{"id":43973,"date":"2021-04-08T06:59:05","date_gmt":"2021-04-08T04:59:05","guid":{"rendered":"https:\/\/www.avsimulation.com\/linterview-lintelligence-artificielle-chez-avsimulation\/"},"modified":"2026-02-17T13:46:39","modified_gmt":"2026-02-17T12:46:39","slug":"linterview-lintelligence-artificielle-chez-avsimulation","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.avsimulation.com\/fr\/linterview-lintelligence-artificielle-chez-avsimulation\/","title":{"rendered":"L’interview : L’intelligence artificielle chez AVSimulation"},"content":{"rendered":"\n

Une interview avec Emmanuel Chevrier, PDG d’AVSimulation, et Thomas Nguyen, Responsable du domaine automobile chez AVSimulation<\/strong><\/p>\n\n\n\n

O\u00f9 en sommes-nous avec l’intelligence artificielle dans la conduite autonome ?<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

E. Chevrier :<\/strong> Un v\u00e9hicule autonome \u2013 comme un \u00eatre humain \u2013 passe par trois \u00e9tapes pour prendre une d\u00e9cision de conduite. Il per\u00e7oit d\u2019abord le monde ext\u00e9rieur gr\u00e2ce \u00e0 ses capteurs (LIDAR, radars et cam\u00e9ras) : c\u2019est la phase de perception, le \u00ab sense \u00bb. Ensuite, il analyse l\u2019information : c\u2019est la phase de r\u00e9flexion, le \u00ab think \u00bb. Enfin, il prend une d\u00e9cision : c\u2019est la phase d\u2019action, le \u00ab act \u00bb. <\/p>\n\n\n\n

L\u2019IA reste, \u00e0 ce jour, une bo\u00eete noire, utilis\u00e9e pour entra\u00eener les capteurs qui permettent au v\u00e9hicule de se positionner dans son environnement.<\/p>\n\n\n\n

\"applications<\/figure>\n\n\n\n

<\/p>\n\n\n\n

L\u2019intelligence artificielle sera utilis\u00e9e pour am\u00e9liorer la reconnaissance des images. Par exemple, c\u2019est ce type d\u2019intelligence que Facebook et Apple utilisent pour reconna\u00eetre les visages ou le texte. Cette reconnaissance d\u2019images nous permet de faire de l’apprentissage supervis\u00e9, avec pour objectif d’am\u00e9liorer la d\u00e9tection des capteurs, et non de prendre le contr\u00f4le du v\u00e9hicule ou de d\u00e9cider du destin du conducteur. C\u2019est donc vraiment dans la partie \u00ab perception \u00bb que nous trouverons l\u2019intelligence artificielle pour am\u00e9liorer les logiciels de d\u00e9tection. <\/p>\n\n\n\n

<\/div>\n\n\n\n

AVSimulation n\u2019est pas un constructeur automobile, mais un \u00e9diteur de logiciels. \u00c0 ce jour, l’intelligence artificielle est-elle pr\u00e9sente dans SCANeR ? <\/strong><\/h3>\n\n\n\n

E. Chevrier :<\/strong> Oui, il est effectivement important de rappeler que notre raison d\u2019\u00eatre n\u2019est pas de d\u00e9velopper des v\u00e9hicules, mais d\u2019aider nos clients \u00e0 concevoir, valider et certifier des v\u00e9hicules autonomes, des syst\u00e8mes d\u2019assistance \u00e0 la conduite avanc\u00e9e (ADAS) et les solutions de mobilit\u00e9 de demain. Pour la partie ADAS, nous pouvons entra\u00eener des algorithmes de d\u00e9tection et d\u2019analyse (\u00ab perception \u00bb et \u00ab r\u00e9flexion \u00bb) gr\u00e2ce \u00e0 l\u2019intelligence artificielle avec nos images de synth\u00e8se. <\/p>\n\n\n\n

Nous explorons \u00e9galement comment, gr\u00e2ce \u00e0 l\u2019intelligence artificielle, nous pourrions am\u00e9liorer notre logiciel de simulation du trafic routier en utilisant des donn\u00e9es r\u00e9elles pour mieux simuler ce dernier. Nous envisageons aussi d\u2019utiliser l\u2019IA pour rendre nos outils plus intuitifs, de sorte que notre \u00e9diteur de sc\u00e8ne puisse \u00ab deviner \u00bb les intentions de l\u2019utilisateur et proposer des acc\u00e9l\u00e9rateurs. <\/p>\n\n\n\n

