Startup démontre une intelligence artificielle de conduite autonome dans un trafic intense

La startup britannique Wayve a présenté cette semaine une démonstration de sa conduite par intelligence artificielle, avec conduite autonome, un véhicule conventionnel au milieu d’un trafic intense depuis les rues du centre de Londres. Le test, contrairement à d’autres voitures autonomes, utilise des caméras frontales, un apprentissage automatique et un guidage par satellite pour analyser le trafic.

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Dans la vidéo, la voiture pilotée par l’IA peut s’arrêter aux intersections libres et mettre à jour les commandes en temps réel, en recalculant les itinéraires même lorsque la trajectoire est obstruée par une moto. Le système détecte les passages piétons, les pistes cyclables, les moments de dépassement, les changements de voie et parvient même à positionner précisément la voiture en dépassement étroit, ce qui est difficile à réaliser dans la circulation londonienne.

Contrairement à d’autres propositions de voitures entièrement autonomes, le système de Wayve utilise uniquement la navigation GPS et les caméras frontales pour la navigation. Le produit deviendra éventuellement un appareil doté d’un système évolutif, qui peut être fourni à d’autres véhicules sous la forme d’un module de direction automatique.

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Startup veut que l’algorithme apprenne à conduire avec les humains

Une partie des raisons pour lesquelles les tests de conduite autonomes de Wayve via l’intelligence artificielle se déroulent au milieu d’un trafic troublé provient de sa propre proposition : la startup veut que l’algorithme apprenne à conduire comme un humain. Loin de signifier la lutte contre la circulation ou les conversions non signées, l’idée est que les robots décident en tant que pilotes de chair et de sang, qui, à leur tour, commettent moins d’erreurs.

Par conséquent, Wayve teste avec l’algorithme opérant dans la rue, avec un vrai pilote qui effectue des ajustements précis en fonction de la circulation. Selon le chef de la technologie de la startup, Alex Kendall, cette méthode « réduit déjà les erreurs de trafic conventionnelles jusqu’à 98,3, ce qui est à l’origine de l’inattention ou de la conduite inefficace ».

L’utilisation même du machine learning et de la vision par ordinateur permet au système de Wayve de fonctionner autrement, car les véhicules autonomes ont tendance à s’appuyer sur des capteurs LiDAR et des écosystèmes qui dépendent de ces données.