Nvidia veut créer un « champ de force » autour des voitures autonomes

Des voitures plus sûres, voire infaillibles, grâce à des méthodes mathématiques éprouvées au feu de la réalité virtuelle et de simulation extrêmement exigeante, c’est la promesse séduisante faite par Nvidia en ouverture de sa conférence GTC 2019.
Jensen Huang en pleine présentation de la technologie Nvidia Safety Force Field, lors de la conférence d'ouverture de la GTC 2019. 01net.com

A l’occasion d’une conférence d’ouverture fleuve, Jensen Huang, patron de Nvidia, a dessiné le futur des voitures autonomes avec une promesse technologique assez incroyable quand on y pense : rendre infaillible et invulnérable les voitures de demain. Comment ? Par magie ? Presque !

Un champ de force mathématique

La technologie s’appelle Nvidia Safety Force Field, pas moins, et elle est intégrée dans la suite logicielle Drive AV. Evidemment, pas de bouclier digne d’un super-héros ici, mais un ensemble de mesures :

« une couche solide de politiques de conduite, des algorithmes conçus pour les voitures autonomes afin de protéger le véhicule contre les risques imprévisibles de la circulation », nous explique Danny Shapiro, responsable du projet de véhicule autonome pour Nvidia.

La fonction Safety Force Field (SFF) utilise en fait les données générées par les multiples capteurs embarqués dans les voitures autonomes pour d’une part prédire les éventuels risques et ensuite prendre les décisions et actions nécessaires pour les éviter. De manière schématique, avance Danny Shapiro, les voitures autonomes reposent sur trois piliers essentiels : une couche de perception de l’environnement, une couche de cartographie de l’environnement et, enfin, essentielle, une couche de prévision et de contrôle.

Avec SFF, ce dernier élément prend en compte notamment les contraintes au freinage ou les coups de volant violents en cas de dégagement. Apparemment anodins, ces critères permettent de mieux cerner les éventuels problèmes de comportement du véhicule. Est-ce à dire que l’Intelligence artificielle aux manettes sera différente si elle « conduit » un camion ou une petite citadine ? Une réponse positive semble l’évidence, néanmoins, interrogé sur ce point Danny Shapiro a préféré nous dire qu’aucune annonce n’était faite en ce sens pour l’instant.

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Retirer l’humain de l’équation

Quoi qu’il en soit, l’approche de Nvidia porte aux nues l’inférence – la capacité d’une IA à prévoir statistiquement le futur. Au point qu’elle serait capable d’effacer le mot accident du vocabulaire routier. Voilà qui devrait faire plaisir à Donald Trump, qui, selon The Hill, aurait récemment fait part de son manque total de confiance envers les voitures autonomes.

« Safety Force Field est mathématiquement conçue de telle sorte que les véhicules autonomes qui en sont équipés, comme des aimants qui se repoussent les uns les autres, éviteront les situations dangereuses et n’en provoqueront pas également », illustre confiant David Nister, vice-président des logiciels de conduite autonome chez Nvidia.

Cette promesse, d’autres la font, comme Qualcomm, lors du CES, dont les voitures communiquent entre elles grâce au protocole C-V2X et la 5G pour éviter les collisions. Mais en l’occurrence les voitures autonomes de Nvidia font plus fort puisqu’elles arrivent aux mêmes fins, seules.

« En retirant l’erreur humaine de l’équation, on peut éviter la vaste majorité des accrochages et réduire l’impact de ceux qui arrivent », continue David Nister.

L’expérience de la simulation

Mais en attendant que les humains ne soient plus au volant, Nvidia compte sur deux points forts. D’une part son approche algorithmique. Au lieu de chercher à prévoir des scénarios réalistes complexes, reposant sur un nombre d’exemples statistiques réduits, Nvidia part d’une règle de vérification mathématique pour éviter toute collision.

En parlant de règles justement, comment SFF gèrera-t-elle les habituelles questions éthiques ?

« Ces exemples qui imposent de choisir entre une vieille dame ou un enfant, un bus ou une bicyclette ne sont pas des cas pratiques, pas des cas réalistes. Il faut mettre en place les outils qui évitent tout risque plutôt que de chercher à partir de cas improbables », lâche-t-il en guise de réponse.

Des outils qui vérifient au bit près l’exactitude des données reçues des capteurs et qui envisagent les réactions éventuelles en fonction de modèles physiques éprouvés.

La Constellation de Nvidia, des simulations virtuelles plus vraies que nature. 01net.com

Car, les algorithmes SFF ont été forgés et vérifiés au feu de la réalité virtuelle, de la simulation de conduite. C’est avec la technologie Constellation, dévoilée lors de la GTC 2018, que Nvidia a poursuivi sa quête des algorithmes infaillibles et toujours aux aguets. En simulant des situations extrêmement variées et même parfois trop dangereuses pour être reproduites dans le monde réel, Nvidia a ainsi pu vérifier l’efficacité de ses programmes.

D’ailleurs, la société de Santa Clara vient d’annoncer à l’occasion de cette conférence d’ouverture de la GTC 2019, que Constellation est disponible à ceux de ses partenaires qui seraient intéressés. Toyota, un des plus grands constructeurs automobiles mondiaux, est ainsi un des premiers à sauter le pas et à intégrer la totalité de la chaîne de technologie automobile de Nvidia dans ses productions.
Y compris Nvidia Safety Force Field, donc, dont les algorithmes open source sont par ailleurs accessibles à tous ceux qui le souhaitent. Une belle générosité. Nvidia est confiant dans le fruit de son travail et également bien conscient que sans ses unités de calcul embarquées ultraperformantes, ses algorithmes ne sont rien…