NVIDIA Enchaîne les Succès au Grand Défi d'Autonomie de CVPR NVIDIA a une fois de plus fait sensation lors du Grand Défi d'autonomie (Autonomous Grand Challenge) à la conférence internationale sur la Vision par Ordinateur et la Reconnaissance de Formes (CVPR), qui se tenait cette semaine à Nashville, Tennessee. L'annonce a été faite lors du workshop "Embodied Intelligence for Autonomous Systems on the Horizon." Ce résultat marque la deuxième année consécutive où l'équipe NVIDIA prend la tête du classement dans la catégorie "Driving at Scale" et la troisième année de suite où elle remporte un prix au Grand Défi d'autonomie de CVPR. Contexte et Thème Le thème de cette année était "Vers des systèmes incarnés généralisables," basé sur NAVSIM v2, une plateforme de simulation de véhicules autonomes (AV) pilotée par les données et non reactive. L'enjeu principal de ce défi était de permettre aux chercheurs d’explorer des méthodes pour gérer des situations imprévues, en allant au-delà des seules données de conduite humaine réelles, afin d'accélérer le développement de véhicules autonomes plus intelligents et plus sûrs. Tâches et Évaluation Les participants devaient générer des trajectoires de conduite à partir de données multisensorielles dans une simulation semi-réactive. Dans ce cadre, la trajectoire du véhicule principal est définie au départ, mais le trafic de fond change dynamiquement. Les soumissions étaient évaluées selon le Score du Modèle Prédicatif Étendu (Extended Predictive Driver Model Score), qui mesure la sécurité, la qualité de conduite, le respect des règles de circulation et la capacité de généralisation à travers des scénarios réels et synthétiques. Cette évaluation visait à repousser les limites de la recherche en conduite autonome robuste et généralisable. Innovation Cruciale : Generalized Trajectory Scoring (GTRS) L'équipe de recherche en véhicules autonomes de NVIDIA a innové avec la méthode Generalized Trajectory Scoring (GTRS). Le GTRS génère diverses trajectoires et filtre progressivement la meilleure parmi elles. La méthode combine des ensembles de trajectoires grossières couvrant une gamme étendue de situations et des trajectoires fines pour des situations critiques en matière de sécurité, créées à l’aide d'une politics de diffusion conditionnée à l’environnement. Le GTRS utilise ensuite un décodeur Transformer distillé à partir de métriques basées sur la perception, axées sur la sécurité, la qualité de conduite et le respect des règles de circulation. Ce décodeur filtre progressivement les candidats ayant les trajectoires les plus prometteuses en détectant des différences subtiles mais cruciales entre des trajectoires similaires. Ce système a démontré une excellente capacité de généralisation à divers scénarios, obtenant des résultats de pointe sur des benchmarks difficiles et permettant une sélection de trajectoire robuste et adaptative dans des conditions de conduite variées et complexes. Recherche Automotive NVIDIA à CVPR Plus de 60 papiers de recherche NVIDIA ont été acceptés pour CVPR 2025, couvrant des domaines variés comme l'automobile, la santé, la robotique et plus encore. En particulier, dans le domaine automobile, les chercheurs NVIDIA avancent l'IA physique avec des innovations en perception, en planification et en génération de données. Cette année, trois papiers NVIDIA ont été nommés pour le prix du Meilleur Article : FoundationStereo, Zero-Shot Monocular Scene Flow et Difix3D+. Les travaux présentés mettent en avant des avancées significatives en estimation stéréoscopique de profondeur, en compréhension monulaire du mouvement, en reconstruction 3D, en planification en boucle fermée, en modélisation vision-langage et en simulation générative. Tous sont essentiels pour construire des AV plus sûrs et plus généralisables. Workshops et Tutoriels NVIDIA à CVPR Un certain nombre de workshops et tutoriels NVIDIA liés à l'automobile seront proposés lors de CVPR : - Workshop sur la Simulation de Conduite Autonome basée sur les Données : avec Marco Pavone, directeur senior de la recherche AV chez NVIDIA, et Sanja Fidler, vice-présidente de la recherche en IA chez NVIDIA. - Workshop sur la Conduite Autonome : avec Laura Leal-Taixe, gestionnaire senior de la recherche chez NVIDIA. - Workshop sur la Compréhension des Scènes 3D en Monde Ouvert avec des Modèles Fondamentaux : avec Leal-Taixe. - Safe Artificial Intelligence for All Domains : avec Jose Alvarez, directeur de la recherche AV appliquée chez NVIDIA. - Workshop sur les Modèles Fondamentaux pour la Conduite Autonome Coopérative basée sur V2X : avec Pavone et Leal-Taixe. - Workshop sur les Systèmes Incarnés Intelligents Multi-Agents à l’Ère de l’IA Générative : avec Pavone. - LatinX in CV Workshop : avec Leal-Taixe. - Workshop sur l'Exploration de la Prochaine Génération de Données : avec Alvarez. De plus, plusieurs présentations techniques seront menées par NVIDIA, notamment : - Accélération Full-Stack basée sur les GPU pour l’Apprentissage Profond et les Modèles Fondamentaux - Cycle Continu des Données via les Modèles Fondamentaux - Distillation des Modèles Fondamentaux pour la Conduite Autonome Évaluation de l’Événement par des Professionnels de l’Industrie Les performances de NVIDIA pendant le Grand Défi d’autonomie de CVPR 2025 ont été saluées par les professionnels de l'industrie. Ces succès reflètent la continuité du leadership de NVIDIA dans le domaine de la conduite autonome, en particulier sa capacité à développer des solutions innovantes et robustes. L'entreprise continue de pousser les frontières grâce à ses recherches novatrices, contribuant ainsi à l’amélioration significative de la sécurité et de l'efficacité des véhicules autonomes. Projet NVIDIA Research NVIDIA Research, une équipe mondiale regroupant plusieurs centaines de scientifiques et d’ingénieurs, se concentre sur des sujets clés comme l'IA, la graphique par ordinateur, la vision par ordinateur, les voitures autonomes et la robotique. Pour en savoir plus sur les recherches en cours, vous pouvez explorer les articles de recherche acceptés à CVPR et visionner le discours clé de Jensen Huang, fondateur et PDG de NVIDIA, prononcé lors du NVIDIA GTC Paris. Conclusion Les récents succès de NVIDIA dans le domaine de la conduite autonome soulignent son engagement envers l'excellence scientifique et technologique. Avec des innovations comme le GTRS, l'entreprise continue de jouer un rôle de premier plan dans le développement de véhicules autonomes plus intelligents et plus sûrs, offrant des perspectives prometteuses pour l’avenir de la mobilité. Note Additionnelle : L'image présentée ci-dessus illustre comment un véhicule autonome s’adapte à sa trajectoire pour naviguer dans un environnement urbain avec un trafic dynamique en utilisant le modèle GTRS. Cette démonstration met en évidence la flexibilité et l’efficacité de la méthode dans des situations de trafic complexe et en constante mutation.