Chargé(e) de recherche en intelligence artificielle et systèmes de perception et de communication, pour la protection des usagers vulnérables en présence de véhicules autonomes

Le poste s’inscrit dans le cadre de l’équipe recherche STI (Systèmes de Transports intelligents). Le projet scientifique de l'équipe STI adresse les questions de sécurité, d’exploitation, de mobilité durable et d'énergie, liées aux développements de technologies de rupture et des innovations industrielles majeures dans le domaine de la mobilité, à savoir : la révolution numérique du big data, la route du futur, les aides à la conduite, les véhicules coopératifs, les véhicules à délégation de conduite et, à terme, les véhicules à conduite automatisée. Il contribue à répondre aux besoins énoncés en collaboration avec des partenaires académiques, avec l’Université Gustave Eiffel (UGE) mais aussi avec de nombreux partenaires qu’ils soient privés ou publics.

Une réflexion est en cours avec l’UGE pour renforcer les liens entre 3 équipes de recherche : Le Laboratoire sur la Perception, les Interactions, les Comportements & la Simulation des usagers de la route et de la rue (PICS_L-UGE), l’équipe Systèmes de transport intelligent (STI-Cerema) et l’équipe Eclairage et Lumière (EL-Cerema). Ce projet d’équipe de recherche commune (ERC) permet d’engager une réflexion approfondie sur l’opportunité de créer à moyen terme une Unité Mixte de Recherche (UMR) commune. L’équipe STI est très active dans la mise en place de cette association et l’ensemble du paysage stratégique dans le domaine scientifique traité sera stabilisé à échéance de la prochaine évaluation HCERES de l’UGE et du Cerema, qui se déroulera en 2024-2025.

Les recherches de l’équipe STI sont organisées selon deux axes.

• Contribuer à l’amélioration de l’infrastructure des systèmes de transports intelligents. Via son observation s’appuyant sur un réseau de capteurs (fixes, nomades ou autres données générées par un exploitant) les travaux de l’équipe visent à proposer des approches innovantes pour en déduire son usage, son état ou sa sécurité, ou des solutions d’aide à la décision visant à mieux organiser, planifier et prévoir son utilisation. Une approche complémentaire plus prospective s’attache à penser l’infrastructure de demain, qu’elle soit concrète ou virtuelle (infrastructure digitale, jumeau numérique).
• Analyse et compréhension des bouleversements induits par l’introduction des véhicules à délégation de conduite et des véhicules autonomes au sein des systèmes de transport. Pour aborder cette problématique, la démarche retenue dans cet axe de travail s’appuie sur les niveaux d’automatisation de la conduite définis par la Society of automotive Engineers (SAE) pour se décliner en deux sous-axes de recherche :

• Le premier s’intéresse aux nouvelles interactions liées à l’automatisation de la conduite et à sa connectivité ;
• Le deuxième porte sur l’évaluation des véhicules autonomes, en termes de performances, de sécurité, et d’émissions de GES. Cette démarche s’effectue dans le cadre de projets de déploiement de véhicules autonomes, nationaux ou internationaux.

Ces deux axes de recherche trouvent leur place dans un programme de recherche plus étendu dans le cadre de la création de l’ERC avec l’UGE. Les enjeux que propose de traiter l’ERC (et qui sont développées au sein de 4 grandes thématiques) sont les suivants :

• Évaluation de l’impact des nouveaux systèmes de transports (dits « intelligents »)
• Modélisation des nouveaux moyens de déplacements et de leurs interactions avec les moyens existants
• Évaluation des politiques publiques de sécurité routière.

Dans ce contexte, les usagers vulnérables en milieu urbain (deux-roues motorisés, cyclistes, piétons et EDP) sont de plus en plus un enjeu de sécurité essentiel en termes de mortalité et de gravité d’accidents. Les piétons en particulier sont des usagers de la voirie dont le comportement n’est pas facile à modéliser ni à anticiper. En fonction du point de vue, on peut observer une grande quantité de dimensions différentes, des apparences différentes et un comportement très souvent imprévisible : trajectoires très variées, traversées en dehors des passages pour piétons, traversées très lentes quand il s’agit de personnes âgées ou handicapées, regroupement de personnes… Ces difficultés compliquent l’évaluation et rendent souvent indispensables l’intervention humaine directe pour les observer.

Les concepteurs de véhicules autonomes doivent se prémunir d’un risque de collision avec un usager vulnérable, et l’état garantit la sécurité des usagers du réseau de transport. Ainsi, l’équipe recherche STI souhaite mobiliser ses deux axes de recherche pour apporter des solutions innovantes destinées à garantir la sécurité des usagers vulnérables dans la ville de demain.

Les travaux de recherche dans le domaine consistent en la conception et l’optimisation de systèmes de perception de l'environnement autour du véhicule autonome. Ces systèmes peuvent être de deux types : embarqués sur le véhicule pour faire de la surveillance multi-capteurs ou bien aux abords des voies de circulation pour faire de la détection et de la classification sémantique d’usagers susceptibles de rentrer en interaction avec le véhicule autonome. En outre, l’arrivée de capteurs urbains non exclusivement dédiés à l’observation de la mobilité complète ces sources d’information (lampadaires intelligents, caméras intelligentes). Ainsi, au moins deux sources d’informations sont alors mises en jeu, l’une provenant du véhicule autonome et l’autre de l’infrastructure qui devient entièrement digitale car productrice de données.

L’équipe STI mène des recherches qui visent à comprendre comment l’infrastructure digitale de demain peut sécuriser et se nourrir des déplacements des véhicules autonomes.

Une des pistes suivies consiste à mettre en communication ces deux sources d’information pour avoir une vision holistique du fonctionnement de l’environnement routier étudié. Les échanges d’informations contextuelles pourront ainsi contribuer à l’amélioration du fonctionnement du système et ce dans un domaine de conception opérationnelle (ODD) parfois très contraint : types de route, plage de vitesse, conditions environnementales difficiles (météo, jour/nuit, etc.), et autres contraintes de domaine.

In fine, l’objectif est d’évaluer la faisabilité et l’intérêt collectif d’une approche collaborative entre usagers producteurs de données et infrastructure « intelligente ».