L'intelligence artificielle dans la vie quotidienne : De la théorie à la pratique

L’intelligence artificielle (IA) a progressé de manière spectaculaire ces dernières décennies, transformant progressivement notre quotidien et devenant un élément omniprésent dans de nombreux aspects de notre vie. Cependant, malgré ces avancées impressionnantes, l'IA demeure dans une phase de développement, et son utilisation dans des domaines sensibles tels que la conduite autonome ou la médecine soulève encore des défis importants.

Depuis l'emblématique victoire de Deep Blue sur Garry Kasparov en 1997, l'IA a démontré sa capacité à exécuter des tâches complexes. Néanmoins, cette victoire a aussi suscité des critiques, notamment concernant la manière dont Deep Blue avait remporté la partie, non par une forme de cognition ou de réflexion humaine, mais simplement en calculant toutes les possibilités de mouvements. Cet aspect de l'IA, qui se limite souvent à des calculs probabilistes et à des algorithmes prédéfinis, a conduit certains à remettre en question sa véritable « intelligence ».

L'IA a franchi une nouvelle étape en 2011 avec l'introduction de Watson, un programme d'IA qui a participé au jeu télévisé américain "Jeopardy!", battant les champions humains en répondant à des questions complexes. Ce succès a mis en lumière la capacité de l'IA à comprendre le langage naturel et à traiter des informations de manière rapide et précise. Cependant, il a aussi révélé les limites de cette technologie : bien que Watson ait remporté ce jeu, il n’était pas capable de comprendre véritablement les concepts qu'il manipulait, il se contentait de traiter des données de manière algorithmique.

Cependant, malgré ces avancées, l'IA n'en est encore qu'à ses débuts. Les chercheurs travaillent sans relâche pour améliorer la fiabilité et la sécurité de ces systèmes, en particulier dans des domaines sensibles. Une des grandes questions restantes est de savoir si l'IA sera un jour capable de justifier ses décisions de manière compréhensible pour les humains. Actuellement, l'IA semble être une « boîte noire » dans laquelle il est difficile de pénétrer pour comprendre comment elle prend ses décisions.

L’une des distinctions majeures en matière d’IA concerne les approches dites "top-down" (du haut vers le bas) et "bottom-up" (du bas vers le haut). L'approche top-down repose sur un système hiérarchique où les connaissances sont programmées à l'avance dans une base de données et manipulées pour résoudre des problèmes complexes. Cette approche est efficace pour des tâches de haut niveau, comme le traitement du langage naturel. En revanche, l’approche bottom-up, souvent incarnée par les réseaux neuronaux, consiste à créer un modèle à partir de composants simples connectés entre eux, qui apprend par lui-même à travers des cycles d’apprentissage. Cette approche est souvent plus adaptée aux tâches de bas niveau, comme la reconnaissance d’images.

Un autre concept émergent est l'apprentissage de bout en bout, où le système d'IA apprend à partir de la totalité des données d’entrée jusqu’à la sortie finale. Par exemple, pour une tâche de reconnaissance d'images, un modèle de bout en bout serait capable de traiter l’image dans son ensemble, en apprenant à identifier les objets de manière progressive sans avoir besoin d’interventions humaines supplémentaires. Des entreprises comme Wayve.ai, au Royaume-Uni, ont adopté cette approche pour développer des voitures autonomes, qui apprennent à conduire grâce à des caméras et des capteurs, sans recourir à des cartes haute définition ou des données externes. Ce système d’apprentissage par imitation et renforcement est capable de générer ses propres règles, évoluant en fonction des interactions avec son environnement.

Cependant, l’IA en conduite autonome reste confrontée à plusieurs obstacles. Bien qu’un tel système puisse naviguer efficacement dans des environnements complexes, il n’est pas encore assez fiable pour gérer toutes les situations possibles, notamment les cas extrêmes ou inattendus. L’un des principaux défis réside dans la capacité à comprendre et corriger les erreurs d’une voiture autonome après un incident. À l’heure actuelle, ces véhicules sont principalement testés dans des zones géographiquement limitées, et il reste à déterminer quand la technologie sera assez robuste pour être utilisée sur toutes les routes.

L’intelligence artificielle a un potentiel immense, mais son évolution nécessite encore de nombreuses améliorations, en particulier dans les domaines de la sécurité, de l’explicabilité des décisions et de la gestion des erreurs. En outre, il est essentiel de se rappeler que l'IA, aussi avancée soit-elle, ne remplace pas l'intelligence humaine, mais offre un complément qui peut transformer de nombreux aspects de notre quotidien, de la conduite autonome à la médecine en passant par l'éducation.

