Perseverance réalise le premier trajet planifié par une IA générative : une révolution silencieuse sur Mars
Une avancée historique pour l’exploration martienne
Le rover Perseverance, qui explore le cratère Jezero depuis 2021, vient de franchir une étape majeure : il a effectué les premiers trajets sur Mars entièrement planifiés par une intelligence artificielle générative.
Cette démonstration marque un tournant dans la manière dont les missions robotiques seront conduites dans les années à venir.
L’initiative a été pilotée depuis le Rover Operations Center (ROC) du Jet Propulsion Laboratory (JPL), en collaboration avec Anthropic, l’entreprise à l’origine des modèles d’IA Claude.
C’est la première fois qu’un modèle de type vision‑language (VLM) est utilisé pour analyser les données martiennes et proposer une trajectoire complète pour un rover.
🔍 Pourquoi cette avancée est cruciale ?
Le temps : l’ennemi numéro un des opérations martiennes
Planifier un trajet sur Mars est un processus long et exigeant. Chaque sol, les équipes du JPL doivent analyser des images, identifier les obstacles, simuler les risques et envoyer les commandes avec un délai de communication pouvant atteindre 22 minutes.
L’IA change la donne : elle réduit drastiquement le temps nécessaire pour générer un plan de route, permettant aux équipes humaines de se concentrer sur la stratégie scientifique.
🧠 Comment l’IA planifie un trajet sur Mars ?
La démonstration repose sur une chaîne technologique impressionnante, combinant vision par ordinateur, modèles génératifs et simulation avancée.
Étape 1 — Analyse du terrain
L’IA utilise les mêmes données que les planificateurs humains :
- Imagerie HiRISE (orbiteur MRO)
- Modèles numériques d’élévation (DEM)
- Images et télémétrie du rover
- Cartes de risques (pentes, rochers, sable)
Ces données sont fusionnées pour produire une représentation 3D du terrain.
Étape 2 — Génération de trajectoires
Le modèle Claude, utilisé ici comme vision‑language model, analyse les données et propose des waypoints optimisés.
Il évalue :
- la sécurité du terrain,
- la consommation énergétique,
- la distance totale,
- les marges de sécurité autour des obstacles.
Étape 3 — Validation dans un jumeau numérique
Avant d’envoyer quoi que ce soit à Mars, la trajectoire est testée dans un jumeau numérique haute fidélité de Perseverance.
Ce simulateur vérifie :
- la stabilité du rover,
- la traction des roues,
- les contraintes mécaniques,
- la cohérence de la télémétrie.
Étape 4 — Exécution sur Mars
Une fois validée, la trajectoire est envoyée au rover, qui utilise ensuite son système autonome AutoNav pour ajuster localement la route si nécessaire.
Cette image orbitale annotée illustre les itinéraires planifiés par l'IA (en magenta) et réels (en orange) empruntés par le rover Perseverance sur Mars lors de son passage dans le cratère Jezero le 10 décembre 2025. Ce passage était la deuxième démonstration, parmi deux, prouvant que l'IA générative pouvait être intégrée à la planification des itinéraires des rovers. Crédit : NASA/JPL-Caltech/UofA
🤖 Pourquoi Claude ? Le choix du modèle d’Anthropic expliqué
Le JPL n’a pas choisi Claude par hasard. Plusieurs critères ont pesé dans la balance :
Le JPL a choisi Claude pour plusieurs raisons clés :
✔ Robustesse multimodale
Claude excelle dans l’analyse combinée d’images et de texte — indispensable pour interpréter les données martiennes.
✔ Fiabilité et sécurité des réponses
Anthropic met l’accent sur la réduction des hallucinations et la stabilité des sorties, un critère essentiel pour la sécurité du rover.
✔ Exécution précise d’instructions complexes
Claude est particulièrement performant pour générer des plans structurés et respecter des contraintes techniques strictes.
✔ Collaboration directe JPL–Anthropic
Le partenariat a permis d’adapter le modèle aux besoins opérationnels du ROC, accélérant la validation de la démonstration.
Les résultats : deux trajets réussis et une preuve de concept solide
Les 8 et 10 décembre 2025, Perseverance a suivi deux trajets planifiés par IA :
- 210 mètres
- 246 mètres
Ces distances représentent une avancée fondamentale :
ce n’est plus l’humain qui trace la route, mais l’IA — sous supervision.
Les équipes du JPL ont confirmé que :
- la trajectoire était sûre,
- le rover n’a rencontré aucun obstacle imprévu,
- la consommation énergétique était conforme aux prévisions,
- la charge de travail humaine a été réduite.
🌌Pourquoi cela change tout pour l’avenir de l’exploration martienne ?
Des trajets beaucoup plus longs
Aujourd’hui, un rover parcourt en moyenne 100 à 200 mètres par sol.
Avec l’IA, on peut envisager :
- des trajets kilométriques,
- des traversées de terrains complexes,
- des explorations plus ambitieuses.
Une réduction massive de la charge opérationnelle
Les équipes humaines pourront se concentrer sur :
- la stratégie scientifique,
- la sélection des sites d’intérêt,
- la préparation des futures missions.
Une étape clé pour les missions habitées
Les astronautes auront besoin de :
- rovers autonomes,
- robots éclaireurs,
- systèmes capables de réagir sans intervention humaine.
Cette démonstration est un prototype fonctionnel de ce futur.
🧭Conclusion : une révolution discrète mais déterminante
Avec ce premier trajet planifié par une IA générative, Perseverance ouvre une nouvelle ère :
celle où les robots deviennent partenaires intelligents, capables de préparer le terrain pour les futures missions humaines.
Pour la Mars Society Belgium, cette avancée illustre parfaitement la convergence entre exploration robotique, intelligence artificielle et préparation des missions habitées.
C’est une étape de plus vers une présence humaine durable sur Mars.
Le rover Perseverance de la NASA a utilisé ses caméras de navigation pour capturer son parcours de deux heures et demie le long du rebord du cratère Jezero, le 10 décembre 2025. Les images des caméras de navigation ont été combinées aux données du rover et intégrées dans un environnement virtuel 3D, permettant ainsi cette reconstruction avec des images virtuelles insérées tous les 10 centimètres environ (4 pouces) de progression. Crédit : NASA/JPL-Caltech
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