Véhicule autonome et Intelligence Artificielle...

Le MIT propose un cours de "deep learning" pour les véhicules autonomes. La deuxième leçon est un état de l'art récent en matière de véhicule autonome qui n'est ni trop technique ni trop général. Il m'a semblé intéressant de vous le résumer.

De la difficulté de prédire les évolutions du marché

Lex Fridman rappelle qu'il est bien impossible de prédire l'avenir... 

• Doit on espérer avec les optimistes et imaginer une mobilité plus sûre et accessible à tous ?
• Ou craindre avec les sceptiques et anticiper un chômage de masse, des algorithmes irresponsables et des failles informatiques ? 

Il rappelle aussi que les prédictions n'engagent que ceux qui y croient. Mieux vaut fonder son analyse sur ce qui existe effectivement aujourd'hui que de se perdre en conjectures sur ce qui pourrait se passer dans les années qui viennent... La vitesse de déploiement commerciale des nouvelles technologies s'est accélérée au 20eme siècle et il est possible que des ruptures rapides apparaissent aussi dans le domaine des véhicules autonomes...

Les 6 niveaux d'autonomie une notion inadaptée pour les concepteurs logiciel ? 

Lex Fridman critique ensuite le modèle SAE J3016 de la Society of Automotive Engineers qui définit 6 niveaux d'autonomie de la conduite non assistée jusqu'à l'autonomie totale.Pour ce qui est du travail de conception des algorithmes, il propose plutôt de distinguer simplement entre les systèmes qui intègrent la présence d'un homme et ceux qui visent une conduite totalement automatique sans possibilité pour le passager d'intervenir.

Les fonctions de l'IA dans un véhicule autonome

Il distingue 4 champs principaux d'application de l'intelligence artificielle :

1. la localisation : où suis je ? 
2. la compréhension de l'environnement qui sont et que font les différents objets, véhicules et personnes autour de moi ?
3. la planification du déplacement : quelle doit être ma trajectoire ? 
4. l'interaction homme machine, dans quelle position et quel état d'esprit est le pilote ? 
5. Les communications : comment les véhicule transmet il ses intentions au pilote potentiel et aux autres humains dans l'environnement du véhicule ? 

Un fin de cession, l'auteur revient de façon plus détaillée sur ces 5 fonctions. Il en insiste notamment sur le fait que en centre ville, le point 5 semble très difficile à traiter en toute autonomie. Un conducteur humain restera probablement longtemps nécessaire pour être en mesure de s'insérer dans un flux de trafic (cas de la Place de l'étoile à Paris) ou de trouver une issue sans prendre de risque au milieu d'un flux de piétons...

L'importance de l'analyse de l'état du conducteur

Si l'homme reste "dans le système" en devant reprendre le contrôle dans certaines situations, les étapes 4 et 5 sont essentielles. En effet, le véhicule doit être en mesure de "re-mobiliser" son conducteur avec une efficacité totale et un préavis suffisant...

L'équipe de Lex au MIT travaille précisément sur le point 4 à partir des données produites par 25 Tesla spécialement équipées pour enregistrer le comportement du conducteur notamment lorsque le véhicule est en pilotage automatique. Lex affirme que sur cet échantillon 33,8% de la distance parcourues est faite sous le contrôle de l'autopilote. 

Cela m'a semblé très important, mais une carte montre que c'est sur les grands axes auto-routiers que le pilote automatique de Tesla fonctionne, ce qui correspond aussi aux longues distances...  L'étude des données permet aussi de constater que le regard du pilote porte à peu près aux mêmes endroits que le pilotage automatique soit engagé où pas.

Les différents capteurs

Lex présente ensuite les principaux capteurs utilisés par les véhicules : micro, caméra, ultra sons, radars, caméras et Lidar. Les premiers sont peu chers seul les lidars sont encore suffisamment chers pour ne pas pouvoir être généralisés.L'efficacité de nuit, la sensibilité aux conditions météo, la résolution, la portée varient selon la technologie, mais pour Lex, la combinaisons des senseurs peu chers permet une bonne couverture de l'environnement du véhicule.

L'état du marché 

Waymo a réalisé plus de 6 millions de km en mode autonome et surtout les premiers itinéraires réalisés sans "safety driver", c'est à dire en mode totalement autonome. La stratégie de Waymo est d'écarter totalement l'homme du pilotage. Les autres acteurs ayant adopté cette stratégie sont notamment : Uber, GM, nuTonomy, OptimusRide, Zenuity, Voyage...

Tesla avec plus de 300 000 voitures équipés et plus d'un milliard de km parcourus en pilote automatique est le leader pour la stratégie consistant à garder un pilote actif dans certaines conditions.

Audi annonce pour fin 2018 avec l'Audi A8, une prise de responsabilité du constructeur sur les accidents qui pourraient intervenir en pilotage automatique dans certaines conditions (en dessous de 60Km). Les autres acteurs sur cette stratégie sont Volvo, Mercedes, Comma.ai openpilot...

On regrette que Lex n'ait pas positionné les acteurs français et chinois dans cet état des lieux.