Le responsable de l’IA chez Tesla a expliqué en quoi l’approche choisie par le constructeur est plus complexe que celle de ces concurrents, mais aussi plus pérenne et extensible, lui offrant un net avantage dans l’avenir.
Dans le cadre de CVPR 2020, une conférence sur la vision par ordinateur, Andrej Karpathy, le directeur senior de l’Intelligence Artificielle de Tesla, a expliqué en détail le mode de fonctionnement de l’Autopilot et en quoi il diffère de l’approche de nombre de ses concurrents dont Waymo, le service de taxi autonome de Google.
Tesla traite chaque intersection comme nouvelle
Après être revenu en détail sur les différentes fonctions qui constituent l’Autopilot, Andrej Karpathy a expliqué ce qui faisait la particularité du système Tesla. L’Autopilot comprend par exemple le Smart Summon qui permet au véhicule de quitter sa place de parking pour venir se placer aux pieds du conducteur et dont la fonction opposée devrait arriver avant la fin de l’année. C’est la Navigation sous Autopilot qui permet au conducteur de se laisser transporter sur autoroute, ce qui aboutit parfois à des accidents pour ceux qui ne prêtent pas suffisamment attention à la route, qui fait le plus parler.
Le moteur d’intelligence artificielle fonctionne par « apprentissage automatique » ou « machine learning ». L’algorithme va analyser les images reçues des 8 différentes caméras, les corréler aux informations reçues des autres capteurs, ultra-son ou radar, puisque les Tesla n’ont pas de LiDAR. Grâce à cela, il va chercher la réponse la plus propice en fonction de la situation. Cela signifie que toute intersection est traitée comme une nouveauté.
Waymo se repose sur les cartes HD pour sa conduite autonomes
À l’inverse, des entreprises comme Waymo se basent sur des cartes de navigation extrêmement précises qui contiennent les positions GPS des routes, mais aussi les panneaux routiers, les positions des feux tricolores, etc. Cela signifie que les véhicules n’ont à gérer que les obstacles temporaires la route. Tesla ne voit pas cette solution comme pérenne, car elle nécessite de créer et maintenir ces cartes pour toutes les routes du monde.
Tesla s’appuie les données de conduite collectées auprès des véhicules vendus, plus d’un million à fin mars 2020. Ils ont parcouru plus de 3 milliards de kilomètres. Tesla peut demander activement aux véhicules d’envoyer les images quand le taux de confiance en leur identification est faible afin qu’elles puissent être ajoutées à l’algorithme. L’Europe est toutefois plus prudent que les Etats-Unis vis-à-vis de la conduite autonome.
Source : CVRP 2020
