Pour la plupart d’entre nous, la conduite est une seconde nature, une série de choix automatiques. Entraîner l’IA à conduire un véhicule autonome, à prendre donc ces mêmes décisions ne serait-ce qu’un dixième de seconde plus vite pour sécuriser la conduite, requiert des pétaoctets de données.
Selon l’Organisation mondiale de la santé (OMS) (lien externe à ibm.com), les accidents de la route tuent chaque année environ 1,35 million de personnes et en blessent 50 millions. Pour prévenir ce risque, l’UE exige désormais la disponibilité des véhicules autonomes d’ici 2030. La course est lancée pour proposer la meilleure technologie de conduite entièrement automatisée.
« Dans les scénarios d’accident critiques, les systèmes avancés d’aide à la conduite sont plus prompts à réagir que les conducteurs », explique Robert Thiel, responsable de l’intelligence artificielle pour les systèmes avancés d’aide à la conduite de Continental. « Entraînée sur d’immenses quantités de données, l’IA est capable d’assurer une conduite plus sûre que celle de l’humain. Qui dit gestion intelligente des données dit véhicules intelligents et vies sauvées. »
Continental fournit en pièces l’ensemble des constructeurs automobiles du monde, ou presque, et occupe une place de leader dans les technologies de conduite autonome. L’unité commerciale des systèmes avancés d’aide à la conduite développe, depuis plus de 20 ans, des capteurs intelligents et des solutions de sécurité routière axées sur les données, et s’efforce d’accélérer le développement en alliant apprentissage profond et entraînement de réseaux de neurones artificiels. Le projet « Vision zéro » de Continental vise à prévenir les accidents mortels de la route grâce au développement de technologies d’aide à la conduite.
Une longue tradition d’innovation
Continental repousse les limites de l’innovation automobile depuis 150 ans
Efficacité de l’entraînement améliorée
Continental a pu accélérer de 70 % l’entraînement de son IA grâce aux systèmes IBM Spectrum Scale et NVIDIA DGX
Capacités améliorées
Continental a pu multiplier par 14, voire plus, le nombre d’expériences d’apprentissage profond menées simultanément tous les mois
L’un des plus grands défis auxquels l’industrie automobile est confrontée en matière de conduite autonome consiste à gérer les données provenant des quatre coins du monde et à les utiliser là où c’est nécessaire. L’initiative « Vision zéro » de Continent s’appuie sur une flotte d’essai équipée de capteurs qui parcourt 15 000 kilomètres par jour pour générer et enregistrer plus de 100 To de données. Ces dernières sont ingérées, traitées, sélectionnées et annotées, puis utilisées à des fins d’entraînement et de validation du système.
Pour détecter ce qui se passe dans chaque scénario, optimiser la prise de décision et favoriser une conduite sûre, l'équipe utilise NVIDIA DGX (lien externe à ibm.com) à des fins d’entraînement et de validation. Afin d’accélérer le développement de l’IA et la mise sur le marché, Continental doit associer traitement IA, accès aux données et stockage ultra-efficaces pour analyser des centaines de milliers d’images par seconde avec NVIDIA GPU.
Les systèmes avancés d’aide à la conduite proposés par Continental sont conçus pour assister le conducteur dans diverses tâches au volant, et même prendre le contrôle du véhicule pour éviter un accident. L’automatisation toujours plus avancée de ses systèmes d’aide à la conduite et de sécurité automobile entraîne toutefois une complexité croissante des logiciels. Les exigences en matière de sécurité se sont elles aussi multipliées dans les différentes zones géographiques. Continental a donc compris qu’il était temps d’adapter sa technologie et ses équipes pour parvenir à une solution d’IA plus évolutive à l’échelle mondiale. La nécessité d’un accès simultané aux données s’accompagnait d’un défi croissant en matière de gestion des données.
Continental avait besoin d’un système de fichiers parallèles suffisamment performant pour répondre aux exigences de l’IA en matière de rapidité et protéger les données sensibles. En même temps, l’entreprise devait centraliser l’accès aux données stockées et améliorer leur traçabilité, afin de pouvoir offrir aux développeurs diverses options de connexion sécurisée.
Continental avait compris qu’afin d’améliorer la performance, il fallait associer infrastructure d’apprentissage profond évolutive et stockage connecté à un réseau haut débit. La solution recherchée devait permettre un accès aléatoire rapide, prendre en charge des protocoles tels que Server Message Block (SMB) et Amazon Simple Storage Service (S3), et proposer différentes options de gestion des accès.
« Les processeurs graphiques d’aujourd’hui sont trop rapides pour une solution de stockage classique », précise David Enenkel, responsable des opérations informatiques pour les systèmes avancés d’aide à la conduite de Continental. « C’est pourquoi nous recherchions quelque chose de plus rapide, qui nous offre la capacité et l’accès aléatoire dont nous avions besoin. »
Continental a mis en place des tests complets pour identifier la solution de stockage la plus adaptée. Pour évaluer la performance d’IBM ESS, Continental a fait appel à SVA System Vertrieb Alexander GmbH, partenaire commercial d’IBM. Le choix d’associer IBM Spectrum Storage for Data and AI et NVIDIA DGX s’est imposé comme une évidence. En plus de répondre aux exigences en matière de performance, cette solution présentait bien d’autres avantages. En effet, l’architecture « parallèle » ultra-performante et le déploiement de nœuds facile à mettre à l’échelle allaient fournir à l’entreprise l’infrastructure d’IA résiliente et évolutive dont elle avait besoin.
