligence artificielle produit des avantages pour l’humanité, il y a un risque qu’elle soit davantage utilisée pour le mal et non pour le bien de l’humanité avec la tendance à sa plus grande application à des fins militaires, c’est-à-dire pour la cyberguerre dans la course aux armements dans le monde. Avec la superintelligence artificielle, un large éventail de conséquences pourraient se produire, y compris des conséquences extrêmement bonnes et des conséquences aussi mauvaises que l’extinction de l’espèce humaine si elle se retourne contre les humains [7]. La superintelligence artificielle pourrait représenter l’extinction de la race humaine, selon le scientifique Stephen Hawking qui a publié un article traitant de cette question le 1er mai 2014 dans le journal The Independent. Hawking a déclaré que les technologies se développent à un rythme si vertigineux qu’elles deviendront incontrôlables au point de mettre en danger l’humanité. Hawking conclut : aujourd’hui, il serait temps de s’arrêter ; demain serait trop tard. Le développement aveugle d’une intelligence artificielle pourrait signifier la fin de l’humanité. A l’occasion du décès de Stephen Hawking, en mars 2018, cette célèbre citation de l’astrophysicien a trouvé un écho dans la presse et sur les réseaux sociaux [11].
Des centaines d’éminents scientifiques et chercheurs en intelligence artificielle ont averti que la technologie présente un risque d’extinction pour l’humanité, et plusieurs personnalités éminentes, dont le président de Microsoft Brad Smith et le PDG d’OpenAI Sam Altman, ont appelé à une plus grande réglementation [8]. Longtemps reléguée dans les annales de la science-fiction, la peur de l’intelligence artificielle s’est ancrée dans le débat public depuis quelques années, associée à la fois à l’automatisation massive du secteur productif et au chômage de masse et à la perspective de contribuer à la production de plus en plus des armes meurtrières et la production non moins terrifiante de robots tueurs [11]. Cette situation impose la nécessité de développer des mécanismes de contrôle pour la Superintelligence Artificielle et les systèmes intelligents en général. Il est nécessaire que, dans le développement de la Superintelligence Artificielle, le Principe du Bien Commun soit intégré dans tous les projets d’Intelligence Artificielle à long terme. Il s’agit d’une technologie unique qui doit être développée exclusivement pour le bien commun de l’humanité [7]. Récemment, l’Union européenne a franchi une étape
6 importante en établissant des règles – les premières au monde – sur la manière dont les entreprises peuvent utiliser l’intelligence artificielle [8]. C’est une décision qui ouvre la voie à des normes mondiales pour une technologie utilisée partout. Qu’une réglementation similaire soit adoptée dans le monde entier.
militaires.
Fernando Alcoforado
Source:HTTPS://WWW.MORDORINTELLIGENCE.COM/PT/INDUSTRY-REPORTS/ARTIFICIAL- INTELLIGENCE-MARKET
