L'IA dans les voitures autonomes : comment les véhicules autonomes changent l'industrie

La technologie de l’IA a marqué le début d’une ère de transformation dans le monde des transports, avec des voitures autonomes équipées d’une technologie intelligente capable de naviguer de manière autonome et de prendre des décisions en temps réel sur la route. L’utilisation de l’IA dans les voitures autonomes garantit des modes de transport plus sûrs et plus efficaces, ce qui pourrait à terme réduire les cas de décès résultant d’erreurs humaines.

Selon une étude de la National Highway Traffic Safety Administration (NHTSA) américaine et de Google, l’erreur humaine est à l’origine d’environ 93 % des accidents de la route. Ces erreurs peuvent inclure une déficience visuelle, une déficience auditive et les conséquences de la conduite sous l’influence de l’alcool. L’IA dans les voitures autonomes utilise des capteurs et des algorithmes pour comprendre l’environnement. Cela implique de connaître les obstacles et les feux de circulation et de prendre des décisions sur le moment pour garantir une conduite agréable et sûre. Leur capacité à apprendre et à s’adapter les rend plus compétents pour affronter des routes complexes.

Le développement de la conduite autonome a conduit à des systèmes de transport plus sûrs et plus respectueux de l’environnement. À l’échelle mondiale, les voitures sans conducteur représenteront probablement une part importante, environ un quart, du marché d’ici 2035-2040, probablement en raison des progrès de la technologie de l’IA. De plus, d’ici 2030, le marché mondial de l’intelligence artificielle automobile atteindra une valorisation de 74,5 milliards de dollars, selon Statista. Ce chiffre montre comment l’utilisation de la technologie de l’IA dans l’industrie automobile mènera à un avenir de transports plus sûrs, plus durables et plus pratiques.

L’IA apporte de nombreux avantages à diverses industries en automatisant des tâches complexes et en améliorant l’efficacité, ce qui permet de gagner du temps. Cependant, dans ce blog, nous discuterons de la manière dont l’IA dans les voitures autonomes révolutionne les transports modernes.

Rôle de l'IA dans les voitures autonomes

L’adoption de l’IA pour les voitures autonomes et les systèmes de circulation intelligents a transformé l’industrie automobile au-delà de toute imagination. Les véhicules peuvent s'adapter aux conditions routières changeantes et aux scénarios de circulation évolutifs grâce à l'utilisation d'algorithmes d'apprentissage automatique, rendant la conduite plus sûre, plus pratique et plus productive. L’IA a également joué un rôle crucial dans l’avancement des voitures électriques et hybrides, permettant aux constructeurs d’optimiser les conceptions pour un fonctionnement le plus efficace et une consommation d’énergie minimale. L’exploitation de la technologie de l’IA pour les voitures autonomes joue un rôle déterminant dans diverses fonctions cruciales, notamment

• Modélisation prédictive : les voitures autonomes peuvent prédire le comportement des piétons et des autres véhicules grâce à l'IA. Le véhicule est équipé de capacités de modélisation et d’analyse prédictives pour anticiper de tels problèmes et les empêcher de se produire.
• Détection et perception : les voitures autonomes s'appuient sur une large gamme de capteurs, notamment des lidar, des caméras, des capteurs à ultrasons et des radars, pour obtenir des informations détaillées sur leur environnement. Les algorithmes d'IA analysent ces données pour générer des cartes environnementales détaillées et prendre des décisions éclairées.
• Traitement du langage naturel : certaines voitures autonomes utilisent la reconnaissance vocale pour interagir avec les passagers à l'aide du traitement du langage naturel (NLP). Cela dépend de l'IA pour comprendre et répondre aux commandes vocales sur les cartes et détecter les objets pertinents tels que les piétons, les autres véhicules, les feux de circulation et les panneaux de signalisation.
• Prise de décision : l'IA permet de prendre des décisions sur place basées sur les données des capteurs en temps réel. Par exemple, lorsqu’une voiture autonome détecte un piéton traversant la route, l’IA aide à décider de la meilleure réponse, comme ralentir ou s’arrêter.

À mesure que les voitures autonomes continuent d’évoluer, leur sophistication croissante dans la compréhension, l’adaptation et la navigation dans des scénarios complexes du monde réel met en évidence le potentiel de transformation de l’IA dans l’industrie automobile. Passons maintenant à vérifier comment les algorithmes d'IA sont utilisés dans les voitures autonomes.

Algorithmes d’intelligence artificielle utilisés dans les voitures autonomes

L’application d’algorithmes supervisés et non supervisés pour l’IA automobile est cruciale dans la fabrication de voitures autonomes.

