Se renseigner sur l'informatique quantique, c'est facile et nécessaire !

L'informatique quantique ne date pas d'hier et les observateurs les plus agés ont peut être l'impression qu'elle nous promets des lendemains qui chantent depuis des décennies... Et c'est un peu vrai ! mon conseil est néanmoins de vous (ré)intéresser à cette technologie aujourd'hui car les perspectives de mise en application sont proches (quelques années quand même) et tout à fait intéressantes !

Je vais essayer de vous en persuader au travers d'une série d'articles (le projet initial était un article unique, mais au fil de la rédaction, j'arrive à 4 articles au moins !).

Mais commençons par le commencement !
La bonne nouvelle est que le web regorge de ressources qui peuvent vous permettre de mieux appréhender les différentes facettes de l'informatique quantique. Les grands acteurs industriels investissent sur le hardware depuis des années. Aujourd'hui ils investissent aussi sur les logiciels qui tourneront sur ces ordinateurs et sur le développement des compétences nécessaires pour appliquer ces nouvelles capacités de calcul dans différents domaines... 
J'ai exploré quelques uns de ces liens et propose de les partager avec vous. Je suis bien entendu preneur d'autres sites, MOOC et tutoriaux sur le sujet !
  • Atos propose des vidéos et un peu de contenu sur Atos Quantum. Ils témoignent de l'engagement de Thierry Breton, et de la création d'un comité scientifique rassemblant un impressionnant groupe de scientifiques français et européen de très haut niveau. Atos met, notamment, l'accent sur une offre de simulateurs quantiques permettant de développer dès aujourd'hui les algorithmes de demain.  
  • Google propose  un ensemble de publications scientifiques et deux outils open source qui s'adressent à des lecteurs ayant déjà une connaissance du sujet.
  • IBM est, au contraire, très didactique. Le site quantumexperience.ng.bluemix.net est une sorte de MOOC permettant de s'approprier progressivement les concepts généraux, puis de s'intéresser à la programmation en utilisant des outils mis à disposition par IBM. Un éditeur graphique permet de se familiariser avec les spécificités de la programmation quantique et de réaliser vos premiers essais sans avoir à investir sur un langage spécifique. Un kit de développement open source QISKit, des simulateurs, et un véritable ordinateur quantique disponibles gratuitement "on line" permettent d'aller plus loin.
  • Microsoft propose aussi des ressources pédagogiques très complémentaires de celles d'IBM. Un Mirosoft Quantum Development Kit est disponible pour les courageux. Le langage s'appelle Q#, il est intégré dans Visual Studio et permet aussi d'accéder à des simulateurs.
En résumé et pour démarrer je vous conseille d'abord IBM et Miccrosoft.

En guise de conclusion j'ai retrouvé ce "cartoon" de XKCD qui rappelle que les fondamentaux du domaine restent extrêmement complexes et qui nous incite à la modestie !


Véhicule autonome : que propose la plateforme ouverte Apollo de Baidu ?

Les véhicules autonomes sont des sytèmes complexes. Pour les comprendre, les initiatives "open source" sont préciseuses. Elles offrent des informations vérifiables et des logiciels réutilisables. J'ai tenté dans cet article d'explorer celle de Baidu nomée Apollo. Au passage j'en mentionne quelques autres, mais je suis loin d'avoir épuisé le sujet. Le domaine reste très dynamique. N'hésitez pas à compléter en utilisant les commentaires et bonne lecture !


Apollo est une initiative du géant chinois Baidu visant à accélérer le développement des véhicules autonomes. Open Source, elle semble assez dynamique et progresse de semaine en semaine. Elle offre principalement des logiciels open source, mais aussi d'autres composants intéressants que j'évoque ci-dessous.

