Et si votre voiture pouvait faire ça ?

C’était il y a quatre ans lorsque Alex Kendall s’est assis dans sa voiture sur une route étroite de campagne britannique. Il retira alors ses mains du volant. La voiture était équipée de plusieurs caméras bon marché et d’un vaste réseau de neurones. Il a viré sur le côté. Kendall a attrapé le volant et l’a corrigé quand il l’a fait. Kendall a résolu le problème en faisant marche arrière. Il dit qu’il a fallu moins de 20 minutes à la voiture pour apprendre à rester sur la route.

A quand l’Intelligence Artificielle dans une voiture ?

C’était la première fois que l’apprentissage par renforcement, une technique d’IA qui entraîne un système neuronal à effectuer une tâche par essais et erreurs, était utilisé pour apprendre à une voiture à conduire sur de vraies routes. Ce n’était qu’un petit pas en avant dans une direction qui, selon les nouvelles startups, pourrait conduire à ce que les voitures sans conducteur deviennent une réalité commune.

L’apprentissage par renforcement a été un énorme succès dans la production de programmes informatiques capables de jouer à des jeux vidéo et au Go avec une habileté extraordinaire. Il a même été utilisé pour contrôler un réacteur à fusion nucléaire. La conduite était jugée trop difficile. Kendall, le fondateur et PDG de Wayve, une société de voitures sans conducteur basée au Royaume-Uni, dit qu’on s’est moqué d’eux.

Wayve entraîne ses voitures aux heures de pointe à Londres. Il a démontré l’année dernière qu’il peut prendre une voiture qui a été formée à Londres et la conduire dans cinq villes – Cambridge, Coventry Leeds Liverpool et Manchester – sans aucune formation supplémentaire. C’est quelque chose que les leaders de l’industrie, comme Cruise et Waymo, n’ont pas été en mesure de faire. Wayve, une entreprise en partenariat avec Microsoft, a annoncé ce mois-ci qu’elle formerait son réseau de neurones à l’aide d’Azure, le supercalculateur basé sur le cloud du géant de la technologie.

Plus de 100 milliards de dollars ont été investis par des investisseurs dans la construction de voitures autonomes. C’est un tiers du montant dépensé par la NASA pour amener les humains sur la Lune. La technologie sans conducteur en est encore à sa phase pilote, malgré plus d’une décennie de développement et des kilomètres d’essais sur route. Kendall dit que “nous constatons des dépenses incroyables pour obtenir des résultats très limités”.

Wayve, ainsi que d’autres startups de véhicules autonomes telles que Ghost et Waabi, toutes deux aux États-Unis, ainsi qu’Autobrains, qui est basée en Israël, se lancent toutes dans l’IA. Ils se font appeler AV2.0 et pensent qu’une technologie moins chère et plus intelligente leur permettra de dépasser les leaders du marché.

Des voitures à la mode

Wayve affirme qu’elle espère être la première entreprise à déployer des voitures sans conducteur dans 100 villes. Est-ce juste plus de battage médiatique dans une industrie qui compte sur son propre approvisionnement depuis de nombreuses années ?

Raquel Urtasun, qui a été chef d’équipe des véhicules autonomes chez Uber pendant quatre ans, avant de fonder Waabi en 2021. “Il y a beaucoup trop de survente.” « Il y a aussi un manque de reconnaissance de la difficulté de la tâche en première instance. Cependant, je ne pense pas que l’approche traditionnelle de la conduite autonome nous mènera là où nous devons déployer la technologie en toute sécurité.

Cette approche mainstream remonte au moins à 2007 avec le DARPA Utilities Challenge. Six équipes de chercheurs ont réussi à faire naviguer leurs robots dans une maquette de petite ville sur une ancienne base de l’US Air Force.

Cruise et Waymo ont été lancés suite à ce succès. L’approche robotique adoptée par les équipes gagnantes est restée la même. Cette approche considère la perception, la prise de décision et le contrôle du véhicule comme des problèmes distincts avec des modules différents. Urtasun dit que cela peut rendre difficile la maintenance et la construction du système. Des erreurs dans un module peuvent causer des problèmes dans d’autres. Elle dit: “Nous avons besoin d’un état d’esprit IA et non d’un état d’esprit robotique.”

C’est la nouvelle approche. Wayve, Waabi et d’autres développeurs créent un réseau neuronal, au lieu de câbler manuellement plusieurs réseaux ensemble. L’IA apprend à convertir les données d’entrée (données de la caméra et du lidar sur la route à parcourir) en données de sortie (tourner ou arrêter la voiture), de la même manière qu’un enfant apprend à faire du vélo.

L’apprentissage de bout en bout est la capacité de passer directement de l’entrée à la sortie. C’est ce que GPT-3 a fait pour le traitement du langage naturel et AlphaZero pour Go et Chess. Kendall dit qu’au cours des 10 dernières années, cela a causé la résolution de nombreux problèmes apparemment impossibles. “L’apprentissage de bout en bout nous a poussés vers des capacités surhumaines. La conduite ne sera pas différente.

Waabi, comme Wayve, utilise l’apprentissage de bout en bout. Cependant, il n’utilise pas encore de vrais véhicules. Elle développe actuellement son IA dans un simulateur de conduite très réaliste qu’elle contrôle par un moniteur de conduite IA. Ghost utilise une approche axée sur l’IA pour créer une technologie sans conducteur qui peut non seulement naviguer sur les routes, mais aussi apprendre à répondre aux autres conducteurs.

Petits problème ou gros problème ?

