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Informatique et sciences cognitives

 | 
Catherine Garbay
, 
Daniel Kayser

Sur les interactions entre la robotique et les sciences de l’esprit et du comportement

Pierre-Yves Oudeyer

Texte intégral

1C’est en 1912 que les ingénieurs John Hammond Jr. et Benjamin Miessner construisirent l’un des premiers robots, lequel fit grand bruit dans la presse américaine et secoua le monde scientifique (Cordeschi 2002). Ce robot, appelé « electric dog », était une machine électrique à roues dont le mécanisme la faisait s’orienter vers les sources lumineuses et les suivre selon des trajectoires à la fois réactives et complexes. À l’instar du magazine Electrical Experimenter, la presse et le grand public décrirent très vite cette machine comme « pensante », « d’une intelligence presque surhumaine », et comme l’une des « inventions les plus sensationnelles » à ce jour. L’impact fut encore accru par le fait que Hammond et Miessner destinaient cette technologie à un usage militaire : ils voulaient équiper torpilles et missiles de ce système, afin que ceux-ci puissent automatiquement viser les batteries anti-aériennes ennemies qui de nuit utilisaient de puissants projecteurs lumineux (Miessner 1912).

2En réalité, le mécanisme sous-jacent était relativement simple : pour le mettre au point, Hammond et Miessner s’étaient inspirés des travaux du grand biologiste Jacques Loeb et de ses théories sur le comportement phototropique d’un certain nombre d’insectes, et en particulier des papillons de nuit. Alors que le grand débat du vitalisme faisait encore rage, avec les défenseurs de l’idée qu’un « principe vital » non matériel était nécessaire à l’explication du comportement des êtres vivants (Driesch 1909, McDougall 1911), et que des scientifiques comme Alfred Binet, Francis Darwin ou Ernest Haeckel utilisaient un langage anthropomorphique pour décrire le comportement des animaux les plus simples en leur attribuant par exemple « volonté » ou « conscience » (Cordeschi 2002), Jacques Loeb proposait qu’au moins un certain nombre de comportements pouvaient être expliqués par des mécanismes réflexes purement chimiques et mécaniques. En particulier, il défendait l’idée que le comportement des insectes phototropiques, qui se manifestent par des trajectoires apparemment complexes autour des sources lumineuses, pouvaient être expliqué simplement par le fait que les muscles du côté de l’animal frappé par la lumière devenaient plus actifs que ceux du côte opposé. Loeb proposait ainsi de considérer ces insectes comme de pures « machines chimiques héliotropiques ». Cette théorie fut présentée en 1900 dans Comparative Physiology of the Brain and Comparative Psychology, un livre passé relativement inaperçu (Loeb 1900). Cependant, ses arguments ne convinquirent pas et se virent adresser les critiques à la fois des vitalistes et de ceux qui pensaient qu’un système plus compliqué était nécessaire pour reproduire le comportement de ces insectes.

3C’est ainsi que Loeb découvrit avec grand intérêt la machine construite par Hammond et Miessner. Ils avaient réussi à construire de manière totalement mécanique, par un couplage électromécanique direct entre des capteurs de lumière et des moteurs reprenant les principes énoncés par Loeb, une « machine artificielle héliotropique » dont le comportement reproduisait avec succès celui des insectes phototropes. L’« electric dog » venait ainsi prouver la cohérence et la plausibilité de ses théories, ce dont la communauté scientifique lui avait refusé le bénéfice auparavant. Dans un nouveau livre qui obtint cette fois un crédit beaucoup plus grand (Forced Movements, Tropisms, and Animal Conduct, 1918), Loeb reprenait en détail la description du robot et écrivait :

[Il me semble que] la construction effective d’une machine héliotrope ne supporte pas seulement les conceptions mécanistiques des actions volontaires et instinctives des animaux mais aussi [ma] théorie de l’héliotropisme, puisque cette théorie a servi de base à la construction de cette machine.
(Loeb 1918 :69).

4Le robot de Hammond et Miessner ne démontrait pas seulement la justesse et la cohérence de la théorie de Loeb, il portait également un coup important aux vitalistes et à ceux qui proposaient d’attribuer « volonté », « conscience » ou « téléologie » aux animaux les plus simples. Tout d’abord, il était une preuve flagrante que l’on pouvait reproduire le comportement organisé et héliotrope d’un être vivant uniquement avec des mécanismes physiques : le principe vital ne semblait donc plus nécessaire pour expliquer certains comportements spécifiques du vivant. Ensuite, il montrait que l’on pouvait générer un comportement apparemment volontaire et téléologique, mais dont l’inspection des mécanismes internes révélait qu’ils étaient beaucoup plus simples. Ceci fut magnifié par toutes les réactions et interprétations qu’en firent la presse et le grand public, quand ils parlèrent de machine « d’une intelligence presque surhumaine ».

5Ce dernier point d’ailleurs identifie une autre contribution importante de l’« electric dog » que celui-ci partage avec ses successeurs comme l’homéostat d’Ashby (Ashby 1940), que l’on qualifia de « machine pensante », la tortue électrique de Grey Walter qui fit sensation au festival d’Angleterre en 1951 (Walter 1951), le joueur de dames d’Arthur Samuel qui obtint des audiences très fortes sur la chaîne CBS en 1960 (Samuel 1959) ou, plus récemment, les robots footballeurs de la Robocup (http://www.robocup.org/​) : la présence de ces robots permet de mettre explicitement en lumière certains des a priori cognitifs des humains, et en particulier leur tendance à l’anthropomorphisme quand ils tentent d’expliquer les phénomènes qu’ils observent, comme le comportement des animaux. L’« electric dog » fut donc, même si par effet collatéral, un outil permettant d’étudier non pas seulement la plausibilité des théories de Loeb ou du vitalisme, mais aussi l’observateur humain lui-même, qu’il soit scientifique ou pas.

6L’histoire de l’« electric dog », bien qu’elle n’ait finalement été qu’un cas isolé en ce début de xxe siècle dans lequel le terme « robot » n’existait pas encore, est cependant emblématique des relations que la robotique et les sciences du vivant, en particulier les sciences de l’esprit et du comportement, ont entretenu par la suite, et dans les dernières décennies en particulier (Cordeschi 2002). Elle démontre d’abord l’influence que les sciences du vivant peuvent avoir sur la technologie, et la robotique en particulier. C’est probablement l’aspect le plus connu des relations entre ces domaines (Arkin 1998). Cependant, la réciproque est tout aussi importante et c’est ce sur quoi ce chapitre va se concentrer, à savoir la manière dont la construction de robots peut avoir un impact profond et riche sur la manière dont les scientifiques conçoivent le vivant et la pensée. Des hypothèses importantes peuvent pour la première fois être mises à l’épreuve expérimentalement, soit en en prouvant la cohérence interne, soit en en prouvant la non-nécessité ou la suffisance. En outre, par ce moyen, ces hypothèses sont conduites à être formulées plus complètement, plus explicitement et plus opérationnellement. De nouvelles hypothèses peuvent aussi en résulter. Parallèlement, grâce à cette méthode expérimentale et à l’usage de l’artificiel, l’épistémologie et l’activité même du théoricien se trouvent questionnées. Le robot n’est pas seulement utilisé pour modéliser, mais aussi comme dispositif expérimental pour étudier les humains (ou les animaux) qui interagissent avec lui. Nous allons maintenant revenir sur des exemples plus récents, en montrant à chaque fois comment ils illustrent l’un de ces types particuliers de contribution de la robotique aux sciences de l’esprit et du comportement.

