Tesla vient de lever le voile sur les dessous fascinants de son logiciel de conduite autonome, le Full Self-Driving (FSD). Derrière cette prouesse technologique se cachent des innovations époustouflantes qui bouleversent l’expérience de conduite telle que nous la connaissons. Plongeons au cœur de cette technologie audacieuse qui suscite autant l’admiration que les questions.
En bref :
- Tesla poursuit son approche « Vision Only » en utilisant uniquement des caméras pour la conduite autonome.
- Le réseau neuronal du FSD apprend des scénarios de conduite complexes en observant 500 ans de conduite chaque jour.
- Des outils sophistiqués comme le « Generative Gaussian Splatting » et le « Neural World Simulator » améliorent la précision et la sécurité.
- Tesla révèle de nouvelles fonctionnalités impressionnantes du FSD lors de la Conférence internationale sur la vision par ordinateur.
- Les défis et les controverses entourant cette technologie continuent d’alimenter les débats.
Le réseau neuronal et la philosophie « Vision Only » de Tesla
Chez Tesla, la vision de la conduite autonome repose sur une idée audacieuse : se fier uniquement à ce que la voiture « voit » à travers ses caméras, une approche baptisée « Vision Only ». Oubliez les capteurs LiDAR coûteux et multiples, Tesla mise tout sur l’optimisation de ses caméras pour capter l’environnement. Ashok Elluswamy, à la direction de l’intelligence artificielle chez Tesla, a récemment détaillé ce choix à la Conférence internationale sur la vision par ordinateur (ICCV).
À la différence de la plupart des constructeurs tels qu’Audi ou BMW, le FSD de Tesla utilise un réseau neuronal artificiel qui imite la logique humaine. Pour chaque décision, le système analyse les images captées par les caméras, des signaux comme la vitesse du véhicule, et des données de navigation. Ce système peut donc, à l’instar d’un conducteur humain, évaluer une situation complexe. Imaginez une large flaque d’eau sur la chaussée ; le système décidera de l’éviter pour des raisons de sécurité, un choix qui semble évident aux yeux d’un conducteur humain.
L’analyse des données ne s’arrête pas là. L’un des atouts majeurs de cette technologie est sa capacité à apprendre des millions de kilomètres parcourus par tous les véhicules Tesla. Les décisions ne sont pas préprogrammées, mais apprises grâce à des données réelles. Cela permet au véhicule d’évoluer, de s’adapter et de réagir de manière de plus en plus précise à des scénarios variés comme les traversées animales ou les conditions météorologiques changeantes.
La complexité des scénarios réels et la réponse du FSD
Un des défis majeurs de la conduite autonome est la gestion des situations inhabituelles auxquelles un véhicule peut être confronté. Grâce à l’approche « Vision Only », Tesla a intégré dans son FSD la capacité à gérer des scénarios que l’on pourrait juger difficiles à coder. Par exemple, un groupe d’oies immobiles sur la route pourra être contourné en toute sécurité, tandis qu’un groupe de canards en déplacement demandera une pause momentanée. Ces situations nécessitent une décision rapide et sécurisée, que le FSD apprend progressivement.
Cette approche humaine du réseau neuronal permet au FSD de faire preuve d’une grande flexibilité décisionnelle, une compétence clé pour améliorer la confiance des utilisateurs. Non seulement ce système s’adapte à des décisions simples, mais il peut anticiper et évaluer la pertinence d’une action sans intervention humaine directe.
Des outils innovants pour perfectionner l’expérience de conduite
Le système FSD de Tesla ne se repose pas seulement sur l’observation de ses nombreuses caméras. Il incorpore également des technologies de pointe telles que le « Generative Gaussian Splatting » et le « Neural World Simulator ». Ces outils sont essentiels pour offrir une simulation réaliste des environnements routiers, permettant des tests sans mise en danger des passagers ou des tierces personnes.
Le « Generative Gaussian Splatting » est une technique de modélisation 3D qui permet de reproduire un environnement routier complet en une fraction de seconde. Grâce à cette innovation, les modèles peuvent simuler des routes et objets en mouvement, fournissant ainsi une aide précieuse au système pour visualiser des situations futures et réagir de manière appropriée.
Quant au « Neural World Simulator », il constitue un univers virtuel où le FSD peut être testé sur une multitude de scénarios sans risque réel. Cette technologie simule des environnements différents, affronte des situations complexes et permet l’ajustement des algorithmes de décision en fonction des résultats obtenus. Pour mettre cela en perspective, imaginez pouvoir recréer un embouteillage à Paris ou une traversée chaotique près de la place Charles de Gaulle à la visibilité souvent limitée. Cela offre un moyen inégalé de raffiner et de peaufiner le logiciel.
La combinaison de ces outils avec le système d’apprentissage en permanence de milliers de voitures Tesla sur route est ce qui permet à cette technologie de se rapprocher de plus en plus de la conduite entièrement autonome. Ce type de progression par apprentissage contextualisé rend les véhicules plus sûrs, optimisant chaque interaction avec l’environnement.
