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D’étranges véhicules roulent sur ce circuit de la ville de Versailles. Malgré leurs formes bien différentes, ils ont tous un point commun : ils n’ont pas besoin d’un humain au volant.
Nous sommes à la rencontre mondiale des “véhicules intelligents” qui réunit industriels… et scientifiques.
ITV Philippe Watteau - directeur général Vedecom
C’est vraiment le partenariat entre la recherche fondamentale et puis l’industrie, c’est de là que naît l’innovation.
Si on parle du véhicule autonome, on est vraiment dans un enjeu mondial. Tous les pays s’intéressent à la mobilité autonome, bien sûr les pays qui sont constructeurs automobiles mais aussi tous les pays qui sont aujourd’hui face à des enjeux de mobilité qui sont importants.
Malgré les dernières avancées technologiques plutôt encourageantes, l’arrivée des véhicules complètement autonomes sur nos routes n’est pas pour demain. De nombreux défis scientifiques restent à relever...
Séquence 2 : Labo
Images circuit et véhicules
Certaines problématiques sont étudiées dans ce village étonnant près de Clermont Ferrand. Il n’y a pas d’habitant ici, mais des routes, un rond point et même une rue du CNRS !
Ce circuit expérimental de l’institut Pascal permet aux scientifiques de tester leurs prototypes en conditions réelles.
ITV Michel Dhome - roboticien
Les problématiques scientifiques sur lesquelles on travaille sont de différents ordres, déjà un véhicule autonome a besoin de plusieurs fonctions. On doit déjà trouver des moyens de localiser très précisément des véhicules pour qu’on puisse savoir s’il est sur la chaussée, sur un trottoir, dans un parking... On travaille aussi sur des algorithmes de contrôle-commande, donc là c’est le travail pour les automaticiens, où on peut respecter donc des trajectoires à suivre, des évitements d’obstacles. Et puis l’élément peut-être sur lequel actuellement la communauté travaille le plus c’est la compréhension fine de l’environnement, environnement dynamique d’un véhicule pour essayer donc de robustifier, de sécuriser et de pouvoir détecter tous les obstacles potentiels pour un véhicule.
Pour “comprendre” l’environnement tel que le ferait une conductrice, le véhicule autonome doit s’entraîner à reconnaître obstacles, piétons et tous les éléments qui l’entourent.
Pour cela, les scientifiques utilisent une technique d’intelligence artificielle, l’apprentissage profond ou “deep learning” basé sur des réseaux de neurones… informatiques.
ITV - Thierry Chateau
Le réseau de neurones c’est ni plus ni moins qu’un programme mathématique sur un ordinateur, donc on joue sur les paramètres de ce programme là.
Aujourd’hui les réseaux de neurones vont dialoguer avec des systèmes décisionnels c’est à dire le système qui va prendre par exemple la décision de dépasser un véhicule, la décision de freiner parce qu’un véhicule est beaucoup trop proche, la décision d’avoir un freinage d’urgence parce qu’il y a un piéton.
Donc on comprend bien que dans de telles décisions, il faut pas se tromper une fois sur cent, il faut pas se tromper une fois sur mille, il faut vraiment jamais se tromper.
Aujourd’hui, on est conscient que les réseaux de neurones sont très performant mais on est capable de les tromper.
Entraîner l’algorithme consiste à lui présenter un grand nombre d’images de personnes, de voitures, de sacs à main et autres objets courants pour qu’il “apprenne” à les reconnaître dans différentes conditions et en temps réel.
Le programme développé par l’équipe de l’institut Pascal présente l’avantage d’être particulièrement efficace, sans trop consommer d’énergie.
Séquence 3 : Manip
On retrouve le programme dans ces navettes autonomes. Elles se localisent dans leur environnement et distingue les éléments autour d’elles. À la manière de conducteurs humains, elles doivent prendre des décisions pour manoeuvrer et évoluer sur la route. Dans cette expérience, une navette doit doubler un autre véhicule...
ITV Lounis Adouane - roboticien
L’idée c’est de faire un dépassement en maîtrisant le risque de ce dépassement. Ca veut dire que on peut prendre la décision à un moment donné de dépasser, sauf que pendant ce moment là il y a l’environnement qui va changer, il y a des véhicules qui vont se retrouver à se déplacer autrement que prévu, et prendre les bonnes décisions de telle sorte à minimiser le risque de collision dans ce genre d’environnement et dans ce genre d’expérimentation.
L’idée c’est d’arriver à trouver le bon compromis de telle sorte à naviguer et garantir le minimum de risques sur le véhicule,
La gestion du risque est un verrou technologique majeur qui intéresse particulièrement la recherche fondamentale. Les roboticiens développent des techniques permettant de quantifier le risque sous forme de pourcentage : la probabilité que l’information sur l’environnement et donc les prises de décisions qui en découlent, soient fiables. En fonction de cette mesure du risque, le véhicule décidera - ou non - de doubler par exemple.
Dans des environnements complexes, comme en ville, la tâche est particulièrement ardue.
ITV Lounis Adouane - roboticien
Il y a énormément de verrous avant d’arriver au véhicule complètement autonome, mais ne serait-ce que de garantir à 99,9999% le fait qu’il n’y ait pas d’accident c’est un gros challenge.
Thierry Chateau -
Il va falloir que la machine fasse preuve d’une superintelligence entre guillemets.
Donc ces niveaux là d’intelligence on les annonce pas avant 2050.
La voiture superintelligente ne pourra qu’être le résultat de la collaboration entre de nombreux experts. Installez vous bien, la route est encore longue.
Pour la voiture autonome, la route est encore longue
Malgré des avancées technologiques encourageantes, l’arrivée des véhicules complètement autonomes n’est pas pour demain. Découvrez, dans ce reportage proposé avec LeMonde.fr, les nombreux défis qui restent à relever par les scientifiques et les industriels.
Directeur général de l’Institut du Véhicule Décarboné et Communicant et de sa Mobilité
(Institut Védécom)
Michel Dhome (CNRS)
Institut Pascal
Université Clermont Auvergne / CNRS / Sigma Clermont
Thierry Chateau (Université Clermont Auvergne)
Institut Pascal
Université Clermont Auvergne / CNRS / Sigma Clermont
Lounis Adouane (Université Clermont Auvergne)
Institut Pascal
Université Clermont Auvergne / CNRS / Sigma Clermont
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MOREAU Gabriel le 23 Septembre 2019 à 12h52