Le futur de la caméra automobile se dessine

Pour tout conducteur, l’apparition soudaine d’un piéton devant la voiture représente un cauchemar, avec seulement une fraction de seconde pour freiner ou éviter l’accident. Bien que certaines voitures soient équipées de systèmes de caméra capables d’alerter le conducteur ou d’activer un freinage d’urgence, ces systèmes manquent encore de rapidité et de fiabilité. Leur utilisation dans les véhicules autonomes nécessite encore de nombreuses améliorations, comme le montre l’incident récent d’une Tesla percutant un camion de pompiers qui détournait le trafic d’une autoroute après un accident.

Daniel Gehrig et Davide Scaramuzza, du département d’informatique de l’université de Zurich, ont combiné une caméra bio-inspirée avec l’IA pour développer un système capable de détecter les obstacles autour d’une voiture beaucoup plus rapidement que les systèmes actuels, tout en utilisant moins de puissance de calcul.

Une caméra inspirée de l’oeil humain

La plupart des caméras actuelles sont basées sur des images fixes : elles capturent des instantanés à intervalles réguliers. Les caméras utilisées pour l’assistance à la conduite capturent généralement 30 à 50 images par seconde ; un réseau neuronal est entraîné à reconnaître les objets présents sur ces images, comme les piétons, les vélos et les autres voitures. Cependant, si quelque chose se produit entre deux instantanés, la caméra peut le voir trop tard. Augmenter la fréquence d’images signifie traiter plus de données en temps réel, nécessitant ainsi plus de puissance de calcul.

Les caméras événementielles, une innovation récente, enregistrent des informations chaque fois qu’elles détectent des mouvements rapides, sans avoir de zones d’ombre entre les images. Appelées également caméras neuromorphiques, elles imitent la manière dont les yeux humains perçoivent les images. Toutefois, elles peuvent manquer des objets qui se déplacent lentement et leurs images sont difficiles à convertir en données utilisables pour entraîner un algorithme d’IA.

Une caméra pour aider l’autre

Gehrig et Scaramuzza ont développé un système hybride combinant les avantages des deux types de caméras. Ce système inclut une caméra standard qui collecte 20 images par seconde, un taux relativement faible comparé aux caméras actuelles. Ses images sont traitées par un réseau neuronal convolutif, entraîné à reconnaître les voitures ou les piétons. Les données de la caméra événementielle sont couplées à un autre type de système d’IA, un réseau neuronal graphique asynchrone, particulièrement adapté à l’analyse des données 3D évoluant dans le temps. Les détections de la caméra événementielle anticipent celles de la caméra standard et augmentent également ses performances.

Le résultat est un détecteur visuel aussi rapide qu’une caméra standard prenant 5 000 images par seconde, mais nécessitant la même bande passante qu’une caméra standard de 50 images par seconde. L’équipe a testé son système face aux meilleures caméras et algorithmes visuels actuellement sur le marché automobile. Elle constate des détections 100 fois plus rapides tout en réduisant la quantité de données à transmettre entre la caméra et l’ordinateur de bord, ainsi que la puissance de calcul nécessaire au traitement des images, sans compromettre l’exactitude.

En attendant les capteurs Lidar

Ce système peut détecter efficacement les voitures et les piétons entrant dans le champ de vision entre deux images successives de la caméra standard. Selon les chercheurs, cette méthode pourrait être encore plus puissante à l’avenir en intégrant des caméras avec des capteurs Lidar, comme ceux utilisés dans les voitures autonomes. 

Les systèmes hybrides comme celui-ci pourraient ainsi garantir la sécurité sans exiger une augmentation substantielle des données et de la puissance de calcul embarquée. Cela les rendrait essentiels pour les véhicules autonomes.

Et même toutes les voitures.

Pour en savoir plus :

• Daniel Gehrig et al, Low Latency Automotive Vision with Event Cameras, Nature, 2024
• Tech Xplore

• OpenAI mise sur l’IA embarquée • OpenAI relance son équipe de recherche en robotique après une pause de trois ans. L’entreprise développe actuellement des modèles de langage multimodal pour des applications robotiques, capables de traiter des données comme celles des capteurs embarqués des robots. Les efforts d’OpenAI pour recruter des ingénieurs en robotique et explorer de nouvelles architectures ne sont pas passés inaperçus.Pour en savoir plus : The Information, Interesting Engineering