Les robots, modèles opérationnels pour mettre des hypothèses spécifiques à l’épreuve

7Alors que l’impact de l’« electric dog » sur les sciences du vivant résulte d’un effet collatéral des travaux de Hammond et Miessner dont l’objectif était avant tout de s’inspirer des travaux de Loeb pour construire des machines plus efficaces, les deux dernières décennies du xxe siècle ont vu le développement de tout un ensemble de projets de robotique dont l’objectif explicite a été de mettre à l’épreuve des hypothèses proposées par des biologistes (Webb 2000). De manière intéressante, on y retrouve notamment un grand nombre de modèles robotiques du comportement des mêmes insectes qui passionnaient Loeb. Soixante-quinze ans après lui, on ne se dispute plus sur la présence ou non d’un principe vital, mais sur les mécanismes physiques et chimiques exacts qui sont mis en œuvre chez ces insectes (Webb ibid. 2000).

  • 1 La vergence est l’inverse de la distance focale.

8Un défi important est par exemple la compréhension des mécanismes qui permettent aux insectes de voler en ligne droite, de se fixer sur un objectif, de suivre un objectif ou tout simplement d’atterrir (Srinivasan et al. 1999, Huber et Bulthoff 1998, Franceschini et al. 2007). En effet, les insectes ont la particularité d’avoir des yeux immobiles et à focale fixe, ce qui les empêche de déterminer la distance des objets qu’ils perçoivent au travers de la vergence1 binoculaire ou de l’effort réfractif qu’il faut effectuer pour les voir nets. Un certain nombre de biologistes ont alors proposé l’hypothèse que les insectes utilisaient l’information de mouvement de l’image, techniquement appelée flux optique (Exner 1891, Wallace 1959). Plusieurs indices calculés à partir du mouvement des images, comme la différence des vitesses globales perçues dans chaque œil, ont été ensuite proposés et testés d’abord dans des expériences avec des mouches ou des abeilles (Srinivasan et al. 1991, Srinivasan et al. 1999). Bien que contrôlées et encourageantes, celles-ci ne permirent pas de conclure que ces indices de flux optique seuls pouvaient permettre d’expliquer la navigation visuelle des abeilles. En outre, certains biologistes proposaient que ces indices soient utilisés par des circuits réflexes neuronaux très simples, hypothèse très spéculative. Des robots ont alors été construits, dans lesquels furent implémentés le calcul de ces indices de mouvement de l’image couplé à des systèmes de contrôle réflexe très simples (Srinivasan et al 1999, Santos-Victor et al. 1995). On a ainsi montré que cela permettait effectivement à un robot de naviguer par exemple au centre de couloirs ou de tunnels de largeurs variables et de directions changeantes de la même manière que les abeilles (Santos-Victor et al. 1995). Cependant, on s’est aperçu que l’utilisation de mécanismes réflexes posait parfois problème dans des environnements contenant des patchs de surfaces non-texturées, et qu’il était nécessaire d’ajouter un dispositif plus complexe, impliquant une forme de mémoire à court terme, pour rendre la navigation aussi robuste que celle des abeilles. Ces expériences robotiques montraient ainsi que le flux optique seul était la source d’une information suffisante pour pouvoir naviguer, mais que des mécanismes purement réflexes ne permettaient pas d’expliquer par eux-mêmes la robustesse des comportements de navigation chez les abeilles et les mouches.

9Plus spécifiquement encore, d’autres chercheurs ont utilisé des robots pour étudier la validité d’hypothèses physiologiques sur les circuits neuronaux qui implémentent les mécanismes de contrôle des comportements de navigation des mouches. Des biologistes ont proposé que la même structure neuronale simple soit à la fois à l’origine des comportements de stabilisation de trajectoire, de vol stationnaire et d’approche d’objets stationnaires (Götz et Wenking 1973), et identifié un ensemble de neurones potentiellement impliqués dans ce circuit (Egelhaaf et al. 1989). Sur cette base, ce circuit a alors été implémenté sur un robot, et on a montré qu’effectivement il permettait de générer de manière robuste la variété des comportements recherchés (Huber et Bulthoff 1998).

10Un autre exemple de la manière dont les robots ont pu permettre l’évaluation et l’élaboration d’hypothèses comportementales est le projet Robo Tuna (Triantafyllou et Triantafyllou 1995) qui s’intéresse aux mécanismes de la nage chez les poissons et les dauphins. Les performances de nage des poissons et des dauphins sont en effet paradoxales : en 1936, le zoologiste James Gray calcula la force musculaire nécessaire à un dauphin pour atteindre une vitesse de 20 nœuds, comme cela est parfois observé, et en prenant en compte la résistance de l’eau contre le corps du dauphin. La comparaison de ce résultat avec les modèles musculaires du dauphin établis par les biologistes se révéla étonnante : le dauphin était sept fois trop faible ! Une première hypothèse proposa que les modèles musculaires des dauphins étaient faux, et qu’en réalité leurs muscles devaient être bien plus efficaces que ceux des mammifères terrestres. Cependant, certains se demandèrent si la solution de ce paradoxe ne résidait pas du côté de l’hydrodynamique. En effet, outre leur vitesse phénoménale, les dauphins et les poissons sont aussi capables de changer totalement de direction sans perte de vitesse et en faisant des virages très étroits, ce dont sont incapables tous les engins nautiques (bateaux, sous-marins...) conçus par l’homme et basés sur les connaissances hydrodynamiques classiques, aussi puissants soient-ils. L’hypothèse des « vortex » fut ainsi avancée : alors qu’ils nagent, les poissons et les dauphins pourraient créer des turbulences hydrodynamiques non conventionnelles dont ils se serviraient pour diminuer leur traînée et augmenter leur puissance. Soixante ans après l’énonciation du paradoxe de Gray, la controverse n’était pas résolue et les connaissances en biologie et en théorie hydrodynamique toujours insuffisantes. C’est dans ce contexte que le projet Robo Tuna vit le jour (voir http://web.mit.edu/​towtank/​www/​Tuna). Une équipe d’ingénieurs construisit ainsi un robot dont la morphologie était calquée sur celle d’un thon, équipé d’un ensemble de moteurs classiques dont on connaissait précisément la puissance et qui permettaient de produire des oscillations tout le long du corps du robot, du nez jusqu’à la queue, afin qu’il puisse nager en ligne droite dans un bassin d’essai. Les paramètres de ces oscillations furent alors optimisés expérimentalement afin de maximiser la vitesse du robot. On compara alors cette vitesse maximale avec celle prédite par le même calcul que celui que James Gray avait utilisé pour le dauphin, basé d’une part sur la connaissance parfaite de la forme et des moteurs du robot, et d’autre part sur les modèles hydrodynamiques conventionnels : la vitesse expérimentale du robot thon était nettement supérieure à celle de la vitesse prédite (mais encore inférieure à celle d’un vrai thon). Le paradoxe de Gray était donc reproduit, et l’expérience rendit l’hypothèse des vortex beaucoup plus plausible, tout en suggérant fortement que la différence des muscles marins/terrestres n’était probablement pas la réponse.

Les robots, preuves de concepts et outils d’exploration

11Si de nombreux robots ont été développés pour étudier, comme dans les exemples précédents, des hypothèses relativement spécifiques sur le comportement d’animaux simples (pour un panorama plus large, voir les actes des conférences Simulation of Adaptive Behavior, http://www.isab.org, ou Webb 2000), un nombre tout aussi important d’autres expériences robotiques ont été mises en œuvre pour explorer et valider des hypothèses plus génériques, et en particulier concernant le rôle des relations cerveau-corps-environnement ou l’explication de phénomènes cognitifs de plus haut niveau comme l’imitation ou le langage. C’est ce que nous allons voir maintenant.

