L’objectif de l’intelligence artificielle à long terme est de construire des machines intelligentes capables d’interagir efficacement et en temps réel avec l’environnement et le monde physique qui les entourent.
Le défi consiste à concevoir des systèmes à navigation dans des environnements du monde réel complexes et inconnus pour atteindre une destination spécifiée, et sans information fournie préalablement.
Pour répondre à cela, Facebook a mis au point une intelligence artificielle basée sur un algorithme nommé DD-PPO (Decentralized Distributed Proximal Policy Optimization). Plus précisément, cette I.A. repose sur un algorithme d’apprentissage par renforcement (Reinforcement Learning). C’est par intermédiaire de son blog dédié l’intelligence artificielle dans un article du 21 janvier 2020 que Facebook dévoile les capacités de ce nouvel algorithme.
Celui-ci fonctionnerait avec seulement des données provenant d’une caméra RGB-D, d’un GPS et d’une boussole. L’algorithme procède donc sans données cartographiques. En effet les cartes ou les plans peuvent devenir obsolètes au moment où ils sont créés. La plupart des environnements du monde réel évoluent. Les bâtiments et les structures changent, les objets sont déplacés et les personnes ou les animaux sont en constante évolution spatiale.
Facebook annonce que les « agents » formés au DD-PPO arrivent à effectuer leur parcours 99,9% du temps, ils le font avec une efficacité presque maximale, en choisissant un chemin qui se situe à moins de 3% (en moyenne) de la correspondance entre l’itinéraire le plus court possible, du point de départ à l’objectif. De plus l’I.A. serait capable de « faire des choix intelligents, comme choisir le bon embranchement sur un échangeur. Par ailleurs, si l’itinéraire lui dit d’aller tout droit mais qu’il y a un mur en face, l’IA va décider d’elle même de tourner à gauche ou à droite. »
L’algorithme ne fonctionne pour l’instant qu’en intérieur (l’article prend l’exemple d’un appartement), et n’est pour l’instant pas capable d’appréhender un environnement complexe comme un quartier d’une ville.
Cette nouvelle méthode d’apprentissage profond sera partagé en open-source, dans le but de mettre au point un modèle encore plus sophistiqué, capable d’arriver à des résultats similaires, sans avoir besoin de boussole ni de GPS.
Sources :
Kadian Abhishek, Wijmans Erik, « Near-perfect point-goal navigation from 2.5 billion frames of experience », le 21 janvier 2020, Facebook Blog
https://ai.facebook.com/blog/near-perfect-point-goal-navigation-from-25-billion-frames-of-experience/*
Vitard Alice, « Facebook a conçu un système de navigation autonome qui fonctionne sans plan », le 22 janvier 2020, L’Usine Digitale
https://www.usine-digitale.fr/article/facebook-a-concu-un-systeme-de-navigation-autonome-qui-fonctionne-sans-plan.N922189
Oscar, « l’IA de Facebook peut retrouver son chemin, même sans internet », le 22 janvier 2020, Tom’s guide
-https://www.tomsguide.fr/lia-de-facebook-peut-retrouver-son-chemin-meme-sans-internet/