26 mai 2025
Découvrez comment la vision artificielle dans les solutions de navigation améliore la cartographie en temps réel, la reconnaissance d'objets et la réalité augmentée pour des expériences de voyage plus intelligentes et plus sûres.
Aujourd'hui, sortir son téléphone, taper une destination et suivre les instructions étape par étape pour s'y rendre semble être un jeu d'enfant. Cela ne prend que quelques secondes. Mais cette commodité quotidienne est le résultat d'années de progrès technologique. La navigation a parcouru un long chemin, depuis les cartes en papier et les boussoles jusqu'aux systèmes intelligents capables de comprendre le monde et d'y réagir en temps réel.
L'une des technologies à l'origine de cette évolution est la vision par ordinateur, une branche de l'intelligence artificielle (IA) qui permet aux machines d'interpréter les informations visuelles comme le font les humains. Les outils de navigation de pointe utilisent désormais des images en temps réel provenant de satellites, de caméras de surveillance et de capteurs au niveau de la rue pour améliorer la précision des cartes, surveiller l'état des routes et guider les utilisateurs dans des environnements complexes.
Dans cet article, nous verrons comment la vision par ordinateur améliore la navigation en améliorant les cartes GPS, en offrant des mises à jour du trafic en temps réel et en soutenant des technologies telles que la navigation en réalité augmentée et les véhicules autonomes.
L'utilisation d'outils tels que Google Maps pour naviguer dans la vie quotidienne est devenue très courante, qu'il s'agisse de traverser la ville ou de chercher un café à proximité. À mesure que les technologies de l'IA se généralisent, nous voyons apparaître des fonctionnalités de plus en plus avancées, comme la vue immersive, introduite en 2023 par Google Maps, qui permet aux utilisateurs de prévisualiser des parties de leur trajet dans un environnement en 3D. Cette fonctionnalité est rendue possible par une combinaison d'IA, de photogrammétrie et de vision par ordinateur.
Tout commence par des milliards d'images haute résolution capturées par une série d'équipements spécialisés. Il s'agit notamment des voitures Street View, des véhicules équipés de caméras à 360 degrés qui circulent dans les villes, et des dispositifs Trekker, des sacs à dos portables équipés de caméras montées, utilisés pour capturer des images dans des endroits inaccessibles aux véhicules, comme les sentiers de randonnée ou les ruelles étroites.
Ces images sont alignées sur les données cartographiques à l'aide de la photogrammétrie, une technique qui permet d'assembler des photos 2D prises sous différents angles pour créer des modèles 3D précis des rues, des bâtiments et du terrain.
La vision par ordinateur est ensuite utilisée pour analyser ces modèles à l'aide de la détection d'objets et de la segmentation d'images afin d'identifier et d'étiqueter les caractéristiques importantes telles que les panneaux routiers, les trottoirs, les passages pour piétons et les entrées de bâtiments.
Les données étiquetées sont utilisées pour former des systèmes d'intelligence artificielle qui reconnaissent les différences entre les indices visuels d'une région à l'autre. Par exemple, le système peut facilement faire la distinction entre un panneau "SLOW" aux États-Unis, qui est généralement un losange jaune ou orange, et un panneau similaire au Japon, qui est généralement un triangle rouge et blanc. Ce niveau de compréhension rend l'expérience de navigation plus précise et plus sensible aux différences culturelles.
Enfin, Immersive View superpose des chemins de navigation en direct à l'environnement 3D, offrant une expérience fluide et intuitive qui indique exactement où vous vous dirigez.
Nous avons probablement tous fait l'expérience de tourner en rond et d'essayer de comprendre quelle direction Google Maps nous indique. Cette confusion est exactement ce que la navigation en réalité augmentée (RA), une technologie qui superpose des informations numériques à la vue de la caméra dans le monde réel, vise à résoudre. Elle modifie la façon dont les gens s'orientent dans les lieux très fréquentés, comme les rues des villes ou les grands espaces intérieurs.
Les cartes ordinaires peuvent être difficiles à suivre, en particulier lorsque les signaux GPS sont faibles ou ne fonctionnent pas bien. La navigation AR résout ce problème en affichant des directions numériques, des flèches et des étiquettes directement sur la vue de la caméra en direct du monde réel. Les utilisateurs voient ainsi des indications qui correspondent aux rues et aux bâtiments qui les entourent, ce qui leur permet de savoir plus facilement où aller.
La navigation en réalité augmentée s'appuie sur des modèles de vision artificielle pour comprendre l'environnement à travers la caméra d'un appareil. Cela implique diverses tâches telles que la localisation d'images, qui détecte des caractéristiques telles que les bords de bâtiments ou les panneaux de signalisation et les fait correspondre à une carte stockée. La localisation et la cartographie simultanées (SLAM) créent une carte de l'environnement tout en suivant la position de l'appareil en temps réel.
Par exemple, l'aéroport de Zurich a été le premier à mettre en œuvre la fonction Live View de Google Maps pour la navigation intérieure. Les passagers peuvent utiliser la caméra de leur téléphone pour voir des flèches et des indications superposées dans l'environnement réel, qui les guident à travers les terminaux vers les portes d'embarquement, les magasins et les services. Cela améliore l'expérience des passagers en facilitant la navigation dans des espaces intérieurs complexes.
Les rues des villes sont de plus en plus fréquentées. Avec plus de voitures sur les routes, des trottoirs bondés et une activité constante, assurer la fluidité et la sécurité du trafic est un défi de plus en plus important. Pour aider à gérer ce chaos, de nombreuses villes se tournent vers l'IA et la vision par ordinateur.
Les caméras et capteurs intelligents installés aux intersections et le long des routes capturent un flux constant de données visuelles. Ces images sont traitées en temps réel pour détecter les accidents, surveiller la circulation, repérer les nids-de-poule et repérer des problèmes tels que le stationnement illégal ou le comportement risqué des piétons.