Un système complet de logiciels ouverts pour le véhicule

Un ensemble de logiciels est disponible sur GitHub. On y trouve notamment :
  • Un Système d'exploitation temps réel (RTOS), 
  • Un framework pour les applications utilisées par le véhicules,
  • Et les principales applications embarquées nécessaires à l'autonomie : gestion des capteurs, cartographie et localisation, planification de la trajectoire et controle du véhicule via le bus CAN, interface homme machine...
D'autres initiatives open source ont la même ambition, notamment AGL Automotive Grade Linux de la Linux Foundation. Notons au passage que ce sont les lorientais de iot.bzh qui sont les premiers contributeurs d'AGL. L'équipe a pouttant l'air de ne pas se prendre au sérieux  et ils embauchent (à Lorient en plus !).

Une version intégrée des différents logiciels, dite "end to end", permet de disposer d'une version de référence "clés en main" associée à un certain niveau de performance. Ainsi actuellement la version 2.5.0 possède les fonctions suivantes : This release allows the vehicle to autonomously run on geo-fenced highways. Vehicles are able to do lane keeping cruise and avoid collisions with the leading vehicles.  

Coma.ai crée  par George Hotz propose aussi un "agent de conduite" ouvert : Openpilot qui utilise une simple caméra. Openpilot offre des fonctions d'adaptative cruise control et de lane keeping assist system.

L'architecture générale retenue par Apollo permet de simuler l'ensemble des logiciels sur une configuration matérielle donnée, mais aussi d'intégrer dans la simulation des "composants matériels réels" qui permettent d'interagir avec la simulation. 

Cette simulation avec "hardware in the loop" est aussi l'objet de AirSim de Microsoft, open source aussi qui permet de simuler des drones, mais aussi des véhicules autonomes.

Une plateforme "harware" de référence

Cette plateforme comporte un véhicule Lincoln MKZ (marque de luxe propriété de Ford) intégrant un kit ADAS (Advanced Driver Assistance System), une centrale inertielle Novatel, un calculateur embarqué Astuff, un recepteur GNSS ProPak et son antenne, une carte de communication CAN ESD et un Lidar Velodyne.

Des services hébergés : cloud services

Il s'agit de services en ligne du catalogue de Baidu sur lesquels s'appuient les briques logicielles embarquées. Cette offre se compare à celles des géants américains comme Google ou Amazon par exemple et bien entendu elle n'est ni ouverte ni gratuite... Il s'agit notamment :
  • d'une carte haute définition, 
  • des services géolocalisés et On line travel agency (OTA), 
  • des services d'IA (DuerOS) utilisés notamment pour de la reconnaissance d'image ou du langage naturel,
  • mais aussi de fonctions de sécurité.

Des données

La plateforme propose plusieurs ensembles de données annotées manuellement et utiles pour l'apprentissage des différentes briques logicielles. On y trouve par exemple :

Pour l'apprentissage
  • des nuages de points Lidar et des images de caméras annotées pour la détection et la classification des obstacles : piétons, véhicules motorisés ou pas et "autres types"...
  • des photos de feux tricolores permettant d'entraîner les logiciels de reconnaissance des feux,
  • des données d'environnement permettant d'entraîner ou de tester les briques de calcul de trajectoire ou de compréhension de l'environnement... 
Pour les tests un outil permet de sélectionner le scénario : tourner à droite à un carrefour, à gauche, changer de voie... Avec différents type d'obstacles et sans. L'objectif est, pour chaque scénario, de récupérer les éléments perçus en entrée et de ceux attendus en sortie du module à tester.

Enfin, des données de démonstration permettent de constater et d'analyser le comportement des différents modules existants. Par exemple le module de fusion des données des différents capteurs permet de comprendre comment fonctionne le logiciel correspondant et d'en débugger les nouvelles versions.

La plateforme propose, naturellement, aux utilisateurs d'enrichir la base avec des données qu'ils ont eux mêmes collectées, en précisant le capteur utilisé, le pays et si ces données ont été capturées en mode autonome ou non. Cette approche rappelle celle astucieusement proposée par Coma.ai. Si vous disposez d'un boîtier ODB sur votre véhicule et d'un simple téléphone mobile équipé de l'application Chffr (ou mieux du DashCam EON ) , vous pouvez enregistrer toutes vos données de conduite et la vidéo capturée par votre "DashCam". Coma.ai propose alors de les télécharger pour enrichir sa base de conduite ! Quel bénéfice pour vous ? l'avenir des voitures autonomes dépend de vous !

