John Hanke et Brian McClendon pensent que la cartographie est vitale pour les véhicules autonomes et la réalité augmentée.

En 2001, John Hanke a eu une idée. Que se passerait-il si vous pouviez créer une version numérique de la Terre entière – et que vous pouviez facilement y accéder à partir d’un navigateur Web?

Trois ans d’avance rapide. Sa petite startup de visualisation cartographique, Keyhole, a été acquise par une nouvelle société publique Google pour 35 millions de dollars. D’autres moteurs de recherche ont pensé à la cartographie comme quelque chose que vous imprimez et emportez avec vous dans votre boîte à gants « , a déclaré Hanke lors de la conférence Geography 2050 de l’American Geographic Society à New York. « [Google] a cru en cette vision que nous avions de rassembler toutes les informations géographiques du monde. »

Hanke a ensuite étendu l’idée à Google Earth et Maps, des services qui vivent à l’intérieur de millions de nos téléphones aujourd’hui et qui sont devenus une partie intégrante de notre compréhension moderne des lieux où nous vivons et que nous traversons.

Aujourd’hui, Hanke est le PDG de Niantic Labs, qui a lancé le très populaire jeu de réalité augmentée Pokémon Go. Hanke a pris la parole à la Géographie 2050 avec Brian McClendon, qui a servi comme vice-président de l’ingénierie à Keyhole quand il a été acquis par Google. McClendon McClendon a dirigé le service cartographie de Google avec Hanke avant de quitter Google pour travailler sur la cartographie chez Uber.

Selon eux – deux personnes qui ont redéfini ce que signifie faire une carte -, la prochaine génération de cartes est sémantique. C’est une façon fantaisiste de dire que les cartes auront une compréhension complexe et dynamique du monde qui les entoure. Pourquoi est-ce important? Voitures autonomes et réalité augmentée.

LE DÉFI AVEC LES VÉHICULES AUTONOMES DONT PERSONNE NE PARLE
Les voitures autonomes auront besoin de cartes très, très précises. Mais les types de cartes que nous avons aujourd’hui – comme les cartes Google – ne sont pas assez performantes. Alors que les véhicules autonomes s’appuieront sur leurs caméras et leurs capteurs pour créer une image du monde, ils doivent aussi savoir comment donner un sens à cette information. C’est là qu’entre en jeu une carte sémantique – une carte qui continue d’en apprendre davantage sur le monde physique et d’affiner ses prédictions sur ce que sont les objets et la façon dont ils vont agir à travers d’énormes quantités de données. Sans cartes sémantiques, les voitures autoguidées ne pourront jamais se déplacer intelligemment dans le monde – du moins pas sans s’écraser sur quelque chose -, un développement qui arrivera quand les voitures autoguidées le feront (entre 5 et 30 ans à partir de maintenant, selon à qui vous le demandez).

Hanke dit que les problèmes auxquels ils ont fait face lors de la construction d’une version numérique de la Terre sont similaires aux problèmes auxquels les ingénieurs font face aujourd’hui pour essayer de construire ce genre de cartes sémantiques. Au début des années 2000, ils craignaient d’avoir assez de stockage et suffisamment d’images de haute qualité pour pouvoir les restituer via la bande passante Internet – « Nous avons utilisé plus de la moitié de la bande passante de Google au cours des six premiers jours … et effrayé un peu l’entreprise », se souvient McClendon. À l’époque, la technologie était coûteuse. C’est en grande partie la raison pour laquelle Hanke a décidé de vendre Keyhole à Google – pour utiliser leur capacité de stockage et de calcul.

« Aujourd’hui, pour construire une carte qui reflète et comprend dynamiquement le monde, vous avez besoin d’un nombre incalculable de capteurs qui l’enregistrent pour pouvoir mettre à jour constamment la cartographie numérique – et ainsi les algorithmes d’apprentissage machine peuvent rechercher des motifs dans toutes les données générées. Pour cela, il faut capturer et stocker beaucoup de données – un gigaoctet est estimé par seconde pour une voiture autonome. Ensuite, vous devez disposer d’une informatique mobile suffisamment puissante et omniprésente pour récupérer ces données, les comprendre sur place et les rendre intelligibles et utiles. Vous avez besoin de ces données pour créer les cartes dont vous avez besoin pour les AV, ce qui rendra le travail que nous avons fait jusqu’ à présent dans le domaine de la cartographie minime en comparaison », explique Hanke.

