Le mystère de la disparition d’un vaisseau soviétique pourrait avoir été résolu par l’IA

En 1966, l’Union soviétique lança la mission Luna 9, qui devint le premier objet construit par l’être humain à réaliser un atterrissage réussi à la surface de la Lune. Après l’atterrissage, la sonde transmit pour la première fois des images panoramiques directement depuis le sol lunaire. Ces images furent importantes, car elles montrèrent que la surface était suffisamment solide pour supporter de futures missions.

L’atterrissage de Luna 9 marqua une avancée dans la course à l’espace et plaça l’Union soviétique en tête pendant un certain temps. Malgré l’importance historique de la mission, le site exact d’atterrissage de Luna 9 demeura incertain pendant des décennies. Les coordonnées estimées à l’époque étaient imprécises et, pour cette raison, l’identification visuelle du module et de ses composants à la surface lunaire fut difficile. La taille de l’engin et la résolution limitée des premières images compliquèrent la confirmation définitive du point d’atterrissage.

Récemment, un groupe de chercheurs a utilisé l’intelligence artificielle pour analyser des données historiques et des images orbitales modernes de la zone estimée d’atterrissage. Grâce à des techniques de reconnaissance de formes, ils ont comparé les panoramas originaux avec des modèles numériques du relief lunaire afin d’estimer la localisation. Les chercheurs ont ainsi identifié un point compatible avec les preuves historiques et morphologiques, ce qui pourrait résoudre un mystère vieux de plus de 50 ans.

Luna 9

Luna 9 fut lancée par l’Union soviétique en février 1966, en pleine course à l’espace dans le contexte de la guerre froide contre les États-Unis. La mission devint le premier objet humain à réussir un atterrissage sur un autre corps astronomique. Cet exploit consolida temporairement la position soviétique dans l’exploration spatiale. Il eut un impact politique et scientifique majeur, démontrant pour la première fois la capacité de l’humanité à atteindre d’autres corps célestes.

Après l’atterrissage, la sonde transmit des images panoramiques de la région ainsi que des données sur la résistance mécanique du sol et les conditions locales. Les photographies confirmèrent que la surface lunaire était suffisamment solide pour soutenir des missions habitées, contribuant directement à la planification des programmes lunaires qui menèrent l’humanité jusqu’à la Lune.

Le mystère de la disparition

Après l’atterrissage de Luna 9, les coordonnées du site furent publiées officiellement par le journal soviétique Pravda. Toutefois, ces estimations reposaient sur les calculs de l’époque, à partir d’images de faible qualité obtenues par la sonde. En 2009, la caméra LROC de la sonde Lunar Reconnaissance Orbiter de la NASA commença à fournir des images à haute résolution de la surface lunaire. Grâce à ces nouvelles données, on espérait pouvoir identifier visuellement le module d’atterrissage et déterminer sa position exacte.

Le mystère tient au fait que l’incertitude associée aux coordonnées d’origine était suffisamment grande pour déplacer le point d’atterrissage potentiel de plusieurs dizaines de kilomètres. Cette imprécision élargit considérablement la zone de recherche, rendant difficile la distinction du petit module parmi les cratères, les roches et les variations du relief lunaire. Ainsi, malgré les images détaillées actuelles, le site exact d’atterrissage de Luna 9 n’avait jamais été localisé avec certitude.

Intelligence artificielle

Pour résoudre le mystère de l’emplacement d’atterrissage de Luna 9, des chercheurs ont utilisé l’intelligence artificielle et des techniques de vision par ordinateur. Le modèle a été entraîné à identifier les caractéristiques typiques des sites d’atterrissage dans les images de la caméra LROC. Le système, appelé YOLO-ETA, a été adapté pour détecter des motifs subtils associés à des structures artificielles. Ces structures pouvaient inclure des perturbations du sol et de petites formes géométriques compatibles avec des modules lunaires.

Le modèle a d’abord été entraîné avec des données des missions Apollo, dont les sites d’atterrissage sont connus avec précision. En appliquant le système YOLO-ETA dans une région autour des coordonnées publiées pour Luna 9, l’équipe a identifié des points candidats présentant des signes compatibles avec des perturbations causées par un module artificiel à la surface lunaire. Ces résultats réduisent la zone d’incertitude et apportent des éléments techniques cohérents susceptibles de résoudre l’un des mystères historiques de l’exploration lunaire.

Observations futures

Les chercheurs espèrent valider les prédictions du modèle grâce à de nouvelles observations obtenues par la sonde indienne Chandrayaan-2. Il est prévu que, lors de survols programmés au-dessus de la région candidate, l’orbiteur produise des images de la surface lunaire avec une résolution supérieure. Ces données permettront de comparer directement les zones indiquées par l’algorithme avec des relevés optiques indépendants, en reprenant l’analyse morphologique du terrain et des éventuelles perturbations associées à un module d’atterrissage.

Si l’une des zones signalées par le modèle est confirmée par les observations, il sera possible de déterminer avec précision le site d’atterrissage de Luna 9. La validation croisée entre le modèle d’intelligence artificielle et de nouvelles données orbitales constituerait un exemple de l’utilisation de ces techniques dans l’exploration spatiale. En cas de confirmation, l’intelligence artificielle aura contribué à résoudre un mystère qui persiste depuis près de six décennies.

Référence de l'article :

Pinault et al. 2026 Possible identification of the Luna 9 Moon landing site using a novel machine learning algorithm npj Space Exploration