{"id":62327,"date":"2025-05-17T11:52:44","date_gmt":"2025-05-17T09:52:44","guid":{"rendered":"https:\/\/autoestrada.ch\/?p=62327"},"modified":"2025-05-17T11:52:45","modified_gmt":"2025-05-17T09:52:45","slug":"la-mobilite-autonome-face-a-limprevisible","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/autoestrada.ch\/fr\/la-mobilite-autonome-face-a-limprevisible\/","title":{"rendered":"La mobilit\u00e9 autonome face \u00e0 l&rsquo;impr\u00e9visible"},"content":{"rendered":"\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Contrairement aux rues quadrill\u00e9es de nombreuses villes am\u00e9ricaines, les routes europ\u00e9ennes sont souvent \u00e9troites, sinueuses et irr\u00e9guli\u00e8res. Il existe une multitude d\u2019intersections sans marquages clairs de zones pi\u00e9tonnes, de ronds-points et de voies partag\u00e9es entre voitures, bus, trams, motos ou v\u00e9los. Concevoir un syst\u00e8me de mobilit\u00e9 autonome capable de fonctionner en toute s\u00e9curit\u00e9 dans ces conditions n\u00e9cessite plus que de simples capteurs sophistiqu\u00e9s et des cam\u00e9ras performantes.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Il s\u2019agit avant tout de relever un d\u00e9fi de taille: comprendre comment les humains se d\u00e9placent dans l\u2019environnement urbain. Les pi\u00e9tons, par exemple, prennent souvent des d\u00e9cisions spontan\u00e9es, comme traverser la rue brusquement, changer soudainement de direction ou se faufiler dans la foule. Un enfant peut courir apr\u00e8s son chien. Les cyclistes et scooters compliquent \u00e9galement la donne par leurs man\u0153uvres agiles et parfois impr\u00e9visibles.<\/p><div class=\"autoestrada-nel-contenuto autoestrada-entity-placement\" id=\"autoestrada-2107372579\" style=\"position: relative;padding: 30px;border: 2px solid red;margin: 25px auto 35px;text-align: center;width: fit-content;\"><div class=\"autoestrada-adlabel\">Annonce<\/div><div id=\"autoestrada-3238792284\"><!-- START ADVERTISER: from tradedoubler.com -->\r\n<script type=\"text\/javascript\">\r\nvar uri = 'https:\/\/impfr.tradedoubler.com\/imp?type(img)g(25401758)a(2263928)' + new String (Math.random()).substring (2, 11);\r\ndocument.write('<a href=\"https:\/\/clk.tradedoubler.com\/click?p=320153&a=2263928&g=25401758\" target=\"_BLANK\"><img src=\"'+uri+'\" border=0><\\\/a>');\r\n<\/script>\r\n<!-- END ADVERTISER: from tradedoubler.com -->\r\n<\/div><\/div>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">\u00abLa mobilit\u00e9 autonome, qu\u2019il s\u2019agisse de voitures ou robots de livraison, doit aller au-del\u00e0 d\u2019une simple r\u00e9action \u00e0 l\u2019instant pr\u00e9sent. Pour naviguer dans notre monde complexe et dynamique, ces syst\u00e8mes doivent \u00eatre capables d\u2019imaginer, anticiper et de simuler des futures possibles &#8211; tout comme les humains se demandent ce qui pourrait arriver ensuite. En somme, l\u2019IA doit apprendre \u00e0 anticiper l&rsquo;avenir\u00bb, explique Alexandre Alahi, directeur du&nbsp;<a href=\"https:\/\/www.epfl.ch\/labs\/vita\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">laboratoire VITA<\/a>&nbsp;(Visual Intelligence for Transportation Laboratory) de l\u2019EPFL.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Repousser les limites de la pr\u00e9diction: GEM<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Au laboratoire VITA, cet objectif devient r\u00e9alit\u00e9. Cette ann\u00e9e, l\u2019\u00e9quipe a vu sept de ses publications de recherche \u00eatre accept\u00e9es \u00e0 la prestigieuse conf\u00e9rence CVPR (Conference on Computer Vision and Pattern Recognition). Chacune des contributions propose une m\u00e9thode novatrice pour aider les syst\u00e8mes d\u2019IA \u00e0 imaginer, pr\u00e9dire et simuler les sc\u00e9narios futurs possibles &#8211; de la pr\u00e9vision des mouvements humains \u00e0 la g\u00e9n\u00e9ration de s\u00e9quences vid\u00e9o compl\u00e8tes. Tous les mod\u00e8les et jeux de donn\u00e9es sont publi\u00e9s en open source, permettant \u00e0 la communaut\u00e9 de recherche mondiale et \u00e0 l\u2019industrie de les utiliser. Ensemble, ces contributions repr\u00e9sentent un effort coordonn\u00e9 permettant aux agents autonomes de ne pas seulement r\u00e9agir, mais v\u00e9ritablement anticiper le monde qui les entoure.