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Véhicule autonome et intelligence artificielle

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Cette présentation réalisée lors du séminaire IFORE à la Défense le 23 janvier 2019 traite des problématiques liées à l'intelligence artificielle dans les véhicules autonomes.

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Véhicule autonome et intelligence artificielle

  1. 1. Institut français des sciences et technologies des transports, de l’aménagement et des réseaux www.ifsttar.fr La mobilité sous influence : Intelligence artificielle et mobilité autonome Olivier Orfila Chercheur, Ph. D. automatique Directeur-adjoint IFSTTAR-LIVIC (laboratoire sur les interactions véhicules infrastructures conducteurs) www.olivierorfila.fr Viktor Vasnetsov «Le tapis volant», 1880Kilobots, Harvard
  2. 2. Institut français des sciences et technologies des transports, de l’aménagement et des réseaux www.ifsttar.fr Intelligence articielle ? • Définitions : • L'ensemble des théories et des techniques mises en œuvre en vue de réaliser des machines capables de simuler l'intelligence (Larousse) • L'utilisation de programmes informatiques qui possèdent certaines des qualités de l'esprit humain, telles que la capacité de comprendre le langage, de reconnaître des images et d'apprendre par l'expérience. (Cambridge) • Transfert de capacités naturelles à la machine : intelligence naturelle humaine, super-organismes. Trans humanisme ? • Dans les transports
  3. 3. Institut français des sciences et technologies des transports, de l’aménagement et des réseaux www.ifsttar.fr La conduite autonome La machine VS l’humain • La machine meilleure que l’humain ? • L’avènement d’une dictature technologique ? • Ferons-nous plus confiance à la machine ? • Faire face à l’illettrisme digital ? • Qui est responsable en cas d’accident ? • Rapport au travail ?
  4. 4. Institut français des sciences et technologies des transports, de l’aménagement et des réseaux www.ifsttar.fr Intelligence artificielle et véhicule autonome Architecture Méthodes de résolution • Systèmes déterministes : • Méthodes formelles • Automatique • Systèmes stochastiques : • Méthodes statistiques • Apprentissage Planification et Véhicule Autonome : Introduction à l’Etat de l’Art, L. Claussmann, extrait de cours Université d’Evry.
  5. 5. Institut français des sciences et technologies des transports, de l’aménagement et des réseaux www.ifsttar.fr Perception • Objectifs : • Comprendre l’environnement immédiat des véhicules • Perception, besoin : • Détecter • Classifier • Suivre • Prédire BDD Berkeley Segmentation sémantique NVidia Détection d’obstacle Waymo
  6. 6. Institut français des sciences et technologies des transports, de l’aménagement et des réseaux www.ifsttar.fr Planification • Décision : • Prévoir les actions à réaliser pour assurer les déplacements des voyageurs • Planification de trajectoire • Calculer les trajectoires sûres et idéales des mobiles afin de maximiser un ensemble de facteurs (temps, énergie, confort,…) Karthik Mahadevan, Sowmya Somanath, Ehud Sharlin, Research Report, Department of Computer Science, University of Calgary, Calgary, AB, Canada, October 2017.
  7. 7. Institut français des sciences et technologies des transports, de l’aménagement et des réseaux www.ifsttar.fr Gestion des ambiguïtés • Prise de décision et éthique • Méthode consensuelle • Méthode logique (pas de mise en danger) The Moral Machine experiment, Edmond Awad, Sohan Dsouza, Richard Kim, Jonathan Schulz, Joseph Henrich, Azim Shariff, Jean-François Bonnefon & Iyad Rahwan, Nature, volume 563, pages59–64 (2018) Incorporating Ethical Considerations Into Automated Vehicle Control Sarah M. Thornton, Selina Pan, Stephen M. Erlien, and J. Christian Gerdes, IEEE transactions on intelligent transportation systems, vol. 18, NO. 6, JUNE 2017
  8. 8. Institut français des sciences et technologies des transports, de l’aménagement et des réseaux www.ifsttar.fr Hypervision • Consiste à contrôler un ensemble de véhicules : • Moyens de communication • Auto-organisation • Exemples : • Ferroviaire, transports en commun, taxis, flottes professionnelles, PMV,…
  9. 9. Institut français des sciences et technologies des transports, de l’aménagement et des réseaux www.ifsttar.fr Hypervision • Intelligence collective: • Centralisée • Distribuée • Auto organisée • Hybride • Risques : • Résilience réduite • Dictature technologique Hyperviseur central Véhicule 1 Véhicule 2 Véhicule 3 Véhicule n Vecteur de communication Hyperviseur distribué Hyperviseur distribué Hyperviseur distribué Hyperviseur distribué Auto organisation Auto organisation Auto organisation Auto organisation Véhicule 1 Véhicule 2 Véhicule 3 Véhicule n Auto organisation Auto organisation Auto organisation Auto organisation Véhicule 1 Véhicule 2 Véhicule 3 Véhicule n Vecteur de communication Hyperviseur distribué Hyperviseur distribué Hyperviseur distribué Hyperviseur distribué Hyperviseur central Véhicule 1 Véhicule 2 Véhicule 3 Véhicule n Vecteur de communication
  10. 10. Institut français des sciences et technologies des transports, de l’aménagement et des réseaux www.ifsttar.fr Les questions transversales • La gestion des données • La collecte et le traitement • La sécurité des données • L’interaction humain-machine • Intra et extra véhiculaire (usagers et usagers vulnérables) • Acceptabilité • La cohérence internationale : • Règlementation et standardisation • Prise en compte des différences culturelles
  11. 11. Institut français des sciences et technologies des transports, de l’aménagement et des réseaux www.ifsttar.fr Merci de votre attention Olivier Orfila IFSTTAR 25 allée des Marronniers 78000 VERSAILLES France Tél. +33 (0)1 30 84 40 25 www.ifsttar.fr olivier.orfila@ifsttar.fr www.olivierorfila.fr

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