HOFOLDING, Allemagne – Les autres conducteurs n’auraient rien remarqué d’inhabituel alors que les deux limousines élégantes avec des plaques d’immatriculation allemandes rejoignaient la circulation sur l’autoroute 1 française.
Mais ce à quoi ils assistaient — en cette journée ensoleillée d’automne de 1994 — était quelque chose que beaucoup d’entre eux auraient rejeté comme tout simplement fou.
Il a fallu quelques coups de fil du lobby automobile allemand pour obtenir le feu vert des autorités françaises. Mais les voici: deux Mercedes 500 SEL grises, accélérant jusqu’à 130 kilomètres à l’heure, changeant de voie et réagissant aux autres voitures — de manière autonome, avec un système informatique de bord contrôlant le volant, la pédale d’accélérateur et les freins.
Des décennies avant que Google, Tesla et Uber ne se lancent dans le secteur des voitures autonomes, une équipe d’ingénieurs allemands dirigée par un scientifique nommé Ernst Dickmanns avait développé une voiture capable de naviguer seule dans le trafic de banlieue français.
L’histoire de l’invention de Dickmann, et comment elle a été presque oubliée, illustre bien comment la technologie progresse parfois: non pas par petits pas réguliers, mais par des booms et des bustes, par des avancées improbables et des retraites inévitables — « un pas en avant et trois pas en arrière », comme l’a dit un chercheur en IA.
Ernst Dickmanns, le scientifique allemand qui a testé les voitures autonomes dans les rues européennes dans les années 1980 et 1990 | Janosch Delcker pour POLITICO
C’est aussi une sorte d’avertissement, sur les attentes que nous plaçons sur l’intelligence artificielle et les limites de certaines des approches basées sur les données utilisées aujourd’hui.
« J’ai cessé de donner des conseils généraux à d’autres chercheurs », a déclaré Dickmanns, aujourd’hui âgé de 82 ans. « Seulement cela: il ne faut jamais perdre complètement de vue des approches qui ont été autrefois très réussies. »
Du ciel à la rue
Avant de devenir l’homme « qui a réellement inventé les voitures autonomes », comme le dit l’informaticien de Berkeley Jitendra Malik, Dickmanns a passé la première décennie de sa vie professionnelle à analyser les trajectoires des vaisseaux spatiaux lorsqu’ils rentrent dans l’atmosphère terrestre.
Ingénieur aérospatial de formation, il gravit rapidement les échelons de l’ambitieuse communauté aérospatiale de l’Allemagne de l’Ouest, si bien qu’en 1975, âgé de moins de 40 ans, il obtient un poste dans une nouvelle université de recherche des forces armées allemandes.
Les trois véhicules routiers autonomes à la manifestation PROMÉTHÉE à Paris, octobre 1994. De gauche à droite: Unibwm VaMP, Daimler VITA-2, Daimler VITA-1 | Photo de Reinhold Behringer
À ce stade, il avait déjà commencé à réfléchir à ce qui allait bientôt devenir sa mission de vie: enseigner aux véhicules à voir. Le point de départ, Dickmanns en devint de plus en plus convaincu, n’était pas des vaisseaux spatiaux mais des voitures. En quelques années, il avait acheté une camionnette Mercedes, l’avait installée avec des ordinateurs, des caméras et des capteurs et avait commencé à effectuer des tests dans les locaux de l’université en 1986.
« Les collègues de l’université ont dit, eh bien, c’est un bizarre, mais il a des antécédents, alors laissons-le le faire », a déclaré Dickmanns lors d’une interview dans sa maison familiale, située à quelques pas d’une église à dôme d’oignons à Hofolding, une petite ville à l’extérieur de Munich.
En 1986, la camionnette de Dickmanns est devenue le premier véhicule à rouler de manière autonome — sur le skidpan de son université. L’année suivante, il l’a envoyé dans une section vide d’une autoroute bavaroise encore à ouvrir à une vitesse approchant les 90 kilomètres à l’heure. Peu de temps après, Dickmanns a été approché par le constructeur automobile allemand Daimler. Ensemble, ils ont obtenu le financement d’un projet paneuropéen massif et, au début des années 1990, la société a eu une idée qui a d’abord semblé « absurde » à Dickmanns.
« Ne pouvez-vous pas équiper une de nos grosses voitures particulières pour la démonstration finale du projet à Paris en octobre, puis rouler sur l’autoroute à trois voies en circulation publique? »il s’est souvenu que les fonctionnaires demandaient.