L’inscription corporelle de l’intelligence et du comportement

12Pendant la majeure partie du xxe siècle, l’intelligence des organismes de haut niveau comme les humains a été conçue avant tout comme un système de traitement de l’information et de manipulation de symboles au travers de règles logiques d’inférence, et où le corps n’est qu’une interface qui transforme en entrée les perceptions en symboles et exécute en sortie les ordres calculés par le système d’inférence (Chomsky 1957, Newell et Simon 1976, Putnam 1975, Dupuy 2005). C’est ce qu’on appelle le cognitivisme, lequel se trouvait à la fois au coeur de l’intelligence artificielle et des sciences cognitives (McCarthy et al. 1955, Boden 2006). Cette approche fut plébiscitée dans les années 1950-1970 et renforcée par les premiers résultats de l’intelligence artificielle qui, par exemple, parvint à construire des programmes capables de très bien jouer aux dames (Samuel 1959) ou à prouver automatiquement des théorèmes (Ernst et Newell 1969) - activités que le cognitivisme tenait comme caractérisant l’essence de l’intelligence. Cependant, les premières failles apparurent en même temps que les limites de ces programmes d’intelligence artificielle : les programmes experts en échecs étaient incapables d’apprendre à jouer à un autre jeu, et les générateurs de théorèmes incapables par exemple de comprendre les blagues les plus simples (Dreyfus 1972). L’idée que le cognitivisme passait peut-être à côté de propriétés fondamentales de l’intelligence et du comportement commença à faire son chemin.

13Une première solution proposait que plutôt que de résider dans le cerveau et dans le système de symboles et d’inférences, l’intelligence et le comportement soient le résultat des interactions dynamiques entre le cerveau, le corps et l’environnement. Plus qu’une simple interface, le corps devenait partie intégrante des mécanismes de l’intelligence. Proposée et argumentée par un certain nombre de philosophes (Merleau-Ponty 1942,1962, Dreyfus et Dreyfus 1982), cette hypothèse ne s’imposa dans les sciences cognitives qu’à la suite d’un certain nombre d’expériences robotiques qui l’articulaient et l’illustraient explicitement. Nous allons en donner deux exemples emblématiques.

14L’expérience des Didabots (Maris et Boeckhorst 1996) a permis de montrer explicitement l’impact de la morphologie - en particulier des propriétés physiques et topologiques du corps, de ses moteurs et de ses senseurs - sur le comportement en comparant des robots dont le contrôleur est le même mais le corps différent. Les Didabots sont des robots à roues dotés de deux capteurs infrarouge permettant de détecter la présence d’un obstacle potentiel dans une zone de cinq centimètres. Deux versions des Didabots ont été construites, qui diffèrent par l’emplacement de ces deux capteurs (voir figure 1) : dans la version (A), les deux capteurs sont disposés sur le « nez » du robot, alors que dans la version (B), les capteurs sont disposés sur les « joues ». À ces capteurs, un même contrôleur très simple est associé qui correspond à un mécanisme d’évitement d’obstacle : si le capteur de droite est activé, alors tourner sur la gauche ; si le capteur de gauche est activé, alors tourner sur la droite. On retrouve en fait un contrôleur quasiment identique à celui de l’« electric dog », mais inversé. On dispose alors les deux types de Didabots dans deux arènes identiques, qu’on a parsemé au hasard de cubes légers. Pour les robots de morphologie (A), on observe ce à quoi on pouvait s’attendre : ils évitent les obstacles. Les robots (B) évitent aussi les obstacles, mais un phénomène nouveau se produit : au bout d’un certain temps, on observe un regroupement massif des cubes qui avaient été disposés dans l’arène (voir figure 2). Les robots (B) ont donc produit un comportement qu’un observateur extérieur qualifie typiquement en disant qu’ils ont « rangé » ou « nettoyé » l’arène. En fait, cela s’explique par le fait que si un robot de type (B) s’approche d’un cube de pleine face, il ne le détecte pas comme un obstacle étant donné que ses capteurs sont légèrement orientés sur les côtés (voir figure 1). Il le pousse alors, jusqu’à ce qu’un de ses capteurs (droit ou gauche) perçoive un obstacle, typiquement un autre cube, et se mette à tourner. Le résultat est que deux cubes initialement non contigus se retrouvent posés l’un à côté de l’autre. De proche en proche, tous les cubes se trouvent rassemblés en quelques grands groupes dans l’arène. En conclusion, cette expérience montre clairement que le comportement des robots (B) n’est ni le simple fait de leur cerveau/contrôleur, ni le simple fait de leur corps (qui sans cerveau ne bougerait pas), mais de l’interaction entre les deux. Bien que ce type d’expérience soit relativement simple, celle-ci possède une grande importance scientifique car elle permet de réaliser une chose impossible avec des animaux ou des humains : comparer des comportements à corps variable et contrôleur/cerveau constant (et vice-versa). En effet, même pour une espèce donnée, du fait de la variabilité naturelle entre les individus, deux individus n’ont jamais exactement ni le même corps ni le même cerveau. Il n’y a donc pas de constante de référence. Il est par ailleurs inconcevable d’imaginer une expérience dans laquelle par exemple on ferait contrôler le corps d’un lion et d’un serpent par le même cerveau, même si ce type d’expérience permettrait de faire avancer fondamentalement notre compréhension des rapports entre corps et cerveau dans le comportement. On comprend donc, étant donné l’impossibilité de les réaliser avec des animaux, l’impact des expériences robotiques dans lesquelles pour la première fois on peut considérer le corps comme une variable (Kaplan et Oudeyer, à paraître).

15L’idée sous-jacente à l’expérience des Didabots, et qui a été développée de manière systématique par Rolf Pfeifer et ses collègues (Pfeifer et Scheier 1999), est que de manière implicite le corps lui-même, par ses propriétés physicodynamiques, peut réaliser un « calcul » qui participe tout autant au comportement que le calcul explicite réalisé par le contrôleur/cerveau. C’est ainsi que pour une tâche donnée, une morphologie adaptée peut permettre de simplifier radicalement la complexité du contrôleur. Une expérience robotique extrême illustrant cette idée a été réalisée par McGeer sur les robots marcheurs dynamiques passifs (« Passive dynamic walkers », McGeer 1990, 1993, Coleman et Ruina 1998). La marche bipède est en effet un comportement complexe, mettant en jeu la coordination dynamique d’un grand nombre de muscles et de parties des jambes et pour laquelle certains ont proposé des systèmes de contrôle moteur d’une grande complexité, en particulier pour maintenir le corps en équilibre face à sa propre inertie, aux frictions de ses composants et à la gravité (voir par exemple le système de contrôle de la marche du robot humanoïde ASIMO (Hirose et al. 2001)). En complète opposition avec cette vision, McGeer, suivi d’autres chercheurs, a mis au point un dispositif entièrement mécanique reproduisant certains aspects de la morphologie des jambes humaines (voir figure 3) mais totalement dénué de contrôleur (le dispositif était donc uniquement constitué de pièces de métal et de bois). Il a montré qu’avec des rapports adéquats de poids, de taille et de position entre les différentes parties de ce « robot », et quand on le plaçait sur une surface légèrement inclinée, celui-ci se mettait à la descendre en marchant tout en gardant son équilibre et de manière étonnament ressemblante à la démarche humaine. Il avait donc construit un robot qui utilisait la gravité et les propriétés mécaniques dynamiques de son corps pour se mouvoir et garder l’équilibre, sans le moindre cerveau (et d’ailleurs aussi sans source interne d’énergie). Par la suite, des études systématiques ont montré comment l’ajout de contrôleurs et d’actionneurs simples pouvait permettre de construire un robot capable de marcher sur un terrain plat, avec un coût énergétique limité. Ce robot montrait donc de manière encore plus nette le rôle que peut avoir la morphologie dans la réalisation d’un comportement de coordination sensori-motrice complexe.

Fig. 1 - Morphologie des deux types de Didabots (adapté de Pfeifer 2000).

Fig. 2 - Avec la morphologie (B) et le même contrôleur, les Didabots rassemblent les cubes en tas (adapté de Maris et Boeckhorst 1996).

Fig. 3 - Un robot marcheur dynamique passif (photo reprise de : http://ruina.tam.cornell.edu/​hplab/​pdw.html).

