Et si un jour les voitures autonomes étaient capables de réagir avec bon sens et non pas seulement en fonction d’un apprentissage s’appuyant sur des bases de données ? C’est l’objectif sur lequel travaille l’équipe d’iSee, une start-up créée par des membres du MIT, rapporte la revue de l’établissement.
Au lieu de s’appuyer sur du machine-learning pour apprendre aux voitures comment se conduire, la start-up a choisi de s’inspirer des sciences cognitives pour offrir à l’intelligence artificielle (IA) une dose de bon sens afin de pouvoir réagir rapidement à des événements inconnus ou des interactions complexes sur la route.
Prendre le reste du monde en compte
L’équipe d’iSee développe donc, avec l’aide de Josh Tenenbaum, professeur du département d’étude du cerveau et des sciences cognitives du MIT, des algorithmes qui tentent d’imiter la manière dont les humains comprennent le monde, y compris lorsqu’ils sont en interaction avec d’autres personnes. Un peu comme font les enfants. Vaste et passionnant programme.
Lorsqu’il reçoit un grand nombre de données, un réseau neuronal profond peut reconnaître très précisément des modèles. Mais il a des limites et conduire implique plus que la reconnaissance de modèles. Les humains s’appuient en permanence sur leur bon sens et la compréhension de leur environnement lorsqu’ils conduisent. Ils savent ainsi qu’un bus met du temps à s’arrêter et que cet arrêt peut être suivi de l’apparition de nombreux piétons. Ils ne font pas qu’identifier le bus.
« Le deep learning est une chose formidable et on peut apprendre beaucoup de précédentes expériences, mais on ne peut pas avoir de données sur tout », a expliqué Yibiao Zhao cofondateur d’iSee à nos confrères américains en montrant des vidéos de diverses situations complexes ayant entraîné des accidents. « Les IA ont du mal à réagir avec bon sens. » En restant sur des schémas « prédéfinis », elles ne peuvent éviter des accidents impliquant une situation inhabituelle, comme lorsqu’un camion traverse toutes les voies de l’autoroute par exemple.
Permettre à une IA d’anticiper
iSee a donc choisi de s’appuyer sur du machine learning classique mais aussi sur de la programmation probabiliste afin que la nouvelle forme d’intelligence artificielle puisse déduire des situations malgré certaines incertitudes. Elle pourrait ainsi déterminer qu’un conducteur qui se dirige vers la route veut probablement s’insérer dans la circulation.
Evidemment, cette entreprise est loin d’avoir la taille des grands du secteur que sont, entre autres, Audi, Google ou encore Tesla, mais la technologie qu’elle développe pourrait avoir un impact important non seulement sur les voitures autonomes mais également sur les autres domaines où l’intelligence artificielle intervient. En permettant aux machines d’apprendre à partir de moins de données et de construire une forme de bon sens, cette technologie pourrait rendre les robots industriels plus intelligents et plus humains.
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