Mobileye et le Road Experience Management (REMTM)

21/10/2017
Publication REE REE 2017-4
OAI : oai:www.see.asso.fr:1301:2017-4:20597
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Mobileye et le Road Experience Management (REMTM)

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18 ZREE N°4/2017 NFV définit cet enchainement de fonctions de réseau par ce qui est appelé “VNF forwarding graph” comme le montre la figure 4. Conséquences de la virtualisation des fonctions de réseau La virtualisation des fonctions de réseau est porteuse d’une révolution dans l’industrie des télécommunications, à l’occasion de l’arrivée de la 5 G notamment. La virtualisation de réseaux offre la possibilité de réaliser de nouvelles organisations de réseau comme le décou- page en tranche des réseaux (Network slicing) qui consiste à fournir sur une même infrastructure de réseau différents réseaux virtuels indépendants les uns des autres et ayant des caractéristiques de service différentes. C’est l’un des objectifs des réseaux de la 5e génération que de disposer de cette fonctionnalité. C’est pourquoi la 5 G doit être définie confor- mément aux principes de NFV. Cependant l’approche NFV comporte des risques auxquels il faudra parer : les architectures traditionnelles d’éléments de réseau, où matériels et logiciels sont fournis par un unique fournisseur limitent fortement les possibilités d’intrusion et d’attaques. La multiplication des acteurs contribuant à la four- niture des éléments constitutifs de l’architecture NFV peut être la source de vulnérabilités. Des mécanismes de sécurité ren- forcés sont à l’étude pour assurer la sécurité de l’architecture. Par ailleurs, NFV, en multipliant les acteurs susceptibles de fournir des éléments logiciels, peut bousculer la position des différents acteurs : les fournisseurs traditionnels n’ont plus la protection de la vente liée du matériel et du logiciel associé, les opérateurs voient la barrière à l’entrée sur le marché de la fourniture des services de télécommunications s’abaisser. Enfin, NFV va certainement considérablement modifier les pratiques d’exploitation et de maintenance des réseaux : la recherche des causes de dysfonctionnement dans les réseaux, par exemple, risque d’être encore plus complexe qu’elle n’est aujourd’hui, à moins que des outils spécifiques ne soient intégrés aux éléments de l’architecture de gestion de NFV comme le prévoit le groupe NFV. Q PC Figure 1 : Analyse de scène par la technologie Mobileye. ACTUALITÉS Mobileye et le Road Experience Management (REMTM) La nouvelle n’était pas passée inaperçue lorsque Intel avait annoncé, en mars 2017, le rachat de la start-up israélienne Mobileye pour le montant record de 15 milliards d’USD. Mo- bileye est une société créée en 1999 par Ammon Shashua, professeur à l’université hébraïque de Jérusalem, et Ziv !VIRAM INGÏNIEUR DIPLÙMÏ DE LA "EN
'URION 5NIVERSITY EN Industrial Engineering and Management. Elle s’est affirmée comme le leader mondial des systèmes de vision artificielle appliquée à l’automobile et dans le développement de sys- tèmes avancés d’aide à la conduite (ADAS). Son système de caméra mono-vision, doté d’intelligence artificielle, permet d’identifier des formes, telles que les REE N°4/2017 Z 19 véhicules et les piétons, aussi bien que les textures, telles que les bandes de séparation des voies de circulation, bords de route, barrières, etc. Ce système s’est révélé plus simple et finalement plus performant que les systèmes stéréosco- piques utilisant la technologie radar qui étaient antérieure- ment considérés comme supérieurs. La confiance de Mobi- leye dans la supériorité de systèmes mono-vision était fon- dée sur la constatation que les deux yeux de l’être humain ne sont utiles que pour la vision à courte distance et que l’in- terprétation de scènes à moyenne et longue distance se fait chez l’être humain à partir de l’image fournie par un seul œil. Cette intuition s’est révélée juste et les caméras et boîtiers Mobileye équipent à présent plus de 15 millions de véhicules en provenance de nombreux constructeurs (figure 1). Aujourd’hui Mobileye s’attaque à un problème plus difficile que la simple assistance à la conduite, celui du développe- ment de technologies ouvrant la voie à la voiture entièrement autonome et connectée. Pour arriver à ce stade, le véhicule doit pour cela disposer en temps quasi-réel d’une cartogra- phie de son environnement à jour et de grande précision. On pourrait songer pour celà à continuer d’utiliser la technique DÏSORMAIS CLASSIQUE DE 'OOGLE ET DE (ERE DE mOTTES DE voitures circulant sur les routes et dotées d’un système de vision laser. Mais le travail serait immense, avec par exemple aux Etats-Unis 4 millions de miles de route à cartographier à l’échelle de quelques centimètres. Mobileye a proposé au CES de Las Vegas de 2016 une autre approche fondée sur la collecte collaborative des don- nées de circulation ou Road Experience ManagementTM . Dans cette approche, les véhicules équipés de caméras ap- propriées et participant au système, envoient vers le nuage les informations collectées par leurs caméras sur la géomé- trie de la route et les repères stationnaires dans leur environ- nement. Ces informations sont traitées et agrégées dans le nuage puis renvoyées vers les véhicules qui disposent alors des informations complètes nécessaires à leur pilotage au- tomatique. Les informations transmises vers le nuage sont prétraitées par des algorithmes d’intelligence artificielle de façon à ne transmettre que des informations utiles et à minimiser les débits et les temps de transfert. Elles sont conditionnées en petites capsules dénommées Road Segment Data (RSD) qui sont réconciliées et agrégées dans le nuage. Mobileye estime qu’il suffit d’avoir neuf véhicules circu- lant sur une voie donnée pour obtenir de façon collabora- tive une précision cartographique de 10 cm avec des dé- bits de transmission n’excédant pas 10 ko par km (figure 2). La technologie-clé réside dans l’aptitude à transformer les images captées par les caméras en informations utiles. Mobi- leye pense commercialiser en 2018 un nouveau composant EyeQ4 offrant les performances requises par le niveau 3 de l’échelle SAE d’autonomie des véhicules. En 2020-21, échelle de temps visée pour la commercialisation de véhicules de niveau 5 (véhicules totalement autonomes en toutes circons- tances), le composant EyeQ5 pourrait offrir une puissance de calcul de 12 à 15 téra-opérations par seconde. General Motors, Volkswagen et, en avril, 2017 Nissan, ont annoncé participer au système de crowd-sourcing proposé par Mobileye afin d’enrichir la base collaborative de données cartographiques. Tesla propose de son côté un système alter- natif dénommé Autopilot. Q JPH Figure 2 : Principes du Road Experience Management – Source : Mobileye. ACTUALITÉS