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Intelligence artificielle dans l’automobile : un marché multiplié par 17 en 10 ans !

Publié le 15 juin 2016 à 12:31 par Pierrick Arlot        Perspective

Intelligence artificielle

Alors que la complexité et le taux de pénétration des systèmes d’info-divertissement et d’assistance évoluée à la conduite (ADAS) embarqués dans les véhicules augmentent inexorablement, les équipementiers et constructeurs automobiles sont en quête de solutions matérielles et logicielles qui supportent un degré plus ou moins élevé d’intelligence artificielle capable d’émuler les fonctions d’un cerveau humain. C’est tout du moins le constat de la société d’études IHS qui anticipe la vente de 122 millions de systèmes d’intelligence artificielle (IA) pour les fonctions précitées en 2025 contre seulement 7 millions d’unités en 2015. Avec un taux de pénétration de 109% en 2025 (certains véhicules pouvant embarquer plusieurs systèmes IA) contre 8% en 2015.

« Un système IA apprend en continu via sa propre expérience et sa capacité à appréhender et reconnaître son environnement, note Luca De Ambroggi, analyste du secteur automobile chez IHS. Il apprend à partir de sons réels, d’images et d’autres entrées sensorielles. Du coup, le système reconnaît l’environnement dans lequel évolue un véhicule et évalue les implications contextuelles alors que le véhicule se déplace. »

Selon le cabinet d’analystes, l’intelligence artificielle va devenir dans les cinq ans qui viennent une fonctionnalité standard dans deux catégories d’équipements : les interfaces homme/machine pour l’info-divertissement (dont les interfaces avec reconnaissance vocale, reconnaissance de gestes, y compris reconnaissance de l’écriture cursive, suivi du regard, surveillance du conducteur ou assistance virtuelle) d’une part, et les systèmes ADAS et les véhicules autonomes d’autre part. Dans les systèmes ADAS notamment, IHS reconnaît que l’apprentissage profond, qui mime le fonctionnement des réseaux de neurones humains, présente plusieurs avantages face aux algorithmes traditionnels. Le deep learning permet ainsi la détection et la reconnaissance de multiples objets, améliore la perception, réduit la consommation d’énergie, supporte la classification des objets, reconnaît et prédit les actions, et réduit le temps de développement des systèmes ADAS, assure la société d’études.

Selon IHS toutefois, les équipements requis pour embarquer de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage profond dans des applications automobiles à hautes performances et à sûreté de fonctionnement critique ne sont pas encore disponibles en volume en raison de leur coût et de leur encombrement… Quoi qu’il en soit, certains éléments IA sont déjà disponibles dans les véhicules. Au sein d’interfaces homme/machine pour systèmes d’info-divertissement, on trouve ainsi des technologies de reconnaissance vocale qui s’appuient sur des algorithmes à base de réseaux de neurones tournant dans le cloud. Le modèle 2015 de la BMW série 7 est par exemple la première voiture à s’appuyer sur une approche hybride avec un système embarqué apte à reconnaître la voix en absence de connectivité radio. Dans le domaine des applications ADAS, le constructeur Tesla affirme, quant à lui, avoir implémenté des réseaux de neurones dans son unité de contrôle de conduite autonome bâtie sur le processeur EyeQ3 de l’israélien Mobileye.

 

 

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