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">L\u2019un des mod\u00e8les les plus innovants est con\u00e7u pour pr\u00e9dire des s\u00e9quences vid\u00e9o \u00e0 partir d\u2019une seule image captur\u00e9e par une cam\u00e9ra embarqu\u00e9e (donnant le point de vue en premi\u00e8re personne). Baptis\u00e9 GEM (Generalizable Ego-Vision Multimodal World Model), il aide les syst\u00e8mes autonomes \u00e0 anticiper les \u00e9v\u00e8nements \u00e0 venir.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Dans le cadre de la Swiss AI Initiative, l\u2019outil a \u00e9t\u00e9 entra\u00een\u00e9 sur 4000 heures de vid\u00e9os couvrant la conduite autonome, les activit\u00e9s humaines en vue \u00e0 la premi\u00e8re personne et des prises de vue par drone. Ainsi, GEM apprend comment les personnes et les objets se d\u00e9placent dans diff\u00e9rents environnements. Il utilise ces connaissances pour g\u00e9n\u00e9rer de nouvelles s\u00e9quences vid\u00e9o qui imaginent ce qui pourrait se passer ensuite &#8211; qu\u2019il s\u2019agisse d\u2019un pi\u00e9ton traversant une route ou d\u2019une voiture tournant \u00e0 une intersection. Ces sc\u00e9narios imagin\u00e9s peuvent m\u00eame \u00eatre contr\u00f4l\u00e9s en ajoutant des voitures et des pi\u00e9tons, ce qui fait de GEM un outil puissant pour former et tester les syst\u00e8mes autonomes dans une grande vari\u00e9t\u00e9 de situations r\u00e9alistes.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Pour effectuer ses pr\u00e9dictions, le mod\u00e8le analyse simultan\u00e9ment plusieurs types de donn\u00e9es, appel\u00e9s signaux multimodaux. Il exploite les images RGB \u2014 c&rsquo;est-\u00e0-dire les images vid\u00e9o couleur classiques \u2014 pour comprendre le contexte visuel, ainsi que les cartes de profondeur pour appr\u00e9hender la structure 3D de la sc\u00e8ne. Ces deux types de donn\u00e9es permettent au mod\u00e8le de comprendre \u00e0 la fois le contexte visuel d\u2019une sc\u00e8ne, et la profondeur de champ. Autrement dit, ce qui se passe et o\u00f9 cela se passe. GEM prend \u00e9galement en compte les mouvements de la cam\u00e9ra (ego-motion), les postures humaines et la dynamique des objets au fil du temps. En apprenant comment tous ces signaux \u00e9voluent ensemble dans des milliers de situations r\u00e9elles, il peut g\u00e9n\u00e9rer des s\u00e9quences coh\u00e9rentes et r\u00e9alistes qui refl\u00e8tent les changements possibles d\u2019une sc\u00e8ne dans les secondes \u00e0 venir.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">\u00abL&rsquo;outil peut servir de simulateur r\u00e9aliste pour les v\u00e9hicules, les drones et autres robots, permettant de tester en toute s\u00e9curit\u00e9 des strat\u00e9gies de contr\u00f4le dans des environnements virtuels avant leur d\u00e9ploiement dans le monde r\u00e9el. Il peut aussi aider \u00e0 la planification en anticipant les changements dans l\u2019environnement, ce qui renforce la prise de d\u00e9cision contextuelle\u00bb, explique Mariam Hassan, doctorante au laboratoire VITA.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Sur la voie de la pr\u00e9diction<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">GEM se concentre sur la g\u00e9n\u00e9ration de vid\u00e9os pr\u00e9disant le futur et l\u2019exposition des syst\u00e8mes autonomes \u00e0 des sc\u00e9narios virtuels vari\u00e9s. D\u2019autres projets du professeur Alahi visent des niveaux d\u2019abstraction inf\u00e9rieurs afin d\u2019am\u00e9liorer la fiabilit\u00e9, la g\u00e9n\u00e9ralisation et la prise de conscience sociale des pr\u00e9dictions.