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🔎 Les World Models peuvent-ils rendre les robotaxis vraiment intelligents ? (Zoom Tech)

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Les voitures autonomes actuelles ne sont pas encore capables de rouler partout sans prĂ©paration. Waymo affirme franchir une Ă©tape clĂ© grĂące aux “World Models” capables de gĂ©nĂ©rer des situations de conduite ultra-rĂ©alistes pour mieux affronter l’inattendu.

Pourquoi les voitures autonomes ne sont pas encore universelles

Les vĂ©hicules autonomes qui circulent aujourd’hui aux États-Unis ou en Chine sont de niveau 4. Cela signifie qu’ils fonctionnent dans des zones prĂ©cises, aprĂšs avoir Ă©tĂ© longuement entraĂźnĂ©s dans ces environnements. Ils ne disposent pas encore de la capacitĂ© d’adaptation universelle d’un conducteur humain, capable de faire face Ă  n’importe quelle situation, dans n’importe quelle ville et sous n’importe quelle mĂ©tĂ©o.

Un entraßnement encore trop dépendant du réel

La limite des systĂšmes actuels tient Ă  leur apprentissage. Ils excellent dans des contextes qu’ils connaissent dĂ©jĂ , mais peuvent ĂȘtre pris en dĂ©faut face Ă  des Ă©vĂ©nements rares : vĂ©hicule Ă  contresens, conditions mĂ©tĂ©orologiques extrĂȘmes, obstacle inattendu ou comportement imprĂ©visible d’un autre usager. Pour viser le niveau 5 — l’autonomie totale — il faut Ă©largir considĂ©rablement la palette des situations rencontrĂ©es pendant l’entraĂźnement.

Des “World Models” pour simuler toutes les routes du monde

Waymo mise sur une approche fondĂ©e sur un modĂšle gĂ©nĂ©ratif capable de crĂ©er des environnements de conduite photorĂ©alistes et interactifs Ă  partir de simples vidĂ©os en deux dimensions. Le systĂšme reconstitue des scĂšnes en trois dimensions dans lesquelles le logiciel de conduite autonome peut Ă©voluer comme en conditions rĂ©elles. Ce dispositif permet de gĂ©nĂ©rer Ă  la demande des scĂ©narios trĂšs variĂ©s : tempĂȘte de neige sur le Golden Gate, tornade soudaine, rue tropicale enneigĂ©e ou Ă©vĂ©nements improbables comme des objets mal arrimĂ©s sur un toit de voiture, un animal sauvage surgissant sur la chaussĂ©e ou un piĂ©ton dĂ©guisĂ© de maniĂšre insolite. L’intĂ©rĂȘt est de confronter le systĂšme Ă  des milliards de variations d’un mĂȘme scĂ©nario, afin d’amĂ©liorer sa capacitĂ© d’adaptation.

Une étape vers le niveau 5 ?

Selon l’entreprise, cette mĂ©thode serait plus rapide, moins coĂ»teuse et plus stable que les simulateurs traditionnels. Elle permettrait d’accĂ©lĂ©rer l’apprentissage tout en testant des situations difficiles, voire dangereuses, impossibles Ă  reproduire facilement dans le monde rĂ©el. Reste une question centrale : un entraĂźnement massif dans des univers simulĂ©s suffira-t-il Ă  reproduire la souplesse de jugement d’un conducteur humain ? Car face Ă  une situation extrĂȘme, les rĂ©actions varient d’une personne Ă  l’autre. Les World Models reprĂ©sentent sans doute une avancĂ©e majeure. Mais la route vers une autonomie totale, capable de s’adapter partout et en toutes circonstances, demeure un dĂ©fi technologique et Ă©thique de premier plan.

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