Centre Bosch pour l’intelligence artificielle : propulser la recherche vision-langage-action
Le Centre Bosch pour l’intelligence artificielle se situe à l’intersection de la recherche appliquée et du développement de produits industriels. Bosch a défini une stratégie IA claire qui couvre la fusion de capteurs, la perception et les couches de prise de décision, et le centre coordonne la recherche dans ces domaines. Le travail de Bosch vise à faire passer les modèles des bancs d’essai académiques à des systèmes qui fonctionnent dans les véhicules et les usines, ce qui implique de construire des outils sûrs, explicables et vérifiables.
Les premières étapes incluent des prototypes de systèmes vision-langage qui relient des entrées visuelles à du texte contextuel, et des expérimentations qui connectent la perception à la planification d’actions. Ces efforts reposent sur un mélange de recherche sur de grands modèles de base et d’ingénierie spécifique aux tâches afin qu’un modèle compatible avec le langage puisse interpréter une scène et proposer les étapes suivantes. Par exemple, Bosch a créé des pipelines permettant à une IA de décrire une anomalie, de proposer une mesure corrective et de transmettre cette suggestion à la logique de contrôle pour un suivi.
Cette intégration bénéficie aux flux de travail des fournisseurs et des équipementiers (OEM). Bosch souhaite que ses partenaires réutilisent les modèles à travers les classes de véhicules et les usines, et vise à aider le développement et le déploiement à évoluer avec des outils cohérents. Le groupe Bosch apporte une échelle opérationnelle, une variété de données et une rigueur d’ingénierie, et il soutient des partenariats tels que des travaux avec CARIAD et d’autres équipes OEM pour harmoniser les interfaces pour l’ADAS et au-delà. L’approche réduit les frictions entre prototype et lancement en production en alignant la recherche sur les contraintes de production.
Concrètement, cette stratégie raccourcit le délai pour obtenir un produit ADAS opérationnel et améliore l’expérience de conduite en fournissant des descriptions de scène plus riches pour les affichages destinés au conducteur et pour les systèmes de contrôle. Le Dr Markus Heyn a bien résumé l’intention : « L’intelligence artificielle, en particulier les modèles vision-langage, n’est pas simplement une amélioration technologique ; c’est un changement fondamental dans la façon dont nous comprenons et interagissons avec notre environnement. »
IA moderne et modèles vision-langage-action : fondations pour l’usage industriel
Les piles IA modernes connectent la perception, le langage et le contrôle. Un pipeline vision-langage combine des encodeurs d’images avec des décodeurs linguistiques et une couche de planification afin que le système puisse décrire des scènes et suggérer des actions. Ce modèle vision-langage-action prend en charge des cas d’utilisation tels que l’inspection, la détection d’anomalies et l’assistance interactive sur le plancher de l’usine. La recherche dans ce domaine a montré de grandes améliorations sur les tâches d’appariement image-texte et de description de scène, et des pilotes industriels rapportent des gains opérationnels mesurables. Par exemple, des projets pilotes ont documenté jusqu’à une réduction de 15 % des temps d’inspection et une augmentation de 10 % de la précision de détection des défauts.
Les architectures commencent par un encodeur visuel qui convertit les images en vecteurs de caractéristiques, puis ajoutent un modèle de fondation qui aligne les jetons visuels avec les jetons linguistiques. Le pipeline utilise l’affinage sur des jeux de données soigneusement sélectionnés et combine des étiquettes supervisées avec des données web à grande échelle faiblement supervisées. Les équipes appliquent également le red teaming automatisé pour faire émerger les modes de défaillance ; cette technique construit des instructions difficiles et teste la robustesse du modèle face à des invites adverses. Comme l’expliquait un séminaire, « Le red teaming automatisé avec des modèles vision-langage repousse les limites de ce que l’IA peut accomplir en simulant les complexités du monde réel. »
Les modèles de langage fournissent un ancrage contextuel, et les récents VLM montrent de solides performances lorsqu’ils sont associés à des modules spécifiques aux tâches. La recherche de Bosch met l’accent sur des sorties explicables afin que les opérateurs et les ingénieurs logiciels puissent valider les décisions. Ce mélange de vision par ordinateur et de traitement du langage naturel réduit l’ambiguïté dans les scènes complexes et accélère le dépannage lors du développement et du déploiement en 2025.