Un écosystème de partenaires

Une centaine de partenaires sont actuellement identifiés parmi lesquels : Bosch, Delphi et Continental, ou Intel, Miscrosoft et NVIDIA... Cet écosystème permet de proposer des réalisations très variées. On trouve notamment des vidéos de promotion pour des intégrationsdu système dans des camions (CIDI), des bus Golden Dragon...

Un fond d'investissement

Enfin, Baidu propose aux start-ups actives dans les domaines des capteurs, des données ou du software des offres de capital...

Réglementation et mobilité en débat aux Etats Unis

Le premier accident mortel impliquant un véhicule Uber en mode autonome et un piéton a eu lieu le 20 mars 2018. Quelques semaines après, les révélations concernant le traitement des données personnelles par Facebook et Cambridge Analytica ont conduit à l'audition de Mark Zuckerberg par le congrès américain. Ces deux événements ravivent le débat sur la réglementation et l'innovation aux USA en général et en Californie en particulier. 

Citylab titre "il est temps de réglementer la technologie des Smart Cities". Laura Bliss dénonce le "laissez faire" des autorités américaines plus préoccupées par la promotion des entreprises innovantes que par la protection des citoyens. Elle souligne les risques importants liés non seulement au traitement des données de mobilités mais aussi  à la sécurité physique des voyageurs.

Jeff Spross dans The Week du 8 mars, estime que les véhicules autonomes sont surfaits (overhyped). Il montre que les bénéfices liés à la diminution des embouteillages et de la pollution ne sont pas liés à l'automatisation des véhicules. L'automatisation qui rendrait les déplacements automobiles plus souples, moins chers et plus confortables, pourrait au contraire aggraver la congestion et la pollution. Les mesures réellement efficaces : augmentation du partage des véhicules (autonomes ou pas), l'électrification massive et développement des transport public demandent des décisions publiques difficiles à prendre ! The New York Times produit une belle infographie sur le même sujet intitulée Automated Vehicule Can't Save Cities avec à peu près le même argumentaire.

La décision publique c'est, d'ailleurs, explicitement le champs d'action de SideWalk Labs filiale d'Alphabet qui souhaite "accélérer l'innovation urbaine et être un phare pour les villes autour du monde" ("we’re creating a new type of place to accelerate urban innovation and serve as a beacon for cities around the world"). Elle est notamment active à Toronto où elle teste Replica un outil qui promets de mettre la données au service de la gouvernance, mais sur lequel peu d'informations sont disponibles pour le moment (seule une partie des principes de traitement est ouverte).

Les universitaires américains étudient aussi les liens entre innovation et réglementation. C'est le sujet de Is It Time for a Public Transit Renaissance? Navigating Travel Behavior, Technology, and Business Model Shifts in a Brave New WorldSusan Shaheen et Adam Cohen de ITSBerkeley y formulent quatre propositions pour les autorités de transport :
  • développer des partenariats public/privé, notamment pour développer l'offre de transport à la demande pour améliorer le rabattement et la diffusion à partir des lignes régulières et proposer des services moins coûteux à la place des lignes les moins fréquentées,
  • l'avènement des véhicules autonomes (sur le quel les auteurs ne partagent pas les doutes de Jeff Spross) devrait encore accélérer la tendance,
  • d'accélérer l'ouverture des données, de nouer des partenariats public/privé pour mieux les exploiter et même d'envisager d'obliger certains acteurs à fournir des données de reporting,
  • enfin, il rappelle que les services de transport doivent rester abordables et leur accès équitable.

Sur le même sujet et des mêmes auteurs, Shared Mobility Policy Briefs fait des propositions plus précises dans le cadre spécifique de l'Etat de Californie. L'état de Californie devrait, par exemple,  obtenir l'accès aux données des acteurs privés en contrepartie de l'utilisation de droits de passage dans l'espace public. Je copie ci dessous les recommandations relatives aux "applications mobiles et données impactant les transports" et vous encourage à lire le document en intégralité: