Le cloud computing, qui revêt déjà une importance inestimable dans presque tous les aspects de l’infrastructure d’entreprise, est également devenu un élément incontournable du développement et du déploiement des véhicules définis par logiciel (SDV). Amazon Web Services (AWS Cloud), premier fournisseur de cloud public, s'est imposé comme un acteur de premier plan en proposant à l'industrie automobile des services cloud sur mesure, adaptés aux besoins du secteur, notamment les systèmes avancés d'aide à la conduite (ADAS), la conduite autonome, la gestion de flottes, l'AI/ML et la gestion des données des véhicules, ainsi que de nombreux autres aspects liés aux véhicules connectés. L'entreprise propose des services allant du calcul à la gestion des données, en passant par le prototypage de véhicules, et bien plus encore.
Le cloud revêt également une grande importance pour nous : Sonatus propose des solutions logicielles cloud qui tirent parti de ces fonctionnalités dans nos produits. Ce blog explique pourquoi le cloud est si essentiel pour les constructeurs automobiles, et présente notamment certaines des façons dont AWS est à la pointe de la mobilité connectée.
Informatique en nuage
L’un des principaux avantages du cloud computing réside dans la possibilité d’étendre de manière flexible les capacités de calcul en fonction de l’évolution de la demande, ce qui a donné naissance aux services AWS dédiés au calcul, notamment EC2 (Elastic Compute Cloud) et EKS (Elastic Kubernetes Service). En fonction des besoins de l’entreprise, les instances de calcul peuvent être activées et mises en service rapidement – presque instantanément, si nécessaire – sans générer de coûts d’investissement ni d’exploitation lorsqu’elles ne sont pas utilisées. Il s’agit d’un outil extrêmement puissant pour les entreprises, qui a révolutionné la manière dont celles-ci utilisent le cloud AWS.
Un deuxième avantage tout aussi important réside dans l’incroyable diversité des types d’instances de calcul, qui offrent un large éventail de capacités en matière de calcul, de stockage, de mémoire et de traitement spécialisé. Compte tenu de l’adoption croissante des solutions de calcul basées sur Arm dans les véhicules, l’infrastructure AWS propose des instances de calcul haute performance équipées du processeur Graviton d’AWS, basé sur Arm, permettant ainsi une « parité environnementale » entre les véhicules et le cloud.
Sonatus Les produits de notre plateforme «Sonatus » pour véhicules comprennent des logiciels embarqués et les logiciels cloud correspondants, qui s’appuient sur les nombreuses solutions AWS et en tirent parti, notamment Kubernetes et les charges de travail conteneurisées, basées à la fois sur Amazon EC2 et Amazon EKS.
Gestion des données dans le cloud
Le volume de données générées par la connectivité des véhicules connaît une croissance exponentielle, ce qui complique de plus en plus leur collecte, leur stockage, leur transmission et leur gestion pour l’industrie automobile. Si les données de télémétrie et de capteurs provenant des véhicules existent depuis un certain temps déjà, dans un véhicule « défini par logiciel », le flux de données augmente rapidement à mesure que de plus en plus de systèmes embarqués se numérisent et se connectent. À cela s’ajoute la prolifération de sources de données riches telles que les caméras vidéo, les radars et les LiDAR, qui offrent des capacités plus avancées mais génèrent par la même occasion un volume de données considérablement plus important. Les équipementiers automobiles de pointe tirent parti de ces données en créant des « lacs de données » intégrés afin de constituer une source unique et fiable d’informations pouvant être interrogée de différentes manières à tous les niveaux de leur organisation, dans le but d’apporter davantage d’intelligence et de garantir la cohérence dans la prise de décision.
La collecte de données issues des systèmes embarqués offre de nombreux avantages, notamment la possibilité de développer de nouveaux modèles économiques. Voici quelques exemples parmi les innombrables cas d'utilisation intéressants des données automobiles qui peuvent tirer parti de la connectivité des véhicules au cloud :
- Surveillance de la sécurité
- Diagnostic des pannes
- Analyse prédictive / maintenance prédictive
- Optimisation continue des composants
- Optimisation des performances
- Analyse de l'utilisation des véhicules
- Planification des futurs véhicules
- Communication entre les véhicules et les infrastructures routières telles que les feux de signalisation (V2I)
- Communication entre véhicules voisins (V2V)
Il est essentiel de développer la capacité à collecter des données précieuses et soigneusement sélectionnées à partir des véhicules. Sonatus Collector est aujourd’hui en production et permet de créer des bases de données utiles pour nos clients équipementiers, qui peuvent ainsi résoudre des problèmes concrets et apporter une valeur ajoutée à leurs clients. Collector complète parfaitement les services AWS de stockage de données, qui permettent un stockage évolutif de différents types de données afin de rendre possible toute une gamme de solutions automobiles.
Prototypage virtuel de véhicules
Le prototypage rapide constitue une autre application importante du cloud. Le développement de logiciels pour les véhicules représente un véritable défi en raison de leur environnement profondément embarqué, composé de multiples systèmes interconnectés. De plus, la pression liée aux délais de mise sur le marché est omniprésente ; il est donc extrêmement avantageux de pouvoir développer des logiciels en parallèle du matériel. On parle parfois de « shift left » (déplacement vers la gauche) pour désigner cette approche qui permet d’anticiper le développement logiciel dans le cycle de développement.