Il a dû prendre une grande respiration, » mais ensuite je leur ai dit qu’avec mon équipe, et les méthodes que nous utilisons, je pense que nous sommes capables de le faire. »
Daimler a renforcé le financement du projet. Les lobbys automobiles ont aplani les doutes au sein du gouvernement français. Et en octobre 1994, l’équipe de Dickmanns a récupéré un groupe d’invités de haut rang de l’aéroport Charles de Gaulle, les a conduits sur l’autoroute voisine et a mis les deux voitures en mode autonome.
» Parfois, nous retirions nos mains du volant » — Reinhold Behringer, l’un des ingénieurs assis sur le siège du conducteur lors de la démonstration
Un ingénieur est resté sur le siège avant de chaque voiture — les mains sur le volant au cas où quelque chose tournerait mal — mais les voitures faisaient la conduite.
» Parfois, nous retirions nos mains du volant », a déclaré Reinhold Behringer, l’un des ingénieurs assis sur le siège du conducteur pendant la démonstration, avec encore de l’excitation dans la voix 24 ans plus tard.
Les journaux ont publié des articles en première page sur la manifestation, se souvient-il. Et un an plus tard, l’équipe de Dickmanns a pris une voiture repensée pour un voyage encore plus long, parcourant plus de 1 700 kilomètres sur l’autoroute de la Bavière au Danemark, atteignant des vitesses de plus de 175 kilomètres à l’heure.
Peu de temps après, le projet était terminé. La technologie que Dickmanns utilisait a atteint ses limites. Daimler a perdu tout intérêt à financer la recherche fondamentale nécessaire pour la faire avancer. Peu de temps après, l’effort pionnier de Dickmanns fut presque oublié.
Enfant d’été
L’histoire de l’intelligence artificielle est une histoire de sources animées suivies de ce que les chercheurs appellent des « hivers d’IA », lorsque l’attention et le financement s’estompent.
Les travaux de Dickmanns sur la conduite autonome ont commencé pendant le premier hiver et se sont terminés après qu’un deuxième a frappé le terrain.
La recherche sur l’IA — des efforts pour que les machines accomplissent des tâches qui nécessiteraient autrement la pensée humaine – a commencé à la fin des années 1950. Dès ses débuts, le domaine a été caractérisé par un battage médiatique, conduisant certains chercheurs ambitieux comme l’économiste Herbert Simon à prédire dans les années 1960 que les machines seraient « capables dans les 20 ans de faire n’importe quel travail qu’un homme peut faire. »
Stimulés par de telles promesses, les financements ont explosé — mais la technologie n’a pas tenu ses promesses et la bulle a éclaté au milieu des années 1970. L’argent a diminué et la recherche en IA a été confiée aux laboratoires d’arrière-salle.
À l’intérieur du VaMP du véhicule expérimental autonome UniBwM, sur la banquette arrière où le système informatique a été installé pour un accès et une surveillance faciles | Photo de Reinhold Behringer
Ce premier hiver d’IA a été l’une des raisons pour lesquelles Dickmanns a gardé son travail sur la vision industrielle en grande partie pour lui dans les premières années. Il était conscient, a-t-il dit, que « les gens auraient dit que ce type avait une vis quelque part. »
Au moment où il a envoyé sa camionnette autonome sur une autoroute allemande vide au milieu des années 1980, un autre printemps de l’IA était arrivé. Sa preuve de concept a suscité suffisamment d’intérêt pour engager une équipe qui passerait à 20 personnes avant la manifestation de Paris de 1994.
Puis vint un autre hiver, au début des années 1990, et l’élan de Dickmanns fut perdu.
» C’était un concept intéressant « , a déclaré Behringer, l’ingénieur qui était au volant à Paris. » Mais pour beaucoup, c’était encore beaucoup trop futuriste. »
Enseigner à une voiture à voir
Les technologues disent qu’il existe deux types d’inventions: Ceux comme l’ampoule, qui ont été utilisés et continuellement améliorés depuis leur invention. Et ceux qui aiment les avions supersoniques – vous vous souvenez du Concorde? – qui incarnent un processus technologique révolutionnaire mais sont trop avancés pour survivre, du moins au moment de leur invention.
Les voitures autonomes de Dickmanns appartiennent à la deuxième catégorie.
Lorsqu’il a commencé à les développer au début des années 1980, les ordinateurs avaient besoin de jusqu’à 10 minutes pour analyser une image. Pour conduire de manière autonome, une voiture doit réagir à son environnement, et pour ce faire, Dickmanns a calculé que les ordinateurs devraient analyser au moins 10 images par seconde.
Face à ce qui ressemblait à un obstacle insurmontable, il s’est inspiré de l’anatomie humaine. Les voitures, a-t-il décidé, devraient être programmées pour voir les rues comme les humains perçoivent leur environnement.
