Voiture autonome

Pourquoi faut-il plus de temps que prévu pour enfin voir des voitures autonomes sur la route ?

Les voitures autonomes s’appuient sur l’intelligence artificielle pour fonctionner. Et les années 2010 ont été une grande décennie pour l’IA. Nous avons vu de grandes avancées dans la traduction, la génération de la parole, la vision par ordinateur et la reconnaissance d’objets, et le jeu. L’IA avait du mal à identifier les chiens sur les images ; maintenant c’est une tâche triviale.

C’est ce progrès de l’IA qui a conduit aux prévisions optimistes pour les voitures autonomes au milieu des années 2010. Les chercheurs prévoyaient que nous pourrions tirer parti des gains incroyables qu’ils avaient constatés (et qu’ils voient toujours) dans d’autres domaines.

Mais en ce qui concerne les voitures autonomes, les limites de ces gains sont devenues très apparentes. Même avec des quantités de temps, d’argent et d’efforts extraordinaires investis, aucune équipe n’a pu trouver comment faire en sorte que l’IA résolve un problème du monde réel : naviguer sur nos routes avec le degré élevé de fiabilité nécessaire.

Une grande partie du problème est le besoin de beaucoup de données d’entraînement. Le moyen idéal pour entraîner une voiture autonome serait de lui montrer des milliards d’heures de séquences de conduite réelle et de les utiliser pour enseigner à l’ordinateur un bon comportement de conduite. Les systèmes d’apprentissage automatique modernes fonctionnent très bien lorsqu’ils disposent de données abondantes, et très mal lorsqu’ils n’en ont qu’une petite quantité. Mais la collecte de données pour les voitures autonomes coûte cher. Et comme certains événements sont rares – être témoin d’un accident de voiture, par exemple, ou rencontrer des débris sur la route – il est possible que la voiture soit hors de sa profondeur parce qu’elle a rencontré une situation si rarement dans ses données d’entraînement.

Les voitures Waymo parcourent les rues de l’Arizona sans personne au volant

Les constructeurs automobiles ont essayé de contourner ce problème de nombreuses manières. Ils ont parcouru plus de kilomètres. Ils ont entraîné les voitures dans des simulations. Ils conçoivent parfois des situations spécifiques afin d’obtenir plus de données d’entraînement sur ces situations pour les voitures.

Et ils se rapprochent. Les voitures Waymo parcourent les rues de l’Arizona sans personne au volant (un petit groupe de personnes spécialement sélectionnées peut les appeler comme ils le feraient avec un Uber). Si tout se passe bien, ils pourraient s’étendre à d’autres villes plus tard cette année. Mais c’est un problème difficile, et les progrès ont été lents.

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