Essais & Simulations n°133

Essais et modélisation
Serge Laverdure
Responsable de la partie Simulation pour les véhicules autonomes (branche autrement
appelée Autonomous Driving Solution) chez ESI, Serge Laverdure est entré chez l’éditeur
français en 2013 au moment où celui-ci a commencé à investir dans la simulation embarquée.
Aujourd’hui, l’ingénieur diplômé en électronique et ses équipes concentrent leur travail
sur la création de solutions de rupture pour accélérer les processus de mise au point
de produits intelligents et connectés.
Recherche & développement
Véhicule autonome : l’enjeu de l’intelligence artificielle
pour décrypter les chemins de compréhension
chez l’humain
Dans le prolongement de son partenariat avec l’IFSTTAR, l’éditeur ESI Group s’appuie sur l’intelligence
artificielle pour faire de la « conception centrée sur l’humain ». Une manière de rendre les véhicules de demain
plus interactifs et plus intelligents en comprenant mieux les comportements humains.
L’intelligence artificielle se définit comme une brique
technologique incontournable dans le développement
des véhicules autonomes, comme dans de nombreux
domaines de l’industrie à venir d’ailleurs. Comme l’a démontré
Cédric Villani dans son rapport publié ce printemps et
qui agrège tout ce qui peut donner lieu à une utilisation de
l’intelligence artificielle, le potentiel de l’IA est gigantesque,
encore faut-il s’en donner les moyens ; « il s’agit d’une brique
essentielle mais il reste encore beaucoup de travail à faire pour
que les développements liés à l’IA soient réalisés aussi en France
et pas seulement aux États-Unis ou en Chine, avertit Serge
Laverdure, responsable de la branche Autonomous Driving
Solution chez ESI. Ce rapport va dans le bon sens car il fait
prendre conscience que nous devons fédérer les acteurs de l’IA
et accélérer dans la recherche ».
Si, dans l’industrie, l’intelligence artificielle n’a jusqu’à présent
été utilisée que pour des tâches connues, le véritable enjeu
aujourd’hui est de l’appliquer à des développements en cours,
à l’image du véhicule autonome qui, on le sait, n’a rien de
simple. De gros utilisateurs comme Uber, dont l’avenir dépend
de l’aboutissement technologique et de l’acceptation du véhicule
autonome dans la société, le savent très bien. L’accident
survenu en mars en Arizona provoquant la mort d’un passant
marque durablement les esprits. D’où le double défi pour les
constructeurs – mais aussi les autres gros acteurs de ce marché
en devenir, à commencer par les Gafa* – qui repose d’une
part sur la sécurité des systèmes et leur capacité à analyser
l’environnement pour prendre la meilleure décision, d’autre
part sur la gestion des phases de transition ; Serge Laverdure
s’explique : « si les informations envoyées au système ne sont
pas suffisantes pour que le véhicule prenne lui-même sa décision,
ce dernier redonnera de fait la main au conducteur, qui
ne s’y attendra pas forcément. Cette phase est critique car le
conducteur devra d’un seul coup reprendre conscience de l’environnement
de conduite dans lequel son véhicule se déplace ! ».
La plateforme ESI Pro-SIVIC permet de mettre l’humain
dans la boucle pour mieux comprendre ses prises de décision
Mieux comprendre l’humain pour améliorer
la sécurité
Pour ces raisons, le directeur de la branche Autonomous
Driving Solution confirme qu’on est encore loin du degré 3
de l’autonomie du véhicule, degré qui prévoit une première
délégation de conduite (en d’autres termes, le conducteur est
mis hors de la boucle de décision). C’est d’ailleurs ici que l’on
parle véritablement de « safety », un sujet crucial pour faire
accepter le véhicule autonome par le législateur mais aussi
et surtout aux yeux des utilisateurs, conducteur, passagers
ainsi que tout ce qui environne le véhicule (piétons, autres
véhicules, obstacles, conditions climatiques, etc.).
12I ESSAIS & SIMULATIONS • N°133 • mai-juin 2018