Le livre blanc DARES 2025, récemment publié par la NASA, marque un tournant décisif dans l’approche de l’agence en matière d’exploration spatiale, alors que l’intelligence artificielle occupe désormais une place centrale dans sa stratégie à long terme.
Au cours des dernières décennies, l’intelligence artificielle, y compris l’apprentissage automatique, est devenue un élément essentiel des missions spatiales, permettant un traitement rapide des données, une reconnaissance avancée des motifs et une extraction accrue des connaissances. L’intégration de l’autonomie via l’IA et l’apprentissage automatique dans les missions spatiales représente un défi complexe que la NASA relève de front avec des recommandations concrètes.
Le livre blanc souligne que l’astrobiologie bénéficie particulièrement de l’ouverture des données et du partage d’échantillons, car elle dépend de mesures provenant de sites de terrain difficiles d’accès, d’installations de laboratoire rares et d’opérations uniques d’exploration planétaire. Bien que des progrès aient été réalisés dans la création d’écosystèmes locaux de données ouvertes, tels que l’écosystème de données planétaires et le référentiel de données scientifiques ouvertes de la NASA, d’importantes lacunes subsistent dans la couverture des données, que la nouvelle stratégie vise à combler.
L’engagement de la NASA envers l’intégration de l’IA est déjà visible dans son inventaire des cas d’utilisation de l’IA 2024, qui met en lumière des applications actives allant des opérations spatiales autonomes à l’analyse scientifique avancée des données. Parmi les exemples clés figurent AEGIS (Exploration autonome pour l’acquisition scientifique accrue), Enhanced AutoNav pour le rover Perseverance sur Mars, et MLNav (Navigation par apprentissage automatique) pour traverser des terrains difficiles.
La stratégie DARES 2025 reconnaît que l’astrobiologie exige la compréhension de phénomènes physiques, chimiques, biologiques et sociaux complexes et profondément interconnectés à différentes échelles. L’apprentissage automatique et l’IA offrent une capacité sans précédent à révéler des liens entre un grand nombre de caractéristiques dans des types de données variés. Les mises en œuvre récentes incluent déjà l’identification de types de minéraux associés à l’habitabilité, la classification de signaux de transit pour découvrir de nouveaux exoplanètes, et la distinction entre composés biogéniques et abiogéniques.
L’atelier NASA-DARES RFI, prévu les 29 et 30 mai 2025, affinera les axes de recherche clés en astrobiologie pour la décennie à venir. Cet événement hybride, en personne et en ligne, recueillera les contributions de plus de 120 livres blancs soumis par la communauté, avec pour objectif de forger une stratégie solide qui pourrait potentiellement révolutionner notre compréhension de la vie au-delà de la Terre.