Reprise du message précédent :
C'est pas forcément un soucis, annoter des images est une tache bien plus difficile que de détecter des objets et calculer une trajectoire
 
Mais clairement, c'est pas au point leur truc

https://www.engadget.com/2018/03/06 [...] haring-ev/
 
Concept de Renault pour venir titiller Uber

2022 ça me paraît assez optimiste comme date

Et tout cas, le concept est sympa, mais comme c'est un concept car Renault la voiture finale ressemblera à tout sauf à ça

2022, je pense que ce sera dans le meilleur des cas sur un circuit super validé genre une navette entre hotel et aéroport ou qq chose du genre

Pas bête : pour remplacer les bus qui transportent les passagers du terminal aux avions sur les aéroports ça pourrait fonctionner sans trop de contraintes  

Par contre il faudra un géomètre à chaque fois qu'un camion de kérosène se déplace

/merome

 
Alors que le conducteur humain, lui il voit un camion, il fonce, il sait que ça passe  

C'est la différence entre le bon et le mauvais conducteur

Y a une question qui se pose, quand même.
 
Est-ce que c'est un problème de détecter des obstacles, de les classifier d'un point de vue général correctement (animaux) mais de mal les sous-classifiers ?

En l'occurence non.

Mais par contre s'il classifie mal un panneau, ça risque de poser un poil plus de problèmes

Puisque manifestement mes interventions vous manquent, je relance : pour ceux qui y croient, selon vous, la voiture 100% autonome (plus besoin de volant dans l'habitacle, sur tout le réseau routier français), c'est pour quand ?

Un panneau c'est quand même suprer facile à reconnaître par un algo spécialisé dans la reconnaissance de panneaux.

 
Très très très long terme ça disons 2050 mini

2030-2040

Edit : avec la législation kivabi1

Je pensais à un truc du genre : https://www.theverge.com/2017/4/12/ [...] telligence

Je ne retrouve pas de source, mais j'avais vu des stickers qui changeaient complètement la classification d'un objet, ça serait con qu'ils soient collés sur des panneaux

Je dirai premières expérimentations grand public vers 2030-2040

Surement jamais tout comme la Twingo ne sera jamais adapté à 100% au "réseau routier" de 1789.

Comment ça ?  
Tu pense qu'il faudra modifier le réseau routier pour accueillir les voitures autonomes, ou que peu importe la voiture, il y aura toujours des routes impraticables ?

Oui pour moi c'est comme parler du téléphone portable SANS le réseau d'antennes qui permet son fonctionnement. La voiture autonome fera aussi indéniablement partie d'un réseau routier adapté.

OK
 
Du coup, quelles adaptations seront nécessaires ?

Y a peut être des cas où un volant sera toujours utile. Comme pour pousser une voiture à l'arrêt. Je sais pas si c'est intéressant d'enlever le mode manuel d'un véhicule. À part peut être pour le constructeur qui peut y faire des économies.

Utra-communications entre véhicules et leurs environnements. Par exemple à un carrefour on ne mettra surement plus basiquement de vulgaires panneaux peinturés uniquement visible arrivé dessus... mais plutôt des balises et des capteurs (optiques ou autres) analysant le trafique (et pas que) visible de la terre entière sur le réseau de communications. Les voitures ne prendront pas seules leurs décisions. Le réseau les prendra pour elles. Les décisions seront collectives.
 
Au final il pourrait même avoir sur la route quasiment que des véhicules "bêtes" (et moins chère). C'est à dire "aveugle" ne prenant aucune decision par elle même mais écoutant uniquement les consignes du réseau. Elles seraient donc limitée au réseau couvert à l'instar de la Twingo limitée elle aussi aux routes entretenus. Des "4x4" (véhicules intelligentes avec multi-capteurs) pour la circulation sur routes non converts par le réseau existeront surement (c'est ce qu'on tente de faire actuellement) mais je ne pense pas que ce soit vers cela que l'on convergera.
 

Je vois l'idée, mais des voitures autonomes "aveugles" ça ne me paraît compliqué : ça voudrait dire des capteurs à intervalles réguliers si on veut savoir quand un piéton traverse la route (par ex.)
 
Pour moi, c'est un peu comme l'éclairage la nuit : on pourrait mettre des lampadères tous les 100m sur l'intégralité du réseau et donc avoir des voitures sans phares qui coûtent moins cher à l'unité, mais au final c'est la solution des phares embarqués qui a été retenue parce que plus facile à mettre en place par rapport au réseau pré-existant.
 
