Et si un système autonome n’était plus un simple exécuteur, mais devenait un véritable acteur intelligent de son environnement ? Cette perspective, longtemps cantonnée aux laboratoires de recherche, devient aujourd’hui réalité grâce à l’intégration de capteurs avancés comme le Lidar, mais aussi à des algorithmes d’intelligence artificielle embarqués. Ces technologies permettent aux systèmes autonomes – notamment les drones – d’interagir avec le monde en temps réel, avec une finesse et une réactivité jusqu’ici inédites.
L’intelligence embarquée : fusion des perceptions et des décisions
L’enjeu n’est plus seulement de faire voler un drone de point A à point B. Il s’agit désormais de lui permettre d’évoluer dans des environnements dynamiques, d’interpréter son contexte, de prendre des décisions et d’agir sans intervention humaine. Pour cela, la combinaison du Lidar et de l’IA embarquée joue un rôle clé. Le Lidar fournit une modélisation 3D précise et continue de l’environnement, tandis que les algorithmes d’IA interprètent ces données en temps réel pour détecter des obstacles, suivre des cibles mobiles, identifier des zones d’intérêt ou encore ajuster dynamiquement une trajectoire.
Ce dialogue entre perception et action permet à ces systèmes complémentaires de réagir avec pertinence face à des situations complexes, qu’il s’agisse d’éviter une branche tombée au sol, de suivre un véhicule en mouvement ou de cartographier une forêt dense sans GPS.
Un défi technologique : fiabilité, latence, robustesse
Mettre en œuvre cette intelligence embarquée implique de relever plusieurs défis majeurs. La fiabilité des capteurs doit être assurée dans des conditions variées (pluie, poussière, faible luminosité). Les algorithmes, quant à eux, doivent être optimisés pour fonctionner sur des plateformes embarquées à puissance de calcul limitée, tout en garantissant une latence minimale. Enfin, l’ensemble du système doit rester robuste face aux aléas du terrain : variations climatiques, perturbations électromagnétiques, ou encore pertes ponctuelles de connectivité.
Chez Scalian, notre approche repose sur une ingénierie rigoureuse des architectures logicielles et matérielles, permettant d’assurer cette robustesse sans compromettre les performances. Le traitement en local – edge computing – est une composante essentielle de cette stratégie, en réduisant la dépendance aux infrastructures distantes tout en garantissant une réactivité critique.
De la perception à l’action : vers des systèmes réellement autonomes
Les systèmes autonomes de nouvelle génération n’observent plus leur environnement : ils le comprennent et y réagissent. Ce changement de paradigme transforme leur rôle dans de nombreux secteurs. Dans le domaine de la surveillance environnementale, par exemple, un drone intelligent peut détecter en temps réel une anomalie dans une canopée ou anticiper un changement de terrain. Dans les opérations logistiques ou aéroportuaires, il peut fluidifier des manœuvres complexes sans supervision constante.
Ce degré d’autonomie ouvre la voie à des usages innovants, mais exige une parfaite maîtrise des couches d’abstraction entre capteurs, traitement de données, IA et action. Cette maîtrise est au cœur de notre expertise : concevoir des architectures embarquées sûres, flexibles et évolutives, capables de transformer un flux de données brutes en décisions opérationnelles, fiables et contextualisées. L’intelligence embarquée portée par l’IA et le Lidar ne relève plus de la science-fiction. Elle constitue désormais une réalité technologique qui redéfinit ce que peut être un système autonome : non plus passif ou réactif, mais véritablement proactif et contextuel.
Scalian partagera ces expertises en matière d’Intelligence Artificielle lors du 55ᵉ Salon International de l’Aéronautique et de l’Espace – Paris Le Bourget 2025. Venez nous rencontrer pour en savoir plus !
