Il y a quatre ans, le fondateur de Comma.ai, George Hotz, s’est tourné vers son conseil d’administration – dont il est le seul membre – et s’est licencié en tant que PDG. À l’époque, l’objectif du célèbre hacker de l’iPhone et de la PlayStation 3, connu sous le nom de geohot, était de créer une nouvelle division de recherche pour se concentrer sur les modèles comportementaux capables de conduire des voitures.
Maintenant, Hotz dit qu’il s’éloigne « du temps » du démarrage du système d’assistance à la conduite qui promet d’apporter des fonctionnalités de type Tesla Autopilot à votre voiture. Cependant, il restera son seul membre du conseil d’administration et président.
Hotz n’a pas été impliqué dans la plupart des tâches quotidiennes de leadership depuis un certain temps, a-t-il déclaré à TechCrunch. Cela revient au COO Alex Matzner et au CTO Harald Schäfer. L’entreprise n’a pas eu de PDG depuis 2019, lorsque Riccardo Biasini a occupé ce poste. (Biasini a quitté le poste de PDG en 2019 et est resté chez Comma pour travailler sur son logiciel pilote ouvert jusqu’en février 2020.)
Hotz a été ce que Matzner a décrit comme un observateur et un solutionneur occasionnel de problèmes difficiles.
Comma.ai, qui a développé et vend maintenant un kit de développement de système d’assistance à la conduite de 1 999 $ compatible avec plus de 200 véhicules, ne va nulle part, a déclaré Hotz à TechCrunch. L’accent est désormais mis sur la transformation du devkit, qui s’exécute sur le logiciel open source de Comma appelé openpilot, en un produit grand public productisé.
« Je suis doué pour les choses en temps de guerre », a déclaré Hotz à TechCrunch dans une récente interview. «Je ne suis pas si doué pour la pratique, ok, étendons patiemment cela. « Voulez-vous faire affaire avec une chaîne d’approvisionnement capable de fabriquer 100 000 appareils par an ? » Comme, pas vraiment.
Et c’est l’un des objectifs : des ventes annuelles de 100 000 unités Comma 3.
La startup a discrètement levé 10 millions de dollars auprès de particuliers l’année dernière et a emménagé dans une installation de 20 000 pieds carrés à San Diego. (Le premier financement de 8,1 millions de dollars de Comma a été prélevé en deux tours auprès de Silicon Valley VC a16z.) Il est maintenant en train de « recruter de manière agressive » et est sur la bonne voie pour lancer des mises à jour majeures d’apprentissage automatique de bout en bout sur openpilot plus tard ce mois-ci, a déclaré Matzner à TechCrunch. dans un courriel récent.
Comma.ai a initialement lancé un plan de vente d’un kit de voiture autonome à 999 $ qui donnerait à certains modèles de véhicules des capacités d’assistance à la conduite sur autoroute similaires à la fonction Autopilot de Tesla. Hotz a annulé ces plans en octobre 2016 après avoir reçu une lettre de la National Highway and Traffic Safety Administration. Cinq semaines plus tard, Comma.ai a publié son logiciel de conduite autonome dans le monde. Tout le code, ainsi que les plans du matériel, ont été publiés sur GitHub.
La société a continué à développer un écosystème de produits matériels visant tous à apporter des capacités de conduite semi-autonome aux voitures. Ces efforts ont abouti au Comma 3, dont le prix est compris entre 1 999 $ et 2 499 $ selon la taille de stockage. Le harnais de voiture, qui relie le kit de développement au véhicule, coûte 200 $ de plus.
La virgule 3 est beaucoup plus facile à utiliser que ses itérations précédentes. L’installation et la configuration nécessitent un peu de patience, mais ne nécessitent plus aucune expertise technique, a déclaré Hotz. Maintenant, c’est à l’entreprise de prendre le Comma 3 et d’en faire un produit de consommation « produit » et évolutif, a-t-il ajouté.
Et après?
Hotz est déjà plongé dans son prochain projet, qu’il appelle Tiny Corporation. Son objectif est d’écrire un nouveau framework pour l’apprentissage automatique qui soit plus rapide et moins complexe que PyTorch. Au lieu de former le modèle ML dans le cloud et de l’expédier à la périphérie, Hotz souhaite créer des outils permettant de former les modèles ML à la périphérie.
« Le PyTorch et TensorFlow actuels ne vont pas suffire pour former le bord », a-t-il déclaré.
Les domaines liés à l’IA, y compris la conduite automatisée, se tournent davantage vers les réseaux de neurones profonds – une forme sophistiquée d’algorithmes d’intelligence artificielle qui permettent à un ordinateur d’apprendre en utilisant une série de réseaux connectés pour identifier des modèles dans les données… une sorte de fonctionnement du cerveau. Mais comme le note Hotz, « nous sommes tous assez nouveaux dans ce truc de réseau neuronal. »
Andrej Karpathy, expert en apprentissage profond et en vision par ordinateur et ancien directeur de l’IA chez Tesla, a qualifié cette étape de programmation 2.0, ou Logiciel 2.0, dans lequel la programmation se fait par l’exemple et les humains ne font en réalité qu’écrire l’échafaudage général. En d’autres termes, un logiciel qui s’écrit lui-même.
« Vous ne devriez pas construire une puce (IA) tant que vous ne pouvez pas créer un logiciel qui surpasse ou au moins fonctionne de la même manière que PyTorch sur Nvidia », a déclaré Hotz. « En attendant la construction de puces IA, construisons d’abord le logiciel. »