Par contre, je vois bien des voitures complètement autonomes par elles-mêmes, mais qui s'appuient en plus sur les capteurs du réseau quand disponible.

Je vois trop de situations où une voiture 100% autonome serait une gêne.

Lieux sans route ni chemin, se garer avec précision lors de certaines circonstances.

Oui 100% du réseau, c'est beaucoup beaucoup plus dur que 99% du réseau  
 
Mais moi je m'en fouts, ce que j'attends de la voiture autonome, c'est pas une couverture à 100%, c'est une couverture suffisante pour boulverser notre socitété, et pour ça, on a besoin de beaucoup moins. Dans les grandes métropoles Californiennes, suffit de couvrir les highways / freeways / express ways et c'est une révolution

 
www.leblogauto.com/2017/08/tromper [...] nfant.html
 

Merci pour le lien

Je viens de lire rapidement la publication, visiblement ils n'ont même pas d'à-priori sur le réseau attaqué, c'est plus impressionnant que ce que j'avais vu

Je viens de rassembler mes idées déjà évoquées ici dans un article de blog : https://merome.net/blog/index.php?p [...] 3%A9ronome

 
C'est très bien mais le petit con qui fera  ça sera sanctionné comme il se doit, de la même façon que si un idiot fanatique de la voiture autonome s'amuse à remplacer des panneaux reconnaissables par une voiture mais pas par un humain, j'espère qu'il prendra cher aussi
 

 
Genre t'as jamais vu un autocollant "CGT" sur un panneau ? Non pas dans le but de tromper les IA, mais parce que c'est sur le trajet de la manif...

 
Mais c'est pas l'autocollant CGT qui trompe l'IA, ce sont les altérations faites à dessein

+1
 
Il faudrait faire une étude comparative de collage d'autocollant CGT sur un panneau stop pour voir si ça perturbe les CNN
 
Moi je dis c'est publiable

Y a plus nasty comme type de mauvais dessein.
 
Mais y a de la recherche concernant les contre-mesures, par exemple :
 
https://arxiv.org/pdf/1702.04267.pdf

 
Dans l'exemple qui est exhibé, oui. Je ne vois pas pourquoi des autocollants posés n'importe comment ne perturberaient pas la lecture par l'IA.

Entre un sticker posé aléatoirement sur un panneau et une image spécialement créée pour perturber l'IA, tu ne vois pas la différence ?  
 
C'est pas impossible que le sticker CGT perturbe l'IA, c'est juste beaucoup moins probable

Suffit d'avoir suffisamment de panneaux partiellement obstrués dans le training set pour que le réseau apprenne à correctement généraliser, c'est même pas particulièrement compliqué à gérer les stickers, à mon avis.

 
Parce que dans l'exemple qui est exhibé, les stickers ne sont pas placés au hasard
 

 
Voilà, et puis au pire, tu peux facilement ajouter des stickers au hasard sur le training set si besoin est

+1 avec ce qui est dit au dessus : la probabilité d'un problème de détection avec un sticker posé aléatoirement n'est pas nulle, mais elle est faible, AMHA

Je ne dis pas non plus que le moindre autocollant va faire partir en sucette l'IA. Mais les exemples avec les moutons plus haut montrent bien la problématique : même des trucs particulièrement obvious pour un humain vont être mal reconnus par une IA, parce qu'inattendu, ou pas vu dans le training set.
A partir de là, comment savoir quoi mettre dans le training set pour éviter a priori les erreurs ?
L'algo qui voit une carotte à la place d'une banane et un chat à la place d'un mouton, alors que rien dans l'image n'a la couleur d'une carotte, on peut légitimement se demander comment il traiterait (même si c'est pas son objectif, hein) un panneau avec un autocollant, ou une branche qui passe devant, la couleur qui passe, un morceau cabossé...

 
Tu mélanges deux trucs, la description d'une image c'est avant tout un problème de NLP, c'est plus difficile parce que tu demandes à l'algo de "penser comme un humain", la détection de panneaux est un problème bien plus facile

Mais que ce machin soit un mouton ou un extra-terrestre, on s'en fout, en fait, faut pas foncer dessus.

Le truc, par contre, qui est vrai, c'est que les algorithmes à apprentissage ne sont qu'une petite partie d'un système de voiture autonome. La détection de l'espace sans obstacle ou la voiture peut circuler, l'estimation des distances, la position dans l'espace, etc, c'est pas un problème qui se résout avec des CNNs.