Glydways crée son premier modèle de détection des piétons avec Uber AI Solutions
Découvrez comment Glydways, une entreprise de véhicules autonomes, a mis en place un pipeline de données évolutif de détection et de télémétrie par laser (LiDAR) pour développer une capacité de perception essentielle.
septembre 2, 2026 | États-Unis
Executive Summary
Lorsque la société de mobilité autonome Glydways a eu besoin de créer son premier modèle de détection des piétons, elle s'est associée à Uber AI Solutions pour établir un pipeline de données LiDAR évolutif qui lui a permis de développer une capacité de perception essentielle à son système et de la déployer en moins d'un trimestre.
Résultats clés
99 %
Précision de l'annotation atteinte en deux mois
Plus de 20 000
cadres LiDAR étiquetés
40 %
économies estimées sur les coûts d'étiquetage
Le déploiement nécessite une détection fiable des piétons
Glydways crée une nouvelle catégorie de mobilité urbaine appelée Flow Networks. Elle intègre des véhicules autonomes spécialement conçus, une orchestration en temps réel et des voies de guidage dédiées dans des réseaux qui transportent les passagers à la demande sans s'arrêter, offrant des trajets individuels pour le prix des transports en commun.
«
Nous ne pouvons pas déployer notre système sans détection fiable des piétons dans l'ensemble de notre système.
»
Farshid Moussavi
Responsable de la perception, Glydways
Avec des données d'entraînement limitées au début, chaque annotation comptait. Glydways avait besoin de plus qu'une capacité d'étiquetage. Elle avait besoin d'un processus opérationnel capable de produire des données d'entraînement d'une qualité excellence et constante pour accompagner l'évolution de ses modèles de perception.
Comme l'explique Moussavi : « L'étiquetage 3D des nuages de points LiDAR est complexe, en particulier à plus longue portée, où les points sont moins nombreux sur la cible. »
Élaboration de normes d'annotation, de flux de travail d'assurance qualité et de revues collaboratives
Plutôt que de développer cette capacité à partir de zéro, Glydways s'est associé à Uber AI Solutions pour créer une infrastructure de données évolutive.
«
La qualité, la réactivité, les capacités, les outils internes et l'expérience antérieure d'Uber AI Solutions en matière d'annotation 3D à grande échelle étaient irréfutables.
»
Farshid Moussavi
Responsable de la perception, Glydways
Ensemble, les équipes ont élaboré des normes d'annotation, des workflows d'assurance qualité et un processus de révision collaboratif pour augmenter en continu et simultanément la qualité de l'étiquetage et l'efficacité du système. Les expériences de flux de travail ont permis d'identifier le meilleur équilibre entre vitesse et précision, tandis que les recommandations en matière de collecte de données et de stratégie d'annotation ont renforcé l'ensemble de données d'entraînement en général.
«
Une communication ouverte et une bonne collaboration entre les équipes ont été essentiels pour identifier les problèmes dès le début et pour progresser en continu. Notre collaboration avec Uber AI Solutions est l'expérience de travail la plus fluide que j'aie jamais connue avec un fournisseur d'étiquetage de données.
»
Farshid Moussavi
Responsable de la perception, Glydways
Mise en place d'une capacité reproductible pour le développement de la perception
Le partenariat n'a pas seulement produit un ensemble de données de haute qualité. Il a permis de mettre en place une capacité opérationnelle reproductible pour le développement futur de la perception.
«
Uber AI Solutions nous a permis d'obtenir notre premier ensemble de données étiquetées en externe pour les piétons. Nous sommes ainsi parvenus à entraîner et déployer notre premier détecteur de piétons en interne.
»
Farshid Moussavi
Responsable de la perception, Glydways
Cette collaboration a également créé un pipeline structuré pour l’ingestion de données, l’annotation et le contrôle qualité, que Glydways pourra continuer à utiliser à mesure qu’elle s’étendra à de nouveaux scénarios de perception.
Extension à des classes d'objets et à des tâches supplémentaires
Avec un pipeline de données éprouvé en place, Glydways peut étendre en toute confiance ses capacités de perception à des classes d'objets et à des tâches supplémentaires, ainsi qu'à des conditions de fonctionnement de plus en plus complexes. Pour résumer la collaboration, Moussavi explique : « Le résultat le plus précieux a été la mise en place d'un pipeline d'étiquetage fiable et de qualité, ainsi que d'un partenariat sur lequel nous pouvons compter pour les tâches futures. »
«
Uber AI Solutions est un multiplicateur de force et une extension de notre équipe, dont nous avons un besoin essentiel pour produire un système sûr et fiable basé sur l'apprentissage automatique.
»
Farshid Moussavi
Responsable de la perception, Glydways
Pour Glydways, l'engagement ne consistait pas simplement à étiqueter des données. Elle a établi la base opérationnelle nécessaire pour construire, améliorer et développer ses modèles de perception afin de soutenir l'évolution continue de sa plateforme de transport autonome.
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