Un groupe de robots explorateurs, c'est un peu comme une brigade de cuisiniers qui goûtent le même plat. Chacun prélève un échantillon de sa zone et donne son impression : libre, occupé, ou incertain. Mais les goûts sont subjectifs — l'un n'a pas remarqué le pied de chaise, l'autre n'a léché que le bord. Plutôt que de faire la moyenne de ces avis divergents, les robots s'accordent : là où la confiance est faible, on écrit honnêtement « je ne sais pas ». Pour cela, ils échangent une valeur e — une mesure de leur propre incertitude (à quel point leur rapport est douteux). En fusionnant tous ces « numéros de doute », ils obtiennent une vue d'ensemble dont la fiabilité est garantie mathématiquement — par exemple, 95%. Plus il y a de « cuisiniers » et plus ils se consultent souvent, moins il reste de zones d'ombre dans la recette. La méthode ne dépend ni de qui parle à qui, ni de la piètre qualité des capteurs : un robot a le droit de se tromper, à condition de le reconnaître honnêtement.