L’intelligence sans représentation

16L’un des points centraux du cognitivisme réside dans la notion de représentation, modèle interne que le cerveau se fait du monde et à partir duquel il doit pouvoir raisonner afin d’en déduire les actions qui vont lui permettre d’atteindre ses objectifs, et sans lequel un comportement de haut niveau ne doit pas être possible (McCarthy et al. 1955, Newell et Simon 1976). Toute une série d’expériences en robotique est venue contredire cette nécessité (Brooks 1991). Si l’on a montré que des robots mobiles étaient capables d’apprendre à réaliser un certain nombre de tâches dans un environnement inconnu, comme par exemple retourner à un point de référence ou passer l’aspirateur sans utiliser de cartes de l’environnement, et cela uniquement grâce à des mécanismes réflexes simples (MacKenzie et Balch 1993, Arkin 1992), des expériences marquantes ont d’un autre côté été réalisées à propos de capacités cognitives comme l’imitation. Très tôt les bébés humains commencent à imiter leurs congénères, et d’aucuns ont pris cela comme une preuve d’un système avancé de représentations corporelles et sociales (Guillaume 1925). En effet, l’imitation consistant par exemple à reproduire un geste observé, semble impliquer la capacité de se représenter la différence entre soi et l’autre (le geste observé n’est pas le sien) et les correspondances entre son propre espace moteur et celui de l’autre pour être capable de prendre sa perspective. Or, une expérience en robotique présentée dans Andry et al. (2001) montre que cette conclusion est discutable. Dans cette expérience, le système moteur du robot consiste en un bras, et son système sensoriel en une caméra sensible aux mouvements dans l’image. Le robot dispose d’un système d’apprentissage qui lui permet d’apprendre à prédire les mouvements visuels qu’il perçoit, typiquement provoqués par son bras qui passe dans son champ de vision, en fonction de ses commandes motrices. Le robot est également doté d’un système de motivation implémentant le principe d’homéostasie cognitive (von Foerster 1958, Maturana et Varela 1980) : quand le robot perçoit une erreur entre ce qu’il prédit et ce qu’il perçoit visuellement en réalité, il agit de manière à rétablir l’accord entre ses positions/mouvements moteurs, perçus de manière proprioceptive, et ses perceptions visuelles. Andry et al. (2001) ont montré que si l’on mettait en face de ce robot un second robot avec la même morphologie et qu’on le faisait bouger, alors le premier se mettait à l’imiter spontanément. La perception des mouvements du bras du second robot provoquait en effet une disparité entre ce que le premier prédisait à partir de ses propres mouvements. Pour faire disparaître cette erreur, le premier robot se mit donc à produire le même mouvement, couvrant et suivant visuellement celui de l’autre robot. Du point de vue d’un observateur extérieur, le robot imitait les gestes de celui qui était en face. Cependant, la connaissance parfaite de son sytème de contrôle permettait d’affirmer qu’il ne disposait d’aucune représentation de la différence entre ce qui relevait de son propre corps et ce qui n’en relevait pas (le corps d’un autre par exemple). A fortiori, le robot n’avait pas non plus de représentation de son alter ego, et aucun mécanisme de prise de perspective n’était mis en œuvre. Cette expérience ne montre évidemment pas que c’est ce mécanisme qui est à l’œuvre chez les très jeunes enfants, et par ailleurs de nombreux arguments convaincants indiquent que les formes d’imitation complexe que ceux-ci montrent quand ils sont plus grands nécessitent une représentation de soi et une compréhension de l’intentionnalité de l’autre (Tomasello et Carpenter 2007). Par contre, cette expérience prouve que l’on ne peut pas déduire, à partir de l’observation des formes primitives d’imitation, que cela implique une représentation de soi, de l’autre et des correspondances entre les deux.

Auto-organisation et langage

17L’auto-organisation, concept issu des sciences de la complexité, a eu et continue d’avoir de profondes conséquences sur la manière dont les scientifiques pensent la matière, le vivant et l’esprit. L’auto-organisation caractérise les systèmes dont les propriétés macroscopiques résultent de celles de leurs constituants tout en en étant qualitativement différentes. Elle caractérise par exemple la formation spontanée des cristaux de glace dans certaines conditions de température et de pression, avec des branches à la fois complexes et parfaitement symétriques dont la structure n’apparaît pas à l’échelle des molécules d’eau qui les composent (voir figure 4). À la suite de quelques précurseurs comme D’Arcy Thompson (Thompson 1917) qui étudièrent des phénomènes auto-organisés sans les nommer, le concept est réellement apparu et s’est développé sous l’impulsion de chercheurs comme William Ross Ashby, Heinz von Foerster, Ilya Prigogine, Francesco Varela et René Thom. Il est maintenant au centre de la compréhension de nombreux phénomènes à la fois en sciences physiques et en biologie (Ball 2001) : c’est le cas par exemple de la formation des cristaux de glace, des distributions des avalanches dans les tas de sable ou en montagne, des dunes dans le désert, des formes des deltas fluviaux, des galaxies ou des polyèdres de bulles au pied des cascades. C’est le cas aussi par exemple de la formation des zébrures ou des taches sur le corps des animaux, des motifs en spirales ou en étoiles dans les colonies de bactéries, de la construction des nids de termites ou des fourmilières ou de l’apparition de structures sociales dynamiques pour la chasse ou la récolte de sources d’aliments chez les abeilles.

18En outre, ces phénomènes d’auto-organisation sont souvent compliqués à comprendre ou à prévoir intuitivement, et à formuler verbalement. Les outils mathématiques existant ne permettent pas non plus d’aller très loin dans de nombreux cas. L’une des manières les plus efficaces pour développer notre compréhension de la dynamique des systèmes auto-organisés est l’utilisation d’ordinateurs et de simulations. En effet, cela permet d’élaborer des modèles dont on connaît toutes les hypothèses, de les faire fonctionner et d’en observer le comportement selon les valeurs des paramètres fixés dans le cadre de ces modèles.

19Ces modèles computationnels ont ainsi été au cœur du travail des physiciens et des biologistes travaillant sur les systèmes complexes depuis les années 1950, à commencer par les travaux d’Alan Turing sur la morphogenèse (Turing 1952) ou ceux d’Enrico Fermi sur les dynamiques non linéaires des interactions atomiques. Dans les années 1980, ils ont été utilisés intensément par les éthologues et ont permis de grandes avancées dans la compréhension des sociétés d’insectes (Camazine et al. 2001).

Fig. 4 - Le phénomène d’auto-organisation. Les propriétés globales du cristal de glace sont qualitativement différentes des propriétés locales des molécules d’eau.

  • 2 À noter que ce qu’on appelle ici « linguistique chomskienne » est le courant de la linguistique str (...)

20Plus récemment, des chercheurs ont proposé que l’auto-organisation, non seulement pouvait caractériser les propriétés de systèmes physiques ou biologiques « simples », mais aussi intervenir de manière tout aussi fondamentale dans les mécanismes cognitifs et sociaux qui caractérisent l’homme, par exemple concernant le langage et ses origines (Hurford et al. 1998). Ainsi, dans les deux dernières décennies du xxe siècle, d’aucuns ont proposé qu’un certain nombre de structures linguistiques, plutôt que d’être codées dans le génome de manière explicite et innée (Pinker et Bloom 1990), pourraient être le résultat de l’interaction dynamique et complexe de modules cérébraux génériques, de l’appareil vocal-gestuel-auditif-visuel des individus, des individus entre eux et de la fonction de communication (Lindblom et al. 1984, Hurford 2001, Steels 2003, Oudeyer 2006). Plus encore, ils ont proposé que les langues elles-mêmes, systèmes conventionnels partagés par tous les individus d’une même communauté linguistique mais dont les mécanismes de formation sont restés longtemps très mystérieux, pouvaient être conceptualisées comme des macrostructures auto-organisées résultant des interactions culturelles locales entre individus (Steels 1995, 2003). Cependant, ces hypothèses étaient audacieuses à deux points de vue : (1) elles s’opposaient frontalement à la linguistique chomskienne et innéiste qui dominait depuis les années 19502 ; (2) les phénomènes auto-organisés sont complexes et souvent non-intuitifs, rendant toute théorie verbale s’y référant très spéculative. C’est pourquoi très vite, à l’instar des simulations informatiques des sociétés d’insectes sociaux en éthologie, des expériences robotiques furent mises au point pour mettre ces hypothèses à l’épreuve de la plausibilité et de la cohérence. L’utilisation de robots était ici essentielle, car les hypothèses basées sur l’auto-organisation mettaient en jeu les interactions entre le cerveau, l’espace moteur et perceptuel, et l’environnement physique et social. Nous allons ainsi présenter maintenant une expérience illustrant ce que peuvent apporter les robots à ce problème fondamental de sciences humaines.

