Une intelligence artificielle apprend à conduire une voiture autonome en 20 minutes

Une équipe de chercheurs britanniques a appris à une voiture autonome à rester dans sa voie en seulement 20 minutes — une prouesse impressionnante, surtout quand on sait que certains conducteurs humains n’y parviennent jamais de leur vie.

Blague à part, l’équipe de Wayve — une société fondée par des chercheurs du département d’ingénierie de l’Université de Cambridge — a détaillé son algorithme d’« apprentissage par renforcement » dans un article de blog du 28 juin. Cet algorithme fonctionne avec un conducteur de sécurité humain pour apprendre à la voiture à rester dans sa voie en 15 à 20 minutes.

L’apprentissage par renforcement s’est déjà révélé très efficace : DeepMind a montré qu’une IA pouvait apprendre à jouer à des jeux comme le Go ou les échecs, et OpenAI a démontré que son IA jouait à Dota 2 chaque jour pendant l’équivalent de 180 jours.

Battre des humains à des jeux complexes est impressionnant, mais apprendre à une voiture à se conduire seule est un tout autre défi.

L’équipe a publié une vidéo sur YouTube montrant le processus réel d’apprentissage, qu’elle décrit comme « le premier exemple d’apprentissage par renforcement dans une voiture autonome ».

Au début, la voiture avance lentement, comme un bébé qui fait ses premiers pas. Lorsqu’elle dévie, le conducteur humain intervient. L’algorithme embarqué apprend de chaque correction et est « récompensé » selon la distance parcourue sans intervention.

Le modèle est un « réseau neuronal convolutif profond » qui traite une seule image via un GPU embarqué. Contrairement à d'autres systèmes, la voiture Renault modifiée de Wayve ne nécessite ni énormes modèles, ni capteurs sophistiqués, ni grandes quantités de données. Elle repose sur une méthode d’apprentissage intelligente et rapide.

Le cofondateur de Wayve, Amar Shah, a déclaré en mai à TechCrunch : « Nous voulons doter nos véhicules de cerveaux plus intelligents, pas simplement de plus de matériel. »

L’objectif suivant est de permettre à la technologie de gérer des tâches plus complexes, comme les feux de circulation, les ronds-points et les carrefours.

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