Cet audio est généré automatiquement. S’il vous plaît laissez-nous savoir si vous avez des commentaires.
Divulgation : WardsAuto a accepté les frais de déplacement et d’hébergement, payés par Toyota, afin d’assister à cet événement sur invitation seulement. Toyota n’a eu aucune influence directe sur cette histoire.
Brief de plongée :
- Lors d’un récent événement servant de première journée portes ouvertes pour le terrain d’essai de mobilité tissé City de Toyota Motor Corporation, au Japon, près du mont Fuji, le constructeur automobile a dévoilé son AI Vision Engine, un modèle de langage de vision fondamental d’IA à grande échelle qui rassemble des données visuelles, comportementales et environnementales.
- Toyota affirme que le moteur AI Vision est capable d’identifier des modèles, de détecter les risques potentiels et de permettre une action coordonnée entre les systèmes connectés pour améliorer la sécurité. Il s’agit d’un élément essentiel des systèmes d’aide à la conduite Anzen de nouvelle génération du constructeur automobile et de la plate-forme logicielle Arene pour des millions de véhicules définis par logiciel produits dans une large gamme de configurations.
- Toyota envisage la commercialisation du moteur AI Vision au-delà des voitures. Il utilise l’IA pour comprendre et analyser les données vidéo et est formé à partir de zéro, et Toyota affirme qu’il pourrait également être appliqué aux environnements de vente au détail, aux aéroports ou aux bureaux.
Aperçu de la plongée :
Lors de l’événement Tissé City, auquel participait WardsAuto, Toyota a en outre vanté les capacités et la polyvalence de son moteur AI Vision, qui a été entièrement construit en interne par Tissé par Toyota, la filiale logicielle du constructeur automobile.
Le constructeur automobile a indiqué dans un communiqué qu’il s’agissait de l’un des principaux VLM au monde, selon le classement MVBench Leaderboard. Et même si l’unité logicielle de Toyota avait en tête les voitures et la mobilité lorsqu’elle a développé le moteur AI Vision, elle voit des applications bien au-delà.
Le moteur AI Vision est capable de comprendre le comportement des personnes, des objets et de la mobilité grâce aux images de la caméra, explique tissé. Mais il n’utilise pas la reconnaissance faciale. Ce qui le distingue des autres VLM, ont expliqué les responsables de Woven City, c’est qu’il peut résumer rapidement ce qui se passe à partir de la vidéo d’une caméra, rendre compte de ce qui s’est passé ou aider à anticiper ce qui va se passer.
« Pour nous, la conduite autonome est en fait un problème d’apprentissage », a déclaré Dushyant Wadivkar, responsable mondial de l’AD/ADAS chez Toyota chez Woven by Toyota. « Il s’agit moins d’un algorithme spécifiquement programmé pour des scénarios spécifiques, mais plutôt d’un système capable d’apprendre et de gérer en permanence les aspects nuancés de la conduite. »
Pour résoudre le problème d’apprentissage, tissé par Toyota développe deux produits principaux : une pile d’apprentissage automatique conçue pour apprendre des conducteurs, des données du véhicule et des conditions routières ; ainsi que tout un écosystème qui alimente la pile. Ensemble, ils constituent ce que Wadivkar appelle une « boucle d’apprentissage actif » qui permettra à Toyota d’extraire des données de millions de véhicules pour former des modèles d’apprentissage automatique, vérifier et valider les données, puis les redéployer auprès des clients.
Les SDV qui reçoivent régulièrement des mises à jour en direct définissent une relation directe avec le consommateur final. Donc, avec l’image de la marque en jeu, c’est un écosystème dont Toyota souhaite superviser tous les aspects, y compris une plateforme d’exécution qui doit se conformer aux autorités réglementaires.
En travaillant vers des SDV complets, Toyota prévoit de mettre en place la plate-forme étape par étape sur une période de plusieurs années. Comme l’explique John Absmeier, directeur technique de Tissé par Toyota, le constructeur automobile a commencé intentionnellement avec le multimédia et l’ADAS, qui, selon lui, sont les deux éléments les plus complexes.
« Mais il ne s’agit pas seulement d’apprendre à des fins ADAS », a déclaré Absmeier. « Nous parlons de la boucle d’apprentissage actif pour chaque usage dans la voiture, donc d’apprendre comment les utilisateurs l’utilisent dans certaines régions, dans certains environnements et dans certaines différences de réglementation et de certification. »
Sur plus de 100 millions de Toyota en circulation dans le monde, il existe des dizaines de marchés pour lesquels Toyota distingue différemment les gammes de produits et les variantes de modèles afin de proposer des véhicules dotés des caractéristiques et des prix appropriés. «Cela crée un énorme défi pour nous d’essayer de fournir des logiciels à ces millions d’unités que nous devons améliorer au fil du temps», a résumé Jean-François Campeau, chef d’Arène et vice-président de Tissé par Toyota.
Pour surmonter les variations de construction et les problèmes d’incompatibilité potentiels, Arene entre dans ce qu’Absmeier appelle une « ère post-domaine », avec des outils logiciels qui ne se soucient pas du matériel et peuvent essentiellement tester et développer des logiciels indépendamment du matériel.
La pile d’apprentissage automatique est conçue pour être « générique », a souligné Wadivkar, qui s’est auparavant concentré sur les produits de conduite autonome chez Bosch, Cruise et Torc Robotics, afin qu’elle puisse être déployée sur n’importe quelle voiture. « Nous ne concevons pas une application spécifique pour un produit spécifique, mais nous concevons un système d’application qui peut fonctionner sur la multitude de voitures que possèdent Toyota et Lexus », a-t-il déclaré.
Dans le cadre d’un système de sécurité automobile, Wadivkar a souligné qu’il n’est pas nécessaire d’avoir une application distincte pour un environnement à cinq capteurs et une autre pour une configuration à six capteurs, ni de reconcevoir le système si vous utilisez un fournisseur lidar différent.
Absmeier a déclaré que Toyota prévoyait de déployer Arene à l’échelle mondiale et dans l’ensemble de sa gamme de produits « au cours des années à venir », le système s’appliquant à tout, des « voitures très, très bas de gamme aux voitures très, très haut de gamme, et dans toutes les régions du monde ».
UNRené a fait ses débuts dans le Toyota RAV4 2026 pour les systèmes d’infodivertissement et de sécurité du véhicule. La Lexus ES arrivera plus tard cette année avec des déploiements similaires d’Arène, et Toyota a déclaré que ses véhicules électriques de nouvelle génération seraient construits sur celle-ci.
Même si la boucle d’apprentissage actif va être entièrement automatisée, Toyota a actuellement toujours un développeur supervisant l’ensemble du processus, selon Wadivkar. Toyota affirme que bien qu’elle teste activement ses systèmes basés sur Arene en Californie, au Michigan et au Japon, à Woven City, elle peut développer de nouvelles idées, et elle a des participants volontaires parmi les « tisserands » de la ville – des gens qui sont là, peut-être avec leurs familles, pour construire des choses avec les entreprises participantes.
Toyota fait également appel à son équipe de conducteurs professionnels normalement chargés du développement de produits pour l’aider à identifier ce qu’est réellement une « bonne conduite », ce qui, selon Wadivkar, est difficile et situationnel. « Qu’est-ce qu’une bonne conduite est une question très difficile ; mais une fois que nous obtenons l’avis de ces conducteurs expérimentés et hautement élitistes, nous sommes en mesure de conserver et d’utiliser nos données de manière très efficace », a-t-il déclaré.