L’art de fabriquer des machines infernales
Un chercheur a dévoilé son algorithme conçu pour modéliser une réaction en chaîne quasiment infaillible.
Un exemple de machine de Goldberg dont le plan précis a été optimisé par un algorithme. Robin Roussel Pourquoi faire simple quand on peut faire compliqué ? Beaucoup de vidéos en ligne, hypnotisantes, ne se posent pas la question. Pendant plusieurs minutes, des billes roulent sur des rails, actionnent des poulies, chutent sur des pivots, font tomber des dominos, qui mettent en branle dans leur chute d’autres billes ou d’autres leviers, qui poursuivent la folle séquence de réactions en chaîne. Et tout ça pour remplir un verre, prendre une photo ou poser une cerise sur un gâteau. La plupart de ces constructions futiles font référence à Rube Goldberg, un dessinateur américain du milieu du XXe siècle qui inventait d’improbables architectures humoristiques. Au Japon, une émission de télévision, « Pythagora Switch », en fait la promotion à des fins pédagogiques. Mais la mise au point de ces machines infernales nécessite des dizaines d’essais et d’erreurs, avant de parvenir au spectaculaire résultat final. C’est là qu’intervient Robin Roussel, en thèse à l’University College de Londres, avec Niloy Mitra et encadré aussi par Marie-Paule Cani à l’Ecole polytechnique et Jean-Claude Léon à l’université de Grenoble. Le 30 juillet, lors de la plus grande conférence du domaine de l’informatique graphique, Siggraph, il a exposé les secrets de son algorithme, qui fournit le plan à suivre pour avoir le plus de chances de succès. D’abord, le concepteur choisit ses objets (billes, dominos, leviers, gobelets, rails…), puis les fonctions (roulement, chute, choc…), et enfin il décrit l’enchaînement des événements, y compris en parallèle, nécessitant une parfaite synchronisation. Configurations Tout ça est ensuite entré dans le programme et, trente minutes plus tard, le plan sort indiquant où positionner précisément les pièces à la verticale. Quatre scénarios ont été testés, et seul le plus compliqué, faire tomber deux billes dans une théière, a nécessité plus d’un essai. L’une des difficultés, et l’intérêt scientifique de ce travail, est d’aider à concevoir des machines complexes résistantes aux (petites) erreurs de conception ou de fabrication. Pour cela, les chercheurs procèdent par modélisation et échantillonnage. Grâce à un logiciel, utilisé dans les jeux vidéo, ils simulent les mouvements, les chutes ou les chocs sur des configurations tirées au hasard. Une partie échoue, mais certaines sont des réussites partielles, étant parvenues à enchaîner quelques maillons du scénario. A partir de ces configurations, une nouvelle exploration commence. Une technique d’apprentissage machine permet de mieux distinguer échec et réussite et aide à faire le tri et l’optimisation. Finalement, après seulement quelques milliers de configurations testées, le résultat tombe.