Depuis 28 ans, des humains planifiaient chaque mètre parcouru par un rover sur Mars. En décembre 2025, une IA l'a fait à leur place.

Mars est en moyenne à 225 millions de kilomètres de la Terre. À cette distance, le délai de communication rend le pilotage en temps réel physiquement impossible. Depuis le premier rover Sojourner en 1997, la procédure est la même : des ingénieurs appelés “rover drivers” analysent les images du terrain, tracent manuellement une route via des waypoints (des coordonnées fixes espacées de maximum 100 mètres pour éviter les obstacles), puis envoient les instructions via le Deep Space Network. Le rover exécute. Les humains attendent les données du lendemain, recommencent.

Le 8 et le 10 décembre 2025, Perseverance a fait quelque chose de différent.

Ce qui s’est passé

Le JPL, en collaboration avec Anthropic, a testé un système dans lequel des modèles vision-langage, des IA capables d’analyser des images et d’en extraire des informations spatiales, ont pris en charge la totalité de la planification de route. Le modèle a analysé les mêmes données qu’utilisent habituellement les pilotes humains : des images haute résolution capturées par la caméra HiRISE à bord du Mars Reconnaissance Orbiter en orbite, ainsi que des modèles numériques de terrain. À partir de là, il a identifié les obstacles (rochers, pentes abruptes, champs de dunes) et généré une séquence de waypoints pour traverser le bord du cratère Jezero en sécurité.

Avant l’envoi vers Mars, les instructions ont été passées à travers le “digital twin” de Perseverance, une réplique virtuelle du rover qui a vérifié la compatibilité avec le logiciel de vol en simulant plus de 500 000 variables télémétriques. Le 8 décembre, Perseverance a parcouru 210 mètres sur ce plan. Le 10, 246 mètres supplémentaires. Total : 456 mètres, sans qu’aucun humain n’ait tracé un seul waypoint.

Ce que ça change pour l’exploration spatiale

Le problème central de l’exploration robotique lointaine n’est pas le manque d’instruments à bord, c’est la bande passante humaine au sol. Planifier une seule session de déplacement pour Perseverance mobilise plusieurs spécialistes pendant des heures. Sur une mission où chaque sol martien compte, cette contrainte limite directement le rythme de la science.

Un système capable de planifier des routes de façon autonome comprime ce goulot. Vandi Verma, roboticienne au JPL, décrit les trois piliers que l’IA doit maîtriser pour rendre ça possible : la perception (identifier rochers et obstacles), la localisation (savoir où se trouve le rover), et la planification (choisir et exécuter le chemin le plus sûr). La démonstration de décembre 2025 montre que les modèles vision-langage actuels peuvent opérer sur ces trois axes simultanément.

L’implication directe concerne les missions futures, notamment vers des destinations encore plus éloignées où le délai de communication devient encore plus contraignant. Sur Europa ou Titan, des décisions de navigation qui attendraient plusieurs heures voire plusieurs jours une validation humaine pourraient être prises localement par le système embarqué.

Il y a aussi une dimension plus immédiate : même sur Mars, un rover capable de naviguer sur des distances kilométriques avec une supervision humaine réduite peut couvrir beaucoup plus de terrain entre deux contacts avec la Terre, et potentiellement signaler de lui-même des features géologiques intéressantes dans les volumes d’images qu’il génère, une tâche aujourd’hui chronophage pour les équipes au sol.

Ce que la démonstration ne prouve pas encore

Les waypoints étaient validés au sol avant envoi. Ce n’est pas encore de la navigation entièrement embarquée et temps-réel. C’est une étape dans cette direction, pas le point d’arrivée. La capacité du système à gérer des situations imprévues ou des terrains absents des données d’entraînement reste à démontrer.

Ce qui est certain : 28 ans après Sojourner, la relation entre un rover martien et son équipe sur Terre commence à changer de nature.

Source : NASA Jet Propulsion Laboratory, “NASA’s Perseverance Rover Completes First AI-Planned Drive on Mars”, 30 janvier 2026. jpl.nasa.gov