Comment Toyota Guardian révolutionne la sécurité automobile en alliant l'homme et la machine

Un des grands progrès réalisés par TRI ces dernières années a été l'introduction du contrôle d'enveloppe hybride, où Toyota Guardian combine et coordonne les compétences humaines et celles de la machine. Inspiré par le fonctionnement des avions de chasse modernes, où le pilote contrôle le manche mais ne pilote pas directement l'avion, ce système traduit les intentions du pilote en actions stabilisatrices effectuées des milliers de fois par seconde. Ce contrôle hybride est bien plus complexe à concevoir dans une voiture que dans un avion de chasse, car l'enveloppe de contrôle d'un véhicule ne dépend pas seulement des dynamiques du véhicule, mais aussi de sa capacité à percevoir et prédire son environnement immédiat.

Le système Toyota Guardian ne fonctionne pas comme un interrupteur binaire entre le conducteur humain et l'autonomie. Il offre une interaction fluide et continue entre les deux, où l'humain et la machine collaborent pour maximiser la sécurité et les performances. Ainsi, Guardian devient un système de sécurité automatisée capable de fonctionner en coopération avec un conducteur humain ou avec un système de conduite autonome, que ce dernier provienne de Toyota ou d'une autre entreprise.

TRI insiste sur la difficulté d'une

Comment les systèmes de sécurité passifs et les véhicules automatisés peuvent protéger les occupants et l’environnement extérieur

Les systèmes de sécurité passifs jouent un rôle crucial en protégeant les occupants du véhicule lors d'un accident. Ces technologies, souvent invisibles, deviennent de plus en plus sophistiquées à mesure que les véhicules deviennent plus autonomes. L'objectif fondamental est de minimiser les blessures, en agissant principalement après qu'un incident se soit produit, en absorbant l'énergie de l'impact et en prévenant les blessures graves par des éléments comme les airbags, les ceintures de sécurité et les structures de déformation.

Les scénarios de collision, bien que rares, soulèvent des questions éthiques profondes et des débats sur la programmation de ces systèmes. Les concepteurs de ces véhicules doivent tenir compte de scénarios où des vies humaines sont en jeu, et comment une machine devrait réagir dans des situations de décision de vie ou de mort. Cette problématique n’est pas seulement un défi technique, mais aussi une réflexion sociale et éthique. Ainsi, une partie importante du processus de conception et de réglementation des véhicules autonomes inclut la mise en place de systèmes de sécurité qui permettent de répondre à ces dilemmes tout en minimisant les risques d'incidents.

Il est également impératif de garantir que les systèmes à bord, comme les capteurs et les caméras, soient correctement calibrés et entretenus. Un capteur mal calibré ou une caméra défectueuse pourrait compromettre le bon fonctionnement des systèmes d'assistance à la conduite ou de conduite autonome, mettant ainsi en danger la sécurité du véhicule et de son environnement. À mesure que les véhicules deviennent de plus en plus autonomes, l’importance de l'entretien précis et de la mise à jour des logiciels devient encore plus cruciale.

Le défi de garantir une maintenance appropriée est accentué par l’évolution rapide des technologies. Par exemple, les systèmes ADAS (Advanced Driver Assistance Systems) sont de plus en plus présents et complexes. Ces systèmes aident non seulement à minimiser les erreurs humaines, mais ils sont également essentiels pour le développement de la conduite entièrement autonome. Ces technologies ont déjà prouvé leur efficacité, comme l’illustre un incident en décembre 2016, où un véhicule Tesla a évité un accident grâce à l’activation automatique du freinage d’urgence après que le radar ait détecté une menace deux voitures en amont. Un tel exemple souligne l’importance de la technologie dans la prévention des accidents, mais aussi la manière dont des systèmes automatisés peuvent sauver des vies en anticipant des dangers invisibles pour l’humain.

Dans ce contexte, il est primordial de souligner que les systèmes de sécurité ne se limitent pas à une simple technologie embarquée, mais impliquent un ensemble complexe de facteurs : la conception du véhicule, la formation des professionnels, l’entretien continu, et un cadre éthique solide. Pour les véhicules autonomes, ces éléments sont interconnectés et sont la clé pour garantir non seulement la sécurité des occupants mais aussi celle des personnes et des biens en dehors du véhicule.