Enseignement supervisé

L’un des paradigmes importants de l’apprentissage automatique est appelé apprentissage supervisé. Dans ceux-ci, un modèle est formé avec des ensembles de données étiquetés pour mapper correctement les entrées aux sorties. Dans le contexte d’une voiture autonome, l’apprentissage supervisé est crucial dans des tâches telles que la reconnaissance d’objets, la modélisation et la prédiction de comportements. En apprentissage supervisé, il existe les approches suivantes :

Reconnaissance d'objets

Grâce à l'utilisation de techniques d'apprentissage supervisé, les systèmes de voitures autonomes subissent une formation approfondie afin d'identifier et de distinguer avec compétence divers éléments importants des données sensorielles. Cela implique une identification appropriée des piétons, des véhicules, des feux de circulation et des panneaux de signalisation qui aident à prendre des décisions éclairées.

Chez Appinventiv, nous avons développé une application intuitive de reconnaissance gestuelle appelée ActiDrive, qui exploite la technologie optique, permettant aux conducteurs de conduire sans tracas.

En plus d'améliorer la sécurité du conducteur pendant le trajet, l'application fonctionne également comme un suivi de trajet complet, enregistrant méticuleusement les parcours des utilisateurs, les sélections d'itinéraire, le temps et les distances parcourues en route vers leurs destinations.

La modélisation

Les techniques d'apprentissage supervisé permettent de créer des modèles complexes capables de prédire les probabilités de certains événements ou instances dans l'environnement de circulation. Des modèles sophistiqués d'analyse de données et de reconnaissance de formes peuvent prédire avec précision des événements critiques, tels que la probabilité de passage d'un piéton à un endroit spécifique ou un changement brusque de voie d'autres véhicules.

Prédiction du comportement

Une autre application importante de l’apprentissage supervisé dans le cas des véhicules autonomes vient de la prédiction du comportement. Grâce à l'assimilation de données d'entraînement complètes et à l'application d'algorithmes d'apprentissage sophistiqués, ces systèmes peuvent prévoir et même prédire les comportements des autres usagers de la route. Cette approche proactive permet à la voiture autonome de gérer les imprévus et les défis de manière plus efficace et plus flexible.

Apprentissage non supervisé

Contrairement à l’approche d’apprentissage supervisé, l’apprentissage non supervisé fonctionne dans un cadre qui facilite l’identification et l’interprétation de modèles et de relations au sein d’ensembles de données non étiquetés. Les voitures autonomes utilisent cette forme d’apprentissage dans de nombreuses fonctions, notamment la détection d’anomalies, le regroupement et l’extraction de fonctionnalités.

Détection d'une anomalie

Les voitures autonomes peuvent reconnaître et réagir aux événements anormaux et inattendus qui les entourent grâce à des techniques d’apprentissage non supervisées. De tels systèmes sont devenus très efficaces grâce à leurs capacités sophistiquées de traitement et d’analyse des données. Ils peuvent détecter et réagir rapidement aux événements inattendus, tels que les piétons traversant la route de manière inattendue et les véhicules effectuant des changements soudains d'itinéraire.

Regroupement

Cela permet aux techniques d'apprentissage non supervisées de donner un sens à des points de données similaires et de les regrouper de manière cohérente dans l'environnement du véhicule. Ces systèmes peuvent différencier diverses conditions et scénarios de conduite en regroupant et en catégorisant des points de données dont les caractéristiques sont similaires. Cela permet de comprendre et de déchiffrer systématiquement des situations de conduite complexes, améliorant ainsi les capacités de prise de décision et de réponse de la voiture autonome.

Extraction de caractéristiques

Les techniques d’apprentissage non supervisé jouent un rôle clé dans l’extraction et l’identification des éléments les plus significatifs des données sensorielles obtenues par les voitures autonomes. Ces systèmes peuvent analyser divers points de données pour identifier les caractéristiques clés du système de conduite, donnant ainsi une image complète des zones environnantes. Ceci est essentiel pour trouver et analyser les bords d’objets importants dans les nuages ​​de points lidar et extraire les caractéristiques clés de l’image afin d’améliorer la perception globale et les interprétations de la voiture autonome.

Maintenant que vous savez comment fonctionnent les algorithmes d’IA pour les voitures autonomes, passons maintenant aux principaux cas d’utilisation de l’IA dans la conduite autonome.

Cas d’utilisation de l’IA dans les voitures autonomes

La myriade de cas d’utilisation de l’IA dans les voitures autonomes explique clairement le pouvoir transformateur de l’IA dans la révolution du secteur automobile et l’amélioration de la sécurité et de l’efficacité opérationnelle. Ces applications pionnières de l’IA dans les voitures autonomes comprennent

Traitement des données du capteur

L'ordinateur central du véhicule collecte des données en temps réel à partir d'un ensemble de capteurs qui informent le véhicule sur la circulation, la route et les éventuels obstacles. Ces flux de données sont intelligemment interprétés par des algorithmes intelligents tels que les réseaux de neurones artificiels (ANN) pour détecter et identifier les objets devant et autour du véhicule. Il dispose de modules matériels et logiciels dédiés aux capteurs et est capable d'effectuer un traitement parallèle, ce qui permet une prise de décision efficace.

