Comment "former" un véhicule

Les véhicules autonomes seront bientôt courants sur nos routes. Les fonctions autonomes telles que les systèmes de maintien dans la voie et de freinage d'urgence évoluant vers la conduite réellement autonome, les véhicules doivent devenir de plus en plus « intelligents » et la formation doit être de plus en plus sophistiquée. Des entreprises telles qu'Annotell interviennent dans ce cadre. 

« Nous travaillons avec des équipes d'apprentissage automatique dans l'industrie automobile », indique Oscar Petersson, dirigeant d'Annotell, une start-up de haute technologie faisant partie des partenaires du groupe Volvo au sein de CampX.

Les véhicules autonomes ont besoin de l'intelligence artificielle (IA) ou de l'apprentissage automatique. Ce qui nécessite deux choses : un algorithme d'apprentissage automatique et des données d'apprentissage.

Lorsque vous apprenez à l'IA comment analyser l'environnement et comment agir sur ce qu'elle perçoit, vous lui donnez de nombreux exemples. Le groupe Volvo prend énormément de photos de l'environnement de conduite. Il faut ensuite annoter les photos, c'est-à-dire décrire leur contenu à l'IA.

C'est là que nous intervenons. Chaque pixel représente une information et nous disposons d'outils sur le Web pour annoter ou classifier ces informations. Lorsque les éléments sont annotés, ils deviennent des données d'apprentissage que nos clients pourront utiliser pour former leurs algorithmes.

Cela peut sembler très facile. En réalité, c'est très complexe. Les exigences en matière de données d'apprentissage sont en croissance constante et l'accès à des données de haute qualité constitue un goulot d'étranglement dans l'industrie automobile.

Pour compliquer le tout, deux personnes n'interprètent pas un environnement routier de la même manière. Par exemple, quand la quantité de neige sur la route est-elle jugée trop importante pour pouvoir conduire ? Quel pixel de l'image marque la fin de la route et le début de l'accotement ?

« Le monde est complexe et les êtres humains l'interprètent très différemment. Notre objectif est d'aider nos clients à accepter une façon d'interpréter le monde, puis à transférer cet accord sur leurs algorithmes en produisant d'importants volumes de données d'apprentissage cohérentes », précise Oscar Petersson.

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