Flexible, l’intégration d’IBM Storage aux conteneurs Kubernetes a permis à Continental de moderniser le développement de ses applications sans renoncer aux exigences d’infrastructure telles que la performance, l’évolutivité et la simplicité. La solution IBM Spectrum Scale garantissait que son infrastructure soutiendrait la croissance requise, tant dans le cloud que sur site. Si Continental a choisi IBM, c’est aussi pour son expérience solide dans le secteur automobile.
La nouvelle solution a permis à Continental de procéder à un entraînement multi-nœuds pour optimiser l’apprentissage profond. En améliorant la précision du modèle, l’entreprise a pu renforcer le niveau de sécurité sans affecter les délais de production. Continental a opté pour un cluster de DGX afin de multiplier par 14 le nombre d’expériences menées chaque mois et de pouvoir tester des millions de variations météorologiques (pluie, neige, ensoleillement, couverture nuageuse), ainsi que les événements ponctuels (véhicule se rapprochant trop d’un autre pendant qu’il change de voie).
Performante, flexible et adaptée à une infrastructure d’IA en constante évolution, la solution de gestion des données d’IBM place Continental sur la bonne voie pour changer l’avenir de la mobilité.
« Aucun des systèmes que nous commercialisons actuellement ne saurait répondre aux exigences de sécurité sans cette capacité de validation à partir d’immenses jeux de données, à savoir des millions de kilomètres ou des dizaines de pétaoctets à traiter régulièrement, à simuler de façon répétée et à collecter pour générer certains indicateurs clés de performance », affirme Robert Thiel.
« Grâce à notre nouvelle infrastructure, nous pouvons désormais exécuter simultanément 20, 40, voire 80 processeurs graphiques pour accélérer considérablement l’entraînement », précise Dr. Balazs Lorand, responsable du Centre de compétences Intelligence artificielle, Systèmes avancés d’aide à la conduite Budapest de Continental. « Nous avons pu relever plusieurs défis, et nous nous en félicitions », ajoute-t-il. Grâce à cette nouvelle infrastructure, Continental a pu multiplier par 14 le nombre d’expériences d’apprentissage profond menées tous les mois et réduire le délai d’entraînement de plusieurs semaines à quelques jours. L’entreprise a pu améliorer considérablement l’efficacité de son cycle de développement, car elle est désormais en mesure de multiplier les expériences et de connecter facilement son environnement Kubernetes. Qui plus est, sa nouvelle solution est suffisamment flexible pour soutenir la croissance en tous sens : dans ses environnements cloud hybrides conteneurisés, sur site ou encore dans ses différents centres de données.
Continental s’est créé une toute nouvelle infrastructure dans un centre de données optimisé pour l’IA situé à Francfort, en Allemagne, et appartenant à Equinix (lien externe à ibm.com), un fournisseur international d’hébergement d’infrastructures. Continental a intégré la solution de stockage dans le cluster, avec le précieux accompagnement de SVA lors de chaque étape : installation, déploiement, configuration, mise en service, formation à l’exploitation et à l’administration.
Cette nouvelle solution associe cluster de GPU multimode, infrastructure réseau InfiniBand non bloquante, IBM ESS avec lecteurs NVMe (Non-Volatile Memory express) rapides, systèmes NVIDIA DGX et GPU NVIDIA V100 Tensor Core. Continental exploite également le logiciel IBM Spectrum Scale dans son environnement Kubernetes pour développer des applications modernes.
« Pour obtenir cinq étoiles Euro NCAP, vous devez développer des produits toujours plus intelligents. Il est donc impératif de mettre en place de tels environnements de données, et je pense que nous pouvons nous féliciter de l’avoir fait l’année dernière », déclare David Enenkel.
Ces améliorations confèrent à Continental une position concurrentielle forte et lui permettent d’accélérer le développement de solutions de conduite autonome nouvelles et toujours plus sûres.
Continental (lien externe à ibm.com) développe des technologies et des services innovants pour assurer une mobilité durable et connectée des personnes et de leurs biens. Fondée en 1871, l’entreprise propose des solutions sûres, efficaces, intelligentes et abordables pour les véhicules, les machines, le trafic et le transport.
Le service « Autonomous Mobility and Safety » développe et produit des solutions intégrées de sécurité active et passive pour la conduite, ainsi que des produits qui soutiennent la dynamique des véhicules.
SVA, partenaire commercial d’IBM et l’un des principaux intégrateurs de systèmes allemands, compte 23 succursales en Allemagne. L’entreprise allie produits informatiques de qualité, savoir-faire en matière de gestion de projet et flexibilité pour offrir des solutions optimales dans des domaines aussi variés que les infrastructures de centres de données, la continuité d’activité, le big data, la sécurité informatique et le cloud.
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La capacité de stockage réelle disponible peut être signalée à la fois pour les données non compressées et compressées, peut varier ou être inférieure à celle indiquée.