Dans SCANeR, nous trouvons de l\u2019intelligence artificielle dans les mod\u00e8les de conducteurs, qui peuvent \u00eatre agressifs, prudents ou normaux. Nous avons des pilotes capables de conduire des v\u00e9hicules de mani\u00e8re autonome, m\u00eame dans des situations difficiles. <\/p>\n\n\n\n

Par exemple, un pilote de course doit choisir de mani\u00e8re optimale une trajectoire et la s\u00e9lection de ses vitesses\u2026 Le pilote passe par une phase d\u2019adaptation et commence \u00e0 apprendre \u00e0 conduire son v\u00e9hicule. Il essaie diff\u00e9rents types de vitesses, d\u2019entr\u00e9es, son comportement est similaire \u00e0 celui d\u2019un \u00eatre humain lorsqu\u2019il se familiarise avec un nouveau v\u00e9hicule. Nous avons des mod\u00e8les bas\u00e9s sur l\u2019intelligence artificielle et la logique floue, mais nous pouvons encore progresser pour atteindre un r\u00e9alisme encore plus pouss\u00e9. <\/p>\n\n\n\n

<\/div>\n\n\n\n

O\u00f9 se positionne AVSimulation en termes d\u2019offre sur le sujet dans le domaine de l’automobile ?<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

E. Chevrier<\/strong> : Nous nous int\u00e9ressons \u00e0 plusieurs aspects de l\u2019intelligence artificielle. Par exemple, nous utilisons le logiciel SCANeR pour entra\u00eener des capteurs. Pour cela, nous avons besoin de sc\u00e8nes tr\u00e8s r\u00e9alistes. C’est l’une des raisons pour lesquelles nous collaborons avec Epic Games sur le moteur Unreal, afin que les images soient photor\u00e9alistes et donc indiscernables de la r\u00e9alit\u00e9. Nous travaillons \u00e9galement avec IRT SystemX<\/a> pour rendre les sc\u00e8nes 3D encore plus immersives et garantir que les images de synth\u00e8se puissent \u00eatre utilis\u00e9es pour entra\u00eener les capteurs tout en \u00e9vitant un apprentissage d\u00e9grad\u00e9 d\u00fb \u00e0 la nature artificielle des images. <\/p>\n\n\n\n

Le trafic routier et la conduite varient d’un continent \u00e0 l’autre. Avez-vous des recherches en cours pour sp\u00e9cialiser ou r\u00e9gionaliser le trafic routier \u00e0 l\u2019aide de l\u2019intelligence artificielle ? <\/strong><\/h3>\n\n\n\n

T. Nguyen<\/strong> : Derri\u00e8re ces enjeux, il y a plusieurs techniques qui conduisent \u00e0 l\u2019intelligence artificielle. Le mod\u00e8le de trafic routier de SCANeR, qui simule et mod\u00e9lise le comportement des v\u00e9hicules sur la route, repose sur une technique d\u2019intelligence artificielle appel\u00e9e syst\u00e8me multi-agent<\/a>. D\u00e9velopp\u00e9e depuis plus de 25 ans et bas\u00e9e sur des r\u00e8gles, cette technique permet d\u2019obtenir de bons r\u00e9sultats pour l\u2019\u00e9tablissement de situations repr\u00e9sentatives en simulant des comportements individuels. Dans notre cas, cela implique le choix d\u2019une vitesse, d\u2019une voie, la r\u00e9alisation ou non d\u2019un d\u00e9passement. Le syst\u00e8me multi-agent signifie que chaque conducteur a sa propre logique et ses propres r\u00e8gles. La combinaison de plusieurs acteurs dans le syst\u00e8me multi-agent permet d\u2019obtenir un r\u00e9sultat repr\u00e9sentatif. Dans un contexte d\u2019intelligence artificielle, cette technique est tr\u00e8s similaire au Machine Learning.<\/p>\n\n\n\n

Le pack AD\/ADAS <\/a>inclut un ensemble de capteurs fonctionnels. Est-il pr\u00e9vu d’inclure de l’intelligence artificielle pour rendre ces capteurs plus intelligents ou plus fid\u00e8les ?<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

E. Chevrier<\/strong> : Oui, nous envisageons d\u2019int\u00e9grer de l\u2019intelligence artificielle pour rendre ces capteurs plus intelligents et plus repr\u00e9sentatifs. L\u2019IA pourra am\u00e9liorer leur capacit\u00e9 \u00e0 interpr\u00e9ter les donn\u00e9es et \u00e0 s\u2019adapter aux conditions vari\u00e9es de conduite, renfor\u00e7ant ainsi leur efficacit\u00e9 et leur pr\u00e9cision dans des sc\u00e9narios r\u00e9els. <\/p>\n\n\n\n

