Les ré­seaux de neu­rones au coeur de la voi­ture au­to­nome

IT for Business - - SOMMAIRE - PA­TRICK BRÉBION

À par­tir d’un al­go­rithme mai­son, le CEA List dé­ve­loppe des tech­no­lo­gies de re­con­nais­sance em­bar­quées pour les vé­hi­cules au­to­nomes. Les pre­mières ex­pé­ri­men­ta­tions sont pro­met­teuses, mais l’ex­pli­ca­bi­li­té du com­por­te­ment des al­go­rithmes reste un pro­blème en­tier.

Équi­pé de quatre ca­mé­ras tri-fo­cales et de cap­teurs, le vé­hi­cule dé­tecte et re­con­naît en temps réel tous les « ob­jets d’in­té­rêt » en mou­ve­ment (deux-roues, pié­tons, vé­hi­cules...) ou fixes (feux de si­gna­li­sa­tion, trot­toirs, pan­neaux...). Il re­con­naît ces ob­jets (vo­lume, type...), leur vi­tesse et leur orien­ta­tion. Toutes ces in­for­ma­tions sont re­cal­cu­lées et fu­sion­nées à par­tir des re­mon­tées is­sues des cap­teurs à rai­son de 15 fois par se­conde. Ori­gi­na­li­té du pro­jet : tout le trai­te­ment lo­gi­ciel est ba­sé sur un al­go­rithme unique, Deep Man­ta, his­to­ri­que­ment dé­ve­lop­pé en in­terne par le CEA List, un ré­seau de neu­rones pro­fonds mul­ti­tâches dé­dié à la re­con­nais­sance vi­suelle d’ob­jets. « Man­ta comme ma­ny task, sou­ligne Quoc Cuong Pham, cher­cheur au CEA List. Pen­dant la phase d’ap­pren­tis­sage, l’al­go­rithme est en­traî­né si­mul­ta­né­ment sur toutes ces in­for­ma­tions. Ce qui ex­plique cette fu­sion d’in­for­ma­tions en temps réel ». L’al­go­rithme conti­nue à être en­traî­né avec une base d’exemples com­por­tant le plus grand nombre de cas de fi­gures pos­sibles. Si des pre­mières ex­pé­ri­men­ta­tions dans des en­vi­ron­ne­ments réels ont été ef­fec­tuées, les cher­cheurs conti­nuent à op­ti­mi­ser les per­for­mances de l’ou­til, no­tam­ment en termes de temps de trai­te­ment.

Li­mite à ce jour, « l’ex­pli­ca­bi­li­té fait l’ob­jet de tra­vaux ex­plo­ra­toires, sou­ligne Quoc Cuong Pham. Il reste dif­fi­cile de com­prendre pour­quoi l’al­go­rithme s’est com­por­té de telle fa­çon ». Des as­pects à maî­tri­ser pour pré­voir – et éven­tuel­le­ment in­fluer sur - la ré­ac­tion du vé­hi­cule au­to­nome quand un ac­ci­dent in­évi­table don­ne­ra le choix entre plu­sieurs al­ter­na­tives... Autres tra­vaux et ques­tions en cours, « comment s’as­su­rer que la re­con­nais­sance se passe bien ? Comment éva­luer les per­for­mances ? », ex­plique Quoc Cuong Pham. Sans ou­blier les ques­tions plus clas­siques de sé­cu­ri­té, comme la mise en pro­duc­tion d’un sys­tème ro­buste ca­pable de fonc­tion­ner même en cas de dé­faillance de cap­teurs et celle, tou­jours d’ac­tua­li­té, de le sé­cu­ri­ser pour évi­ter les risques d’être ha­cké.

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