IronCar : la course de mini-voitures autonomes pilotées par une intelligence artificielle

IronCar : la course de mini-voitures autonomes pilotées par une intelligence artificielle

IronCar, la première course de mini-voitures autonomes pilotées par intelligence artificielle, a eu lieu ce 10 Février à Paris. Une occasion de découvrir et tester les limites du machine learning dans la bonne humeur.

L’intelligence artificielle suscite des réactions controversées dans l’actualité technologique. En effet, les robots se contentaient de faire des tâches bien définies pour lesquelles on les a programmés. Dotées d’intelligence artificielle, ils pourront prendre la meilleure décision dans des situations. Encore mieux, ils pourront apprendre au fur et à mesure et devenir autonomes. Ces possibilités sont explorées à l’occasion de divers hackathons par exemple, mais ne rassurent pas tout le monde.

IronCar France, pour expérimenter l’IA

Pour beaucoup, l’intelligence artificielle ramène à Terminator et aux robots qui vont surpasser voire remplacer les humains. Ce sentiment est accentué par certaines prouesses comme AlphaZero, développé par Google qui devient imbattable aux échecs.

IronCar est né avec l’objectif de permettre une appropriation de l’intelligence artificielle pour comprendre ses principes, les usages qui en découlent, et aussi ses limites. Chez Geek Mais Pas Que, nous pensons que la meilleure façon d’utiliser une technologie est de la comprendre en se l’appropriant. Nous avons donc trouvé ce concept génial.

Le concept vient des US où l’équipe de xBrain participe au championnat DIYrobocars depuis 2016. Ils y ont ainsi pris conscience de l’intérêt grandissant pour cette discipline. De plus, il s’agit d’un excellent moyen d’apprentissage par le fun de l’intelligence artificielle. L’initiative IronCar en France, portée par Gregory Renard d’xBrain, Sibylle de Villeneuve de l’Agence Raoul et Mathieu Vetter de Silex, vise donc à familiariser le public avec l’intelligence artificielle via l’exemple de voitures autonomes.

La course de mini-voitures autonomes

Cette première édition s’est tenue à Le Square, espace de coworking à Paris dans le 11ième.

Un circuit a été tracé avec des chicanes, des pointillés centraux et le défi consistait à faire 3 tours du circuit avec le moins de fautes (sorties de route).

La compétition a regroupé 10 équipes avec des voitures fabriquées en DIY : Arduino, Raspberry Pi, caméra, châssis récupérés de jouets, etc….  Un kit était fourni aux équipes sans matériel de base avec un début de code publié en open source sur GitHub. Il s’agissait du code utilisé par les équipes xBrain pour leur précédente course aux US. La matinée a donc été consacrée par les équipes à créer un code sur mesure ou à adapter le code fourni aux spécificités du terrain de jeu proposé, puis à faire des tours d’entrainement sur le circuit.

La compétition était divisée en deux catégories correspondant aux deux approches de l’intelligence artificielle :

  • les réseaux de neurones artificiels : dont la conception est à l’origine schématiquement inspirée du fonctionnement des neurones biologiques et optimisés par des méthodes d’apprentissage de type probabiliste.
  • la vision par ordinateur : dont le principal but est de permettre à une machine d’analyser, traiter et comprendre une ou plusieurs images prises par un système d’acquisition (par exemple : caméras, etc.).

La majorité des participants a choisi le réseau de neurones artificiels. Des exemples de scène routière sont « montrés » aux réseaux de neurones avec l’indication de l’angle des roues correspondantes. A force d’apprentissage, l’intelligence artificielle comprend et définit le comportement adapté au tracé de la route qu’il a devant lui.

 

Bilan de cette première édition

Plusieurs enseignements ont été tirés de cette première édition :

  • L’importance du contexte :

Le code initial était conçu pour un sol clair avec des lignes noires, dans une salle sans lumière et reflets. Le circuit proposé était sur un sol gris foncé avec des lignes blanches et jaunes. Ce petit détail a eu raison de l’équipe d’xBrain qui a tenté le coup de réutiliser le code initial, sans modification, pour tester sa robustesse. Cela met bien en lumière le défi pour les voitures autonomes de s’adapter aux différents types de signalisation routière dans chaque pays.

