Les données à l'origine de l'intelligence physique
Chaque robot qui se déplace sur le sol d'une usine, chaque véhicule autonome qui détecte un piéton et chaque drone qui se pose sur une cible en mouvement s'appuie sur une chose : des données annotées de haute qualité. Pourtant, à mesure que l'IA appliquée au monde physique gagne en complexité, son pipeline de données se complexifie lui aussi. La robotique et les systèmes autonomes doivent interpréter des entrées provenant de caméras, de lidars, de radars, de centrales inertielles (IMU) et de capteurs GPS — souvent en temps réel. C'est là que l'annotation par fusion de capteurs 3D devient cruciale.
Le défi de la perception dans les systèmes d'IA physiques
Les systèmes d’IA incarnée modernes reposent sur une perception multimodale — voir, capter et comprendre leur environnement. Mais les données brutes qu’ils collectent sont désordonnées :
- Nuages de points LiDAR comprenant des millions de points par trame.
- Retours radar qui capturent la profondeur et la vitesse, mais pas la forme.
- Flux vidéo provenant de caméras RVB ou infrarouges.
- Signaux inertiels et GPS nécessitant un alignement temporel.
Réunir ces flux dans un jeu de données unifié exige un pipeline de fusion et une équipe qui maîtrise la géométrie 3D, les repères de coordonnées et l’étalonnage des capteurs. L’annotation traditionnelle de boîtes englobantes 2D ne suffit tout simplement pas.
Pourquoi l'annotation des données 3D est-elle si complexe — et si coûteuse
L'annotation des données 3D nécessite des outils spécialisés et une expertise pointue :
- Les boîtes englobantes 3D et la segmentation sémantique doivent être parfaitement alignées sur les matrices d'étalonnage des capteurs.
- La synchronisation temporelle entre plusieurs capteurs garantit que les images représentent le même instant.
- La gestion des occlusions et le suivi multi-images** déterminent si un objet réapparaît ou sort du champ.
- La cohérence des annotations et l'accord inter-annotateurs (IAA) influencent directement les performances du modèle.
En raison de ces défis, de nombreuses entreprises se heurtent à des goulets d'étranglement dans l'entraînement des modèles de perception — capacité limitée, qualité insuffisante et délais longs. C'est pourquoi elles se tournent vers des partenaires de niveau entreprise capables de fournir des pipelines d'annotation évolutifs et auditables.
Étiquetage pour la fusion de capteurs — l'avenir de l'annotation de données en robotique
L'annotation par fusion de capteurs combine des données provenant de plusieurs modalités (lidar, radar, vidéo) pour créer une représentation plus riche du monde physique. Pour la robotique et les véhicules autonomes, cela signifie :
- Précision accrue de la détection des objets en cas de faible luminosité ou de conditions météorologiques défavorables. Estimation de la profondeur et de la vitesse améliorée.
- Compréhension de scène plus robuste grâce à des entrées de capteurs validées de manière croisée.
- Moins d'angles morts et de défaillances sur les cas limites.
Uber AI Solutions a passé dix ans à affiner ce processus sur sa propre plateforme de mobilité et au sein de ses programmes partenaires dans le monde entier.
Conclusion — Des données brutes à la perception du monde réel
L’efficacité de l’IA physique est à la mesure des données qui l’entraînent à voir et à agir. En alliant une technologie avancée d’annotation des données de capteurs à un réseau humain mondial et à des cadres qualité rigoureux, Uber AI Solutions permet aux entreprises de créer des robots, des véhicules et des machines fiables qui fonctionnent en toute sécurité dans le monde réel.
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