Pourquoi les voitures sans conducteur, l'IA et la création dans une machine d'intelligence humaine reste lointaine

Blâmez le battage médiatique de cadres techniques tels que Elon Musk – et les limites de l'intelligence artificielle

Jeudi 10 octobre 2019 à 22h06

Mis à jour Jeudi 10 octobre 2019 à 22h07
De nombreux experts estiment désormais que les véhicules autonomes apparaîtront progressivement sur 30 à 50 ans (Photo: JUSTIN TALLIS / AFP / Getty)

Peu d'idées ont technologues enthousiastes autant que la voiture autonome. Les progrès de l’apprentissage automatique, un sous-domaine de l'intelligence artificielle (IA), permettrait aux voitures de s’apprendre à conduire en s’appuyant sur des quantités de données issues du monde réel. Plus ils conduisaient, plus ils collecteraient de données et mieux ils deviendraient. Robotaxis invoqué avec le coup d'une application rendrait la possession d'une voiture obsolète. Mieux encore, des réflexes opérant à la vitesse de l'électronique amélioreraient considérablement la sécurité. Les dirigeants de l'industrie automobile et de la technologie ont parlé d'un monde de «zéro collision». Et la technologie était au coin de la rue.

En 2015, le Le patron de Tesla Elon Musk a prédit que ses voitures serait capable d’une «autonomie complète» d’ici 2017. M. Musk est réputé pour ne pas avoir respecté ses propres délais. Mais il n'est pas seul. General Motors a annoncé en 2018 qu'il lancerait une flotte de voitures sans volant ni pédale en 2019; en juin, il a changé d'avis.

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Waymo, la filiale d'Alphabet largement considérée comme le leader du secteur, s'est engagée à lancer un service de taxi sans conducteur à Phoenix, en Arizona, où elle testait ses voitures, à la fin de 2018. Le projet a été un peu rébarbatif. Seule une partie de la ville est couverte; seuls les utilisateurs approuvés peuvent participer.

Les rues larges et ensoleillées de Phoenix sont parmi les plus faciles à conduire dans le monde. Néanmoins, les voitures de Waymo ont des chauffeurs de la sécurité humaine au volant, juste au cas où. Jim Hackett, le patron de Ford, reconnaît que l'industrie "a surestimé l'arrivée de véhicules autonomes".

Coincé dans une confiture

Le directeur général de Tesla, Elon Musk, présente le VUS multisegment Tesla Model X en 2015 (Photo: Getty)

Chris Urmson, l’un des piliers des efforts de conduite autonome d’Alphabet (il est parti en 2016), espérait que son jeune fils n’aurait jamais besoin d’un permis de conduire. M. Urmson mentionne maintenant que les voitures autonomes apparaîtront progressivement au cours des 30 à 50 prochaines années.

Les entreprises adoptent de plus en plus une approche progressive, s'appuyant sur des technologies telles que le maintien de la voie ou le stationnement automatique. Une série de fatalités impliquant des voitures autonomes conduit à l'idée qu'un monde sans accident est proche de nulle part. Les marchés commencent à faire leur chemin. En septembre, Morgan Stanley, une banque, a réduit sa valorisation de Waymo de 40%, à 105 milliards de dollars (84 milliards de livres sterling), évoquant des retards dans sa technologie. En d'autres termes, l'avenir est bloqué dans la circulation. Cela reflète en partie la prédilection de l’industrie des technologies pour des promesses grandioses. Mais les voitures autonomes devaient également être un produit phare de la puissance de l'IA. Leurs luttes offrent des leçons précieuses dans les limites de la technologie la plus moderne du monde.

La première est que, malgré tous les progrès de l’apprentissage automatique, les machines ne sont toujours pas très douées pour l’apprentissage. La plupart des humains ont besoin de quelques dizaines d’heures pour maîtriser la conduite. Les voitures de Waymo ont parcouru plus de 10 millions de kilomètres de pratique et sont encore à la traîne.

Et une fois que les humains ont appris à conduire, même dans les rues faciles de Phoenix, ils peuvent, avec un petit effort, appliquer ces connaissances n'importe où, en apprenant rapidement à adapter leurs compétences à Bangkok, à l'heure de pointe, ou à une piste de graviers dans la Grèce rurale. Les ordinateurs sont moins flexibles.

Apprentissage rapide

Les chercheurs en intelligence artificielle ont passé beaucoup de temps à chercher des techniques qui les aideraient à suivre les leçons tirées par les humains. Jusqu'à présent, ils n'ont pas réussi. Une autre leçon est que les systèmes d’apprentissage automatique sont fragiles. Apprendre uniquement à partir de données existantes signifie qu’ils doivent faire face à des situations qu’ils n’ont jamais vues auparavant. Les humains peuvent utiliser leurs connaissances générales et leur raisonnement à la volée pour réagir à leurs nouveautés: un avion léger atterrissant sur une route très fréquentée, comme ce fut le cas dans l'État de Washington en août (grâce à la flexibilité cognitive des humains, aucune un a été blessé). Les chercheurs en voitures autonomes qualifient ces situations inhabituelles de «cas extrêmes». La conduite en est pleine, bien que la plupart soient moins dramatiques.

Les cas mal maîtrisés semblent avoir été à l'origine d'au moins certains des décès causés par des voitures autonomes à ce jour. Le problème est si difficile que certaines entreprises, en particulier en Chine, pensent qu'il peut être plus facile de réorganiser des villes entières afin de prendre en charge la conduite autonome limitée que de construire des voitures entièrement autonomes.

Le point le plus général est que, comme la plupart des technologies, ce que l’on appelle actuellement «IA» est à la fois puissant et limité. Les récents progrès dans l'apprentissage automatique ont été transformateurs. Dans le même temps, l'objectif final – la création dans une machine d'une intelligence fluide, générale et humaine, reste lointain.

Les gens doivent séparer l'excitation justifiée de l'hyperbole opportuniste. Peu de gens doutent qu'une voiture complètement autonome soit en principe possible. Mais le consensus est, de plus en plus, que ce n’est pas imminent. Quiconque compte sur l'IA pour le travail ou le plaisir pourrait faire pire que de se souvenir de ce récit édifiant.

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