Ce sont les cartes dont les voitures autonomes auront besoin. Les caméras et les capteurs d’une voiture peuvent capter instantanément les objets qui l’entourent, mais elle a aussi besoin de savoir où elle va-et ce système ne fonctionnera pas à moins qu’il n’y ait une fidélité beaucoup plus élevée des cartes sur lesquelles ces voitures s’appuient. Par exemple, les voitures Google StreetView prennent une image à peu près tous les deux mètres, mais 1m20 peut suffire pour qu’elles se trouvent dans la mauvaise voie ou qu’elles manquent complètement un panneau d’arrêt. Un nouveau GPS qui peut cartographier jusqu’au pas va arriver sur les smartphones qui sortiront en 2018, mais les véhicules autonomes pourraient avoir besoin d’une résolution encore plus élevée.

Des entreprises comme TomTom, Here, et Carmera travaillent déjà sur ce problème. Cela nécessitera des algorithmes d’apprentissage machine, le traitement et le stockage de grandes quantités de données, ainsi qu’un réseau de capteurs qui peuvent fréquemment mettre à jour la carte et alimenter les modèles d’IA – un réseau que les voitures autonomes fourniront facilement. Essentiellement, c’est le problème de créer une carte tridimensionnelle, vivante et super précise de notre monde en perpétuel changement.

DE POKÉMON GO À LA CARTE PARFAITE
Les développements cartographiques sont également liés à une autre technologie futuriste: la réalité augmentée. Et après son passage chez Google, Hanke a lancé Niantic, une société de jeux de réalité augmentée qui nous a apporté toute la sensation virale en AR de Pokémon Go.

Hanke s’intéresse à ce qu’il appelle la « cartographie à l’échelle humaine du monde piéton » – tous les espaces intérieurs et privés que vous ne pouvez pas voir sur Google Earth en ce moment. Ce sont ces cartes qui vont être nécessaires pour soutenir un avenir dominé par la réalité augmentée – l’un d’entre eux pense que Hanke sera dominé par les lunettes de réalité augmentée.

« Pour la vision que beaucoup d’entre nous ont des lunettes, vous permettant d’interagir avec le monde en toute transparence, vous devez avoir ces données cartographiques partout, là où les voitures et les véhicules ne vont pas « , dit Hanke.

Il y a une foule de défis à relever avant l’apparition des lunettes d’AR. Les piles doivent être suffisamment petites et durer assez longtemps. La technologie d’affichage doit convaincre vos yeux qu’il y a une projection, même dans les endroits éclairés par le soleil. Le matériel doit être assez léger pour ne pas vous faire mal au nez. Les lunettes doivent « comprendre » ce qu’elles voient et le traiter en temps réel pour vous offrir des informations pertinentes : bref, essentiellement, une carte sémantique. Et en plus de tout cela, il faut avoir une carte suffisamment précise du monde pour dessiner correctement des objets afin qu’ils s’alignent avec notre vision et le monde autour de nous.

Une carte haute fidélité qui sait ce que vous regardez ne résout pas tous ces problèmes, mais cela aide certainement, et Hanke pense que c’est une partie nécessaire de l’avenir de la réalité augmentée. C’est là que lui et McClendon voient la cartographie sémantique haute fidélité avoir un impact sur nos vies dans des endroits qui ne sont pas traditionnellement cartographiés: les grands espaces intérieurs. Cela comprend des espaces privés et intimes comme votre maison ou votre bureau, ainsi que des endroits comme le café ou votre épicerie. S’ils ne sont pas cartographiés, les lunettes AR ne fonctionneront pas.

Mais l’idée de cartographier nos espaces intérieurs est pleine de problèmes. Premièrement: à qui appartiennent les données? Vous possédez peut-être les données cartographiques de votre maison, mais qu’en est-il des espaces commerciaux ou institutionnels? Comme McClendon l’ a noté, c’est dangereusement proche d’un état de surveillance. Il a proposé qu’en règle générale, seules certaines données sont téléchargées dans le cloud, et la plupart des données cartographiques restent sur votre appareil. « Ce ne sont donc pas des photos personnelles, mais la géométrie du monde qui vous entoure « , dit McClendon. « Ça réduit le risque d’intimité, surtout pour les lunettes. »

C’est un domaine de la cartographie qui n’ a jamais été abordé avec succès. Le désir des gens de protéger leur vie privée l’emportera peut-être sur leur désir d’utiliser des appareils numériques, mais nous savons tous comment cela s’est produit jusqu’à maintenant.

La vision qu’Hanke et McClendon peignent peut vous inspirer ou vous effrayer. Après tout, plus on se rapproche des cartes sémantiques haute fidélité dont ils parlent, plus on se rapproche de la surveillance totale. Mais au bout du compte, pour pousser à les véhicules autonomes et à la réalité augmentée, il faut que cette carte en temps réel, à haute résolution et en toute connaissance de cause, soit parfaite.

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