L'autoroute Smart Airport Expressway à Hangzhou, en Chine, en est un exemple intéressant. Cette autoroute de 20 kilomètres, qui relie le centre-ville de Hangzhou à l'aéroport international de Xiaoshan, a été équipée de caméras à haute résolution et de radars à ondes millimétriques. Ces dispositifs recueillent en permanence des données vidéo et des données de capteurs, qui sont ensuite analysées à l'aide de la vision par ordinateur.
Le système ne se contente pas d'enregistrer des images, il interprète ce qui se passe sur la route. Les algorithmes de vision par ordinateur détectent les collisions de véhicules, reconnaissent les infractions au code de la route et identifient même les piétons ou les mouvements inhabituels près des sorties d'autoroute. Cela permet aux agents de la circulation de réagir aux incidents en quelques secondes, sans avoir à se rendre physiquement sur place.
Les données alimentent également un jumeau numérique : un modèle virtuel en direct et en 3D de la voie rapide qui montre les conditions de circulation en temps réel, les détails des véhicules et les embouteillages émergents. Les agents de la circulation surveillent cette interface visuelle pour gérer le flux, émettre des alertes intelligentes et répondre aux incidents de manière rapide et précise.
Aujourd'hui, la navigation va bien au-delà du simple déplacement d'un point A à un point B. Elle constitue désormais un élément essentiel des systèmes intelligents qui déplacent les personnes, gèrent les marchandises et prennent des décisions en temps réel, que ce soit sur la route ou à l'intérieur des entrepôts.
Au cœur de bon nombre de ces systèmes se trouve la vision par ordinateur, qui permet aux machines d'interpréter les données visuelles et de réagir instantanément à leur environnement. Voyons à travers quelques exemples comment cette technologie transforme la navigation dans différents environnements.
Les robots deviennent essentiels pour l'avenir de la logistique, en particulier pour les opérations d'entreposage à grande échelle. Face à l'augmentation de la demande en matière de commerce électronique, les entreprises s'appuient de plus en plus sur des machines dotées d'un système de vision par ordinateur pour naviguer dans des environnements complexes, trier les articles et gérer les stocks avec rapidité et précision.
Prenons l'exemple des centres de traitement des commandes d'Amazon, où plus de 750 000 robots travaillent aux côtés des humains pour assurer le bon déroulement des opérations. Ces robots s'appuient fortement sur la vision par ordinateur pour naviguer dans les entrepôts encombrés, identifier les articles et prendre des décisions rapides et précises.
L'un de ces systèmes est Sequoia, une plateforme robotique conçue pour accélérer la gestion des stocks. Elle utilise la vision artificielle avancée pour scanner, compter et organiser les produits entrants, ce qui permet de rationaliser les processus de stockage et de récupération.
De même, Vulcan, un bras robotisé, utilise des caméras et l'analyse d'images pour prélever des articles en toute sécurité sur les étagères, en ajustant sa prise en fonction de la forme et de la position de chaque objet et en reconnaissant même si une assistance humaine est nécessaire. Cardinal, un autre robot doté d'un système de vision, est spécialisé dans le tri : il scanne les piles de paquets mélangés et les place avec précision dans les chariots de sortie appropriés.
Jusqu'à présent, nous avons vu comment la vision par ordinateur aide les personnes et les robots à naviguer dans leur environnement. Mais elle est tout aussi cruciale pour les systèmes autonomes, comme les voitures auto-conduites, où la navigation dépend entièrement de ce que le véhicule peut voir et comprendre en temps réel.
Le système Tesla Vision en est un bon exemple. Tesla a adopté une approche de la conduite autonome basée uniquement sur les caméras, en supprimant les radars et autres capteurs au profit d'un réseau de caméras qui offrent une vue à 360 degrés de l'environnement de la voiture. Ces caméras transmettent des données visuelles à l'ordinateur de conduite autonome (Full Self-Driving - FSD), qui utilise des réseaux neuronaux profonds pour interpréter l'environnement et prendre des décisions de conduite en une fraction de seconde.
En fonction de ce qu'il voit, le système décide quand il faut braquer, accélérer, freiner ou changer de voie - comme le ferait un conducteur humain, mais entièrement par le biais d'informations visuelles. Tesla améliore continuellement ce système en collectant et en apprenant à partir de quantités massives de données de conduite en conditions réelles sur l'ensemble de sa flotte.
Voici quelques avantages clés de l'utilisation de la vision par ordinateur dans la navigation, en particulier dans les systèmes où la précision, la sécurité et la prise de décision en temps réel sont essentielles :
Si la vision par ordinateur apporte de nombreux avantages à la navigation, elle s'accompagne également de quelques limitations importantes à prendre en compte lors de la mise en œuvre de ces solutions. Voici quelques défis clés à garder à l'esprit :
La vision par ordinateur réinvente la navigation en rendant les cartes plus dynamiques, les systèmes de circulation plus intelligents et la mobilité plus accessible. Les itinéraires autrefois statiques sont aujourd'hui des expériences interactives en temps réel, alimentées par des aperçus 3D immersifs, des directions guidées par AR et des technologies de transport autonomes.
Au fur et à mesure que la technologie progresse, il est probable que l'on s'attachera à rendre ces systèmes plus inclusifs, plus adaptatifs et plus responsables. La poursuite des progrès dépendra de l'amélioration de la précision dans divers environnements, du maintien de performances fiables et de la protection de la vie privée des utilisateurs. L'avenir de la vision par ordinateur dans le domaine de la navigation réside dans l'élaboration de solutions non seulement intelligentes, mais aussi respectueuses de leur conception et de leur impact.
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