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Pile logicielle IA de bout en bout : construire des solutions ADAS basées sur l’IA
Construire un ADAS nécessite une architecture IA de bout en bout qui passe des capteurs bruts aux décisions. Les couches de la pile logicielle incluent les pilotes de capteurs, les modèles de perception, l’estimation d’intention, la planification de trajectoire et un module d’exécution. Chaque couche doit fonctionner dans des budgets de latence, et chacune doit exposer des interfaces pour vérification par les ingénieurs logiciels et les équipes sécurité. En pratique, les développeurs utilisent des piles modulaires afin de pouvoir mettre à jour un modèle de perception sans changer le planificateur.
Les entrées des capteurs alimentent un pipeline de perception qui détecte véhicules, piétons et objets. Le système utilise ensuite des composants sensibles au langage pour produire des explications lisibles par l’humain pour les alertes. Cette capacité aide les opérateurs et les testeurs à comprendre pourquoi le système ADAS a pris une décision. Les modules vision-langage-action peuvent agir comme un moniteur secondaire, signalant les cas limites pour le réentraînement et améliorant les traces d’IA explicables.
Les stratégies de calcul en périphérie fournissent une inférence en temps réel au niveau du véhicule, et les équipes équilibrent l’entraînement dans le cloud avec l’exécution sur l’appareil pour respecter les contraintes de confidentialité et de latence. L’approche IA de bout en bout privilégie des interfaces déterministes afin que la validation, la certification et les étapes de lancement en production se déroulent sans accroc. Bosch apporte des pratiques d’ingénierie éprouvées à ces piles tout en intégrant l’IA générative pour aider à rédiger des invites et des résumés contextuels dans les outils de développement.
Pour les logiciels ADAS, des règles de sécurité sont couplées à la planification d’actions pour empêcher les commandes dangereuses. Les fournisseurs doivent valider à la fois les sorties de perception et du planificateur contre des suites de tests. Des entreprises telles que la nôtre, visionplatform.ai, complètent les piles véhicules en ajoutant une couche de raisonnement explicable sur site qui transforme les détections en récits indexables et en guides pour les opérateurs. Cette approche permet d’obtenir de meilleures performances et une gestion cohérente des alarmes dans les salles de contrôle tout en conservant les vidéos et métadonnées sur site.
Vision-langage-action dans la conduite assistée et automatisée : du concept au déploiement
La vision-langage-action lie la perception à des explications centrées sur l’humain et au contrôle. Dans la conduite assistée et automatisée, ces modèles aident au maintien de trajectoire, à la reconnaissance des piétons et à la communication des dangers. Un modèle qui décrit l’environnement peut fournir des entrées plus riches pour un affichage conducteur, un assistant vocal ou le planificateur de mouvement. Cette double sortie — texte pour les humains et signaux structurés pour les contrôleurs — améliore la conscience situationnelle globale.
Le red teaming automatisé est essentiel ici. Les équipes créent des scénarios adverses et vérifient les réponses du système pour détecter les défaillances de sécurité. Cette méthode révèle des angles morts dans les commandes conditionnées au langage et permet des améliorations avant les essais routiers. Par exemple, Bosch intègre le red teaming dans les pipelines de validation pour mettre à l’épreuve les sorties des modèles dans des scènes complexes et ambiguës.
Les capacités de niveau 3 nécessitent des limites claires pour la reprise en main par le conducteur, et les modèles vision-langage-action aident en générant des instructions au moment opportun pour les conducteurs. Ces instructions peuvent être verbales, visuelles ou les deux, améliorant ainsi l’expérience de conduite tout en réduisant la charge cognitive. Les modèles soutiennent également les systèmes avancés d’aide à la conduite en fournissant des descriptions contextuelles lorsque les capteurs détectent des piétons occultés ou des comportements de conduite erratiques.