À l’intérieur du véhicule expérimental UniBwM VaMP sur une autoroute publique au Danemark le 11 novembre 1995 | Photo de Reinhold Behringer
L’œil humain ne peut voir qu’une petite tache au centre de son champ visuel en haute résolution. De même, pensait Dickmanns, une voiture ne devrait se concentrer que sur ce qui est pertinent pour la conduite, comme les marquages routiers. Cela a réduit la quantité d’informations que les ordinateurs de bord devaient traiter.
Il a également trouvé d’autres raccourcis informatiques — une quantité importante de temps de calcul a été libérée lorsque Dickmanns s’est rendu compte qu’il n’avait pas besoin de dépenser une énergie de traitement précieuse pour économiser chaque image. Il a également programmé la voiture pour apprendre de ses erreurs, améliorant progressivement sa compréhension de son environnement.
Au total, il suffisait de garder la voiture sur la route — à peine.
Conduire sur une autoroute, il s’avère, est l’une des tâches les plus faciles qu’une voiture autonome peut effectuer. Les conditions sont bien définies: le trafic circule de manière prévisible, dans une direction. Les voies sont clairement marquées.
Et même alors, la démonstration ne s’est pas parfaitement déroulée. « C’était un test », a déclaré Behringer. « Quand, par exemple, il y avait une voiture devant nous qui couvrait les marquages routiers et que de l’autre côté, les marquages étaient effacés, la fonction d’identification de la voie posait un problème. »
America calling
Après le deuxième hiver de l’IA, et le buzz entourant la manifestation parisienne s’est estompé, Daimler a déclaré à Dickmanns qu’il « voulait avoir un produit pour le marché le plus tôt possible », a-t-il rappelé. Le constructeur automobile avait perdu tout intérêt pour ses recherches fondamentales coûteuses, qui ne produiraient probablement aucune application réelle dans les deux prochaines années.
« Avec le recul, c’était probablement une erreur que ces projets n’aient pas été immédiatement poursuivis », a déclaré Jürgen Schmidhuber, codirecteur de l’Institut Dalle Molle pour la Recherche en intelligence Artificielle à Lugano, en Suisse. « Sinon, il ne serait pas question de savoir qui dirigerait dans le domaine aujourd’hui. »
Les entreprises allemandes continuent de détenir la plupart des brevets — près de la moitié de tous — dans la technologie autonome, mais les nouveaux acteurs, parmi lesquels des géants de la technologie américains comme Waymo d’Alphabet, ont rattrapé leur retard. Les experts décrivent la course actuelle au leadership en matière de technologie de conduite autonome comme étant au coude-à-coude.
» Il y a un manque profond de conscience de ce qui a été fait dans le passé, en particulier parmi les scientifiques de l’apprentissage automatique » – Chercheur de longue date en IA
» Il est possible que cela ait jeté son rôle clair d’avant-garde parce que la recherche n’était pas toujours poursuivie à l’époque « , a déclaré Schmidhuber. Il a ajouté que les constructeurs automobiles auraient pu se détourner de la technologie de conduite autonome car elle semblait être en opposition avec leur marketing, qui promouvait l’idée d’un conducteur chargé de piloter une voiture.
À la fin des années 1990, Dickmanns se tourne vers l’étranger et signe un contrat de quatre ans avec le Laboratoire de recherche de l’Armée des États-Unis.
La coopération a conduit à une autre génération de voitures autonomes, capables de naviguer sur des surfaces plus compliquées; ses résultats – publiés au moment où Dickmanns a pris sa retraite — ont attiré l’attention de la Darpa, la division des technologies émergentes du Pentagone. Cela a inspiré l’agence à lancer une série de « défis », à partir de 2004, chargeant les inventeurs d’envoyer des voitures autonomes courir à travers un territoire spectaculaire.
Ces défis, promus par des campagnes de marketing massives, ont été la première fois qu’un large public a entendu parler de la conduite autonome. Ils ont fait de l’informaticien d’origine allemande Sebastian Thrun – qui a remporté le défi en 2005 en tant que professeur à l’Université de Stanford et a ensuite fondé l’équipe de conduite autonome de Google – une célébrité dans la communauté de l’IA.
Le véhicule expérimental UniBwM VaMP lors d’un arrêt | Photo de Reinhold Behringer
Pendant ce temps, le travail pionnier d’Ernst Dickmanns est tombé dans l’oubli.
Lorsqu’en 2011, 17 ans après la manifestation parisienne de Dickmanns, le New York Times a publié un article en première page sur les efforts de Thrun pour construire une voiture autonome, il a dû procéder à une correction par la suite, précisant que « bien que M. Thrun ait développé une voiture sans conducteur, il n’était pas le premier à le faire. »
« Il y a un profond manque de conscience de ce qui a été fait dans le passé, en particulier parmi les scientifiques de l’apprentissage automatique », a déclaré un chercheur de longue date en IA, qui a demandé à rester anonyme.
