Le géant de Cupertino vient de dévoiler VoxelNet. Ce n’est pas le nom de code de son futur smartphone. Non. C’est le nom de la méthode mise au point par Apple et décrite par deux de ses chercheurs dans un article scientifique publié le 17 novembre dernier.
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Une approche originale
VoxelNet est au cœur du fonctionnement d’une voiture autonome puisqu’elle permet au véhicule d’identifier et localiser les voitures, cyclistes, piétons, etc. grâce à un LiDAR. Une caméra rotative présente sur toutes les voitures autonomes développées par les concurrents d’Apple et qui émet des rayons laser à 360°. Ces derniers vont ensuite rebondir sur les différents obstacles et revenir vers le LiDAR qui pourra ensuite déterminer la position et la distance des objets en question en fonction du temps mis par l’aller-retour. A partir de ces données reçues par le LiDAR, un ordinateur embarqué créé un nuage de points qui sont ensuite traités afin de déterminer si la voie est libre.
Là où la méthode d’Apple diffère c’est que ses ingénieurs utilisent un réseau neuronal pour gagner un temps et supprimer une étape. L’extraction des données et la prédiction sous forme de boîtes sont regroupées. Pour être plus précis, « VoxelNet divise un nuage de points en des voxels 3D (un ensemble de pixel en 3D, des sortes de cubes donc, NDLR) espacés de manière égale. Elle transforme ensuite un groupe de points au sein de chaque voxel en une représentation unifiée ». Cette approche permet de décrire le nuage de points « comme une représentation volumétrique détaillée » de l’environnement qui est ensuite soumise au réseau neuronal en charge de la détection des objets (voitures, piétons, etc.)
Selon l’article d’Apple, qui n’a pas encore été approuvé par des pairs, cette approche est bien plus performante que les meilleures méthodes de détection 3D actuelles recourant à des LiDAR.
Le poids de la culture du secret
Après la confirmation par Tim Cook l’été dernier de l’intérêt d’Apple pour les voitures autonomes, cette publication prouve que les ingénieurs du géant américain progressent et trouvent des méthodes innovantes pour compenser le retard de leur entreprise dans le secteur.
C’est peut-être également la manifestation en surface d’une occupation frénétique sous la chape du secret qu’Apple maintient autour de toutes ses activités. Une politique du silence absolu qui va toutefois à l’encontre de son intérêt parfois. Elle contribue en effet à donner l’impression que la société de Tim Cook est en retard par rapport à la concurrence, à Google, Facebook ou encore Microsoft qui publient de nombreux rapports scientifiques chaque année. Pire, elle ne facilite pas le recrutement des meilleurs talents dans les sphères universitaires, même si le patron des recherches en intelligence artificielle d’Apple, Ruslan Salakhutdinov, continue de publier régulièrement dans le cadre de sa chaire à l’université Carnegie Mellon. Dans le domaine de l’intelligence artificielle, la firme de Cupertino n’a, a priori, publié que trois articles pour l’heure. Le premier a fait date. Au point de se voir attribuer l’un des deux prix du meilleur article scientifique lors de la très courue conférence annuelle Computer Vision and Pattern Recognition.
D’autres usages ?
Si pour l’instant les voitures autonomes sont les premières concernées par cette publication, la détection d’objets 3D utilisant les nuages de point peut également servir dans d’autres domaines. L’article des chercheurs d’Apple liste notamment les réalités virtuelle et augmentée parmi les secteurs qui peuvent en tirer parti.
Or, Tim Cook a plus d’une fois signifié l’intérêt de sa société pour la réalité augmentée. Une rumeur récente veut même qu’Apple travaille activement à un casque AR qui pourrait être commercialisé dès 2020.
On sait qu’Apple est adepte de la diffusion de ses technologies au travers de ses gammes de produits. De là, à imaginer que les progrès réalisés par ses équipes dans le domaine des voitures autonomes se retrouvent demain dans nos smartphones et lunettes de réalité augmentée…
Source :
Rapport d’Apple
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