La transition de l’assistance à l’autonomie nécessite des tests rigoureux sur différentes classes de véhicules et conditions. Les partenariats dans l’industrie automobile, y compris des travaux avec des équipes Volkswagen et des consortiums comme l’Automated Driving Alliance, harmonisent les normes et les interfaces. En production, les équipes combinent la collecte de données réelles avec des tests de contrainte simulés pour atteindre la préparation à la production tout en préservant des traces explicables pour les audits et les régulateurs.
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De l’ADAS à la conduite automatisée : intégration vision-langage en temps réel
Passer de l’ADAS à la conduite automatisée exige une perception à faible latence et une logique de politique robuste. Les contraintes temps réel façonnent la conception des modèles, et les développeurs choisissent des moteurs d’inférence qui respectent des budgets en millisecondes. Les dispositifs en périphérie hébergent des réseaux optimisés tandis que les services cloud soutiennent le réentraînement et les mises à jour de flotte. Ce modèle hybride résout les problèmes de bande passante et de confidentialité tout en gardant les boucles décisionnelles locales.
Les métriques pratiques comptent. Des essais rapportent des réductions des temps de réaction et des améliorations de la précision de détection lorsque la perception sensible au langage complète les classificateurs classiques. Par exemple, compléter un détecteur d’objets par des descriptions textuelles de scène peut réduire les faux positifs et raccourcir le temps de vérification par un opérateur. Les équipes mesurent le succès avec des métriques objectives et des indicateurs centrés sur l’utilisateur, tels que la confiance et la clarté des alertes.
Pour atteindre une inférence à faible latence, les développeurs déploient des modèles quantifiés et élagués et utilisent des accélérateurs spécialisés. La pile de bout en bout doit exposer de la télémétrie afin que les équipes puissent surveiller la dérive et demander un réentraînement. Cette approche soutient l’amélioration continue et aide les gestionnaires de flotte à pousser des mises à jour over-the-air lorsque nécessaire. Lorsque les systèmes agissent, ils doivent aussi expliquer pourquoi ; les traces d’IA explicables et les journaux d’audit permettent aux parties prenantes de vérifier les décisions et de rester conformes aux réglementations émergentes.
Au fur et à mesure que les produits entrent en production, un produit ADAS qui intègre des sorties en langage peut prendre en charge des fonctionnalités d’assistant vocal et des cas d’utilisation infotainment tout en gardant les commandes critiques pour la sécurité isolées. Cette séparation permet aux équipes d’innover sur l’interaction utilisateur sans compromettre la pile de mouvement centrale. L’effet net est un écosystème logiciel ADAS adaptable qui réduit l’incertitude des opérateurs et améliore la gestion des événements complexes lors de la conduite quotidienne.
Gestion de flotte à l’échelle : optimisation de la conduite automatisée basée sur l’IA
Déployer à l’échelle la vision-langage-action sur une flotte nécessite l’agrégation de données, l’apprentissage continu et l’orchestration over-the-air. Les gestionnaires de flotte collectent des incidents étiquetés, anonymisent les enregistrements et distribuent des jeux de données soignés pour le réentraînement. Ce flux de travail rend les modèles plus robustes sur les marchés mondiaux et les conditions diverses. Il soutient également l’efficacité énergétique et les améliorations de planification d’itinéraire qui réduisent la consommation de carburant.
Opérer à l’échelle nécessite une infrastructure évolutive capable de gérer des milliers de véhicules et des millions d’événements. La pile IA doit supporter des mises à jour sécurisées, des mécanismes de retour en arrière et des pistes d’audit claires pour chaque changement. Les opérateurs de flotte utilisent des métriques telles que la précision de détection, les taux de fausses alertes et le temps de résolution pour mesurer les améliorations. Dans des pilotes contrôlés, l’intégration de la vision-langage-action a conduit à des gains concrets dans la gestion des incidents et la planification de la maintenance.
