Depuis plusieurs années maintenant, des essais de véhicules autonomes se déroulent un peu partout dans le monde. Lorsqu’ils interviennent au beau milieu de la circulation, ces derniers peuvent générer des accidents qui virent parfois au drame. Nous vous parlions notamment de cette femme qui, en mars 2018, a été renversée par une voiture autonome Uber, alors qu’elle traversait hors des passages piétons. Elle est morte par la suite dans l’ambulance. D’autres incidents sont depuis régulièrement intervenus, si bien que les tests sont assez souvent freinés, voire totalement stoppés.
Vers une meilleure sécurisation des véhicules autonomes ?
Oxbotica, une entreprise britannique spécialisée dans les logiciels pour véhicules autonomes, a une réponse toute trouvée face à ce problème. Elle a conçu et développé une technologie deepfake capable de générer des milliers d’images photo-réalistes en seulement quelques minutes. Ainsi, il n’est plus systématiquement nécessaire de procéder à des essais en situation de conduite réelle pour développer et perfectionner les systèmes de conduite.
Selon SmartCitiesWorld, la compagnie affirme que sa technologie peut reproduire des conditions de conduites difficiles, tout en soumettant les véhicules à des événements rares afin d’observer leur réaction.
Paul Newman, co-fondateur et directeur de la technologie chez Oxbotica, explique à nos confrères : « L’utilisation de deepfakes est une opportunité incroyable pour nous d’augmenter la vitesse et l’efficacité de l’autonomie en toute sécurité de n’importe quel véhicule dans n’importe quel environnement – un objectif central de notre vision de l’autonomie universelle ». Il précise aussi que cela ne remplace pas les tests dans le monde réel, mais permet de renforcer la sécurité des nouveaux systèmes.
Il s’agit en tout cas d’une utilisation positive des deepfakes, une technologie très critiquée pour les nombreux risques de manipulation qu’elle peut générer. Elle a aussi des propriétés très appréciées en matière de traduction. Un système permet en effet de traduire automatiquement une vidéo en synchronisant les mouvements de lèvres, pour rendre l’ensemble plus crédible.
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