Valeo veut développer une IA de conduite autonome open source
Valeo et le laboratoire de recherche KE:SAI lancent un programme franco-allemand pour développer une IA de conduite autonome dont les modèles, le code et les données seront accessibles en open source. L’objectif est de créer une base commune permettant d’accélérer le développement de l’IA physique et de démocratiser les technologies de conduite autonome de nouvelle génération.
Valeo et KE:SAI (Kyutai Ellis Scalable Automonous Intelligence), laboratoire de recherche à but non lucratif cofondé par kyutai et l’Ellis Institute Tübingen, associent leurs équipes de Paris et de Tübingen pour développer un modèle de conduite autonome ouvert reposant sur une intelligence artificielle généraliste. L’ensemble des travaux, notamment le code source, les modèles entraînés et les jeux de données, sera publié librement, avec des résultats documentés dans des publications scientifiques.
Le projet ambitionne d’atteindre, puis de dépasser, les performances des références publiques utilisées pour évaluer les systèmes de conduite autonome. Cette démarche permettra aux constructeurs, équipementiers et laboratoires de recherche de reproduire les expérimentations, d’adapter les modèles à leurs besoins et de comparer leurs résultats sur une base commune.
© Valeo / KE:SAI
« En associant notre solide expertise industrielle et technologique dans la conduite autonome à une recherche open-source de niveau mondial, nous posons une base commune pour accélérer le développement de l’IA physique et démocratiser les technologies de conduite autonome de nouvelle génération », déclare Marc Vrecko, directeur général de Valeo Brain.
« Pour les modèles de langage, l’open-source a permis de faire des années de progrès en seulement quelques mois. Pourtant, l’IA physique de pointe reste encore largement fermée. Valeo partage notre conviction selon laquelle les fondations ouvertes créent plus d’innovation que n’importe quel système fermé. Tout ce que nous développerons sera ouvert. Chaque avancée est une avancée pour tous », martèle de son côté Andreas Geiger, CEO de KE:SAI.
Un modèle adaptable à différents véhicules
Les équipes souhaitent concevoir un système capable de piloter plusieurs types de véhicules, avec des configurations variées de capteurs et de caméras. Dans un premier temps, son entraînement s’appuiera sur de grands volumes d’enregistrements de conduite réels. L’architecture devra ensuite permettre au modèle de s’adapter à différents environnements matériels.
Le programme intégrera également l’apprentissage par renforcement en simulation et des modèles du monde (world models) appris. Ces méthodes doivent notamment permettre d’explorer des situations rares ou critiques pour la sécurité, insuffisamment représentées dans les données de conduite réelles.
Renforcer la recherche européenne
Le partenariat s’appuie sur les compétences complémentaires de valeo.ai, le laboratoire d’intelligence artificielle de Valeo, et de l’équipe fondatrice de KE:SAI, connue pour ses travaux sur les benchmarks et les architectures de conduite autonome, notamment KITTI, NAVSIM et TransFuser. Valeo cite également ses modèles ouverts DrivoR et VaVAM parmi les contributions déjà mises à disposition de la communauté.
En publiant les résultats et les outils développés, les deux partenaires entendent faciliter la coopération entre recherche académique et industrie. L’initiative vise ainsi à constituer en Europe un socle technologique ouvert pour la conduite autonome, susceptible d’être testé et enrichi par un large écosystème de chercheurs et d’industriels.