 <\/p>\n\n\n\n

Qu’est-ce qui distingue l’intelligence d’AVSimulation de celle de vos concurrents ? <\/strong><\/h3>\n\n\n\n

T. Nguyen : <\/strong>Comme je l\u2019ai mentionn\u00e9 plus t\u00f4t, nous utilisons une approche multi-agent, avec une notion de logique floue pour une prise de d\u00e9cision \u00e9quilibr\u00e9e. \u00c0 chaque \u00e9tape du processus, plusieurs types de r\u00e8gles sont \u00e9valu\u00e9es et pond\u00e9r\u00e9es pour finalement prendre une d\u00e9cision. L\u2019avantage est que nous avons r\u00e9ussi \u00e0 d\u00e9montrer que cela conduit \u00e0 un comportement r\u00e9aliste, \u00e0 grande \u00e9chelle, individuel et g\u00e9rable. <\/p>\n\n\n\n

Nous ne cherchons pas la pure al\u00e9atoire ; nous devons \u00eatre capables de contr\u00f4ler la d\u00e9cision. \u00c9tant donn\u00e9 que la technique est bas\u00e9e sur des r\u00e8gles, il est assez simple de prendre le contr\u00f4le des r\u00e8gles ou de les d\u00e9sactiver. <\/p>\n\n\n\n

 <\/p>\n\n\n\n

Pouvez-vous donner votre avis sur la valeur et l’utilisation de l’intelligence artificielle dans les produits d’AVSimulation ?<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

T. Nguyen : <\/strong>Dans le cadre de la simulation, l\u2019intelligence artificielle permet de converger plus rapidement vers des sc\u00e9narios et des situations simul\u00e9es plus repr\u00e9sentatifs, tout en introduisant un peu plus de hasard. Dans les approches traditionnelles, nous ne faisons pas appel \u00e0 l\u2019intelligence artificielle ; nous construisons des mod\u00e8les qui ont souvent tendance \u00e0 se comporter toujours de la m\u00eame mani\u00e8re. L\u2019intelligence artificielle apporte davantage de hasard et de pr\u00e9visibilit\u00e9, ce qui peut \u00eatre tr\u00e8s int\u00e9ressant pour les clients. La contrainte est que l\u2019impr\u00e9visible doit rester r\u00e9aliste et suffisamment contr\u00f4l\u00e9. <\/p>\n\n\n\n

E. Chevrier :<\/strong> Il est vrai qu\u2019il peut sembler surprenant, lorsqu\u2019on parle de v\u00e9hicules autonomes, de constater que l\u2019intelligence artificielle n\u2019est pas n\u00e9cessairement aux commandes du v\u00e9hicule, mais qu\u2019elle nourrit et participe activement \u00e0 leur cr\u00e9ation.<\/p>\n\n\n\n

\u00c0 cet \u00e9gard, le leader des v\u00e9hicules autonomes Waymo (soci\u00e9t\u00e9 du groupe Alphabet) se positionne autour de l\u2019intelligence qui pilotera le v\u00e9hicule autonome et explique que, pour eux, l\u2019objectif premier est de fabriquer le meilleur conducteur. Ce conducteur s\u2019appuie sur toutes les exp\u00e9riences des v\u00e9hicules sur la route. Il se nourrit \u00e9galement de tous les kilom\u00e8tres virtuels parcourus dans leurs simulateurs. <\/p>\n\n\n\n

L\u2019un des \u00e9l\u00e9ments \u00e0 prendre en compte est que l\u2019IA est pr\u00e9sente m\u00eame dans les smartphones et permet \u00e0 leurs utilisateurs d\u2019acc\u00e9der \u00e0 la d\u00e9tection vocale et textuelle. Personne n\u2019avait pr\u00e9vu d\u2019utiliser la reconnaissance vocale, et pourtant aujourd\u2019hui nous passons souvent par la dict\u00e9e pour r\u00e9diger nos SMS. <\/p>\n\n\n\n

Gr\u00e2ce au Cloud, l\u2019intelligence artificielle est consolid\u00e9e, centralis\u00e9e et tous les apprentissages profitent aux autres. C\u2019est exactement ce que fait Waymo, qui disposera, gr\u00e2ce au r\u00e9seau et au deep learning, du conducteur le plus exp\u00e9riment\u00e9 au monde. Cela nous permet de constater que la collecte de donn\u00e9es virtuelles et r\u00e9elles alimente les algorithmes, lesquels prendront de meilleures d\u00e9cisions gr\u00e2ce \u00e0 l\u2019IA. <\/p>\n\n\n\n

