Il y a déjà quelques temps que je souhaitais écrire cet article. Mais l’actualité et les sorties importantes pour les développeurs ont plusieurs fois repoussé ce projet.Aujourd’hui, je me permets de mettre l’actualité sur pause. De revenir à l’essentiel. De revenir à ce qui peut sauver des vies. A ce qui peut éviter à des êtres humains de se faire faucher, écraser, broyer sur la route et dans les rues.
Et de laisser des familles sous le choc, avec un trou énorme dans leurs histoires.
L’article donc.
Des chercheurs du MIT ont constaté que chaque année, les intersections routières causaient la mort de 7.000 personnes pour les seules Etats-Unis. En cause, la vitesse et les chauffards qui, trop pressés ou trop distraits pour s’arrêter, grillent les feux. Ou passent à l’orange.
L’idée est donc venue à cette équipe de mettre au point un algorithme capable de prévoir quels véhicules vont potentiellement passer outre la signalisation. La méthode s’appuie sur la vitesse des véhicules et leurs distances par rapport à une intersection. « Même si votre feu est vert, la voiture pourrait vous recommander de ne pas y aller, à cause d’un mauvais comportement d’une autre personne dont vous n’avez pas conscience », explique un des membres de l’équipe.
Le taux de réussite de l’algorithme est, selon le MIT, de 85 %. Bien mieux que les technologies similaires actuelles qui génèreraient trop de fausses alertes.
Les résultats de cette analyse prédictive en temps réel sont disponibles environ deux secondes avant l’infraction. De quoi pouvoir les communiquer aux autres acteurs de la route ; si ceux-ci sont équipés des outils de réception adéquates.
Pour que le résultat soit utile, l’équipe du MIT table sur la généralisation des véhicules connectés et les communications entre machines (via la communication V2V, pour « vehicle-to-vehicle »). Ford est, par exemple, en train de travailler sur des modèles équipés de ce système.
[ame="http://www.youtube.com/watch?v=Ii5ETRT3KY4"]Vidéo du MIT[/ame]
Les chercheurs étudient la possibilité d’étendre le champ d’application de l’algorithme au domaine aérien.
On ne saurait trop leur recommander d’aller également voir les constructeurs de mobilier urbain, comme ceux des feux par exemple, pour qu’ils y ajoutent des capteurs/récepteurs et que cette avancée aide également les piétons à ne pas traverser quand un chauffard arrive.
Mais l’étape ultime, celle qui ne plaira pas à tout le monde, n’est pas de prévenir. C’est d’empêcher de se servir d’un véhicule comme d’un bolide.
Cette étape n’est pas encore totalement du présent. Mais comme le montre une session de la TED Conference de mars 2011, avec le projet de Google de voiture intelligente, ce n’est plus totalement du futur.
La voiture intelligente est un engin sans conducteur, capable d’analyser et de « comprendre » la route : piétons, autres véhicules, travaux, comportements suspects, panneaux, etc. L’équipe de Google a réussi à faire un trajet expérimental de San Francisco à Los Angeles (environ 400 miles ou 640 kilomètres) sans incident notable.
[ame="http://www.youtube.com/watch?v=bp9KBrH8H04"]TED Conference : Google Cars[/ame]
Certains critiqueront le projet. Trop de technologie augmenterait les possibilités de dysfonctionnement. D'autres évoqueront une liberté de conduire soit-disant brimée.
On leur objectera que ce n’est malheureusement pas de la faute des chercheurs s’il est plus facile de mettre de l’intelligence dans une voiture qu’ailleurs. Dans la tête des conducteurs par exemple.
Sources : MIT, TED Conference
À Ben (1980 – 2012)
Envoyé par pseudocode
plus qu'a faire un robot qui travaille à ma place ... hum existe déjà dans certaines usines 