La solution miracle pour la conduite autonome ?

ChatGTP et d’autres systèmes d’IA sont sur le point de révolutionner le monde. Pourraient-elles aussi accélérer le développement des voitures autonomes ?

De nouveaux services basés sur l’intelligence artificielle se sont récemment développés de manière explosive. On connaît surtout des modèles basés sur le texte et la parole, comme ChatGPT ou des IA qui génèrent des images, comme Mindfactory ou Dall-E. Les modèles de langage exécutent des tâches très complexes en quelques secondes et sont également capables de créer du code logiciel.

Cela soulève la question de savoir si des applications comme ChatGPT peuvent également développer plus rapidement une technologie de conduite autonome. La conduite entièrement autonome est actuellement suspendue. La technologie est là, mais le logiciel n’est pas encore assez mature pour être utilisé en toute sécurité sur la route. Alors, ChatGPT pourrait-il aider la technologie à percer ? Après tout, il s’agit simplement d’interpréter correctement les volumes de données.

ChatGPT pourrait réduire considérablement les coûts

Les véhicules autonomes sont une mosaïque d’une variété de technologies complexes. Outre l’intelligence artificielle, il s’agit notamment de la vision par ordinateur, de la fusion de capteurs et de la robotique. Les soi-disant grands modèles de langage (LLM) – la base de ChatGTP – peuvent aider à certains aspects du processus de développement, par exemple le traitement du langage naturel pour l’interaction homme-véhicule. Egalement en machine learning pour l’apprentissage d’algorithmes de conduite autonome.

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C’est exactement là que réside l’un des plus gros problèmes auxquels sont actuellement confrontés les développeurs. La formation et la validation du logiciel prennent beaucoup de temps. Les LLM pourraient raccourcir considérablement le chemin car ils sont capables de faire le travail plus rapidement. Cela s’applique surtout aux modèles de formation pour les systèmes de conduite autonome, qui ont occupé une grande partie du temps de développement jusqu’à présent. Ces modèles font également grimper les coûts, ce qui explique les prix parfois élevés des systèmes d’aide à la conduite.

Même la meilleure IA ne peut rien faire contre le mauvais temps

Cependant, les LLM ne peuvent pas remplacer les tests, la validation et l’optimisation approfondis de la technologie. Les simulations peuvent être très précises, mais elles ne peuvent pas anticiper toutes les situations de trafic. Même avec la météo, il y a toujours un problème clair. En conduite de nuit avec des chutes de neige, les systèmes atteignent rapidement leurs limites. Ensuite, seul le test dans le monde réel permet de collecter un maximum de données. Après tout, une IA pourrait en fait les évaluer plus rapidement.

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De plus, il existe encore de nombreux obstacles techniques et juridiques pour faire des véhicules entièrement autonomes une réalité. Celles-ci incluent des questions sur la sécurité, la responsabilité, l’éthique et la cyberprotection. Et en matière de législation, même l’IA la plus intelligente sera ralentie. L’élaboration de nouvelles lois, principalement au niveau complexe de l’UE, prend beaucoup de temps.

Les grands modèles de langage (LLM) comme ChatGPT sont conçus pour traiter et analyser de grandes quantités de données et générer des réponses en langage naturel. Bien qu’ils puissent être utiles pour de nombreuses applications, y compris celles liées aux véhicules autonomes, ils ne sont pas une panacée pour tous les défis de développement de voitures autonomes.

Don Dahlmann est journaliste depuis plus de 25 ans et travaille dans l’industrie automobile depuis plus de dix ans. Chaque lundi, vous pouvez lire ici sa chronique “Torque”, qui pose un regard critique sur l’industrie de la mobilité.