Les robots sous-marins font face à un défi majeur : l'eau trouble bloque leur vision optique, les contraignant à attendre que les sédiments se déposent avant de reprendre leurs tâches, ce qui réduit leur efficacité et augmente les risques de collision. Pour répondre à cette problématique, des ingénieurs du Massachusetts Institute of Technology (MIT) et de l'Institut océanographique de Woods Hole (WHOI) ont développé un système de cartographie baptisé Sonar-MASt3R. Cette solution fusionne intelligemment les données acoustiques et visuelles, permettant une reconstruction tridimensionnelle en temps réel même dans des conditions de visibilité quasi nulle. La recherche, dirigée par la diplômée de l'Aérospatiale du MIT Amy Phung et le chercheur senior Richard Camilli, a été publiée lors de la conférence internationale ICRA et figure parmi les candidates au prix du meilleur papier. Les technologies de perception sous-marine se répartissent historiquement en deux catégories. Les caméras optiques capturent des détails fins et des textures, mais échouent rapidement en eaux troubles, profondes ou nocturnes. À l'inverse, les sonars traversent sans problème les sédiments et fournissent des mesures de distance précises grâce à la vitesse connue du son dans l'eau. Cependant, leur résolution est faible et ils ne permettent pas d'identifier précisément la nature des objets. L'objectif de cette équipe était de combiner ces deux approches, dite fusion opto-acoustique, pour allier précision structurelle et reconnaissance détaillée. Le système Sonar-MASt3R s'appuie sur l'algorithme MASt3R, initialement conçu pour la reconstruction 3D à partir d'images stéréoscopiques. Si MASt3R génère efficacement des cartes de profondeur relative, il manque d'échelle absolue pour la navigation autonome. L'équipe a donc intégré un sonar pour fournir cette métrique réelle. Le processus de cartographie se décline en deux étapes successives. En phase initiale, un scanner acoustique balaye l'environnement et produit une carte tridimensionnelle grossière mais métriquement exacte, indiquant la position et la distance des obstacles. Guidé par ces données, le robot s'approche en toute sécurité de la cible. Une fois à proximité, la caméra optique capture des images haute résolution qui sont traitées par une version adaptée de MASt3R. Afin de garantir la réactivité, le logiciel utilise une stratégie de sélection de trames clés, intégrant uniquement les nouvelles informations visuelles et ignorant les variations minimes, ce qui maintient un flux de cartographie continu. Des tests réalisés en bassin contrôlé par le WHOI ont confirmé l'efficacité de l'approche. Malgré un environnement fortement turbide et des réflexions acoustiques intenses, générées par les parois du réservoir, le système a réussi à identifier des objets de quelques centimètres et à reconstruire leur silhouette avec une précision supérieure aux méthodes antérieures. Les chercheurs soulignent d'ailleurs que les conditions en bassin sont plus exigeantes qu'en plein océan, où la propagation des ondes est plus naturelle. Si les résultats promettent des avancées significatives pour le déminage sous-marin, l'inspection d'infrastructures et la recherche en eaux troubles, le dispositif doit encore être éprouvé sur le terrain. Les équipes prévoient prochainement des essais en milieu naturel pour valider la robustesse de la technologie face aux courants marins et à la continuité des opérations.