Le déploiement de l’autopilote chez Tesla suscite évidement beaucoup d’intérêt. Mais un aspect de cette technologie est relativement peu couvert : l’apprentissage automatique des voitures. Le magazine Fortune a justement publié un article sur le sujet. Roulez Électrique vous propose une traduction de cet article très informatif.
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Comment Tesla ouvre la voie aux voitures intelligentes
Le nouveau système autopilote de Tesla s’appuie sur l’avant-gardisme des machines intelligentes, de la connectivité et des données cartographiques.
Tandis que la conduite mains-libres de Tesla attire beaucoup d’attention cette semaine, la technologie derrière le système de pilotage automatique mériterait encore plus de couverture.
Lors du lancement mercredi dernier, Elon Musk a expliqué que le nouveau système d’autopilote est en mode apprentissage permanent et s’améliore grâce à des algorithmes d’apprentissage, à la connexion sans fil de la voiture et à la cartographie détaillée et les données des capteurs recueillies par Tesla.
Les voitures Tesla en général utilisent depuis longtemps la transmission de données et les mises à jour des logiciels pour améliorer la façon dont elles fonctionnent.
Les algorithmes d’apprentissage automatique sont le dernier cri en matière de science informatique où les ordinateurs peuvent traiter de grandes quantités de données, les analyser et les utiliser pour faire des prévisions de plus en plus précises. En bref, ils apprennent. Des sociétés comme Google, Facebook et maintenant Tesla, utilisent les technologies de l’apprentissage automatique pour «entraîner» les logiciels à aider les clients ou leur vendre de nouveaux services.
L’apprentissage automatique est une fonction qui permet aux ordinateurs de devenir artificiellement intelligent, et sa technologie est une forme d’IA. Alors que Musk a pris une position plutôt alarmiste contre les dangers de l’IA, il a précisé lors du lancement de l’autopilote qu’il est seulement préoccupé par l’intelligence artificielle qui est destinée à des fins malveillantes.
Quand un journaliste a demandé à Musk ce qui différencie l’autopilote Tesla des autres systèmes d’assistance automatisée sur lesquels planchent ses concurrents, Musk a justement souligné la fonction d’apprentissage automatique.
«La flotte Tesla fonctionne comme un réseau. Quand une voiture apprend quelque chose, toutes les autres l’apprennent aussi. Cela dépasse ce que les autres constructeurs automobiles font », dit Musk. «Pour le logiciel d’autopilote Tesla, Musk explique que chaque conducteur utilisant le système de pilotage automatique devient essentiellement un «formateur expert» en ce qui concerne la façon dont l’autopilote devrait fonctionner.»
Alors que la plupart des constructeurs automobiles ne semblent pas travailler sur l’apprentissage automatique, les voitures autonomes de Google fonctionnent d’une manière similaire.
De cette façon, les voitures Tesla s’apparentent davantage aux gadgets intelligents connectés comme le thermostat Nest (maintenant propriété d’Alphabet de Google), qu’aux voitures traditionnelles. Le thermostat Nest, en utilisant des capteurs et des algorithmes, apprend le comportement de son propriétaire au fil du temps, et à travers des mises à jour de logiciel, propose des services de plus en plus utiles, ou même influence les décisions de Nest sur sa prochaine génération de matériel.
Alors, de quelle façon l’autopilote de Tesla, et ses voitures en général, apprennent? Tout commence avec les données.
Les compagnies qui développent des services d’assistance au conducteur, ainsi que des voitures autonomes comme celle de Google, doivent montrer à un ordinateur comment prendre le contrôle des principales (ou toutes) fonctions de la conduite en utilisant les capteurs numériques à la place des sens humains. Pour ce faire, les compagnies commencent généralement par des algorithmes d’apprentissage en utilisant une grande quantité de données.
Pensez à la façon dont apprend un enfant à travers des expériences répétées, explique le directeur principal automobile de Nvidia, Danny Shapiro. Nvidia vend des puces haute performance qui permettent aux ordinateurs de traiter de grandes quantités de données, et plus récemment, a commencé à vendre un système informatique, appelé Drive PX, pour les voitures autonomes et les applications d’assistance à la conduite.
