Construire l’avenir de l’autonomie

Gurdeep Pall25 janvier 2021

Lorsque j'ai débuté chez Microsoft au début des années 90, à l'aube de l'ère du PC et d'Internet, je n'aurais pas pu imaginer toutes les vagues d'innovation à venir. À l’époque comme aujourd’hui, j’avais une croyance fondamentale dans le logiciel en tant que moyen d’innovation, grâce auquel des idées étonnantes pouvaient rapidement donner vie.

La troisième révolution industrielle de l’informatique (après la vapeur et l’électricité) a connu le progrès le plus rapide de l’histoire de l’humanité. Elle a jeté les bases de la quatrième révolution industrielle, celle de l’intelligence artificielle. Dans ce cadre, nous nous efforçons d’apporter l’intelligence enseignée par l’homme aux machines qui fonctionnent dans le monde physique réel qui nous entoure, reliant le monde des bits au monde des atomes.

Nous avons commencé ce voyage il y a deux ans et demi avec l'acquisition d'une startup appelée Bonsai et en combinant l'équipe avec nos efforts de recherche AirSim. Nous avons été surpris d'apprendre à quel point il y avait peu de choses actuellement réalisées sur le marché par rapport au vaste potentiel des systèmes autonomes pour changer tant d'industries. Le potentiel pour aider nos clients à innover avec cette technologie et à combler le fossé entre les mondes physique et numérique est illimité.

Vidéo Youtube

Cliquez ici pour charger le média

Les systèmes autonomes ne concernent pas seulement les robots humanoïdes ou les voitures autonomes ; PepsiCo a développé l'IA à l'aide de Microsoft Project Bonsai pour optimiser l'extrudeuse qui fabrique les Cheetos. Le système intelligent surveille et effectue des ajustements en permanence pour maintenir la cohérence et la qualité.

Bell utilise les systèmes autonomes de Microsoft et AirSim pour travailler à la création de véhicules volants autonomes plus sûrs, en commençant par se concentrer sur les atterrissages. Bell travaille actuellement sur le premier atterrissage de précision autonome utilisant le projet Bonsai pour identifier les zones d'atterrissage sûres, puis atterrir de manière autonome.

Les technologies de systèmes autonomes ne sont ni de la science-fiction ni des projets coûteux – des clients comme PepsiCo et Bell ont aujourd’hui un impact commercial – et notre approche logicielle pour les systèmes autonomes rend cela possible.

Le logiciel est le support le plus malléable qui soit. Cette malléabilité nous permet de créer des abstractions et des couches de capacités qui permettent aux créateurs de construire rapidement tout type de systèmes autonomes imaginables.

De nombreux premiers efforts visant à créer des systèmes autonomes ont été développés sous forme d’applications cloisonnées et sur mesure par une équipe d’experts. Nous savions que nous avions besoin d'une approche différente, c'est pourquoi nous avons cherché à fournir des outils ouverts, réutilisables et puissants, ainsi qu'une plate-forme qui permettrait à quiconque d'enseigner l'intelligence aux machines sans être un expert en IA. Les ingénieurs, experts dans leur domaine, peuvent transférer leurs années d’expérience dans une solution d’IA sans retourner à l’université pour apprendre l’IA.

Mais comment enseigner à une machine ? Aujourd’hui, la plupart des machines ont des fonctionnalités codées en dur et disposent de systèmes de contrôle basiques ou rigides. Nos outils permettent à un expert d'exprimer ce qui doit être appris et comment l'apprendre. Grâce à cette contribution, notre plateforme utilise l'apprentissage par renforcement dans un environnement simulé pour créer la solution d'IA. La solution d’IA qui en résulte peut désormais contrôler la machine et la faire s’adapter intelligemment au monde réel, de la même manière qu’un humain le ferait. Par exemple, au lieu de construire des cages spéciales pour les robots, les robots apprennent à monter des escaliers, à ouvrir des portes, à naviguer dans un entrepôt dynamique, à faire atterrir un drone ou à travailler avec d'autres systèmes et des humains.

L'équipe de Bell a identifié les technologies Microsoft qui pourraient l'aider à atteindre son objectif de transformer son modèle commercial des hélicoptères aux véhicules volants autonomes. Parallèlement à la vision par ordinateur et au cloud computing d'Azure, Project Bonsai et AirSim ont aidé Bell à créer une solution d'IA pouvant s'exercer dans un environnement simulé.

Matt Holvey, directeur principal des systèmes intelligents chez Bell, a déclaré ceci : « Nous utilisons le projet Bonsai parce qu'il nous permet de créer et d'enseigner rapidement une IA, comme si nous formions un pilote sur ce qu'il faut rechercher. Vous pouvez amener l’IA à comprendre quelles décisions prendre concernant l’altitude et l’inclinaison en fonction de la zone d’atterrissage identifiée qu’elle voit.