Alors que l’industrie automobile progresse lentement sur la voie des véhicules autonomes, nous assistons à l’émergence de startups visant à combler certaines des lacunes techniques des systèmes autonomes tels qu’ils existent aujourd’hui. Dans le dernier développement, Annotell, une startup suédoise qui fabrique des logiciels pour évaluer les performances des capacités de perception des systèmes autonomes et comment les améliorer, annonce aujourd’hui qu’elle a levé 24 millions de dollars pour développer son activité.
Daniel Langkilde, co-fondateur et PDG d’Annotell, compare ce que fait l’entreprise à « un examen de la vue pour les voitures, pour qu’elles obtiennent leur permis de conduire, tout comme vous pourriez passer un test pour déterminer si vous êtes apte à conduire ». dit-il dans une interview. « La plate-forme d’Annotell vous aide à comprendre les performances du système et à les augmenter. Nous guidons nos clients sur la façon de l’améliorer. C’est-à-dire que les produits d’Annotell englobent des analyses qui testent et mesurent la qualité des données d’une entreprise, et une production de « vérité sur le terrain » pour améliorer ces ensembles de données.
L’objectif, a-t-il ajouté, n’est pas la perfection mais la prévisibilité, tout aussi importante pour les plates-formes semi-autonomes (par exemple, les systèmes avancés d’aide à la conduite) qui existent déjà aujourd’hui que pour les voitures entièrement autonomes que beaucoup espèrent construire pour l’avenir. « Le système n’est peut-être pas toujours le bon, mais vous devez savoir ce qu’il peut ou ne peut pas faire, afin d’utiliser le système en toute sécurité. »
Le tour de la série A est codirigé par Metaplanet – le VC estonien dirigé par le co-fondateur de Skype Jaan Tallinn qui a également investi récemment dans Starship Technologies et a été l’un des premiers bailleurs de fonds de DeepMind acquis par Google – et NordicNinja – un japonais- investisseur soutenu en technologie profonde. Les bailleurs de fonds précédents Ernström & Co et Sessan AB ont également participé. Annotell, basée à Göteborg, a maintenant levé 31 millions de dollars et ne divulgue pas d’évaluation, mais dans un certain contexte, ses clients comprennent un certain nombre des plus grands constructeurs automobiles du monde, leurs principaux fournisseurs et les grandes sociétés de voitures autonomes.
L’écart sur le marché qu’Annotell cherche à combler est assez critique : les systèmes autonomes sont construits sur d’énormes quantités de données de conduite et d’apprentissage automatique utilisées pour traiter ces informations afin d' »enseigner » à ces plates-formes les bases de la conduite.
En utilisant la vision par ordinateur, ces systèmes peuvent à leur tour reconnaître les feux rouges, ou une voiture qui s’arrête, ou quand faire un virage, etc. Le problème est que les réponses de ces systèmes sont basées sur les données qui leur ont été fournies. Les systèmes autonomes ne peuvent généralement pas « raisonner » et faire le saut pour décider comment réagir à une variable inconnue, comme celles qu’un véhicule rencontrera inévitablement dans le monde réel.
« L’apprentissage automatique est mauvais pour traiter des choses rares mais importantes », a déclaré Langkilde.
Langkilde, qui a cofondé Annotell avec Oscar Petersson – tous deux physiciens spécialisés dans l’apprentissage en profondeur – a déclaré qu’il avait rencontré ce problème lorsqu’il travaillait auparavant dans une autre entreprise, la startup de renseignements sur les menaces Recorded Future, où il était chargé de collecter des données de renseignement pour alimenter et apprendre à la plateforme à mieux identifier les menaces. Les pirates malveillants se concentrent précisément sur la recherche de lacunes pour créer des vulnérabilités, et cela a effectivement bouleversé une grande partie du travail que son équipe ferait pour identifier des modèles pour atténuer les attaques futures.
« Cela a mis en évidence pour moi les limites de l’apprentissage automatique par force brute lorsque vous effectuez un travail critique », a-t-il déclaré.
Les systèmes de conduite autonomes sont confrontés à une grande partie du même problème, mais il est encore plus critique de bien faire les choses, notamment parce que des vies sont en jeu si quelque chose ne va pas. Cela apporte également plus de niveaux de sécurité et de contrôle que les entreprises doivent franchir pour commercialiser leurs produits et amener les consommateurs à faire confiance, puis à les acheter et à les utiliser.
« Pour que les gens fassent confiance à l’apprentissage automatique et à l’IA, nous devons prendre la sécurité très au sérieux », a-t-il déclaré. «Il y a une énorme différence entre faire la mauvaise recommandation sur un service de cinéma et exécuter un panneau d’arrêt ou tomber sur quelqu’un. Nous prenons également cela au sérieux. C’est pourquoi nous avons voulu nous concentrer sur le problème. Les niveaux supplémentaires de réglementation de la sécurité, quant à eux, indiquent également des cas d’utilisation spécifiques et des opportunités de marché pour Annotell : il ne s’agit pas seulement d’améliorer les systèmes pour ses clients, mais de créer un ensemble de données sur lesquelles les agences et les régulateurs peuvent également s’appuyer pour fournir un produit particulier. le dégagement à utiliser.
L’approche d’Annotell pour compléter ce que l’apprentissage automatique peut enseigner aux systèmes est aussi progressive que les systèmes autonomes le sont aujourd’hui : en partie, elle teste et formalise les limites de systèmes qui, de par leur nature, ne sont pas conçus pour être totalement autonomes (ce sont les systèmes que nous avons aujourd’hui pour aider , pas remplacer, pilotes). Au fil du temps, a-t-il dit, une autonomie complète pourrait également intégrer d’autres types d’approches d’IA, telles que les réseaux bayésiens qui sont utilisés pour créer des algorithmes d’inférence causale. (Une startup d’IA causale que nous avons couverte la semaine dernière était plus dramatique, affirmant que l’IA causale était le seul espoir que l’auto-conduite devienne une réalité, même si c’est un grand pas en avant et qu’il faudra beaucoup de temps pour se concrétiser.)
Pour l’instant, cependant, la startup concentre sa technologie sur la sécurité des systèmes avec n’importe quel degré d’autonomie déjà intégré, une énorme opportunité.
« Assurer la sécurité est la principale contrainte en matière de déploiement commercial de véhicules autonomes, et Annotell a fait de grands progrès en peu de temps », a déclaré Jaan Tallinn de Metaplanet, dans un communiqué. « Nous sommes impressionnés par leur logiciel ainsi que par l’équipe qui l’a construit et nous sommes ravis d’être avec eux dans ce voyage. »