Aurora Flight Sciences, une société du groupe Boeing, a démontré avec succès sa technologie Fast Adaptation and Learning for Control Online (FALCON), un système de contrôle basé sur l’IA conçu pour maintenir la sécurité des opérations maritimes dans des conditions environnementales difficiles et en cas de défaillance d’un système.
Développé dans le cadre du programme Learning Introspective Control (LINC) de la DARPA (Defense Advanced Research Projects Agency), FALCON a été créé en collaboration avec le MIT Aerospace Controls Laboratory et le MIT Marine Autonomy Laboratory. L’architecture basée sur l’apprentissage automatique permet aux véhicules terrestres, maritimes et aériens d’adapter leurs lois de contrôle en temps réel, soit en tant qu’assistant d’un opérateur humain, soit en tant que méthode principale de contrôle du véhicule.
Une démonstration réalisée à la fin de l’année 2025 a utilisé des navires de surface non hélitreuillés (USV) pour simuler un scénario de réapprovisionnement en cours de route. Au cours de l’exercice, un USV de 1,5 mètre de long a été associé à un navire de 5 mètres de long pour maintenir une position relative constante, une tâche compliquée par les risques introduits tels que la charge du vent, la défaillance du propulseur et les effets Venturi simulés. L’équipe a mesuré le succès en fonction du pourcentage de temps pendant lequel le navire est resté à l’intérieur d’une “zone de sécurité” définie et du temps nécessaire pour se remettre des dangers induits.
Les résultats ont montré un net écart de performance entre les opérations manuelles et les opérations assistées par l’IA. Sans l’assistance de l’IA, un opérateur humain a maintenu le navire dans la zone de sécurité 63 % du temps. Ce chiffre est passé à 82 % en mode assisté par l’IA, où le système compense les dangers tandis que l’homme garde le contrôle. En mode guidé par l’IA, où l’opérateur définit des paramètres tels que la vitesse et la position pour que l’IA les exécute, le navire est resté dans la zone de sécurité 94 % du temps.
Les mesures de récupération ont mis en évidence l’efficacité du système FALCON. Lorsque des dangers ont été introduits, le temps nécessaire pour reprendre le contrôle et retourner dans la zone de sécurité a été réduit en moyenne de 61 % sous contrôle guidé par l’IA par rapport à une opération manuelle. L’équipe de développement affine actuellement ces algorithmes en prévision d’une démonstration de suivi prévue pour l’été 2026.
