Une fois encore, l’automobile était à la fête au Consumer Electronics Show (CES), la grand-messe de la tech qui vient de fermer ses portes à Las Vegas avec, une fois encore, l’intelligence artificielle (IA) au cœur de l’innovation.
Les cockpits du futur proposés par les constructeurs ont fait le « buzz ». Ces postes de pilotage, pour lesquels le confort et la sécurité sont des priorités, intégreront demain la reconnaissance faciale pour le déverrouillage des portes, des phares intelligents pour améliorer la visibilité en toutes conditions, des capteurs pour la détection automatique d’enfants potentiellement oubliés à l’arrière (900 morts par coups de chaleur aux Etats-Unis depuis 1990) ou encore le suivi par vision artificielle et capteurs physiologiques de l’état de veille du conducteur, de la direction de son regard, voire de son état émotionnel, pour éviter au maximum les accidents et faciliter la tâche des systèmes d’aide à la conduite.
Mais qui parle d’IA et d’automobile pense à la voiture autonome. Les premières démonstrations sur route datent des années 1980, avec les travaux de pionniers comme Ernst Dickmanns et Dean Pomerleau. Cette technologie arrive aujourd’hui dans les véhicules de série. L’Europe distingue 5 niveaux d’autonomie : aux niveaux 1 et 2, le logiciel embarqué freine, accélère ou maintient la voiture dans sa voie, mais il se contente d’assister le conducteur qui reste seul responsable. La véritable autonomie débute au niveau 3, où une partie de la responsabilité est confiée au logiciel (et donc indirectement au constructeur), pour doubler une voiture sur l’autoroute par exemple. Le conducteur doit néanmoins être prêt à reprendre le contrôle en cas d’alerte lancée par le véhicule. Aux niveaux 4 et 5, plus de conducteur, la voiture est entièrement autonome. Seuls Honda et Mercedes-Benz commercialisent, depuis moins de deux ans, des voitures de niveau 3, tandis que Tesla en est toujours au niveau 2. L’avenir nous dira si – et quand – des voitures offrant une autonomie de niveau 4 ou 5 seront déployées.
Toute la panoplie de l’IA
Pourquoi l’autonomie reste-t-elle si difficile au moment où ChatGPT peut, dit-on, faire les devoirs des lycéens ? La voiture autonome utilise toute la panoplie de l’IA en intégrant des modules d’apprentissage, de perception, de navigation et de planification pour résoudre des problèmes aussi difficiles que la détection de piétons ou la fusion en temps réel de données acquises par des caméras, des radars et des lidars capables de cartographier la route en trois dimensions. Les intégrer dans un système fiable en toutes circonstances est encore plus difficile : l’apprentissage supervisé derrière les derniers progrès suppose des conditions de déploiement du véhicule similaires à celles rencontrées pendant la phase d’entraînement du logiciel qui le pilote. Or, ici, les sources de variabilité dont l’effet est multiplicatif vont du paysage urbain et de la météo à la circulation et aux « agents », humains ou artificiels, qui évoluent autour de la voiture. Prédire le comportement de ceux-ci, même sur quelques secondes, en présence d’une telle incertitude, reste un défi pour l’IA moderne.
Il vous reste 16.67% de cet article à lire. La suite est réservée aux abonnés.