L’IA embarquée apprend à partir de données.
Or, la majorité des situations dangereuses sont des cas rares.
Un animal surgissant brusquement, un véhicule à contre-sens, un piéton qui traverse hors passage ou un objet tombé d’un camion sont très peu représentés dans les bases de données.
Pour la conduite autonome, ces événements sont pourtant critiques pour la sécurité.
Le problème est que plus une situation est rare, plus il est difficile de fournir suffisamment de données d’apprentissage fiables pour entraîner les modèles.
Résultat : l’IA devient très performante dans les scénarios courants, mais reste fragile face aux situations exceptionnelles… exactement celles qui comptent le plus.
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