{"id":59815,"date":"2024-06-13T12:00:00","date_gmt":"2024-06-13T12:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.africa-press.net\/senegal\/politique\/des-drones-intelligents-pour-retrouver-des-personnes-disparues"},"modified":"2024-06-14T01:32:04","modified_gmt":"2024-06-14T01:32:04","slug":"des-drones-intelligents-pour-retrouver-des-personnes-disparues","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.africa-press.net\/senegal\/toutes-les-actualites\/des-drones-intelligents-pour-retrouver-des-personnes-disparues","title":{"rendered":"Des drones intelligents pour retrouver des personnes disparues"},"content":{"rendered":"<p><span style=\"color: #ff6600\"><strong>Africa-Press &#8211; Senegal. <\/strong><\/span>Des randonneurs, des chasseurs, des pe\u0302cheurs qui se perdent en pleine nature, cela arrive, et la solution la plus connue consiste a\u0300 envoyer un he\u0301licopte\u0300re pour mener les recherches. Mais le dispositif est lourd et prend du temps, dans une situation ou\u0300 chaque minute compte.<\/p>\n<p>D\u2019ou\u0300 le recours a\u0300 des drones dote\u0301s de came\u0301ra. Une e\u0301quipe en sciences ae\u0301rospatiales de l\u2019universite\u0301 de Glasgow (Grande-Bretagne) a conc\u0327u une solution combinant un drone et un algorithme d\u2019apprentissage automatique capable de ge\u0301ne\u0301rer des trajectoires probables emprunte\u0301es par la personne disparue. Ce qui a pour objectif d\u2019orienter plus pre\u0301cise\u0301ment les zones ou\u0300 envoyer l\u2019appareil.<\/p>\n<p>Une me\u0301thode particulie\u0300re de l\u2019apprentissage automatique est sollicite\u0301e ici: l\u2019apprentissage par renforcement, par laquelle l\u2019algorithme n\u2019apprend pas a\u0300 partir d\u2019exemples tire\u0301s d\u2019une base de donne\u0301es mais a\u0300 partir d\u2019un proce\u0301de\u0301 par essai-erreur. Il se comporte ale\u0301atoirement mais rec\u0327oit un signal de re\u0301compense lorsqu\u2019il fait un bon choix. En l\u2019occurrence, ici, concernant ses de\u0301placements. Le projet est de\u0301taille\u0301 dans un article de mai 2024 diffuse\u0301 sur la plateforme Arxiv en preprint.<\/p>\n<p><b>Des drones pour lancer plus vite les recherches<\/b><\/p>\n<p>Ce travail a e\u0301te\u0301 effectue\u0301 avec pour re\u0301fe\u0301rence le cas de l\u2019Ecosse, ou\u0300 les e\u0301quipes de police secours ou le Scottish Mountain Rescue (secours en montagne e\u0301cossais) disposent de flottes de drones en plus de leurs he\u0301licopte\u0300res. Les premiers n\u2019ont pas vocation a\u0300 remplacer les seconds, ne serait-ce que parce qu\u2019un he\u0301licopte\u0300re peut, lui, hisser a\u0300 son bord et transporter une personne apre\u0300s l\u2019avoir retrouve\u0301e. Les drones permettent de lancer plus vite les recherches. Mais un usage efficace, pre\u0301cisent les chercheurs dans leur article, ne\u0301cessitent \u201cune planification minutieuse\u201d.<\/p>\n<p>L\u2019e\u0301quipe a utilise\u0301 un algorithme d\u2019apprentissage par renforcement appele\u0301 SAC (\u201cSoft Actor Critic\u201d). Le me\u0301canisme de re\u0301compense consiste a\u0300 signaler a\u0300 l\u2019algorithme que son mode d\u2019exploration est conforme aux limites de la zone de recherche de\u0301finie au de\u0301part ; a\u0300 l\u2019inverse, une fonction de pe\u0301nalite\u0301 lui sert a\u0300 corriger le tir si son comportement est incohe\u0301rent ou si le vol s\u2019attarde sur des endroits de\u0301ja\u0300 explore\u0301s et ayant de\u0301ja\u0300 procure\u0301 une re\u0301compense (l\u2019algorithme cherchant automatiquement a\u0300 maximiser ses dernie\u0300res). L\u2019ide\u0301e e\u0301tant d\u2019arriver a\u0300 ce que les chercheurs appellent un \u201ccompromis entre exploration et exploitation\u201d.<\/p>\n<p>Les expe\u0301rimentations n\u2019ont pas e\u0301te\u0301 mene\u0301es sur le terrain, avec un vrai drone, mais en environnement simule\u0301. C\u2019est la pratique habituelle en apprentissage par renforcement tant cette me\u0301thode serait chronophage et exigerait des manipulations en conditions re\u0301elles (sans compter les dommages possibles cause\u0301s au drone).