Cette présentation réalisée lors du séminaire IFORE à la Défense le 23 janvier 2019 traite des problématiques liées à l'intelligence artificielle dans les véhicules autonomes.

1. Institut français des sciences et technologies des transports, de l’aménagement et des réseaux
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La mobilité sous influence :
Intelligence artificielle et mobilité autonome
Olivier Orfila
Chercheur, Ph. D. automatique
Directeur-adjoint IFSTTAR-LIVIC (laboratoire sur les
interactions véhicules infrastructures conducteurs)
www.olivierorfila.fr
Viktor Vasnetsov «Le tapis volant», 1880Kilobots, Harvard

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Intelligence articielle ?
• Définitions :
• L'ensemble des théories et des techniques mises en œuvre en vue de
réaliser des machines capables de simuler l'intelligence (Larousse)
• L'utilisation de programmes informatiques qui possèdent certaines des
qualités de l'esprit humain, telles que la capacité de comprendre le
langage, de reconnaître des images et d'apprendre par l'expérience.
(Cambridge)
• Transfert de capacités naturelles à la machine : intelligence
naturelle humaine, super-organismes. Trans humanisme ?
• Dans les transports

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La conduite autonome
La machine VS l’humain
• La machine meilleure que l’humain ?
• L’avènement d’une dictature technologique ?
• Ferons-nous plus confiance à la machine ?
• Faire face à l’illettrisme digital ?
• Qui est responsable en cas d’accident ?
• Rapport au travail ?

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Intelligence artificielle et
véhicule autonome
Architecture Méthodes de résolution
• Systèmes déterministes :
• Méthodes formelles
• Automatique
• Systèmes stochastiques :
• Méthodes statistiques
• Apprentissage
Planification et Véhicule Autonome : Introduction à l’Etat de l’Art, L. Claussmann, extrait de cours Université d’Evry.

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Perception
• Objectifs :
• Comprendre
l’environnement
immédiat des
véhicules
• Perception, besoin :
• Détecter
• Classifier
• Suivre
• Prédire
BDD Berkeley
Segmentation sémantique NVidia
Détection d’obstacle Waymo

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Planification
• Décision :
• Prévoir les actions à
réaliser pour assurer les
déplacements des
voyageurs
• Planification de trajectoire
• Calculer les trajectoires
sûres et idéales des
mobiles afin de maximiser
un ensemble de facteurs
(temps, énergie, confort,…)
Karthik Mahadevan, Sowmya Somanath, Ehud Sharlin, Research Report, Department of Computer Science,
University of Calgary, Calgary, AB, Canada, October 2017.

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Gestion des ambiguïtés
• Prise de décision et
éthique
• Méthode consensuelle
• Méthode logique (pas
de mise en danger)
The Moral Machine experiment, Edmond Awad, Sohan Dsouza, Richard Kim, Jonathan Schulz, Joseph Henrich, Azim Shariff, Jean-François Bonnefon &
Iyad Rahwan, Nature, volume 563, pages59–64 (2018)
Incorporating Ethical Considerations Into Automated Vehicle Control Sarah M. Thornton, Selina Pan, Stephen M. Erlien, and J. Christian Gerdes, IEEE
transactions on intelligent transportation systems, vol. 18, NO. 6, JUNE 2017

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Hypervision
• Consiste à contrôler un
ensemble de véhicules :
• Moyens de
communication
• Auto-organisation
• Exemples :
• Ferroviaire, transports en
commun, taxis, flottes
professionnelles, PMV,…

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Hypervision
• Intelligence
collective:
• Centralisée
• Distribuée
• Auto organisée
• Hybride
• Risques :
• Résilience réduite
• Dictature
technologique
Hyperviseur
central
Véhicule 1 Véhicule 2 Véhicule 3 Véhicule n
Vecteur de communication
Hyperviseur
distribué
Hyperviseur
distribué
Hyperviseur
distribué
Hyperviseur
distribué
Auto
organisation
Auto
organisation
Auto
organisation
Auto
organisation
Véhicule 1 Véhicule 2 Véhicule 3 Véhicule n
Auto
organisation
Auto
organisation
Auto
organisation
Auto
organisation
Véhicule 1 Véhicule 2 Véhicule 3 Véhicule n
Vecteur de communication
Hyperviseur
distribué
Hyperviseur
distribué
Hyperviseur
distribué
Hyperviseur
distribué
Hyperviseur
central
Véhicule 1 Véhicule 2 Véhicule 3 Véhicule n
Vecteur de communication

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Les questions transversales
• La gestion des données
• La collecte et le traitement
• La sécurité des données
• L’interaction humain-machine
• Intra et extra véhiculaire (usagers et usagers
vulnérables)
• Acceptabilité
• La cohérence internationale :
• Règlementation et standardisation
• Prise en compte des différences culturelles

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Merci de votre attention
Olivier Orfila
IFSTTAR
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78000 VERSAILLES
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