Chez AVSimulation, nous devons simplement comprendre l\u2019intelligence artificielle comme un outil qui nous permettra d\u2019am\u00e9liorer la simulation du trafic, le photor\u00e9alisme et d\u2019automatiser les t\u00e2ches fastidieuses. Avec l\u2019\u00e9mergence de nouvelles normes comme l\u2019ISO 21448, il sera n\u00e9cessaire de garantir la s\u00e9curit\u00e9 de la fonctionnalit\u00e9 d\u2019autonomie (Safety of the Intended Function) en toutes circonstances, qu\u2019elles soient connues ou non. En cr\u00e9ant des mondes virtuels complexes, r\u00e9alistes et coh\u00e9rents gr\u00e2ce \u00e0 l\u2019intelligence artificielle, nous pourrons g\u00e9n\u00e9rer de plus en plus de situations et r\u00e9duire la part d\u2019inconnu. Avec la d\u00e9mocratisation de l\u2019intelligence artificielle, je pense que nous devons examiner ce que nous pouvons faire pour nos clients et quelles donn\u00e9es nous avons le droit d\u2019utiliser. <\/p>\n\n\n\n

 <\/p>\n\n\n\n

Waymo et d’autres ont annonc\u00e9 que le v\u00e9hicule autonome prendrait plus de temps que pr\u00e9vu. Pouvez-vous le confirmer ? <\/strong><\/h3>\n\n\n\n

T. Nguyen : <\/strong>En effet, il existe un grand nombre de v\u00e9hicules dits \u00ab autonomes \u00bb. Cependant, s\u2019il y a eu au d\u00e9part un fantasme autour du v\u00e9hicule totalement autonome, capable de coexister avec des v\u00e9hicules non autonomes, d\u2019aller chercher une personne par lui-m\u00eame puis de la transporter d\u2019un point \u00e0 un autre, etc., les ing\u00e9nieurs et les l\u00e9gislateurs ont rapidement \u00e9t\u00e9 confront\u00e9s \u00e0 la dure r\u00e9alit\u00e9. En revanche, il y a de plus en plus de v\u00e9hicules de plus en plus autonomes dans certaines conditions contr\u00f4l\u00e9es. <\/p>\n\n\n\n

C\u2019est le cas, par exemple, dans les embouteillages, o\u00f9 le Traffic Jam Assist peut prendre la main alors que, coinc\u00e9s dans un bouchon, nous devons rester vigilants sans r\u00e9ellement pouvoir faire quoi que ce soit. Donc oui, le v\u00e9hicule totalement autonome mettra du temps \u00e0 arriver. Cela dit, l\u2019IA et la simulation permettront l\u2019introduction progressive de v\u00e9hicules de plus en plus autonomes, qui, entre autres, formeront les conducteurs et assureront une transition en douceur vers de nouvelles formes de mobilit\u00e9. <\/p>\n\n\n\n

Dans le Massive Simulation Pack<\/a><\/span>, le logiciel SCANeR Explore<\/a><\/span> vous permet de faire varier diff\u00e9rents param\u00e8tres et de g\u00e9n\u00e9rer automatiquement des milliers de sc\u00e9narios.<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Est-il pr\u00e9vu d’utiliser l’IA dans Explore pour \u00e9viter de g\u00e9n\u00e9rer trop de sc\u00e9narios et concevoir uniquement des sc\u00e9narios r\u00e9ellement utiles ?<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

T. Nguyen : <\/strong>C\u2019est un domaine o\u00f9 l\u2019intelligence artificielle pourrait \u00eatre utilis\u00e9e de mani\u00e8re pertinente. Explore doit en effet r\u00e9pondre \u00e0 la question de l\u2019explosion combinatoire. Dans chaque sc\u00e9nario, il y a un grand nombre de param\u00e8tres d\u2019entr\u00e9e qui peuvent tous varier ind\u00e9pendamment les uns des autres. Si nous devions ex\u00e9cuter tous les sc\u00e9narios qui pourraient \u00eatre g\u00e9n\u00e9r\u00e9s, nous ne pourrions tout simplement pas le faire car cela prendrait trop de temps (m\u00eame en temps simul\u00e9). <\/p>\n\n\n\n