Autobrains croit également en une approche de bout en bout, mais il fait quelque chose de très différent. Au lieu d’un réseau de réseaux de neurones capable de gérer tous les scénarios qu’une voiture peut rencontrer, Autobrains forme de nombreux réseaux plus petits, au nombre de centaines de milliers. Chaque réseau est formé pour gérer un scénario spécifique.

Le PDG de la société, Igal Raichelgauz, déclare que “nous traduisons un problème audiovisuel difficile en des centaines et des milliers de problèmes d’IA plus petits”. Il dit qu’un seul modèle peut rendre le problème plus compliqué qu’il ne l’est. Il s’agit d’extraire des indices de contexte.

Autobrains utilise les données du capteur de la voiture pour exécuter une IA qui l’associe à l’un des nombreux scénarios possibles, tels que la pluie, les passages pour piétons, les feux de circulation, le vélo qui tourne à droite, la voiture qui précède, etc. Autobrains affirme que son IA a identifié environ 200 000 scénarios par analysant un million de kilomètres de données de conduite. La société forme actuellement des réseaux de neurones individuels pour faire face à chacun.

L’entreprise travaille avec des constructeurs automobiles pour tester leur technologie et vient d’acquérir sa propre flotte de véhicules.

Kendall pense que l’approche d’Autobrains pourrait convenir à un système avancé d’assistance à la conduite, mais il ne la considère pas comme un avantage par rapport à la sienne. Il dit que s’ils devaient s’attaquer à l’ensemble du problème de la conduite autonome, il s’attendrait à ce qu’ils soient également mis au défi par le monde réel.

Un projet bien huilé

Quel que soit le résultat, doit-on s’attendre à ce que cette nouvelle vague poursuive les meilleurs ? Mo ElShenawy (vice-président exécutif de l’ingénierie pour Cruise) n’est pas convaincu. Il dit: “L’état actuel de la technique n’est pas suffisant pour nous amener sur la scène de Cruise.””

Cruise est l’une des principales sociétés de voitures sans conducteur au monde. Il exploite un service de robotaxi en direct à San Francisco depuis novembre. Bien que ses véhicules soient limités dans leur fonctionnement, n’importe qui peut héler une voiture à l’aide de l’application Cruise pour la faire s’arrêter sur le trottoir. ElShenawy déclare : “Nous constatons une véritable gamme de réactions de la part des clients.” C’est très excitant.

Cruise a construit une immense usine virtuelle pour aider à prendre en charge son logiciel. Il y a des centaines d’ingénieurs qui travaillent sur différentes pièces. ElShenawy affirme que l’approche modulaire principale est un avantage car elle permet à l’entreprise d’échanger de nouvelles technologies au fur et à mesure.

Il a également rejeté l’idée que l’approche de Cruise ne fonctionnerait pas dans d’autres villes. Il dit: “Nous aurions pu nous lancer il y a des années dans une banlieue et cela nous aurait mis dans un coin.” C’est très délibérément que nous avons choisi un environnement urbain complexe comme San Francisco, où il y a des centaines de milliers de piétons et de cyclistes. Cela nous oblige à créer quelque chose qui évolue facilement.

Cruise doit d’abord cartographier les rues d’un nouvel endroit en détail, au niveau du centimètre, avant de pouvoir conduire dans cette ville. Ces cartes sont utilisées par la plupart des constructeurs de voitures sans conducteur. Ces cartes fournissent des informations supplémentaires au véhicule en plus des données brutes des capteurs. Ils peuvent inclure des indications telles que l’emplacement des feux de circulation et les limites des voies, ou si des bordures sont présentes sur un tronçon de rue spécifique.

Celles-ci sont appelées cartes HD et combinent des données routières provenant de caméras, de lidars et d’images satellites. Cette méthode a été utilisée pour cartographier des centaines de millions de kilomètres en Amérique, en Europe et en Asie. La création de cartes peut être un processus fastidieux car le tracé des routes change constamment.

Cruise utilise ses propres cartes HD, qui sont créées et maintenues par des entreprises spécialisées. ElShenawy dit : « Nous pouvons recréer des villes – toutes les conditions de conduite, le tracé des rues et tout.

Des choix différents

Cruise a un avantage sur les concurrents traditionnels à cause de cela, mais les nouveaux venus comme Autobrains et Wayve ont complètement abandonné les cartes HD. Les voitures de Wayve sont équipées de GPS, mais les voitures apprennent à interpréter les données routières en utilisant uniquement les données des capteurs. Bien que ce soit plus difficile, cela signifie qu’ils ne sont pas liés à un endroit spécifique.

C’est la clé de Kendall pour que les voitures sans conducteur se généralisent. Il dit: “Nous serons plus lents pour arriver à notre première ville.” “Mais une fois que vous arrivez dans une ville, vous pouvez évoluer n’importe où.”

Il reste encore beaucoup à faire malgré tout le battage médiatique. Les robotaxis de Cruise conduisent des clients payants autour de San Francisco. Wayve, le plus avancé de la nouvelle génération, n’a pas encore testé ses voitures avec un pilote de sécurité. Waabi n’utilise même pas de vraies voitures.

Ces entreprises AV2.0 ont une longue histoire. L’apprentissage de bout en bout a réécrit les règles de la vision par ordinateur et du traitement du langage naturel. Leur confiance n’est pas mal placée. Urtasun dit: “Si tout le monde va dans la même direction mais que ce n’est pas la bonne direction, nous ne résoudrons pas ce problème.” Nous devons essayer différentes approches car nous ne connaissons pas la réponse.

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