Des chercheurs assurent avoir trouvé l'algorithme du chien de berger

Une équipe internationale menée par Andrew King (université de Swansea) a équipé un chien de berger australien et un troupeau de brebis de GPS pour enregistrer précisément leurs mouvements en prairie. Les données collectées ont permis aux mathématiciens de l'université d'Uppsala, dont Daniel Strömbom, de modéliser le comportement du chien avec une surprenante simplicité.

L'algorithme se résume à deux règles : rassembler les moutons lorsqu'ils se dispersent (en détectant les espaces entre eux) et les pousser vers l'avant une fois réunis. Contrairement aux modèles complexes testés parallèlement, ce modèle minimal reste efficace même avec des troupeaux de grande taille, tandis que d'autres approches nécessitent plusieurs bergers ou chiens dès qu'on dépasse une cinquantaine d'animaux.

Publiée dans le Journal of the Royal Society Interface, cette découverte ouvre des perspectives en robotique et en gestion de mouvements collectifs : maintenir des animaux loin de zones dangereuses, contrôler des foules ou gérer le nettoyage d'environnements naturels.