Le grand d\u00e9fi consiste \u00e0 pouvoir d\u00e9terminer ce qu\u2019est un sc\u00e9nario pertinent et \u00e0 d\u00e9finir la m\u00e9thode la plus efficace pour le r\u00e9duire. Une autre question pour notre \u00e9quipe R&D est : comment \u00e9viter de supprimer des sc\u00e9narios qui auraient pu \u00eatre utiles ? <\/p>\n\n\n\n

Tout cela reste du domaine de la recherche et de la prospective. C\u2019est pourquoi, pour le moment, nous pr\u00e9f\u00e9rons rester prudents. Mais oui, l\u2019intelligence artificielle a sa place au sein de SCANeR Explore<\/a>. <\/p>\n\n\n\n

Quelles tendances voyez-vous \u00e9merger dans le secteur des v\u00e9hicules autonomes ? <\/strong><\/h3>\n\n\n\n

T. Nguyen <\/strong>: En ce qui concerne la reconnaissance, l\u2019analyse et la perception, l\u2019arriv\u00e9e d\u2019une plus grande puissance de calcul. L\u2019IA n\u00e9cessite une forte demande en puissance de calcul, ce qui peut constituer un frein \u00e0 sa d\u00e9mocratisation. <\/p>\n\n\n\n

E. Chevrier : <\/strong>L\u2019intelligence artificielle est encore une bo\u00eete noire. Nous ne sommes pas en mesure de comprendre comment les d\u00e9cisions sont prises. Cela pose un probl\u00e8me particulier en a\u00e9ronautique et dans l\u2019automobile, o\u00f9 nous devons fournir des rapports d\u2019analyse sur ce qui s\u2019est pass\u00e9 et respecter les r\u00e9glementations, notamment en mati\u00e8re de s\u00e9curit\u00e9. L\u2019intelligence artificielle n\u2019est pas encore capable de trouver seule les bonnes solutions, mais peut-\u00eatre plus tard, avec les bons objectifs et les bonnes donn\u00e9es. <\/p>\n\n\n\n

Dans le contexte des outils de simulation, consid\u00e9rez-vous l’IA comme une r\u00e9volution ? <\/strong>Quel est votre avis sur l’impact de celle-ci dans un avenir proche ?<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

T. Nguyen<\/strong> : Je dirais que ce n\u2019est pas encore une r\u00e9volution. Cela dit, l’IA apporte beaucoup de potentiel, d’opportunit\u00e9s, de difficult\u00e9s et de questions. Malgr\u00e9 les effets d’annonce de certains, nous explorons encore tout ce que cela peut apporter de mani\u00e8re pratique. <\/p>\n\n\n\n

Un mot de conclusion ?<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

E. Chevrier<\/strong> : Dans le domaine de l’IA, nous avons des projets de recherche avec IRT SystemX. Nous participons \u00e9galement \u00e0 l’initiative gouvernementale Pack IA et sommes en contact avec la soci\u00e9t\u00e9 Quantmetry<\/a>. Avec leur aide, nous lancerons un projet pilote interne pour familiariser davantage nos ing\u00e9nieurs avec l’IA et d\u00e9finir une feuille de route pour l’int\u00e9gration de l’IA dans nos produits logiciels. \u00c0 ce titre, nous identifierons et prioriserons les cas d’utilisation et \u00e9tablirons les sujets sur lesquels l’introduction d’une dose suppl\u00e9mentaire d’IA apportera un r\u00e9el b\u00e9n\u00e9fice \u00e0 nos clients. <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Une interview avec Emmanuel Chevrier, PDG d’AVSimulation, et Thomas Nguyen, Responsable du domaine automobile chez AVSimulation O\u00f9 en sommes-nous avec l’intelligence artificielle dans la conduite autonome ? E. Chevrier : Un v\u00e9hicule autonome \u2013 comme un \u00eatre humain \u2013 passe par trois \u00e9tapes pour prendre une d\u00e9cision de conduite. Il per\u00e7oit d\u2019abord le monde ext\u00e9rieur […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":41581,"comment_status":"open","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[23],"tags":[],"topics":[],"class_list":["post-43973","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-publications"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.avsimulation.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/43973","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.avsimulation.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.avsimulation.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.avsimulation.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.avsimulation.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=43973"}],"version-history":[{"count":7,"href":"https:\/\/www.avsimulation.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/43973\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":49552,"href":"https:\/\/www.avsimulation.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/43973\/revisions\/49552"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.avsimulation.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/media\/41581"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.avsimulation.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=43973"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.avsimulation.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=43973"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.avsimulation.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=43973"},{"taxonomy":"topics","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.avsimulation.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/topics?post=43973"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}