Nous utilisons l’IA et les mondes virtuels dans le but de créer des voitures plus sûres

Il fut un temps où nous ne disposions que de moyens physiques pour tester et développer de nouvelles fonctionnalités de sécurité. Avec l’arrivée de l’informatique, nous avons également pu utiliser des environnements virtuels pour repousser sans cesse les limites de la sécurité.

Aujourd’hui, nous franchissons une nouvelle étape en utilisant des mondes virtuels réalistes générés par l’IA pour découvrir de nouvelles avancées en matière de sécurité. Grâce à des techniques d’intelligence artificielle et de calcul avancées, nous pouvons perfectionner le développement de nos logiciels de sécurité, comme nos systèmes avancés d’aide à la conduite (ADAS), avec un seul objectif : concevoir des voitures toujours plus sûres.

Alors, comment cela fonctionne-t-il ? Grâce à une technique de calcul avancée appelée « Gaussian splatting » (promis, ce n’est pas une expression inventée par Volvo Cars), nous sommes capables de transformer des images du monde réel en scènes et sujets en 3D ultra-réalistes et naturels.

Utilisation de données réelles 
Grâce au Gaussian splatting, les données d’incidents collectées par les capteurs avancés de nos nouveaux véhicules – comme un freinage d’urgence, un coup de volant brusque ou une intervention manuelle – peuvent désormais être synthétisées, reconstruites et analysées. Cela nous permet de mieux comprendre comment éviter ces accidents à l’avenir.

Par exemple, ces environnements virtuels peuvent être modifiés en ajoutant ou en supprimant des usagers de la route, ou en changeant le comportement du trafic ou des obstacles. Cela nous permet de confronter notre logiciel de sécurité à toutes sortes de situations de circulation, à une vitesse et une échelle jusque-là inaccessibles. Résultat : nous pouvons désormais développer des logiciels performants dans des cas complexes, rares mais potentiellement dangereux, appelés edge cases, et réduire le temps nécessaire pour les tester, passant de plusieurs mois à quelques jours seulement.

Les environnements virtuels sont développés par Zenseact, notre entreprise interne spécialisée dans l’IA et les logiciels, que nous avons fondée il y a environ cinq ans. Ce projet, soutenu par Wallenberg AI, Autonomous Systems and Software Program (WASP), s’inscrit dans le cadre d’un programme de doctorat destiné à des universités suédoises de premier plan visant à déterminer si les techniques de rendu neuronal seront intégrées dans les futures initiatives de sécurité. 

« Nous disposons déjà de millions de données correspondant à des situations qui ne se sont jamais produites, que nous utilisons pour développer nos logiciels », explique Alwin Bakkenes, Directeur de l’ingénierie logicielle globale chez Volvo Cars. « Grâce au Gaussian splatting, nous pouvons sélectionner l’un de ces rares cas et décliner en des milliers de variantes pour entraîner et valider notre modèle. Cela ouvre la voie à une échelle de travail encore jamais atteinte, et même à la détection de cas extrêmes avant qu’ils ne surviennent dans le monde réel. »

Une pièce du puzzle 
Aujourd’hui, nous utilisons les environnements virtuels en complément des tests en conditions réelles pour l’entraînement, le développement et la validation de nos logiciels, car ils offrent un cadre sûr, évolutif et optimisé.  Pour garantir l’efficacité de notre logiciel de sécurité, il doit être entraîné à gérer tous les types de situations de circulation. En intégrant des scénarios rares ou inhabituels, nous nous assurons qu’il fonctionne non seulement dans des conditions normales, mais aussi dans des cas complexes, rares et potentiellement dangereux, appelés "edge cases".

Inutile de préciser, que la liste des scénarios possibles est presque infinie. Imaginez un animal qui surgit sur la route, un objet qui tombe d’un camion, un feu de signalisation affichant toutes les couleurs en même temps, une voiture roulant à contresens sur l’autoroute, une route complètement inondée ou encore une tornade de poussière traversant la chaussée. Capturer tous les scénarios possibles dans la vie réelle ou les coder prendrait des centaines de milliers d’années.

Intégration de la technologie NVIDIA
Volvo Cars peut explorer des technologies comme le Gaussian splatting grâce à sa collaboration récemment renforcée avec NVIDIA. La nouvelle génération de voitures 100% électriques, conçue avec la puissance de calcul accélérée de NVIDIA, collecte des données à partir de divers capteurs afin de mieux comprendre ce qui se passe à l’intérieur et autour du véhicule. Une plateforme de calcul intensif basée sur l’IA, alimentée par NVIDIA systèmes DGX, permet de contextualiser ces données, d’en extraire de nouveaux enseignements et d’entraîner les modèles de sécurité de demain. Cette technologie va ainsi améliorer et accélérer le développement de l’IA. La plateforme de supercalcul fait partie d’un investissement commun de Volvo Cars et Zenseact visant à créer l’un des plus grands centres de données de toute la région nordique.

Envie d’en savoir plus ?
L’exploration du Gaussian splatting et de l’IA générative fait partie de notre présentation à la conférence NVIDIA GTC.Vous pouvez la regarder en direct ou en replay via ce lien.