Comment fonctionne l’intelligence artificielle des voitures autonomes ?

Les voitures autonomes peuvent se déplacer sans intervention humaine. Elles s’appuient sur les technologies de l’IA pour analyser leur environnement, planifier leur trajectoire et contrôler leur vitesse. L’IA des voitures autonomes repose sur plusieurs technologies qui permettent au véhicule de percevoir son environnement, d’analyser les données en temps réel et de prendre des décisions autonomes.

La perception, pour détecter les dangers 

Des caméras capturent des images, des radars mesurent la distance et la vitesse des objets, des lidars émettent des faisceaux laser pour créer une carte 3D de l’environnement, et des capteurs ultrasoniques détectent les objets à proximité. Par exemple, sur une Tesla, ce ne sont pas moins de huit caméras associées à un puissant système de traitement de l’image offrant une visibilité à 360 degrés et permettant de détecter des piétons, les cyclistes, les véhicules ou des objets.

L’analyse des données

Les données collectées par les capteurs sont analysées et interprétées par des algorithmes d’intelligence artificielle fonctionnant par apprentissage automatique, comme l’apprentissage profond qui se base sur des réseaux de neurones. Ceux-ci sont entraînés sur de grandes quantités de données pour reconnaître des objets, des motifs et des scénarios spécifiques, comme les autres véhicules, les piétons, les feux de signalisation, les panneaux de circulation ou encore les intersections.

La prise de décision

Une fois les données analysées, le système d’IA va prendre des décisions en autonomie. Les informations qu’il a récupérées sur son environnement vont lui permettre de déterminer les actions à entreprendre. Doit-il accélérer, freiner, changer de voie ou prendre un virage ? Tous ces choix se basent sur des algorithmes prenant en compte les règles de conduite, la sécurité et la prévision des comportements des autres usagers de la route.

Les décisions prises par l’IA sont ensuite transmises aux systèmes de contrôle du véhicule. Les actions jugées nécessaires pour la conduite autonome sont exécutées, comme l’activation des freins, de l’accélérateur, du volant et d’autres commandes du véhicule. Les systèmes de contrôle peuvent également s’ajuster en temps réel.

L’apprentissage continu de l’intelligence artificielle

Les voitures autonomes sont conçues pour apprendre de leurs expériences. Toutes les données collectées lors des trajets sont utilisées pour booster les performances de l’intelligence artificielle, dans le but d’améliorer la sécurité et les performances de ces véhicules. Les modèles d’apprentissage automatiques utilisent les informations sur les scénarios de conduite, les situations complexes et les erreurs.