La société Motional a annoncé le lancement de sa base de données nuReasoning le 8 septembre 2026. Ce projet est présenté comme la première base de données ouverte au monde axée sur le raisonnement, spécifiquement dédiée aux scénarios rares pour les véhicules autonomes. L’annonce a été faite lors de la conférence européenne sur la vision par ordinateur en Suède. Cette initiative a été développée en collaboration avec le laboratoire de mobilité de l’Université de Californie à Los Angeles, dirigé par le professeur Jiaqing Ma.
nuReasoning a été conçue comme un outil d’entraînement pour les systèmes autonomes intégrés, se concentrant sur des situations où la vision seule est insuffisante. Elle permet d’amalgamer les modèles de vision-langage-action, qui associent la reconnaissance de scène à des décisions comportementales. Motional souligne que ces modèles nécessitent des données qui transmettent la logique des actions plutôt que de simplement répondre correctement. La base de données a pour but d’enseigner les relations spatiales, le raisonnement dans les décisions de conduite, l’évaluation des risques et l’examen des résultats alternatifs.
Composition de la base de données
La base nuReasoning comprend 20 000 scénarios rares, chacun associé à une vidéo d’au moins 20 secondes, complété par des annotations validées par des experts. Les événements ont été extraits des données d’un parc de véhicules de Motional à Las Vegas, Pittsburgh, Los Angeles, Boston et Singapour. Selon l’entreprise, ces données comprennent plus de 105 heures de situations critiques nécessitant un raisonnement intense, comme des comportements piétonniers atypiques, des zones de travaux et des animaux traversant la route, ainsi que des scénarios à visibilité limitée. Le total des annotations s’élève à 247 000, classées en trois types : raisonnement spatial, décision, et raisonnement hypothétique, accompagnées de données de capteurs multiples pour représenter la scène en trois dimensions.
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La structure officielle de la base nuReasoning est complétée par des éléments supplémentaires. Les extraits ont une durée d’environ 20 secondes, échantillonnés à 10 Hz, avec 17 000 extraits pour l’entraînement, 2 000 pour l’évaluation et 1 000 pour un test spécifique. Les données des capteurs comprennent des caméras synchronisées sous différents angles, du LiDAR pour les extraits assistés, ainsi que des annotations d’objets 3D, des cartes HD vectorielles, des panneaux de signalisation, des chemins et des instructions de navigation. Pour sélectionner des matériaux rares, un outil d’évaluation d’IA a analysé plus de 100 000 extraits préalablement filtrés d’une durée de 30 secondes, issus de plus de 10 000 heures de conduite, suivi d’une vérification humaine.
Les annotations de raisonnement spatial impliquent une compréhension des objets dans les dimensions 2D et 3D, ainsi que du contexte cartographique, de la topologie, et des interactions avec le véhicule autonome. Les descriptions de décision précisent le contexte, les éléments critiques et le raisonnement causatif des comportements. Le raisonnement hypothétique évalue des actions alternatives pour le véhicule autonome face à des résultats critiques pour la sécurité, classés comme sûrs, sous-optimaux ou dangereux. La base garantit également la protection de la vie privée, notamment par l’anonymisation des visages et des plaques d’immatriculation.
Motional a intégré son moteur de recherche Omnitag, qui permet aux chercheurs d’interroger les distributions en fonction du type de scénario, de la difficulté et de l’emplacement, tout en réalisant des recherches sémantiques en langage naturel. Un exemple de scénario proposé est celui d’une zone de chantier nocturne où le véhicule devait s’arrêter pour laisser passer un petit animal, illustrant comme une alternative a été exclue en raison d’obstacles et d’incertitudes liées à la vitesse et à la direction de l’animal.
Une sous-partie de nuReasoning a été publiée plus tôt dans l’année, enregistrant plus de 50 000 téléchargements. La version publique couvre les ensembles d’entraînement et d’évaluation sur la plateforme Hugging Face, tandis que 1 000 extraits de test spécifiques sont conservés pour l’évaluation du défi. L’entreprise a aussi mis à disposition un ensemble de développement open source sur GitHub pour le traitement des données d’entraînement, les objectifs de raisonnement, la planification des trajectoires et les modèles d’évaluation.
Défi nuReasoning
Motional et le laboratoire de mobilité de l’Université de Californie à Los Angeles (UCLA Mobility Lab) organisent le défi nuReasoning, lancé lors de la conférence ECCV. Cette compétition évalue la planification et le raisonnement sur 1 000 scénarios de test spécifiques. La tâche principale de planification accorde aux participants 10 secondes de contexte de conduite — images de plusieurs angles, informations cartographiques HD et état du véhicule autonome — pour anticiper le trajet du véhicule pour les cinq prochaines secondes. La tâche de raisonnement répond aux mêmes paramètres pour des questions visuelles sur des éléments liés à l’ingénierie, à la dynamique et à la prise de décision, via différentes modalités de réponse.
Le score final du défi est une combinaison de 75 % pour la planification et 25 % pour le raisonnement, avec une récompense totale de 10 000 dollars. Les inscriptions sont ouvertes et les résultats seront annoncés en décembre 2026 lors de la conférence Neural Information Processing Systems.
Phil Michel, vice-président de la conduite autonome et de l’intelligence artificielle chez Motional, a déclaré : « Pour étendre en toute sécurité les flottes de véhicules autonomes, les systèmes de conduite doivent interagir avec des cas exceptionnels et désordonnés avec la même logique éprouvée qu’un conducteur humain chevronné. » Il a en outre souligné l’importance d’une intelligence artificielle transparente pour une évaluation claire des décisions en temps réel et des risques, notant que offrir au public l’accès à la base de données nuReasoning crée une base commune pour résoudre ces cas particuliers.
Points à retenir
- La base de données nuReasoning se concentre sur les scénarios rares pour le développement des véhicules autonomes.
- Elle contient une variété de données incluant des vidéos et des annotations vérifiées par des experts.
- Les défis de nuReasoning visent à évaluer les compétences en planification et raisonnement des participants.
- Motional privilégie la transparence dans ses systèmes d’IA pour une évaluation précise des décisions.
- Accéder à cette base de données offre une opportunité de recherche partagée pour la communauté scientifique.
Au-delà de l’importance technologique que revêt cette initiative, nuReasoning soulève des questions essentielles sur le développement de l’intelligence artificielle et des véhicules autonomes. Les implications éthiques et pratiques de telles avancées, particulièrement en matière de sécurité routière et d’interactions humaines, méritent une attention rigoureuse. Alors que cette technologie évolue rapidement, il est crucial que les acteurs du secteur travaillent ensemble pour aborder les défis qui se présentent, garantissant ainsi un avenir où innovation et sécurité coexistent.
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