L’origine des systèmes de vocalisation et de leurs universaux

21Bien qu’ils possèdent un appareil phonatoire et perceptuel qui leur permet de produire plusieurs centaines de voyelles et de consonnes, les humains n’utilisent le plus souvent qu’entre cinq et dix voyelles et à peine quelques dizaines de consonnes dans une langue donnée (Schwartz et al. 1997). En outre, chaque langue a son propre système de voyelles et de consonnes, produisant une forte diversité, quoique en même temps certaines voyelles et consonnes soient beaucoup plus fréquentes que d’autres, faisant ressortir des régularités statistiques structurelles (Schwartz et al. 1997). Plusieurs explications réductionnistes ont été proposées, morphologiques (Stevens 1972) ou génétiques (Mehler et al 2000), mais aucune n’a permis de comprendre la dualité diversité/régularités statistiques que l’on observe. Certains ont alors assimilé les systèmes sonores des êtres humains à des compromis plus ou moins optimaux entre distinctivité acoustique et effort articulatoire, et ont mis au point des simulations informatiques permettant de montrer qu’effectivement les systèmes optimaux étaient ceux qui étaient les plus fréquents dans les langues humaines (Liljencrantz et Lindblom 1972). Cependant, ces simulations mettaient en œuvre des mécanismes d’optimisation explicites, dont on ne savait pas comment ils pouvaient être réalisés dans la nature, et ne répondaient donc pas à la question de savoir comment une communauté d’individus pouvait « choisir » collectivement un système plutôt qu’un autre.

Fig. 5 - L’architecture des robots dans les expériences sur l’origine des systèmes de vocalisation présentées dans Oudeyer (2006). Les agents sont dotés d’une oreille artificielle, d’un conduit vocal artificiel et d’un cerveau artificiel qui couple ces deux organes. Les agents sont eux-mêmes couplés par l’environnement commun dans lequel ils évoluent : ils perçoivent les vocalisations de leurs voisins.

22Des éléments de réponse ont été apportés par les robots construits et présentés successivement dans de Boer (2001) et Oudeyer (2005a, 2005b, 2006). Au cours de ces expériences, des robots simulés dans des mondes virtuels sont dotés de modèles physiques du conduit vocal, de l’oreille et de circuits neuronaux connectant les deux (voir figure 5). Ces robots interagissent deux par deux et localement dans l’espace, au travers d’un jeu d’imitation : lors d’une interaction, l’un des deux robots choisit un son de son répertoire, le produit, puis l’autre tente de l’imiter en reproduisant le son de son répertoire le plus proche. Le premier agent vérifie alors si le son imité est bien plus proche de celui qu’il a produit qu’aucun autre son de son répertoire. Il fait alors savoir au second agent si l’imitation a été un succès ou un échec. Dans tous les cas, les deux agents mettent à jour leurs répertoires de sons en faisant des hypothèses pour tenter de maximiser le nombre d’imitations réussies dans le futur. Les sons des répertoires des agents consistent en des associations entre des trajectoires motrices et des trajectoires acoustiques auxquelles on a associé des scores. Le score d’une association augmente si elle est utilisée dans une imitation réussie, et diminue dans le cas contraire. Au départ, les agents commencent avec un répertoire vide, qui augmente à la fois par inventions aléatoires et par apprentissage lors des interactions. Le système de scores associés aux sons dans les répertoires, couplé au jeu de l’imitation, introduit ainsi une dynamique darwinienne culturelle, dans laquelle des sons et des groupes de sons peuvent entrer en compétition ou en coopération pour se « reproduire » d’individus à individus (Oudeyer et Kaplan 2007). Les expériences ont montré que très rapidement s’auto-organise dans chaque société de robots un système de vocalisation partagé par tous les membres d’une même communauté, et que ce système est différent d’une communauté à l’autre. Cela a ainsi permis de montrer comment une société d’individus sans coordination centrale peut converger vers un système de vocalisation conventionnalisé. En outre, dans ces expériences, on a par exemple montré que les systèmes de voyelles formés par les sociétés de robots étaient à la fois divers et caractérisés par des régularités statistiques : certains systèmes de voyelles apparaissent plus fréquemment que d’autres, tout en laissant la possibilité que de temps en temps des systèmes rares se forment. Plus encore, les systèmes de voyelles les plus fréquents apparaissant dans ces populations de robots sont les mêmes que ceux apparaissant le plus fréquemment dans les langues humaines. Ces simulations montrent donc de manière convaincante la plausibilité et la cohérence de l’hypothèse de l’auto-organisation : des mécanismes simples, par leurs interactions dynamiques non linéaires, peuvent donner naissance à des systèmes sonores dotés des caractéristiques fondamentales des systèmes de vocalisation humains.

Origine du lexique, de la syntaxe, et apprenabilité

23Aux côtés des expériences robotiques présentées dans les paragraphes précédents, d’autres expériences sont venues ces dernières années renforcer l’hypothèse de l’auto-organisation pour comprendre les origines des langues. L’expérience des Têtes Parlantes (Kaplan 2001, Steels et Kaplan 2002, Steels 2003) a montré comment une société de robots pouvait construire un lexique partagé, uniquement au travers d’interactions sociales locales rendant possible l’économie de systèmes de catégories sémantiques innées, contrairement aux thèses des défenseurs de l’innéisme (Pinker et Bloom 1990). D’autres expériences encore concernant l’origine des conventions syntaxiques et grammaticales (Kirby 2001, Steels 2005) ont également mis en évidence la manière dont un système linguistique pouvait évoluer culturellement pour s’adapter aux biais cognitifs génériques des individus (Zuidema 2003, Oudeyer et Kaplan 2007). Dans ce cadre, ils ont montré que les systèmes linguistiques pouvaient se voir sélectionnés pour leur apprenabilité : certaines structures avaient évolué afin d’être plus facilement maîtrisables par les individus, et en fonction des contraintes génériques de leur cerveau. Ces expériences ont ainsi permis de contredire les conclusions des innéistes d’après l’observation que les enfants apprennent leur langue maternelle très vite et avec si peu d’indices, et selon lesquels leur cerveau avait dû s’adapter pour encoder des contraintes spécifiques à la langue afin de pouvoir l’apprendre aussi facilement. Au contraire, les expériences robotiques ont prouvé qu’il était tout à fait envisageable que les langues elles-mêmes se soient adaptées à des cerveaux génériques.

Les robots, dispositifs expérimentaux scientifiques et thérapeutiques pour la cognition animale et humaine

24Au début du xxe siècle, le robot de Hammond et Miessner, puis quelques années plus tard les machines d’Ashby et Walter, avaient indirectement donné l’occasion de mettre en lumière la manière dont les humains pouvaient surinterpréter le comportement d’entités très simples. Bref, ils créèrent non seulement l’occasion de faire avancer le débat opposant vitalistes et matérialistes, mais aussi d’étudier la psychologie humaine. Dans la dernière décennie du xxe siècle, certains chercheurs ont commencé à employer volontairement les robots comme dispositifs d’expérimentation et d’étude directe du comportement animal et humain, et non plus comme modèles de ces comportements à l’image de ceux que nous avons présentés dans les sections précédentes. Cependant, un point commun avec ces travaux de modélisation est l’utilisation des robots dans le cadre d’expériences s’intéressant à un large spectre de comportements : nous allons donner l’exemple de l’étude de certains comportements des insectes sociaux, puis de mammifères comme les chiens, et enfin de l’homme.

