Véhicules autonomes

Les véhicules autonomes (VA), également appelés voitures autonomes, sont des véhicules capables de détecter leur environnement et de se déplacer sans intervention humaine. Ils représentent une application révolutionnaire de l'Intelligence Artificielle (IA), combinant des capteurs avancés, des algorithmes complexes et des processeurs puissants pour exécuter toutes les fonctions de conduite. L'objectif principal des VA est d'améliorer la sécurité, de fluidifier le trafic et d'accroître la mobilité des personnes qui ne peuvent pas conduire. Cette technologie est à l'avant-garde de l'innovation dans l'industrie automobile, promettant de remodeler le transport et la logistique.

Technologie de base

Au cœur de chaque véhicule autonome se trouve un système sophistiqué qui perçoit le monde, prend des décisions et contrôle les actions du véhicule. Ce système repose fortement sur la vision par ordinateur (CV), qui agit comme les yeux du véhicule.

• Perception : Les VA utilisent une suite de capteurs—y compris des caméras, des radars et des LiDAR—pour recueillir des données sur leur environnement. Les modèles d'Apprentissage Profond traitent ces données pour effectuer des tâches critiques telles que la Détection d'Objets pour identifier les piétons, les autres véhicules et les panneaux de signalisation ; la Segmentation d'Images pour distinguer les surfaces praticables des trottoirs ; et l'Estimation de Pose pour prédire les intentions des piétons et des cyclistes.
• Fusion de capteurs : Les données provenant de différents capteurs sont combinées par un processus appelé fusion de capteurs. Cela crée un modèle unique et plus précis de l'environnement que n'importe quel capteur seul pourrait fournir, améliorant ainsi la fiabilité et la sécurité.
• Prise de décision : Une fois que l'environnement est compris, l'IA doit prendre des décisions. Cela implique la planification du chemin, la régulation de la vitesse et la navigation dans des scénarios de trafic complexes. Ce "cerveau" du VA exploite des modèles d'apprentissage automatique entraînés sur de grandes quantités de données de conduite.

Niveaux d'autonomie

Le développement des VA est généralement classé en six niveaux définis par la norme SAE International J3016, qui décrit la progression de l'absence d'automatisation à l'automatisation complète.

• Niveaux 0 à 2 : Ces niveaux comprennent des fonctionnalités où le conducteur est toujours aux commandes, mais est assisté par des systèmes tels que le freinage d'urgence automatisé ou l'aide au maintien dans la voie. De nombreuses voitures modernes sont équipées de ces systèmes avancés d'aide à la conduite (ADAS).
• Niveaux 3 à 5 : Ces niveaux impliquent des degrés croissants d'automatisation où le véhicule prend le relais des tâches de conduite dans des conditions spécifiques (niveau 3), dans la plupart des conditions (niveau 4) ou dans toutes les conditions (niveau 5). La véritable « conduite autonome » est généralement associée aux niveaux 4 et 5. Le fonctionnement sûr de ces systèmes avancés est une priorité pour les organismes de réglementation comme la NHTSA.

Applications concrètes

Bien que les voitures entièrement autonomes ne soient pas encore omniprésentes, la technologie est activement déployée et testée dans diverses applications.

1. Services de robotaxis : Des entreprises comme Waymo et Cruise exploitent des services commerciaux de covoiturage avec des véhicules entièrement autonomes dans plusieurs villes. Ces services utilisent l'IA avancée dans les voitures autonomes pour naviguer dans les environnements urbains, en s'appuyant sur la détection et le suivi d'objets en temps réel pour assurer la sécurité des passagers.
2. Systèmes avancés d'aide à la conduite (ADAS) : Des fonctionnalités telles que l'Autopilot de Tesla et des systèmes similaires d'autres fabricants sont courants dans les nouveaux véhicules. Ces systèmes utilisent des caméras et l'IA pour automatiser des tâches telles que la direction, l'accélération et le freinage, ce qui représente une étape progressive vers une autonomie complète.

Développement et entraînement

Le développement de VA implique des tests et une validation rigoureux, utilisant souvent de grands ensembles de données comme COCO ou des ensembles de données de conduite spécialisés tels que Argoverse et nuScenes. L'entraînement des modèles sous-jacents avec des architectures puissantes comme YOLO11 nécessite des ressources de calcul importantes (GPU) et des frameworks comme PyTorch ou TensorFlow. Les environnements de simulation comme CARLA jouent un rôle crucial dans les tests d'algorithmes en toute sécurité dans d'innombrables scénarios avant le déploiement dans le monde réel. La validation de la sécurité des VA est un défi complexe, comme le souligne la recherche d'organisations comme la RAND Corporation.

Le déploiement de modèles implique souvent des techniques d'optimisation telles que la quantification de modèles pour des accélérateurs matériels spécialisés comme les appareils Edge AI et le NVIDIA Jetson. L'ensemble du cycle de vie bénéficie de pratiques MLOps robustes pour une amélioration et une surveillance continues.

Véhicules autonomes vs. Robotique

Bien qu'un véhicule autonome soit une forme spécialisée de robot, le terme Robotique est beaucoup plus large. La robotique englobe une vaste gamme de machines automatisées, y compris les bras de fabrication industrielle, les robots chirurgicaux et les drones aériens. Les véhicules autonomes sont spécifiquement des robots terrestres conçus pour transporter des personnes ou des marchandises, représentant une application très complexe et visible dans le domaine plus vaste de la robotique.