  • La lumière et les reflets :

Les essais ont eu lieu le matin sur le circuit et la course l’après-midi par un temps très ensoleillé. Cette lumière vive combinée à la ligne blanche de délimitation du parcours a ajouté une difficulté supplémentaire acceptée par les équipes. Un drap a été utilisé pour atténuer l’effet d’éblouissement et limiter les hors-pistes dans les zones de forte luminosité.

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Bravant tous ces challenges, le grand gagnant Patate42 (en couverture), réalisé par des élèves de l’école 42, a réussi à boucler les 3 tours en un temps record.

Toutes les équipes participantes à cette 1ère édition IronCar

Cette première édition a permis de se rendre compte, au travers de cet événement fun, des challenges de l’intelligence artificielle pour arriver à des voitures autonomes sûres à 100%. Le public présent composé de familles, enfants, jeunes et moins jeunes, hommes et femmes, constitue un autre élément succès de cette édition.

Il faut plus d’événements de ce type pour ouvrir les technologies à tous les publics pour que chacun se les approprie vraiment et que chacun soit acteur de l’innovation technologique.

Pour la prochaine édition, nous souhaitons aligner une équipe. Pour en faire partie, écrivez-nous :).

Retrouvez les photos de cette première édition sur notre page Facebook.

 

IronCar, la première course de mini-voitures autonomes pilotées par intelligence artificielle, a eu lieu ce 10 Février à Paris. Une occasion de découvrir et tester les limites du machine learning dans la bonne humeur. L'intelligence artificielle suscite des réactions controversées dans l'actualité technologique. En effet, les robots se contentaient de faire des tâches bien définies pour lesquelles on les a programmés. Dotées d'intelligence artificielle, ils pourront prendre la meilleure décision dans des situations. Encore mieux, ils pourront apprendre au fur et à mesure et devenir autonomes. Ces possibilités sont explorées à l'occasion de divers hackathons par exemple, mais ne rassurent pas tout le monde. IronCar France, pour expérimenter l'IA Pour beaucoup, l'intelligence artificielle ramène à Terminator et aux robots qui vont surpasser voire remplacer les humains. Ce sentiment est accentué par certaines prouesses comme AlphaZero, développé par Google qui devient imbattable aux échecs. IronCar est né avec l'objectif de permettre une appropriation de l'intelligence artificielle pour comprendre ses principes, les usages qui en découlent, et aussi ses limites. Chez Geek Mais Pas Que, nous pensons que la meilleure façon d'utiliser une technologie est de la comprendre en se l'appropriant. Nous avons donc trouvé ce concept génial. Le concept vient des US où l'équipe de xBrain participe au championnat DIYrobocars depuis 2016. Ils y ont ainsi pris conscience de l'intérêt grandissant pour cette discipline. De plus, il s'agit d'un excellent moyen d'apprentissage par le fun de l'intelligence artificielle. L'initiative IronCar en France, portée par Gregory Renard d'xBrain, Sibylle de Villeneuve de l'Agence Raoul et Mathieu Vetter de Silex, vise donc à familiariser le public avec l'intelligence artificielle via l'exemple de voitures autonomes. La course de mini-voitures autonomes Cette première édition s'est tenue à Le Square, espace de coworking à Paris dans le 11ième. Un circuit a été tracé avec des chicanes, des pointillés centraux et le défi consistait à faire 3 tours du circuit avec le moins de fautes (sorties de route). La compétition a regroupé 10 équipes avec des voitures fabriquées en DIY : Arduino, Raspberry Pi, caméra, châssis récupérés de jouets, etc....  Un kit était fourni aux équipes sans matériel de base avec un début de code publié en open source sur GitHub. Il s'agissait du code utilisé par les équipes xBrain pour leur précédente course aux US. La matinée a donc été consacrée par les équipes à créer un code sur mesure ou à adapter le code fourni aux spécificités du terrain de jeu proposé, puis à faire des tours d'entrainement sur le circuit. La compétition était divisée en deux catégories correspondant aux deux approches de l'intelligence artificielle : les réseaux de neurones artificiels : dont la conception est à l'origine schématiquement inspirée du fonctionnement des neurones biologiques et optimisés par des méthodes d'apprentissage de type probabiliste. la vision par ordinateur : dont le principal but est de permettre à une machine d'analyser, traiter et comprendre une ou plusieurs images prises par un système d'acquisition (par exemple : caméras, etc.). La majorité des participants a choisi le réseau de neurones artificiels. Des exemples de scène routière sont "montrés" aux réseaux de…

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