INTELLIGENCE ARTIFICIELLE

• Computex, I : Après Blackwell, Nvidia présentera Rubin • Nvidia a annoncé le développement d’une plateforme d’intelligence artificielle de nouvelle génération nommée Rubin pour 2026. Le CEO Jensen Huang a dévoilé un cycle de mise à jour annuel avec la sortie de la puce Blackwell Ultra en 2025, en préambule de l’évènement Computex à Taiwan. La plateforme Rubin utilisera la mémoire HBM4, une technologie de mémoire avancée conçue pour offrir une bande passante élevée, essentielle pour les applications exigeantes en calcul intensif comme l’intelligence artificielle.Pour en savoir plus : Bloomberg, CNBC
• Computex, II : AMD renforce son inférence • AMD a dévoilé un nouveau processeur d’IA, le MI325X, lors du salon Computex à Taipei. Prévu pour le quatrième trimestre 2024, cet accélérateur ne vise pas tant à concurrencer Nvidia, même si AMD prévoit de réaliser 4 milliards de dollars de chiffre d’affaires avec des GPU cette année (lire Qant du 28 mai), qu’à se renforcer dans le marché aval de l’inférence. AMD a également annoncé les séries MI350 et MI400, attendues respectivement en 2025 et 2026. La série MI350 promet des performances 35 fois supérieures en inférence par rapport à la série MI300.Pour en savoir plus : Reuters, The Verge
• Pas touche à la voix du Président • Le département américain de la Justice (DOJ) s’oppose à la diffusion des enregistrements audio de l’interview du président Biden avec le procureur spécial Robert Hur, qui enquête sur les documents confidentiels qu’il aurait pu conserver après avoir quitté la vice-présidence en 2016.  Le DOJ craint que ces enregistrements ne soient altérés pour produire des deepfakes présentés comme authentiques. Une transcription de l’interview a déjà été fournie aux membres républicains de la chambre des représentants, mais ceux-ci réclament les enregistrements audio. En début d’année, un deepfake audio reprenant la voix du président américain avait été diffusé au New Hampshire, invitant les électeurs à ne pas aller voter (lire Qant du 24 janvier).Pour en savoir plus : The Hill

FRANCE

• La Cité de l’IA fait le bilan • La Cité de l’IA, créée en 2019 dans les Hauts-de-France à l’initiative du Medef Lille Métropole, a présenté son premier bilan d’impact. Depuis sa création, plus de 2 000 entreprises ont été sensibilisées à l’intelligence artificielle, et 100 dirigeants ont participé à des voyages d’apprentissage en Israël et en Estonie. L’organisation ambitionne de sensibiliser et d’accompagner 4 000 entreprises d’ici 2027 grâce à une offre de services sur mesure.

MONNAIES NUMÉRIQUES ET BLOCKCHAINS

• La roupie numérique de gros dans le dur, celle de détail dans le vent • La Banque centrale d’Inde avait prévu de lancer une roupie numérique interbancaire dès janvier dernier. Au lieu de quoi, elle vient vient de publier des chiffres qui montrent l’échec des diverses expérimentations, centrées sur des comptes plutôt que des jetons. Un pilote pour les prêts interbancaires sur les marchés monétaires est encore en cours, avec neuf banques participantes. En revanche, la circulation de la roupie numérique de détail a augmenté de 57 millions de roupies (627 000 euros) à 2,34 milliards de roupies (25,8 millions d’euros) entre mars 2023 et mars 2024, avec 4,6 millions de consommateurs et 400 000 commerçants inscrits.Pour en savoir plus : Ledger Insights

SÉCURITÉ

• **La parano de l’IA gagne l’US Navy **• La marine américaine cherche des partenaires du secteur privé pour développer sa technologie d’identification blockchain « Paranoid » (Powerful Authentication Regime Applicable to Naval Operational Flight Program Integrated Development). Conçue pour sécuriser les logiciels contre les cyberattaques, Paranoid utilise la blockchain pour vérifier les fichiers à chaque étape du développement. Le système enregistre chaque action des développeurs, créant un registre immuable des activités. Le département de la Défense propose cette technologie à des entreprises intéressées par la sécurisation de la chaîne d’approvisionnement logicielle.Pour en savoir plus : Cointelegraph

QUANTUM

• Piéger 512 ions dans un ordinateur • Une équipe de chercheurs de l’université Tsinghua en Chine, a construit un système de calcul quantique basé sur des ions, que les médias chinois présentent comme le plus puissant au monde. Ce système utilise des ions piégés comme qubits, à la manière de l’américaine IonQ ou de la française Crystal Computing. Les chercheurs de Tsinghua ont réussi à piéger et refroidir de manière stable un cristal bidimensionnel de 512 ions, une première dans le domaine.Pour en savoir plus : South China Morning Post, Interesting Engineering