La danse des abeilles

25Un exemple paradigmatique de l’utilisation de robots comme dispositif expérimental pour l’étude directe du comportement animal est celui présenté par Michelsen et al. (1992) sur la danse des abeilles, afin de vérifier la théorie de Karl von Frisch selon laquelle les abeilles utilisaient leur danse de manière symbolique et partiellement arbitraire pour désigner à leurs congénères l’emplacement de sources de nectar (von Frisch 1971). Selon cette théorie, quand une abeille revient à la ruche pour indiquer une source de nectar, deux cas se présentent. Si cette source est relativement proche (moins de cent mètres), l’abeille opère une danse circulaire. Les autres abeilles viennent la toucher de leurs antennes pour sentir l’odeur du nectar encore collé sur les poils de la danseuse. Elles partent alors à la recherche de la source, guidées uniquement par leur odorat. Au contraire, si la source de nectar est relativement éloignée, la « danse frétillante » est effectuée. Elle consiste en la description successive de deux demi-cercles, en passant par une ligne droite centrale sur laquelle l’abeille agite son abdomen et émet un bourdonnement avec ses ailes. Von Frisch a proposé que la vitesse du frétillement et la fréquence du bourdonnement, ainsi que la période nécessaire pour effectuer un demi-cercle, déterminaient la distance pour aller à la source de nectar, tandis que l’angle formé entre la ligne centrale et le demi-cercle déterminait la direction de la source du nectar par rapport au soleil. Malgré l’obtention du prix Nobel en 1973, la théorie de von Frisch fut vivement contestée par plusieurs chercheurs qui proposaient que même dans le cas où la source de nectar était éloignée, c’était l’odorat des abeilles qui les guidait essentiellement (Wenner et Wells 1990). Cette controverse était basée, d’une part, sur le fait que les abeilles disposent effectivement d’un odorat très développé, et d’autre part sur la relative incertitude du rôle des différentes composantes de la danse dans la théorie de von Frisch. En effet, à cause de la variabilité intrinsèque à chaque danse et chaque abeille, et du fait que l’abeille produit toujours simultanément un ensemble complexe de signaux qu’il est difficile de démêler et dont on ne peut être sûr de les avoir tous identifiés, la théorie de von Frisch est relativement difficile à valider expérimentalement et de manière certaine.

26C’est en 1992 qu’une expérience basée sur l’utilisation d’un robot est venue finalement la confirmer. Michelsen et ses collègues ont mis au point un petit robot de la taille et de la forme d’une abeille, relié à un ordinateur et téléguidé par un programme informatique, auquel ils ont pu faire effectuer des danses dans des ruches afin d’étudier leur impact sur ses congénères biologiques. Ce robot a d’abord été enduit de cire et placé un certain temps dans la ruche afin de s’imprégner de l’odeur des abeilles pour qu’il soit reconnu comme l’une des leurs. Une fois la phase d’habituation terminée, les chercheurs ont pu demander à leur robot d’effectuer un certain nombre de danses, dans lesquelles pouvaient être contrôlés indépendamment la vitesse du frétillement, la fréquence du bourdonnement (grâce aux ondes acoustiques de petites ailes artificielles), la période pour effectuer les demi-cercles et l’angle entre la ligne droite centrale et les demi-cercles. L’immense avantage d’utiliser un robot était d’une part la possibilité de répéter exactement la même danse de nombreuses fois sans variabilité de manière à pouvoir étudier statistiquement la réponse comportementale des abeilles, et d’autre part de pouvoir par exemple enlever certaines composantes de la danse, les contrôler une à une, et même proposer des danses avec des composantes contradictoires qui ne sont jamais générées naturellement par les abeilles mais qui permettent de mettre en lumière la manière dont sont utilisés conjointement les différents indices. En outre, on pouvait demander au robot d’accomplir une danse indiquant aux abeilles une source de nectar à un endroit où il n’y en avait pas : cela permettait d’éliminer complètement la possibilité qu’elles se rendent à cet endroit guidées par leur odorat. Les résultats de ces expériences furent très clairs : le robot des expérimentateurs arrivait à « envoyer » les abeilles où les expérimentateurs le voulaient, et sans indices olfactifs. Comme par ailleurs l’utilisation d’un robot permettait de dire que les seuls signaux communiqués aux abeilles étaient ceux implémentés dans le robot et correspondant à la théorie de von Frisch, les grandes lignes de celle-ci s’en trouvèrent confirmées. Mais l’utilisation du robot permit d’aller plus loin encore et de raffiner la théorie de von Frisch : Michelsen et ses collègues ont montré qu’en réalité, la partie essentielle de la danse est celle de la ligne droite verticale pendant laquelle l’abeille/le robot agite son abdomen et émet un bourdonnement, alors que la partie demi-cercle, pendant laquelle l’abeille s’arrête de frétiller et de bourdonner pour revenir au point de départ de la ligne droite, ne semble pas présenter le rôle crucial d’indication de la direction que von Frisch avait proposé. Au contraire, il semble que ce soit la combinaison du son et du frétillement qui indique à la fois la distance et la direction de la source de nectar. On voit donc ici le rôle fondamental que le robot a pu jouer dans la compréhension de la danse des abeilles.

La reconnaissance de conspécifiques chez les chiens

27Un autre exemple de l’utilisation de robots comme dispositifs expérimentaux est celui présenté dans Kubinyi et al. (2004) et concerne l’étude de la reconnaissance des conspécifiques, c’est-à-dire des animaux de la même espèce, chez les chiens. L’étude des mécanismes de reconnaissance sociale, et en particulier de reconnaissance des animaux de la même espèce, est un sujet important en éthologie (Colgan 1983). Pour de nombreuses espèces, les éthologues se posent la question de savoir si la reconnaissance de conspécifiques est innée ou apprise, comment elle se développe, si elle dépend du contexte, mais aussi quels sont les indices visuels, comportementaux, acoustiques où encore olfactifs qui permettent aux animaux de se reconnaître. Or, le problème est le même que pour les abeilles : dans la nature, les stimuli auxquels sont confrontés les animaux sont toujours fortement multidimensionnels et multimodaux, mélangeant un grand nombre d’indices potentiels que les expérimentateurs ne peuvent contrôler. Pour contourner ce problème, certains ont essayé d’utiliser des images générées artificiellement et systématiquement pour étudier la réaction potentielle des animaux, des poissons par exemple (Colgan 1983), ou bien ont mis au point des poupées/maquettes dont ils pouvaient contrôler l’apparence visuelle et les odeurs (Lack 1939). Cependant, il a été montré que le manque de mouvement de ces stimuli peut représenter un obstacle à la réaction des animaux qu’on étudie, lesquels peuvent les considérer de manière rapide comme non-vivants et donc ne pas prêter attention aux autres stimuli qui sur leurs congénères permettent de les reconnaître comme conspécifiques (Pongrácz et Altbäcker 2000).

