Qu’est-ce que le deep learning voiture autonome ?

Le monde est en perpétuel changement et l’avènement des nouvelles technologies a modifié de nombreux paramètres dans tous les domaines de la vie. Le secteur de l’automobile n’en est bien évidemment pas exclu. Grâce aux technologies, spécifiquement à l’intelligence artificielle, de nombreuses réformes sont prises et plusieurs programmes sont développés dans ce domaine. Le deep learning voiture autonome en est un cas parmi tant d’autres.

Origine et sens du deep learning voiture autonome

Le deep learning, dans le sens propre du terme, est d’après Yannick Meneceur, une sorte d’apprentissage automatique. Elle est juste un moyen de générer de l’information en combinant dans une suite logique un ensemble de données.

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Le deep learning, ou « apprentissage profond » dans sa traduction en langue française, est une intelligence artificielle. Elle permet à une machine de fournir une réponse, qui est le résultat d’un apprentissage libre. C’est une technique très utilisée dans de nombreux domaines, et même dans celui de l’automobile. Elle a été conceptualisée et mise en place par un mathématicien répondant au nom de Alan Turing. Ce dernier est d’origine britannique.

Le deep learning voiture autonome est donc une intelligence artificielle mettant en œuvre de nombreux procédés (les algorithmes), lui permettant d’apprendre au préalable le fonctionnement d’une voiture afin de pouvoir générer les mêmes réponses qu’elle, mais de façon autonome. Cette méthode semble être très avancée et profitable à bien des égards.

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L’utilisation du deep learning dans le domaine commercial : le secteur de l’automobile

Comme mentionné plus haut, le deep learning intervient à de nombreux niveaux, et même dans le domaine commercial. Dans ce monde, de plus en plus d’entreprises commerciales exerçant dans le domaine du privé, portent leur investissement dans l’acquisition du deep learning. Elles le font pour produire de nouvelles créations, et améliorer ou performer celles déjà existantes.

Le secteur voiturier est le plus concerné par cette technique. En effet, les firmes Faurecia et Horizon Robotics ont conclu un partenariat afin d’améliorer et obtenir des solutions pour percevoir au mieux les diverses options de la méthode de deep learning.

Horizon Robotics est en effet à la recherche d’un système intelligent combiné à une conduite autonome. C’est cela qui l’a amenée à collaborer avec Faurecia. Horizon est devenue grâce à ce travail en synergie, leader sur le marché face aux différentes entreprises intégrant leurs biens ou services la technique de deep learning.

Le fonctionnement du deep learning avec la voiture autonome

Le deep learning est employé dans le processus de fonctionnement des voitures automatiques. Un véhicule autonome est tout simplement une voiture avec des paramètres de conduite totalement automatisés. Ce type de bolide n’a nécessairement pas besoin de l’intervention humaine avant de fonctionner.

L’utilisation du deep learning est donc en adéquation avec cet engin. En effet, la technique du deep learning permet aux voitures autonomes de reconnaître facilement un piéton. Cela est facilité par les caméras et les capteurs qui lui sont intégrés.

Avec cette forme d’intelligence artificielle, le véhicule automatisé a la capacité d’identifier les panneaux de signalisation. Il est même habileté à distinguer chacun d’eux. A travers des calculs purement mathématiques, les algorithmes établissent ou font des choix d’eux-mêmes.

Avec ce programme, la part de participation ou les efforts des humains sont majoritairement restreints. Malgré tous les avantages que présente le deep learning voiture autonome, il est important de mentionner que cela enfreint un tant soit peu, les règles de l’éthique.

L’aspect éthique et le deep learning

Le deep learning est l’une des meilleures intelligences artificielles développées dans le monde. Il pose toutefois une certaine problématique liée à l’éthique. Selon le code pénal de la France, il faudrait ajuster certaines règles de conduite, bien adaptées aux véhicules autonomes.

En délégant totalement la conduite à la voiture, les risques d’accident semblent être plus élevés qu’avec des voitures non automatisées. L’autre problème qui se pose est qu’il n’a pas été établi de façon normalisée et légale, une réglementation en matière d’usage des technologies du deep learning.