La gouvernance des données est importante. Les déploiements sur site et les stratégies edge-first protègent la vie privée et aident à se conformer aux règles spécifiques aux régions. Pour les entreprises qui gèrent des salles de contrôle, une plateforme qui transforme les détections en descriptions lisibles et en actions automatisées réduit la charge des opérateurs et améliore la cohérence des réponses. visionplatform.ai, par exemple, fournit des VLM sur site et des outils d’agents pour que les flottes puissent garder les vidéos et les modèles dans leurs environnements, évitant une exposition cloud inutile.
Enfin, un déploiement durable se concentre sur l’efficacité du cycle de vie. Mettre à jour les modèles sur une flotte permet d’obtenir de meilleures performances et une durée de vie plus longue pour le matériel. Les sorties actionnables permettent aux équipes d’automatiser les procédures routinières via des agents IA, et ces agents peuvent exécuter de manière autonome des tâches à faible risque tout en escaladant les cas complexes. Le résultat est un modèle opérationnel allégé qui réduit les coûts et favorise des cycles de mise en production prévisibles pour les nouvelles fonctionnalités des véhicules.
FAQ
Qu’est-ce qu’un modèle vision-langage-action ?
Un modèle vision-langage-action relie la perception visuelle au langage et à la planification d’actions. Il produit des descriptions textuelles et des actions recommandées à partir d’entrées caméra afin que les systèmes puissent expliquer et agir selon ce qu’ils voient.
Comment Bosch utilise-t-il les modèles vision-langage dans les véhicules ?
Bosch intègre ces modèles dans des projets de recherche et des pilotes pour améliorer l’inspection, l’interprétation et l’assistance au conducteur. Bosch applique le red teaming automatisé pour éprouver les modèles avant la validation routière (source).
Les systèmes vision-langage sont-ils sûrs pour la conduite automatisée ?
Ils peuvent l’être lorsqu’ils sont associés à une validation rigoureuse, des traces explicables et des règles de sécurité. Le red teaming automatisé et les tests de niveau production aident à découvrir les défaillances tôt, et les méthodes de Bosch insistent sur ce type de tests.
Quel rôle joue l’edge computing dans l’ADAS ?
Le calcul en périphérie permet une inférence à faible latence et maintient les boucles critiques pour la sécurité localement. Cela réduit les temps de réaction et préserve la confidentialité en évitant le streaming cloud constant.
Les opérateurs de flotte peuvent-ils mettre à jour les modèles over the air ?
Oui, les mises à jour over-the-air sécurisées permettent un apprentissage continu et un déploiement rapide des corrections. Une orchestration robuste assure traçabilité et capacité de retour en arrière lors des mises à jour.
Comment les modèles vision-langage aident-ils les salles de contrôle ?
Ils convertissent les détections en descriptions consultables et en actions recommandées, ce qui réduit la charge des opérateurs. Cette capacité soutient des décisions plus rapides et une surveillance évolutive.
Qu’est-ce que l’IA explicable dans ce contexte ?
L’IA explicable produit des raisons lisibles par l’humain pour ses sorties, facilitant la confiance et la vérification du comportement du système par les opérateurs et les auditeurs. Les journaux de traces et les résumés en langage naturel sont des outils courants.
Comment Bosch collabore-t-il avec les OEM ?
Bosch s’associe aux OEM et aux équipes logicielles pour aligner les interfaces et valider les fonctionnalités ADAS. Les collaborations incluent des efforts de normalisation et des programmes pilotes conjoints dans l’industrie automobile.
Ces systèmes dépendent-ils du traitement cloud ?
Pas nécessairement ; de nombreux déploiements utilisent des conceptions sur site ou edge-first pour protéger les données et respecter les exigences de conformité. Cette configuration réduit également la latence pour les fonctions critiques en temps réel.
Où puis-je en apprendre davantage sur les déploiements réels ?
Consultez les rapports annuels de Bosch et les actes de conférence pour les résultats des pilotes et les benchmarks, et examinez les documents de séminaires qui traitent du red teaming automatisé et des jeux de données (exemple, rapport annuel de Bosch).