28C’est pourquoi Kubinyi et ses collègues (Kubinyi et al. 2004) ont proposé, dans le cadre de l’étude de la reconnaissance de conspécifiques chez les chiens, d’utiliser un robot AIBO dont la forme et la taille ressemblent à celles de certaines espèces de chiens, et dont les programmes de mouvements sont inspirés de modèles comportementaux canins (Arkin et al. 2001). Ils ont ainsi réalisé des expériences systématiques en comparant la réaction de chiens d’âges et de sexes variés, en interaction avec quatre types de partenaires : un chien jeune de la taille du robot AIBO, un robot AIBO standard, un robot AIBO auquel on a mis une fourrure imprégnée de l’odeur des chiens, et une voiture télécommandée. Ces interactions ont eu lieu dans deux situations différentes : interactions neutres et libres au cours desquelles le chien et son partenaire sont dans la même pièce avec des humains, et interactions en situation de compétition potentielle au cours de laquelle un bol de nourriture est donné au chien testé et vers lequel se dirige le partenaire (les robots et la voiture téléguidée sont programmés pour se diriger vers la nourriture). À chaque fois, les expérimentateurs notaient précisément le comportement du chien étudié, incluant les temps d’approche ou d’éloignement par rapport au partenaire, les temps de regards vers le partenaire, le nombre de fois où le chien venait sentir le partenaire, et le nombre de fois où le chien aboyait ou grognait. Une fois ces expériences terminées, les chercheurs ont ainsi pu montrer que le robot AIBO doté de fourrure odorante était inspecté par tous les chiens et dans toutes les situations autant que le vrai jeune chien et significativement plus que le robot AIBO sans fourrure et la voiture téléguidée. Ils ont aussi montré une différence importante entre les chiens adultes et juvéniles dans la situation de compétition : alors que la plupart des chiens adultes ignoraient les robots et la voiture pendant qu’ils se nourrissaient, la plupart des jeunes chiens grognaient vers les robots et la voiture quand ils s’approchaient de leur gamelle. Enfin, en comparant les résultats de ces expériences avec les expériences antérieures utilisant des maquettes ou des photos, ils ont montré que l’utilisation de robots permettait de déclencher un nombre significativement supérieur de réactions chez les chiens. Cela indique plusieurs choses : d’abord, l’utilisation de robots permet de faire des expériences à la fois plus contrôlables qu’en utilisant des partenaires naturels (conspécifiques, animaux d’une autre espèce) et plus sophistiquées qu’à l’aide de photos ou de maquettes. Ensuite, le mouvement quadrupède combiné à une empreinte olfactive appropriée attire chez le chien une attention comparable à celle qu’il présente à l’égard d’êtres vivants (mais pas nécessairement conspécifiques). Enfin, cette expérience fournit des indices appuyant la thèse selon laquelle la reconnaissance des conspécifiques est une capacité qui se développe chez les chiens : les juvéniles semblent en avoir une conception très approximative. On voit donc comment l’utilisation d’un robot peut permettre de faire progresser la compréhension de la manière dont les chiens distinguent les êtres animés des objets inanimés et apprennent à reconnaître leurs conspécifiques.

Robots et études de l’autisme chez les enfants humains

29Les robots ne sont pas seulement utilisés comme dispositif d’étude expérimental du comportement des insectes ou des mammifères comme les chiens, mais aussi pour l’étude de l’homme. En particulier, se sont développés ces dernières années plusieurs groupes de recherche mettant en avant l’intérêt d’utiliser des robots pour étudier, diagnostiquer et même participer à la thérapie des enfants atteints d’autisme (Dautenhahn et al. 2003, Scassellati 2005, Duquette et al. 2008, Kozima et al. 2005, Stanton et al. 2008). L’autisme est un problème dans le développement de l’enfant qui est caractérisé par un certain nombre de symptômes (Volkmar et al. 2004) : (1) déficit d’interactions sociales : les enfants autistes concentrent beaucoup plus leur attention sur les objets que sur les personnes qui les entourent, ne sont pas proactifs socialement et ont de grandes difficultés pour interpréter le comportement des autres ; (2) problèmes de communication : ces enfants ont souvent des problèmes de langage se manifestant par exemple par des choix inadaptés d’intonation ou de mots ; (3) présence de comportements répétitifs et aversion pour la nouveauté : les enfants autistes ont tendance à s’enfermer dans des rituels et craignent les situations qui dévient de leur routine.

Diagnostiquer l’autisme

30Un des premiers obstacles qui se posent aux scientifiques et aux médecins est celui du diagnostic (Scassellati 2005). En effet, l’autisme recouvre en fait un large spectre de problèmes développementaux et sa spécification est comportementale (Volkmar et al. 2004) : il n’y a pas de tests sanguins, génétiques ou même de marqueurs nets et visibles en imagerie cérébrale. Cela s’explique d’une part par le fait que le spectre de ces problèmes développementaux est probablement dû à un ensemble varié de causes que la communauté scientifique est loin d’avoir identifiées. L’obtention de données statistiques et fiables concernant les populations d’enfants autistes est un élément essentiel pour progresser dans notre compréhension de leurs déficits. Or, cela nécessite des protocoles de diagnostic et d’évaluation précis et le plus objectifs possible. Malheureusement, et malgré l’existence de protocoles standardisés (Mullen 1995), ceux-ci reposent sur l’appréciation intuitive des cliniciens au sujet des capacités sociales de l’enfant et relatives au contrôle de leur regard, expressions faciales ou gestes. On observe ainsi pour un certain nombre de cas des désaccords entre cliniciens, d’autant plus exacerbés que certains enfants refusent d’interagir avec eux.

31Scassellati a proposé et expérimenté l’utilisation de robots pour améliorer la qualité des diagnostics, ainsi que le suivi de l’évolution des capacités sociales et cognitives des enfants autistes (Scassellati 2005). Cette idée repose d’abord sur une observation faite par tous les groupes de recherche cités ci-dessus : les enfants autistes sont très fortement motivés par les interactions avec des robots, plus qu’avec des jouets habituels, et même les enfants refusant d’interagir avec les cliniciens ou les thérapeutes s’engagent dans des interactions avec le robot en leur présence (Dautenhahn et al. 2003, Scassellati 2005, Stanton et al. 2008). Ensuite, il est possible de programmer les robots pour qu’ils soient en même temps interactifs mais produisent des stimuli réellement standardisés et répétables permettant de disposer d’un même test pour tous les enfants. Ceci est couplé avec l’utilisation d’un ensemble de méthodes d’enregistrement et d’analyse des situations sociales développées par la communauté de robotique sociale (Breazeal 2002, Robinson-Mosher et Scassellati 2004), permettant de mesurer précisément et en temps réel des éléments comme la direction du regard, la position dans l’environnement et par rapport aux personnes et aux objets en particulier, ou les caractéristiques de l’intonation de la voix, qui sont justement des éléments pertinents pour le diagnostic et le suivi de l’autisme. En outre, ces robots pouvant être de forme et de fabrication relativement simples, il est possible de les faire sortir des institutions hospitalières afin que les enfants puissent continuer à jouer avec chez eux. Si cela était réalisé à grande échelle et systématiquement, des données beaucoup plus précises et naturelles sur chaque enfant pourraient être obtenues, ce qui permettrait d’adapter et de suivre plus efficacement les méthodes thérapeutiques. Cela permettrait aussi d’obtenir des données statistiques sur les populations de ces enfants, ouvrant des portes importantes pour faire avancer la compréhension que les scientifiques ont de ce faisceau de problèmes développementaux (Scassellati 2005).