Optimisation de trajectoire

La planification du chemin est essentielle pour maximiser la trajectoire du véhicule et le contrôle de la circulation. Cette tâche dynamique implique plusieurs composants qui se prêtent à des algorithmes artificiels intelligents. Les agents IA utilisent leurs expériences de conduite antérieures pour choisir les moyens les plus sûrs, les plus pratiques et les plus économiques pour se rendre d'un point A à un point B.

Naviguer dans les conditions routières

Le véhicule planifie le chemin et utilise des algorithmes basés sur l'IA pour gérer différentes conditions routières, notamment les objets, les piétons, les vélos et les feux de circulation. Un comportement semblable à celui des humains est rendu possible par les algorithmes de détection d'objets, mais ils sont confrontés à des défis lorsqu'ils doivent faire face à des conditions routières et météorologiques différentes.

Maintenance prédictive

Une approche prometteuse est la maintenance prédictive, qui utilise la surveillance des machines et la modélisation prédictive pour prédire une telle panne. En utilisant des techniques d’apprentissage supervisé et non supervisé, les algorithmes d’IA peuvent exploiter les données embarquées et externes pour prédire et éviter de futurs problèmes, ce qui se traduit par d’immenses économies de temps et d’argent.

Analyse des données d'assurance

L'enregistrement des données du véhicule offre des informations critiques sur le comportement du conducteur qui pourraient s'avérer utiles dans les enquêtes sur les accidents de la route et les réclamations d'assurance. À mesure que l’attention se tourne vers les véhicules automatisés, la responsabilité devient une question centrale, les constructeurs assumant davantage de responsabilités. Tout comme les données des boîtes noires dans l'aviation, il sera essentiel de stocker des instantanés pertinents des données des capteurs après un incident pour une analyse post-événement, fournissant ainsi des preuves essentielles pour les enquêtes sur les accidents et les réclamations d'assurance.

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Avantages de l'IA dans les voitures autonomes

L’utilisation de l’IA dans les voitures autonomes a ouvert une nouvelle ère de sécurité accrue, d’opérations améliorées et de nombreux autres avantages. Certains des principaux avantages de l’IA dans les voitures autonomes comprennent :

Avantages environnementaux

Grâce aux moteurs électriques ou hybrides des véhicules autonomes, les émissions de gaz à effet de serre sont réduites, ce qui constitue un progrès considérable dans la préservation de l’environnement. De plus, l’IA contribue au respect de l’environnement grâce à des comportements de conduite optimaux, une accélération économe en énergie et des économies globales de carburant, ce qui réduit l’impact environnemental des véhicules.

Accessibilité améliorée

Les voitures dotées d'une IA intégrée s'adressent aux personnes handicapées ou à mobilité réduite en proposant un parking automatique, des fauteuils roulants et des commandes vocales. Cette accessibilité est illustrée par la fonction « d'invocation » de Tesla, qui permet à la voiture de naviguer dans des espaces restreints et de venir vers le passager lorsqu'elle est appelée. Cela favorise l’autonomie et la commodité pour les personnes qui ne peuvent pas conduire de manière indépendante.

Sécurité améliorée

Des fonctionnalités telles que le régulateur de vitesse adaptatif, l'ACC, l'avertissement de sortie de voie LDW et le freinage d'urgence automatique AEB avec IA intégrée ont considérablement amélioré la sécurité des passagers. Ce type de dispositif de sécurité est l'un des principaux avantages de l'IA dans les voitures autonomes, car elle peut détecter les obstacles et les dangers à l'aide de ses capteurs et caméras et ainsi prendre les précautions nécessaires, garantissant ainsi la prévention des accidents.

Efficacité améliorée

En concevant des voitures autonomes, l’intelligence artificielle développe des itinéraires plus économiques et réduit la consommation d’énergie et le temps de trajet. L'IA utilise la surveillance en temps réel des données de trafic et des conditions routières pour guider les véhicules plus efficacement et régule également les modèles d'accélération et de freinage pour minimiser la consommation d'énergie et prolonger la durée de vie du véhicule.

Réduction du trafic

Les voitures autonomes disposent également d'une intelligence artificielle, qui leur permet de communiquer entre elles et de partager des données de trafic en temps réel, leur permettant ainsi de choisir des itinéraires non encombrés. Cette capacité minimise les embouteillages et garantit que le trafic est réparti uniformément sur les différentes routes, rendant nos routes plus sûres et plus efficaces.

