Quand l’intelligence artificielle conduit la voiture

IA Racing est un parcours pédagogique dédié à l’intelligence artificielle destiné aux étudiants et aux collaborateurs du Groupe Sigma. Il mixe des formations théoriques sur Raspberry, l'IA, l’électronique, la course automobile… et des ateliers pratiques. L'enjeu est de construire un modèle réduit de voiture autonome capable d’évoluer sur un circuit.

Retour sur la 2ème édition de ce projet innovant avec David Chilloux, architecte cloud & infrastructure et co-organisateur d'IA Racing. 

David Chilloux
architecte cloud & infrastructure

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 C’est quoi IA Racing by Sigma ?

 

On retrouve de l’Intelligence artificielle partout dans nos vies (navigation, reconnaissance vocale, antispam, systèmes de recommandation…) sans vraiment savoir comment cela fonctionne. IA Racing by Sigma est une course de voitures pilotées par intelligence artificielle. C’est également un parcours pédagogique auquel participent des étudiants d’écoles partenaires et des collaborateurs Sigma. L’objectif est de pouvoir rapidement et concrètement utiliser des mécanismes d’intelligence artificielle, et plus précisément de machine learning (apprentissage machine). 

Ce dispositif permet de désacraliser le sujet et de le rendre accessible de manière ludique au plus grand nombre. Je suis architecte cloud & infrastructure pour l’offre Qomity et mon travail consiste à répondre aux enjeux de nos clients avec des solutions technologiques. C’est un job où il faut être créatif ! J’ai participé en tant qu’apprenant à la 1ère saison d’IA Racing by Sigma en 2021. Et j’ai rejoins l’équipe d’organisation cette année, pour accompagner les participants dans leur montée en compétence sur l’Intelligence Artificielle.  

Et les voitures sont réellement intelligentes  grâce au machine learning ?

Exactement ! Lors de la course,  une caméra située à l’avant de la voiture l’informe sur sa position. Un ordinateur embarqué calcule la trajectoire à adopter grâce à un modèle de Machine Learning. La voiture prend alors des décisions en temps réel. Elle transmet ces informations à des moteurs en charge de la vitesse et de la direction.  

Le terme d’intelligence artificielle englobe plusieurs technologies et méthodes permettant de reproduire ou plus exactement d’imiter l’intelligence humaine.   Dans le cas de l’IA Racing, nous utilisons une méthode d’apprentissage supervisé basée sur des réseaux de neurones. Le modèle de machine learning est construit à partir de données et de décisions que l’ordinateur devra reproduire. 

Imaginons que nous souhaitons développer un modèle permettant de reconnaitre des fruits à partir de photos. Dans un apprentissage par renforcement, on « nourrira » d’abord le programme avec un jeu de données de photos où chaque fruit est identifié. Le programme s’entraine alors à reconnaître les caractéristiques de chaque photo, pour pouvoir reproduire cette analyse. 

 

 

 

    Intelligence-artificielle-modele-machine-learning      

Intelligence-artificielle-apprentissage-par-renforcement  

Pour IA Racing, nous utilisons le même principe, en enregistrant d’abord une conduite par un pilote humain pour construire nos modèles.

C’est d’ailleurs une partie très amusante, mais où il faut savoir bien piloter. Sinon la voiture reproduira les erreurs de pilotage ! L’ordinateur est un Raspberry pi embarqué sur les voitures, qui exploite des programmes développés en Python.

Nous utilisons un framework nommé DonkeyCar comme base de départ. Chaque participant le modifie en fonction de sa stratégie.  

Intelligence-artificielle-donnees-entrainement

 

 

 

 

 

Quelles sont les clés du succès pour les participants à ce projet d’intelligence artificielle ?

Le principal défi est que les concurrents découvrent le circuit le jour de la compétition, lorsqu’ils confrontent leur voiture à celles des autres équipes. Dans le temps de préparation imparti, il est difficile d’enregistrer une session de conduite et de construire un modèle qui sera utilisé par le réseau de neurones pour piloter. Les participants doivent donc rendre leur voiture capable de conduire sur n’importe quel circuit.

Le jour J,  ils n’ont la possibilité que de faire quelques ajustements. Concrètement, cela passe principalement par du traitement d’image, qui va modifier le flux vidéo reçu par la caméra pour le nettoyer (reflets, lumière, décor…), et ne conserver que les éléments clés utiles pour la conduite. Intelligence-artificielle-traitement-image  

Nous utilisons principalement la librairie OpenCV pour réaliser ce traitement d’image, incontournable pour ce type d’applications. Cela permet d’avoir un apprentissage agnostique du type de circuit.

Nous utilisons également un simulateur PC pour faire tourner nos programmes dans un environnement contrôlé. C’est très pratique pour pouvoir travailler sans avoir la voiture sous la main !  

 

 

Quelle est l’application professionnelle pour les participants à ce projet d’intelligence artificielle ?

IA Racing by Sigma est un outil pédagogique très intéressant. Il permet aux participants de toucher concrètement à un sujet d’innovation très présent dans nos vies, mais également extrêmement mystérieux, voire « magique » aux yeux du grand public. Nous abordons le sujet d’une manière ludique, mais les enseignements que les apprenants peuvent tirer de cette expérience sont très concrets.

Les principes et technologies que nous utilisons sont identiques à ceux que les entreprises utilisent dans leurs projets d’intelligence artificielle : Développement Python, traitement d’image OpenCV, modèles TensorFlow et Keras…

Ces technologies sont utilisées par exemple dans des projets d’analyse d’imagerie médicale, de reconnaissance d’écriture, d’analyse de flux de caméras de surveillance… Les participants à IA Racing repartent donc avec des connaissances utiles dans leur vie professionnelle future. Et c’est pour ma part une grande satisfaction de pouvoir les accompagner à grandir sur ce sujet.    

Saison 2 d’IA RACING  :
La course finale s’est déroule le 9 juin dernier. Retrouvez le replay sur notre chaine You tube

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