Un groupe de recherche ratisse un champ brumeux. Au début, les gens s'écartent largement : une « température » de recherche élevée signifie une grande diversité de tentatives. Ayant repéré une piste, ils se rapprochent. Mais la vitesse de rapprochement est cruciale — si l'on resserre le cercle trop tôt, la meilleure trouvaille restera de côté. Le coordinateur évalue la dispersion des chercheurs et commande quand accélérer ou ralentir.
En robotique, ce coordinateur est l'entropie — une mesure de l'incertitude et de la diversité. L'algorithme génère des centaines d'itinéraires possibles et mesure en temps réel leur dispersion. Tant que les options sont variées, comme un spectre en spectroscopie, on accélère le refroidissement. Quand la dispersion diminue, l'algorithme ralentit pour ne pas rester coincé dans une impasse — c'est ainsi qu'on cherche la matière noire : on ne la voit pas, mais on capte des indices.
L'entropie est née de réflexions sur les machines à vapeur, et maintenant elle aide les robots à ne pas tourner en rond dans les labyrinthes — décidément, un conseiller universel.
Au cinéma, des robots comme le Terminateur épluchent des millions d'options en un instant. La méthode proposée fait cela plus économiquement : la machine ne passe pas tout au crible, mais, en écoutant le signal de l'entropie, elle réduit intelligemment le cercle des hypothèses.