Exemples d'intelligence artificielle dans les voitures autonomes

Voici quelques cas notables de la manière dont les plus grandes entreprises automobiles utilisent l’IA pour les voitures autonomes afin de révolutionner la conduite automobile et de transformer le transport routier.

Tesla

Tesla est réputée pour ses inventions technologiques sophistiquées, telles que l'ADAS et la conduite autonome. La voiture Tesla utilise des algorithmes d’IA sophistiqués, qui lui confèrent des capacités décisionnelles impressionnantes et un contrôle précis, une avancée dans l’évolution des voitures intelligentes. Lisez ce blog pour en savoir plus sur le coût de développement du système Tesla EV Supercharger.

Waymo

Waymo, leader en technologie de conduite autonome, a lancé un système de conduite autonome basé sur l'IA qui démontre une planification d'itinéraire complexe et des réactions intelligentes à l'environnement ambiant. Grâce à l'intégration de l'IA dans ses opérations, Waymo est devenu un leader dans le domaine du transport autonome.

Nvidia

NVIDIA a conçu une gamme complète de plates-formes et de technologies informatiques d'IA pour le secteur automobile, qui contribuent à intégrer l'IA dans la conception et la gestion des voitures. La plateforme Drive de l'entreprise est une illustration de l'intégration réussie de fonctionnalités d'IA telles que la perception, la cartographie et la planification stratégique d'itinéraires, permettant aux voitures autonomes de bénéficier de capacités de réflexion et de navigation supérieures.

Uber

Uber a réalisé d'importants investissements dans la recherche et le développement de véhicules autonomes pour devenir un leader dans le domaine des voitures autonomes. Leur objectif principal est les voitures autonomes pilotées par l’IA, dans le but de fournir un service de covoiturage sûr et fiable. Cet accent mis sur les avancées technologiques reflète leur engagement à offrir une expérience de transport de pointe.

BMW

BMW a fait preuve d'un fort engagement à intégrer l'IA dans divers domaines de la technologie automobile, notamment les systèmes d'aide à la conduite et l'infodivertissement embarqué. BMW démontre son engagement à offrir un voyage plus individualisé et plus pratique grâce à son assistant personnel intelligent, qui utilise un traitement avancé du langage naturel.

L'avenir de l'IA dans les voitures autonomes

L'avenir s'annonce prometteur puisque le marché de l'IA dans l'industrie automobile dépasse les 6 milliards de dollars en 2022, avec un TCAC prévu de 55 % d'ici 2032. Plusieurs avancées dans les algorithmes d'IA, les solutions de maintenance prédictive, les technologies de capteurs et la puissance de calcul propulseront une pléthore de nouveaux développements, signifiant la naissance d’une nouvelle ère de croissance et d’innovation.

L’IA aura un impact considérable sur l’industrie automobile dans un avenir proche. Nous pouvons nous attendre à davantage de véhicules autonomes, à des fonctionnalités de sécurité avancées et à des options de fonctionnalités personnalisées. L'intégration de l'IA apportera divers avantages tels que l'amélioration des solutions de mobilité, l'amélioration de l'efficacité opérationnelle, la réduction des coûts, la mise en œuvre de systèmes de transport intelligents et la transformation de l'ensemble du paysage des transports actuel.

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L’IA pour les voitures autonomes a redéfini l’industrie automobile et ouvert la voie à un avenir transformateur du transport. Les progrès de la technologie de conduite autonome et des algorithmes d’IA entraînent un changement fondamental en matière de sécurité, d’efficacité et d’expérience utilisateur des véhicules. Le potentiel de l’IA dans les voitures autonomes est infini, prometteur de progrès continus et d’innovations révolutionnaires.

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FAQ

Q. Comment fonctionne l’IA dans les voitures autonomes ?

R. Les données en temps réel provenant des caméras, du lidar et du radar aident l'IA des voitures autonomes à interpréter l'environnement. Des algorithmes analysent ces données pour naviguer, éviter les obstacles et suivre les règles de circulation.

Q. Comment l’IA est-elle utilisée dans les voitures autonomes ?

R. L'IA dans les voitures autonomes est utilisée pour la détection, la prise de décision, la modélisation prédictive et le traitement du langage naturel. Cela leur permet de détecter des objets, de prédire le comportement, de planifier des itinéraires et de communiquer avec les passagers, garantissant ainsi une expérience de conduite sûre.

Q. Quel est l’avenir de l’IA dans les voitures autonomes ?

R. Les progrès des capacités de l’IA apporteront une multitude de fonctionnalités autonomes qui apporteront efficacité, sécurité et fiabilité aux voitures autonomes. Ces avancées promettent de débloquer les innovations les plus récentes, faisant de la conduite autonome l’avenir des solutions de mobilité.