Il a ajouté qu’il interviewait régulièrement des candidats de haut rang qui rejettent des documents vieux de cinq ans comme étant « dépassés » ou qui ne connaissent tout simplement pas les recherches effectuées au cours des décennies précédentes.
L’hiver arrive ?
En 2018 — alors que l’IA subit une nouvelle vague de battage médiatique — un nouvel hiver pourrait-il se profiler ? Certains pensent que c’est une possibilité distincte.
De nombreuses recherches récentes sur l’IA ont porté sur le soi-disant « apprentissage profond », dans lequel les algorithmes « apprennent » en reconnaissant des modèles. Son principe sous—jacent — trouver des corrélations dans des données complexes – fonctionne très bien pour la plupart des applications, mais s’avère être une impasse dans certains cas. Et puisque l’apprentissage en profondeur est piloté par les données, ses algorithmes sont toujours aussi bons que les données qu’ils sont alimentés.
Filip Piękniewski – un informaticien basé à San Diego et auteur d’un essai intitulé « L’hiver de l’IA est en bonne voie » — a déclaré qu’une grande partie du financement versé à l’IA, en particulier dans le contexte des voitures autonomes et de la robotique, est basée sur des attentes irréalistes sur ce que l’apprentissage profond est capable de faire.
Photo de Ernst Dickmanns
» C’est l’endroit où les attentes entrent en collision avec la réalité « , a déclaré Piękniewski. « Et beaucoup de gens seront ennuyés d’avoir investi autant d’argent et les attentes ne se concrétiseront pas. »
Virginia Dignum, professeure à l’Université de Delft, a convenu que si les chercheurs en IA continuent de se concentrer principalement sur l’apprentissage profond, « à un moment donné, les gens seront déçus. »Le domaine, a-t-elle déclaré, doit aller au-delà et investir dans d’autres approches qui dépendent moins de données, ou de modèles basés sur la causalité plutôt que sur la corrélation sur laquelle repose l’apprentissage profond.
Mais néanmoins — faisant écho à l’opinion répandue parmi les chercheurs et les analystes — Dignum a souligné qu’elle ne croyait pas qu’un autre « hiver de l’IA » arriverait de sitôt. Contrairement aux booms précédents, les développeurs d’aujourd’hui transforment l’IA de pointe en applications commerciales réelles, grâce aux avancées technologiques récentes à partir du début des années 2010, en particulier en matière de puissance de calcul et de stockage de données.
Pathfinder
Cela rend la situation différente de celle des générations précédentes, qui faisaient souvent de la « recherche sur le ciel bleu » — des scientifiques comme Ernst Dickmanns, qui a dit qu’il pensait au moment de ses expériences qu’il faudrait des décennies de plus pour que les voitures autonomes deviennent une réalité quotidienne.
En effet, Dickmanns, assis dans son jardin d’hiver, a déclaré qu’il croyait toujours que les véhicules véritablement autonomes étaient encore dans une décennie ou deux.
Les véhicules autonomes actuellement testés utilisent un processus différent, moins coûteux en calcul, qui nécessite moins de puissance de traitement dans l’ordinateur de bord. Ils compensent la différence en utilisant des cartes, un positionnement GPS et des bases de données d’objets précédemment observés.
» Je suis content d’avoir pu être l’un des pionniers. Mais si je pouvais recommencer aujourd’hui, avec la technologie disponible, ce serait une toute autre histoire » — Ernst Dickmanns
Plutôt que de vraiment « voir « , Dickmanns a déclaré qu’ils s’appuyaient sur ce qu’il appelle « vision de confirmation « . »Cela signifie qu’ils pourraient bien fonctionner sur des routes et des zones qui ont été largement cartographiées mais qui échouent lorsqu’il s’agit d’environnements moins contrôlés.
L’approche qu’il a lancée — qu’il appelle « vision pathfinder » et qui est toujours poursuivie dans quelques instituts de recherche — permettrait aux voitures de fonctionner n’importe où. « À un moment donné, les gens se rendront compte qu’après une tempête, après un tremblement de terre, ou beaucoup plus souvent dans un contexte militaire lorsque vous entrez dans un nouvel environnement, cela ne fonctionnera pas », a-t-il déclaré.
Un jour, prédit-il, l’industrie se rendra compte des limites de son approche et son travail connaîtra une résurgence.
« Je suis content de pouvoir être l’un des pionniers « , a-t-il ajouté, « Mais si je pouvais recommencer aujourd’hui, avec la technologie disponible, ce serait une toute autre histoire. »