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Notamment, l\u2019un d\u2019entre eux vise \u00e0 pr\u00e9dire de mani\u00e8re fiable o\u00f9 les personnes vont se d\u00e9placer, m\u00eame lorsque les donn\u00e9es sont incompl\u00e8tes ou partiellement erron\u00e9es. Un autre, MotionMap, adopte une approche probabiliste pour g\u00e9rer l\u2019impr\u00e9visibilit\u00e9 inh\u00e9rente aux mouvements humains. Cette approche permet aux syst\u00e8mes de se pr\u00e9parer \u00e0 des mouvements inattendus dans des environnements dynamiques.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Ces efforts forment un cadre de pr\u00e9diction plus large qui cartographie les interactions complexes \u00e0 l&rsquo;\u0153uvre dans les environnements urbains denses. Les d\u00e9fis restent nombreux: maintenir une coh\u00e9rence \u00e0 long terme, atteindre une pr\u00e9cision spatiale \u00e9lev\u00e9e et garantir l\u2019efficacit\u00e9 computationnelle. Au c\u0153ur de tout cela, une question cruciale demeure: jusqu\u2019o\u00f9 peut-on pr\u00e9dire le comportement des individus qui ne suivent pas toujours des sch\u00e9mas pr\u00e9visibles? Les d\u00e9cisions humaines sont fa\u00e7onn\u00e9es par l\u2019intention, l\u2019\u00e9motion et le contexte \u2013 des facteurs que les machines ne per\u00e7oivent pas toujours.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>A propos de la Swiss AI Initiative<\/strong><br>Lanc\u00e9e en d\u00e9cembre 2023 par l\u2019EPFL et l\u2019ETH Zurich, la Swiss AI Initiative rassemble plus de 10 institutions acad\u00e9miques suisses. Avec plus de 800 chercheurs et chercheuses impliqu\u00e9s et un acc\u00e8s \u00e0 10 millions d\u2019heures GPU, elle constitue le plus grand effort mondial en open source d\u00e9di\u00e9 aux mod\u00e8les fondamentaux en IA. Le mod\u00e8le d\u00e9velopp\u00e9 par le laboratoire VITA, en collaboration avec quatre autres institutions (Universit\u00e9 de Berne, SDSC, Universit\u00e9 de Zurich et ETH Zurich), est l\u2019un des premiers grands mod\u00e8les issus de cette initiative ambitieuse. Il a \u00e9t\u00e9 entra\u00een\u00e9 sur le superordinateur Alps du Swiss National Supercomputing Centre (CSCS), qui fournit la puissance de calcul n\u00e9cessaire pour traiter d\u2019immenses volumes de donn\u00e9es multimodales.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Quid de la mobilit\u00e9 autonome en Suisse?<\/strong><br>En Suisse, la mobilit\u00e9 totalement autonome n\u2019est pas encore autoris\u00e9e sur la voie publique. Cependant, depuis mars 2025, les voitures \u00e9quip\u00e9es de syst\u00e8mes avanc\u00e9s d\u2019assistance \u00e0 la conduite sont autoris\u00e9es \u00e0 conduire, acc\u00e9l\u00e9rer et freiner de mani\u00e8re autonome. Les conducteurs doivent n\u00e9anmoins rester vigilants et se tenir pr\u00eats \u00e0 reprendre le contr\u00f4le. Cela marque une \u00e9tape importante vers une automatisation du quotidien. Les cantons peuvent approuver des axes sp\u00e9cifiques pour les v\u00e9hicules totalement autonomes, fonctionnant sans pr\u00e9sence humaine \u00e0 bord et surveill\u00e9s \u00e0 distance par des centres de contr\u00f4le. Ces trajets seront principalement utilis\u00e9s par des bus et des v\u00e9hicules de livraison.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Texte et image&nbsp;: EPFL<\/p>\n\n\n\n<div class=\"aes-custom-banner\">\n\n<!-- START ADVERTISER: JUST EAT CH \/ Takeaway.com from awin.com -->\n\n<a rel=\"sponsored noopener\" href=\"https:\/\/www.awin1.com\/cread.php?s=3574008&#038;v=12111&#038;q=483922&#038;r=1229872\" target=\"_blank\">\n    <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.awin1.com\/cshow.php?s=3574008&#038;v=12111&#038;q=483922&#038;r=1229872\" border=\"0\" alt=\"\">\n<\/a>\n\n<!-- END ADVERTISER: JUST EAT CH \/ Takeaway.com from awin.com -->\n\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Contrairement aux rues quadrill\u00e9es de nombreuses villes am\u00e9ricaines, les routes europ\u00e9ennes sont souvent \u00e9troites, sinueuses et irr\u00e9guli\u00e8res. 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