Pour créer une voiture autonome, les entreprises injectent des centaines de milliers, voire des millions, de milles de données et vidéos de conduite dans la base de données d’un ordinateur pour créer un imposant vocabulaire autour la de conduite. Les algorithmes utilisent des techniques visuelles pour décomposer les vidéos et les comprendre. L’objectif est que lorsque quelque chose d’inattendue se produit – une balle roule dans la rue – la voiture peut reconnaître la situation et réagir en conséquence (ralentir parce qu’un enfant pourrait courir dans la rue pour rattraper la balle).
Pour Nvidia, la compagnie charge ce «dictionnaire de la conduite», comme l’appelle Shapiro, dans un équipement informatique puissant mais compact qui peut être utilisé sur la voiture. Après cela, les sociétés comme Google et Tesla ajoutent d’autres types de données provenant de différentes sources afin de poursuivre le développement de la base de données au fil du temps.
Les compagnies tentent de recueillir autant de données que possible pour aider l’ordinateur de la voiture à prendre de meilleures décisions, plus intelligentes. Cela inclut les données des habitudes du conducteur, les données du GPS et des cartes, et les données des employés de l’entreprise au volant de voitures de recherche.
Tesla réalise des cartes détaillées de haute précision pour informer le système autopilote.
Les données des conducteurs Tesla sont accessibles grâce aux choix en matière de technologie informatique faits par Tesla. Toutes les voitures Tesla construites dans la dernière année ont 12 capteurs sur la base du véhicule, un appareil photo de face près du rétroviseur, et un système radar sous le nez. Ces systèmes de détection recueillent constamment des données pour aider l’autopilote sur la route aujourd’hui, mais aussi pour amasser des données qui peuvent améliorer le fonctionnement des Tesla dans l’avenir.
Parce que toutes les voitures Tesla ont une connexion permanente sans fil, les données de conduite et d’autopilote sont colligées, envoyées vers le cloud, et analysées avec un logiciel. Pour l’autopilote, Tesla prend les données des voitures qui utilisent le nouveau système de direction automatique ou de changement de voie automatisé, et les utilise pour entraîner ses algorithmes. Tesla prend alors ces algorithmes, les vérifie et les intègre dans le logiciel à venir.
Les entreprises compteront sur différents types de données en fonction de ce qu’elles essaient de faire avec les voitures. Par exemple, Google a utilisé les volumineux et dispendieux capteurs LIDAR (radar à base de lumière) sur ses voitures autonomes. Mais Musk a dit que LIDAR était fondamentalement exagéré pour les besoins de l’autopilote Tesla.
Mais Musk a dit aussi que Tesla voulait des données de cartographie beaucoup plus détaillées pour ses applications de pilotage et de changement de voie automatisés que ce qui était disponible à travers la technologie de navigation standard. Pour répondre à ses besoins, Tesla a commencé à développer des cartes de haute précision – qui ont 100 fois la précision des systèmes de navigation standard – en utilisant principalement les données des voitures Tesla sur les routes, mais aussi des données des employés Tesla au volant de voitures de recherche.
Ces nouveaux services pourraient offrir des modèles d’affaires inattendues pour les entreprises. Musk a mentionné que Tesla pourrait un jour être intéressée à vendre ses données cartographiques à d’autres constructeurs automobiles.
Tesla n’est pas le seul constructeur à travailler sur les technologies de conduite assistée et d’autonomie véhiculaire. Google fonce droit devant avec sa technologie futuriste, tandis qu’Audi propose un logiciel d’assistance-embouteillage. Shapiro, de Nvidia, spécifie que la plupart des constructeurs automobiles étudient au moins ces technologies.
Nvidia a commencé à livrer Drive PX cet été, et Shapiro ajoute qu’il y a des engagements avec plus de 50 entreprises et chercheurs. Tesla utilise des puces Nvidia dans l’écran 17 pouces et console de sa Model S et il y a eu des spéculations à savoir si Tesla utiliserait le système Drive PX dans les futures versions du Model X. Shapiro n’a pas voulu discuter des détails de sa relation avec Tesla ou Audi, qui utilise la technologie de Nvidia dans son système d’embouteillage.
Shapiro fait enfin une mise en garde : malgré le fait que certaines entreprises déploient déjà ces technologies, il est encore trop tôt pour la voiture autonome. «Un travail énorme sera fait sur cette technologie au cours de la prochaine décennie», a-t-il dit.
SOURCE (version originale) : http://fortune.com/2015/10/16/how-tesla-autopilot-learns/
Article d’origine par Katie Fehrenbacher, 16 octobre 2015, Fortune.