<\/p>\n<p><b>Les sce\u0301narios de disparition sont rejoue\u0301s en simulation<\/b><\/p>\n<p>L\u2019e\u0301quipe a donc encode\u0301 dans un sce\u0301nario des donne\u0301es relatives a\u0300 des cas re\u0301els de personnes perdues dans la nature. \u201cNous disposons de bons corpus de donne\u0301es qui re\u0301partissent les cas par a\u0302ge, genre, activite\u0301 ou d\u2019autres e\u0301le\u0301ments (l\u2019e\u0301tat mental par exemple), explique Jan-Hendrik Ewers, doctorant de l\u2019universite\u0301 de Glasgow coauteur de l\u2019e\u0301tude, tout ce qui peut nous renseigner sur la manie\u0300re dont a pu se comporter la personne\u201d. Ces donne\u0301es viennent de la base internationale ISRID et d\u2019une e\u0301tude sur le comportement des personnes perdues au Royaume-Uni.<\/p>\n<p>Toutefois, l\u2019e\u0301quipe n\u2019avait pas a\u0300 disposition d\u2019informations sur la me\u0301te\u0301o et l\u2019heure a\u0300 la laquelle la personne s\u2019est e\u0301gare\u0301e. \u201cCe manque de donne\u0301es est l\u2019une des limites clefs du projet\u201d, reconnai\u0302t Jan-Hendrik Ewers.<\/p>\n<p>Quoi qu\u2019il en soit, a\u0300 partir de ces e\u0301le\u0301ments, les sce\u0301narios de disparition sont rejoue\u0301s en simulation. L\u2019algorithme de de\u0301placement du drone est lance\u0301, re\u0301compense\u0301 ou pe\u0301nalise\u0301 selon ses choix de trajectoire. Une fois l\u2019apprentissage termine\u0301, il est capable de ge\u0301ne\u0301rer des cartes cohe\u0301rentes, avec des trajectoires possibles emprunte\u0301es par la personne a\u0300 retrouver et que le pilote du drone pourra alors aller survoler. En situation re\u0301elle, l\u2019inte\u0301re\u0302t de la me\u0301thode est le gain de temps: \u201cLa carte est ge\u0301ne\u0301re\u0301e tandis que le pilote est en chemin pour la zone d\u2019exploration avant de lancer le drone.\u201d<\/p>\n<p><b>Des mouvements de \u201ctondeuse\u201d<\/b><\/p>\n<p>Les performances de l\u2019algorithme ont e\u0301te\u0301 compare\u0301es a\u0300 celles de deux autres utilise\u0301s dans des missions de recherche. L\u2019un fait de\u0301crire au drone des mouvements dits de \u201ctondeuse\u201d, c\u2019est-a\u0300-dire qu\u2019il explore des bandes paralle\u0300les et contigu\u0308es de terrain ; l\u2019autre est aussi base\u0301 sur l\u2019apprentissage par renforcement.<\/p>\n<p>En simulation, la solution des chercheurs e\u0301cossais s\u2019ave\u0300re e\u0302tre la meilleure. D\u2019abord, la personne disparue est retrouve\u0301e dans 19% des cas contre 7,77% % et 12%. Ensuite, la distance moyenne entre le lieu ou\u0300 le drone estime avoir repe\u0301re\u0301 la personne et l\u2019endroit ou\u0300 elle se trouve vraiment est aussi nettement plus re\u0301duite avec la nouvelle solution: 239 me\u0300tres au lieu de 249 et 282,6 me\u0300tres.<\/p>\n<p>Mais l\u2019e\u0301quipe pre\u0301vient: il existe encore de se\u0301rieuses limites a\u0300 leur technique. La simulation concernait un terrain plat, sans variation d\u2019altitude. L\u2019angle de vue restreint de la came\u0301ra et l\u2019altitude fixe de vol du drone (un des parame\u0300tres de la simulation) causent des angles morts. Et, bien su\u0302r, des expe\u0301rimentations en conditions re\u0301elles s\u2019imposeront a\u0300 un moment ou a\u0300 un autre pour faire face a\u0300 toute la complexite\u0301 du terrain.<\/p>\n<p><strong>Pour plus d&rsquo;informations et d&rsquo;analyses sur la Senegal, suivez Africa-Press<\/strong><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Africa-Press &#8211; Senegal. Des randonneurs, des chasseurs, des pe\u0302cheurs qui se perdent en pleine nature, cela arrive, et la solution la plus connue consiste a\u0300 envoyer un he\u0301licopte\u0300re pour mener les recherches. Mais le dispositif est lourd et prend du temps, dans une situation ou\u0300 chaque minute compte. 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