Réunis devant un écran, qui diffusait une vidéo dans le trafic urbain, nous avons été soumis à un AI Challenge. Nous devions d'abord en 5 secondes identifier le nombre de piétons dans cette scène (premier piège : un piéton était caché par le soleil sur le bord du trottoir). Nous avons eu un quiz équivalent en 1 seconde (le temps que la voiture aura pour analyser ces images). Puis, il y a eu une autre question piège : en quelques secondes, nous devions compter le nombre de voitures (y compris celles stationnées) alors que l'auto évoluait dans une rue avec de nombreuses places de stationnement.
Ce petit jeu avait pour but de montrer que l'humain, aussi attentif soit-il, ne percevait pas tout le temps le danger, alors que les capteurs du véhicule (caméras, radars, lidar, capteurs à ultrasons) fonctionnent en continu. Et eux ne sont jamais distraits ou fatigués.
Toutefois, la difficulté est d'apprendre à la machine à faire le tri entre toutes ces données. Par exemple, il ne suffit pas de voir le piéton sur le bord du trottoir. Le véhicule devra pouvoir prédire s'il va traverser, tout en analysant la position et les trajectoires possibles des véhicules aux alentours. C'est des maths, nous a-t-on expliqué, comme si c'était une évidence.
Les chercheurs de BMW s'appuient sur la donnée pour développer des algorithmes. Les bases de données enrichissent le système et le rendent plus intelligent. Avec l'AI, le véhicule pourra gérer des situations complexes et prendre rapidement une décision. C'est ce qui va se retrouver à bord des véhicules autonomes, comme la iNext qui arrive en 2021.