L’apport thérapeutique des robots

32Outre les apports potentiels de l’utilisation des robots avec des enfants autistes pour le diagnostic, ces équipes de recherche ont également montré que cela constituait un potentiel thérapeutique à la fois grand et inattendu (Dautenhahn et al. 2003, Scassellati 2005, Duquette et al. 2008, Kozima et al. 2005, Stanton et al. 2008). Comme expliqué plus haut, les robots provoquent un intérêt fort chez les enfants autistes : très souvent ceux-ci s’engagent avec les robots dans une interaction faisant intervenir spontanément imitation gestuelle et vocale, sourires, jeu libre et arrêt des comportements stéréotypés, ce que l’on observe beaucoup plus rarement quand ils interagissent avec des partenaires humains où des jouets plus simples (Werry et al. 2001). L’une des principales raisons identifiées est que ces enfants ont de grandes difficultés à faire sens des comportements vocaux, gestuels et faciaux des adultes et des autres enfants à cause de leur complexité et de leur variabilité. Par exemple, pour les expressions faciales des émotions, il semble qu’ils ne parviennent pas à distinguer, dans la masse des indices musculaires du visage, ceux qui sont caractéristiques d’une émotion de ceux qui ne le sont pas et résultent de la variabilité naturelle des mouvements du visage. Cette incompréhension provoque chez eux un retrait et un blocage psychologique qui accentue avec le temps leurs déficits en termes de savoir-faire sociaux. C’est aussi une des raisons pour lesquelles ils se tournent vers des comportements stéréotypés mettant en jeu la manipulation répétitive d’objets physiques ou la génération de gestes rituels. Les robots apparaissent dans ce paysage comme comblant l’écart entre les objets physiques et les partenaires humains. En effet, du fait qu’ils sont autopropulsés, en apparence autonomes, et souvent dotés de formes anthropoïdes ou animaloïdes (Wada et al. 2002, Dautenhahn et Billard 2002, Kozima et Nakagawa 2006, Duquette et al. 2008), les enfants leur attribuent facilement un caractère d’êtres animés dotés d’intentions (Premack 1990) : ils sont donc considérés comme des partenaires sociaux potentiels et attirent l’attention des enfants. Cependant, au contraire des partenaires sociaux humains, le comportement des robots peut être simple et très prédictible, donc rassurant et permettant aux enfants de s’engager dans une interaction positive plutôt que de se poser en retrait comme avec les autres humains. Cela a tout d’abord l’immense avantage de permettre à ces enfants de reprendre un peu de confiance dans leurs comportements sociaux (Dautenhahn et al. 2003). Ensuite, grâce au fait que les robots peuvent être adaptés - forme et comportement - à chaque enfant (c’est l’enjeu de projets de recherche comme IROMEC, http://www.iromec.org), le cadre de ces interactions positives peut permettre aux thérapeutes de leur faire travailler des capacités sociales spécifiques à leurs problèmes développementaux : par exemple l’imitation gestuelle (Dautenhahn et Billard 2002), l’imitation faciale (Nadel et al. 2004), la prise de tour de jeu (Dautenhahn et Werry 2004), la conscience de leur corps (Dautenhahn et al. 2003), ou l’attention partagée (Duquette et al. 2008). Enfin, certaines expériences récentes ont démontré que l’utilisation des robots avec ces enfants ne permettait pas seulement d’établir et de favoriser la pratique d’interactions sociales fondatrices entre l’enfant et le robot, mais également de provoquer des interactions sociales inhabituellement riches entre l’enfant et d’autres partenaires humains présents avec lui dans la pièce où est le robot. Par exemple, Duquette et al. (2008) ont montré que l’utilisation d’un robot pouvait permettre d’établir une attention partagée accrue (contact visuel, proximité physique) et des imitations de sourires entre des enfants autistes confrontés ensemble à un même robot. Robins et Dautenhahn (2007) ont quant à eux montré que l’utilisation d’un robot pouvait permettre au thérapeute d’installer une relation avec l’enfant beaucoup plus positive. Les robots semblent donc en mesure de jouer un rôle de médiateur entre les enfants autistes et les autres humains, et donc de participer à l’apprentissage de savoir-faire sociaux pour une meilleure intégration dans notre société.

Conclusion

33Un siècle après l’exemple précurseur de l’« electric dog » de Hammond et Miessner, les interactions entre la robotique et les sciences du vivant se sont donc multipliées. En particulier, outre l’impact que la biologie peut avoir sur la manière dont les ingénieurs construisent les robots, sur lequel nous ne nous sommes pas attardés ici car il est abondamment décrit dans la littérature (e. g. Arkin 1998), nous avons vu à quel point la construction et l’utilisation de robots pouvaient elles-mêmes transformer la manière dont nous pensons le vivant. Comme nous l’avons décrit, cela est particulièrement vrai pour les sciences de l’esprit et du comportement. Nous avons d’abord vu comment l’implémentation de théories comportementales spécifiques, à l’instar du travail de Hammond et Miessner, pouvait valider ou au contraire infirmer leur plausibilité et leur cohérence interne. Nous avons vu que des expériences robotiques permettaient d’établir des conditions suffisantes, ou des preuves de non-nécessité, de la présence de certains mécanismes, pour rendre compte de certains comportements, et que ceci pouvait avoir un rôle structurant dans le débat scientifique. Plus encore que l’évaluation d’hypothèses existantes, certains travaux en robotique ont également permis d’une part d’articuler et de développer les intuitions des scientifiques sur des concepts nouveaux comme le rôle de la morphologie dans l’intelligence ou l’auto-organisation du langage, et d’autre part de générer de nouvelles hypothèses, telles celles relatives aux dynamiques culturelles darwiniennes des langues et leur influence sur leur apprenabilité. Nous avons également vu que les robots se révélaient aussi des outils précieux dans la mise en place de dispositifs expérimentaux permettant d’étudier de manière plus systématique les propriétés du comportement des animaux et de la psychologie humaine. Pour finir, un certain nombre de travaux récents suggèrent que les robots représenteraient également des outils thérapeutiques uniques pour tenter de remédier aux troubles du développement cognitif comme l’autisme.

34Ainsi, les robots ne sont pas seulement des prismes au travers desquels l’homme peut comprendre le vivant d’une manière nouvelle et complémentaire des méthodes traditionnelles, mais ils semblent en mesure de jouer un rôle de médiation permettant à certains humains atteints de problèmes cognitifs de se rapprocher des autres hommes. Les robots, bien qu’ils soient encore dénués de la complexité de l’esprit et du comportement de la plupart des êtres vivants, ont donc un rôle essentiel à jouer dans les sciences de l’esprit et du comportement.

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Notes

1 La vergence est l’inverse de la distance focale.

2 À noter que ce qu’on appelle ici « linguistique chomskienne » est le courant de la linguistique structuraliste et innéiste, proposant que le cerveau des humains possède des structures neuronales innées spécifiques au langage et, en particulier, une connaissance a priori des structures syntaxiques des langues humaines, et dont la présence est le résultat des mécanismes de l’évolution génétique sous une pression de sélection pour la communication linguistique. Aujourd’hui, le représentant emblématique de ce courant est Steven Pinker. Au contraire, Noam Chomsky est aujourd’hui plutôt un opposant de cette approche, restant le plus souvent neutre sur la manière dont les structures syntaxiques sont représentées et codées dans le cerveau, et sur la question de savoir quelle est l’origine de ces codages, ou proposant parfois que l’origine de ces structures pourrait être un effet collatéral, potentiellement auto-organisé, d’évolutions biologiques indépendantes de la communication. En ce sens, Chomsky n’est pas (ou plus) chomskien.

Table des illustrations

Légende Fig. 1 - Morphologie des deux types de Didabots (adapté de Pfeifer 2000).
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Fichier image/jpeg, 76k
Légende Fig. 2 - Avec la morphologie (B) et le même contrôleur, les Didabots rassemblent les cubes en tas (adapté de Maris et Boeckhorst 1996).
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Légende Fig. 3 - Un robot marcheur dynamique passif (photo reprise de : http://ruina.tam.cornell.edu/​hplab/​pdw.html).
URL http://books.openedition.org/editionsmsh/docannexe/image/13965/img-3.jpg
Fichier image/jpeg, 60k
Légende Fig. 4 - Le phénomène d’auto-organisation. Les propriétés globales du cristal de glace sont qualitativement différentes des propriétés locales des molécules d’eau.
URL http://books.openedition.org/editionsmsh/docannexe/image/13965/img-4.jpg
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Légende Fig. 5 - L’architecture des robots dans les expériences sur l’origine des systèmes de vocalisation présentées dans Oudeyer (2006). Les agents sont dotés d’une oreille artificielle, d’un conduit vocal artificiel et d’un cerveau artificiel qui couple ces deux organes. Les agents sont eux-mêmes couplés par l’environnement commun dans lequel ils évoluent : ils perçoivent les vocalisations de leurs voisins.
URL http://books.openedition.org/editionsmsh/docannexe/image/13965/img-5.jpg
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Auteur

Perception, Cognition, Interaction
INRIA Bordeaux Sud-Ouest, Talence.

© Éditions de la Maison des sciences de l’homme, 2011

Conditions d’utilisation : http://www.openedition.org/6540

Cette publication numérique est issue d’un traitement automatique par reconnaissance optique de caractères.