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Tesla explique comment la Conduite entièrement autonome “voit” la route et prend des décisions

Tesla a profité de son événement AI Day pour détailler plus précisément le fonctionnement de la Conduite entièrement autonome, et les défis actuels pour l’améliorer.

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Tesla Full Self Driving
© Tesla

Tesla vient de tenir un événement en streaming baptisé AI Day, et à côté du nouveau robot humanoïde que la firme compte prochainement lancer, il a beaucoup été question de Conduite entièrement autonome. Pour l’heure, le dispositif n’est pas techniquement un vrai système de conduite autonome – mais si on en croit Elon Musk, le dispositif va évoluer. Avec la promesse qu’il pourra un jour conduire de manière plus sûre que les conducteurs humains.

“J’ai confiance dans le fait que notre hardware 3 Full Self Driving computer 1 sera capable de délivrer la conduite entièrement autonome avec des niveaux de sécurité bien meilleurs que lorsque la conduite est assurée par un humain. Le système sera au moins 200% ou 300% meilleur. Puis, évidemment, il y aura le hardware 4 FSD computer 2 que nous lanceront probablement avec le Cybertruck – donc probablement d’ici à peu près un an. Il sera environ quatre fois plus capable”, explique Elon Musk.

Tesla pense que la Conduite entièrement autonome sera beaucoup plus sûre que les conducteurs humains

Tesla est ensuite entré dans le détail. On a par exemple vu comment la voiture “voit” la route, les autres usagers et les piétons dans ce que la firme appelle le Vector Space. Il s’agit en fait d’une représentation 3D simple compilée à partir de huit caméras via une intelligence artificielle. Dans la démo que vous pouvez consulter en fin d’article, le Vector Space s’affiche sur la console de la Tesla.

Cette représentation sait s’affranchir de problèmes tels que l’obstruction temporaire du flux vidéo. L’IA sait en effet prédire la position et direction de tout ce qui l’entoure même si les capteurs ne voient temporairement plus certains objets et personnes susceptibles de croiser la trajectoire de la Tesla. Cela fonctionne aussi bien aux intersections que sur l’autoroute par exemple.

Les données du Vector Space sont ensuite envoyées à ce que Tesla appelle le Neural Net Planner. C’est ce composant qui gère concrètement la conduite. On y trouve une collection d’algorithmes dopés à l’IA. Elle est chargée en prime de simuler plusieurs milliers de fois par minute les conséquences de chacune des décisions de conduite – en prenant en compte les prédictions de trajectoire des autres usagers et des piétons.

Le système fonctionne si bien que le dispositif sait désormais prendre des décisions assez naturelles. Dans un exemple, on peut voir le système FSD changer de décision face à un usager indécis – passant d’une situation de céder le passage à la reprise de la conduite lorsque l’ordinateur a établi que l’usager en question le laisserait passer.

Tesla a développé une nouvelle puce en interne pour améliorer l’entraînement de son IA

Tout cela est calculé en temps réel dans le véhicule. Pourtant, la voiture ne devient pas plus intelligente à mesure que vous la conduisez. Le vrai secret du fonctionnement de la Conduite entièrement autonome, ce sont les modèles d’IA développés par Tesla – qui sont déjà prêts à l’emploi. Ces derniers requièrent beaucoup de travail, car il a fallu les entraîner avec de vastes quantités de données fiables, et les tester sans relâche, le tout sur des supercalculateurs.

Un effort qui continue d’être réalisé par les équipes R&D de Tesla en permanence. A terme, augmenter la fiabilité du système reviendra aussi à augmenter la puissance de calcul. Pour cela, Tesla a dévoilé Project Dojo, une initiative pour développer en interne une nouvelle puce adaptée aux ambitions de la firme.

La première puce en question, Tesla D1 est spécialisée dans le calcul distribué. Les puces D1 sont empaquetées en nombre dans ce que Tesla appelle ExaPOD, soit une unité de calcul pouvant délivrer jusqu’à 1,1 exaflop. Ce qui représente l’équivalent de la puissance combinée d’environ 30 500 cartes graphiques Nvidia RTX 3090.

Pour l’heure, il n’est pas encore question d’intégrer des ExaPOD directement dans les Tesla. Le système est pour le moins encombrant : il occupe environ un dizaine d’armoires d’ordinateurs mainframe. Mais cette puissance de calcul accrue bénéficiera directement à la précision des modèles d’apprentissage machine et donc à la fiabilité de la Conduite entièrement autonome.

Lire aussi – Ça se précise du côté de la Tesla à 25 000 dollars…

Vous pouvez regarder l’intégralité de la présentation, en anglais, dans la vidéo ci-dessous :

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