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L'IA en pratique

Claude AI pilote le premier trajet planifié par IA du rover martien de la NASA

·8 min de lecture·Anthropic, NASA·Source originale
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Le rover Perseverance de la NASA sur la surface martienne suivant l'itinéraire de 400 mètres planifié par IA à travers un champ de roches

Le premier trajet planifié par IA sur une autre planète

Les 8 et 10 décembre 2025, les commandes envoyées au rover Perseverance de la NASA avaient été écrites par une IA pour la première fois. Claude d'Anthropic a planifié le trajet.

Les ingénieurs du Jet Propulsion Laboratory (JPL) de la NASA ont utilisé Claude pour tracer l'itinéraire permettant à Perseverance de parcourir un trajet de 400 mètres à travers un champ de roches sur la surface martienne. Quatre cents mètres, c'est un tour de piste d'athlétisme, mais cela marque un début historique pour l'IA dans l'exploration spatiale.

Le défi de conduire sur Mars

Explorer Mars signifie toujours opérer dans le passé. Il faut environ vingt minutes pour qu'un signal atteigne le rover depuis la Terre. Le temps qu'une nouvelle instruction arrive, le rover a déjà exécuté la précédente.

Chaque trajet du rover doit être soigneusement planifié pour éviter que la machine glisse, bascule, fasse patiner ses roues ou s'enlise. Les opérateurs humains traçaient traditionnellement les points de passage à l'aide d'images prises depuis l'espace et des caméras embarquées du rover. Le plan est ensuite transmis sur 362 millions de kilomètres via le Deep Space Network.

C'est un travail à haut risque. En 2009, le rover Spirit s'est enlisé dans un piège de sable et n'a plus jamais bougé.

Comment Claude a planifié l'itinéraire du rover martien

Les ingénieurs du JPL ont testé si Claude pouvait aider à planifier l'itinéraire de Perseverance avec la même précision qu'un opérateur humain. Le processus a été mis en place dans Claude Code, qui a fourni l'environnement de codage agentique pour la tâche :

ÉtapeDescription
Chargement du contexteDes années de données et d'expérience de conduite du rover fournies à Claude Code
Analyse d'imagesLes capacités visuelles de Claude ont analysé des images orbitales aériennes
Planification d'itinérairePoints de passage tracés par segments de 10 mètres le long du trajet
Génération de codeCommandes écrites en Rover Markup Language (basé sur XML)
AutocritiqueClaude a itéré sur son propre travail en suggérant des révisions
ValidationPlus de 500 000 variables modélisées en simulation pour vérifier la sécurité
Révision humaineLes ingénieurs du JPL ont révisé et n'ont fait que des ajustements mineurs

Les ingénieurs du JPL ont rassemblé des années de données et d'expérience de conduite, puis les ont chargées dans Claude Code. Avec ce contexte, Claude a écrit les commandes de navigation en Rover Markup Language, le langage XML développé à l'origine pour la mission Mars Exploration Rover.

Validation et résultats

Lorsque les ingénieurs du JPL ont examiné les plans de Claude, ils n'ont trouvé que des modifications mineures nécessaires. Par exemple, les images des caméras au sol offraient une vue plus claire des ondulations de sable que Claude n'avait pas vues, nécessitant une bifurcation plus précise dans un corridor étroit. Sinon, l'itinéraire a bien tenu.

Les plans ont été envoyés sur Mars, et le rover a parcouru avec succès le trajet prévu. Les ingénieurs estiment que l'utilisation de Claude réduira de moitié le temps de planification des itinéraires.

Ce que la navigation martienne par IA signifie pour l'avenir

Le rôle de Claude dans la mission Perseverance est un essai pour ce qui vient ensuite. Les capacités clés — comprendre des situations nouvelles, écrire du code pour des instruments complexes et prendre des décisions sans intervention humaine constante — s'appliquent directement à des missions plus longues et plus ambitieuses.

Applications spatiales futures de l'IA

  • Programme Artemis : la NASA prévoit de renvoyer des humains sur la Lune et d'établir une base au pôle sud lunaire
  • Opérations lunaires : l'IA pourrait aider à cartographier la géologie et surveiller les systèmes de support vital
  • Sondes spatiales lointaines : une IA autonome pourrait aider à explorer des parties éloignées du système solaire où les délais de signal s'étendent à des heures
  • Mondes océaniques : de futures sondes pourraient visiter des lunes comme Europe ou Titan, descendant à travers des coquilles glacées pour tracer des itinéraires dans des océans sous la surface

Le même modèle d'IA que les développeurs utilisent pour écrire du code et détecter des vulnérabilités aide désormais l'humanité à explorer d'autres mondes.

Questions Fréquentes

Qu'a fait Claude AI sur Mars ?
Les 8 et 10 décembre 2025, Claude AI a planifié l'itinéraire du rover Perseverance de la NASA pour parcourir un trajet de 400 mètres à travers un champ de roches sur Mars. C'était la première fois qu'une IA planifiait un trajet sur une autre planète. Les ingénieurs du JPL ont fourni à Claude des années de données de conduite du rover via Claude Code, et Claude a utilisé ses capacités visuelles pour analyser des images orbitales et écrire des commandes en Rover Markup Language.
Comment Claude planifie-t-il un trajet de rover martien ?
Les ingénieurs du JPL ont chargé des années de données de conduite du rover dans Claude Code. Claude a ensuite analysé des images orbitales aériennes grâce à ses capacités visuelles, tracé des points de passage par segments de 10 mètres et écrit des commandes de navigation en Rover Markup Language, le langage XML développé pour les rovers martiens. Le modèle a itéré sur son propre travail par autocritique, et ses plans ont été validés par une simulation modélisant plus de 500 000 variables avant révision par les ingénieurs.
L'itinéraire du rover martien planifié par IA était-il sûr ?
Oui. Les points de passage de Claude ont été validés par une simulation modélisant plus de 500 000 variables pour vérifier les positions projetées du rover et prédire les dangers. Lorsque les ingénieurs du JPL ont examiné les plans, seuls des ajustements mineurs étaient nécessaires, comme l'affinement d'une bifurcation où les images au sol révélaient des ondulations de sable non visibles depuis l'orbite. Le rover a parcouru avec succès le trajet de 400 mètres prévu.
Combien de temps la planification d'itinéraire par IA fait-elle gagner pour les rovers martiens ?
Les ingénieurs du JPL estiment que l'utilisation de Claude réduit de moitié le temps de planification par rapport à la méthode traditionnelle. Une planification plus rapide signifie plus de trajets par mission, plus de données scientifiques collectées et plus d'analyses de la surface martienne. Ce gain d'efficacité devient encore plus important pour les futures missions dans l'espace lointain où les délais de signal se mesurent en heures plutôt qu'en minutes.

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