Un programme de suivi ordinaire ressemble à un navigateur qui guide un navire à l'aide des étoiles. Mais dès que le ciel se couvre, les coordonnées dérivent et l'incertitude dans les données augmente — c'est ce qu'on appelle l'entropie. Le nouvel algorithme s'adjoint un « copilote » : un module qui surveille le niveau de confiance du navigateur principal.
Lorsque les calculs commencent à diverger de la réalité, un signal se déclenche : « les étoiles ont bougé, il est temps de mettre à jour la carte ». Cette auto-surveillance évoque le travail des astronomes qui, en cas de pépin dans les mesures de luminosité, recalibrent leurs télescopes, ou encore l'automatisme de la méthode du transit pour détecter des planètes, qui lance une vérification supplémentaire.
Curieusement, la méthode d'origine — le filtre de Kalman — a guidé les missions Apollo vers la Lune. Aujourd'hui, les réseaux de neurones lui apprennent à s'orienter même là où aucune étoile n'est visible. Résultat : les drones et les sondes deviennent plus fiables dans les environnements les plus imprévisibles, sans intervention humaine.
Le filtre de Kalman était si crucial pour le programme Apollo que son algorithme était intégré aux ordinateurs de bord pour corriger la trajectoire en temps réel.