Un programme de suivi ordinaire ressemble à un navigateur qui guide un navire grâce aux étoiles. Mais dès que le ciel se couvre, les coordonnées dérivent et l'incertitude grandit dans les données : c'est ce qu'on appelle l'entropie (une mesure du désordre). Le nouvel algorithme se dote d'un « copilote » : un module qui surveille le niveau de confiance du navigateur principal.

Lorsque les calculs commencent à s'écarter de la réalité, un signal se déclenche : « les étoiles ont bougé, il est temps de revoir la carte ». Cette auto-surveillance rappelle le travail des astronomes qui, en cas de défaillance dans les mesures de photométrie, 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.