PINMAP : une IA pour voir à travers les murs (ou presque)
Des chercheurs sud-coréens ont mis au point une IA capable de faire deviner aux robots les obstacles transparents. Une avancée majeure pour réduire les coûts de la conduite autonome et rendre nos futurs assistants plus malins.
Vous est-il déjà arrivé de vous cogner contre une baie vitrée flambant neuve ? Rassurez-vous, même les robots les plus sophistiqués tombent dans le panneau. Du moins, jusqu'à présent. Car en Corée du Sud, une équipe du DGIST (l'Institut des sciences et technologies de Daegu Gyeongbuk) vient de doter les machines d'une sorte de sixième sens pour déjouer ces pièges transparents, et ce, sans faire exploser la facture. Une petite révolution pour le monde de la robotique autonome, détaillée dans un article de AI Times Korea.
Le LiDAR, cet œil laser qui n'y voit pas toujours clair
Au cœur de la navigation des robots autonomes, on trouve souvent le LiDAR. Imaginez une sorte de radar qui, au lieu d'ondes radio, envoie des milliers de faisceaux laser pour cartographier son environnement en 3D. C'est un peu comme si le robot criait "Marco !" et que les objets lui répondaient "Polo !" en renvoyant la lumière. Problème : les surfaces transparentes, comme le verre, sont de fieffées tricheuses. Elles laissent passer la lumière ou la dévient de manière si infime que le LiDAR, surtout les modèles d'entrée de gamme, n'y voit que du vide. Résultat : le robot, persuadé que la voie est libre, fonce droit dans le mur. Pas très malin pour un engin censé nous assister.
Jusqu'ici, la parade consistait à équiper les robots de LiDARs haute résolution, beaucoup plus chers, ou d'une panoplie de capteurs supplémentaires (ultrasons, caméras). Une solution coûteuse – on parle de plusieurs centaines à plusieurs milliers d'euros supplémentaires – et qui complexifie inutilement le système. C'est un peu comme acheter une Formule 1 pour aller chercher le pain.
Autre article : MCP : et si l’IA avait trouvé son chef d’orchestre ?
PINMAP, l'algorithme qui a du flair
Face à ce mur (transparent, donc), l'équipe du professeur Park Kyung-joon au DGIST a eu une idée lumineuse : et si, au lieu de changer le matériel, on changeait le logiciel ? C'est ainsi qu'est né PINMAP (pour Probabilistic Incremental Navigation-based Mapping, ou "Cartographie Probabiliste Basée sur la Navigation Incrémentale" pour les intimes).
Le principe de PINMAP est astucieux. Plutôt que d'ignorer les rares échos lumineux que les LiDARs bas de gamme parviennent parfois à capter sur le verre, l'algorithme les enregistre précieusement. Au fil de ses déplacements, le robot accumule ces "indices". PINMAP fonctionne alors un peu comme un détective : une seule empreinte ne suffit pas, mais une accumulation de petits détails finit par dessiner une image claire. De manière probabiliste, l'algorithme "devine" ainsi la présence d'une surface vitrée.
Pour ne rien gâcher, PINMAP s'appuie sur des outils open source bien connus dans le monde de la robotique (Cartographer pour la cartographie et Nav2 pour la navigation, tous deux issus de l'écosystème ROS 2 – Robot Operating System). Concrètement, cela signifie qu'on peut l'intégrer facilement aux robots existants sans tout chambouler.
Autre article : IA trop polies ? Le nouveau benchmark qui mesure leur tendance à la flatterie.
Une vision perçante pour une bouchée de pain
Les résultats, publiés le 7 mai 2025 dans la revue scientifique IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement sous le titre "PINMAP: A Cost-Efficient Algorithm for Glass Detection and Mapping Using Low-Cost 2D LiDAR", sont pour le moins spectaculaires. Lors de tests réalisés dans les locaux du DGIST, truffés de parois vitrées, les robots équipés de PINMAP ont détecté les obstacles transparents avec une précision de 96,77 %. À titre de comparaison, les mêmes robots utilisant des logiciels classiques n'affichaient qu'un taux de détection proche de... zéro ! Le tout, en divisant potentiellement par dix le coût lié à cette capacité de "voir" le verre, comme le souligne l'article de l'AI Times Korea. Les chercheurs estiment même que cela pourrait réduire de 90 % les coûts globaux de la conduite autonome dans certains contextes.
L'enjeu est de taille. Des robots capables de naviguer sans encombre dans des environnements complexes comme les hôpitaux, les aéroports, les centres commerciaux ou les entrepôts logistiques – autant de lieux où le verre est omniprésent – pourraient enfin être déployés à grande échelle. Fini, les robots qui se prennent pour des oiseaux devant une baie vitrée !
Le professeur Park Kyung-joon, qui est également directeur technique (CTO) de la start-up S-Innovations spécialisée dans les logiciels robotiques, comme le mentionne sa biographie sur le site du DGIST et l'article de l'AI Times Korea, voit dans PINMAP un changement de paradigme : "Cette recherche prouve qu'un logiciel intelligent peut repousser les limites des capteurs, sans forcément dépendre de matériel ultra-performant."
Et demain ?
Si PINMAP tient ses promesses, on pourrait voir fleurir une nouvelle génération de robots de service plus abordables et plus fiables. Moins de collisions, c'est aussi moins de casse et plus de sécurité. L'équipe de recherche, dont le premier auteur de l'étude est Chae Ji-young, doctorant au DGIST, a d'ailleurs rendu son implémentation open source, un geste apprécié par la communauté robotique.
Alors, la prochaine fois que vous croiserez un robot, dites-vous qu'il est peut-être un peu plus malin qu'il n'y paraît. Et surtout, qu'il ne vous foncera plus dessus à travers la vitrine du salon !
Auteur : Jérôme Chaudier
Expert en développement web, référencement et en intelligence artificielle, mon expérience pratique dans la création de systèmes automatisés remonte à 2009. Aujourd'hui, en plus de rédiger des articles pour décrypter l'actualité et les enjeux de l'IA, je conçois des solutions sur mesure et j'interviens comme consultant et formateur pour une IA éthique, performante et responsable.