Proposer aux véhicules des instances cloud dotées d’architectures compatibles peut améliorer considérablement l’efficacité des développeurs et accélérer la mise sur le marché, en permettant le développement dans le cloud puis le déploiement ultérieur sur les véhicules. Ce mode de conception peut également favoriser la collaboration entre des équipes situées dans différentes régions géographiques, qui peuvent être amenées à répondre à des exigences régionales différentes. En effet, il permet même le prototypage virtuel et le développement logiciel alors que le matériel est encore en cours de conception.
Les équipes les plus performantes utilisent cette approche pour déboguer le matériel avant même qu’il ne soit finalisé, ce qui s’est avéré accélérer considérablement la mise sur le marché et réduire les cycles d’itération du matériel nécessaires à la correction des bogues. Cette approche de prototypage présente également d’autres avantages, car les équipementiers s’éloignent de plus en plus des architectures de véhicules basées sur des calculateurs dédiés (ECU) exécutant une seule fonction fixe, au profit d’architectures consolidées comportant plusieurs cœurs fonctionnant en parallèle et gérés par des hyperviseurs et la virtualisation. Ce style de conception est plus évolutif, plus facile à vérifier et s'accorde avec l'expertise du cloud pour le prototypage, puis pour le déploiement en production dans les véhicules.
Sonatus utilise AWS pour créer des prototypes de nos propres travaux afin d'augmenter le nombre de cas de test que nous pouvons exécuter sans avoir à reproduire le matériel physique ni à le redémarrer à plusieurs reprises pour relancer un test.
AI / Apprentissage automatique et analyse de données
Une fois que nous avons rassemblé un ensemble de données pertinent et que nous l’associons à une puissance de calcul évolutive et flexible, cela ouvre la voie à des analyses de données incroyables qui n’auraient jamais été possibles auparavant. Ajoutez à cela l’expansion rapide des capacités d’apprentissage automatique (ML), et il devient possible de poser des questions encore plus pertinentes aux données. Les algorithmes d’apprentissage automatique évoluent et s’améliorent en permanence, et les approches de cloud computing permettent un apprentissage rapide des modèles dans le cloud. En particulier, alors que le secteur s’efforce de développer des modèles basés sur l’apprentissage automatique pour les systèmes d’aide à la conduite avancés (ADAS) et la conduite autonome, le modèle cloud peut être déployé progressivement dans les véhicules, avec un retour d’expérience permettant de s’assurer que les nouveaux modèles n’entraînent pas de régression.
Un autre atout du ML réside dans sa capacité à détecter des tendances et des anomalies qui seraient difficiles à coder à l’aide d’approches conventionnelles. L’analyse des données provenant d’un grand nombre de véhicules permet de mettre en évidence des tendances pouvant constituer des signes avant-coureurs. Par exemple, la collecte intelligente de données, associée au ML, peut être utilisée pour détecter de manière proactive des anomalies et les signaler afin que des mesures correctives soient prises avant qu’elles ne donnent lieu à des rappels dangereux. Sonatus Les constructeurs automobiles utilisent déjà l’ Sonatus Collector pour anticiper les problèmes et mieux répondre aux besoins de leurs clients en matière de service après-vente.
Systèmes d'aide à la conduite (ADAS) et conduite autonome
L'avènement des systèmes ADAS et de leur cousin plus performant, les véhicules autonomes, nécessite un travail considérable de modélisation et de mise au point, et le cloud joue un rôle essentiel dans ces avancées ainsi que dans la mise en place de systèmes de transport intelligents évolutifs. On ne saurait trop insister sur la complexité de ces tâches, en particulier aux niveaux d'autonomie les plus élevés, et ce n'est que grâce au cloud computing et à l'amélioration progressive des modèles que des progrès rapides dans ces domaines sont possibles dans l'ensemble du secteur automobile.
Tout d’abord, les constructeurs automobiles peuvent collecter et accumuler des données provenant d’une voiture connectée via un réseau cellulaire afin de constituer une base de données représentative des situations de conduite réelles, ce qui permet d’entraîner les modèles de reconnaissance et d’action. Les avantages de cette approche ne s’arrêtent pas là : la plupart du temps, la conduite normale est « monotone » et ne présente que peu de situations difficiles par trajet. Dans un environnement simulé, il est possible de reproduire artificiellement des cas limites à un rythme accéléré et de réaliser des progrès d’entraînement bien plus rapides qu’avec un entraînement basé uniquement sur des véhicules en conditions réelles. La plateforme de véhicules « Sonatus » peut être utilisée pour collecter des données riches afin de faciliter les analyses essentielles nécessaires à l’amélioration continue des systèmes ADAS et de la conduite autonome, offrant ainsi un nouvel outil puissant aux ingénieurs chargés de ce travail crucial.
Lors du CES 2024, l'Sonatus et AWS ont présenté une approche visant à améliorer la sécurité routière grâce au diagnostic à distance des véhicules, notamment lorsque ceux-ci ne parviennent pas à détecter les piétons. Nous avons montré comment un véhicule connecté équipé d'un collecteur « Sonatus » peut envoyer en temps réel vers le cloud des données ciblées concernant ces défaillances. Une fois ces données dans le cloud, AWS peut combiner en temps réel plusieurs sources d'informations, telles que l'outil d'analyse d'apprentissage automatique haute fidélité «Rekognition», ainsi que les données de fabrication relatives au véhicule et à ses versions logicielles et matérielles actuelles. Cette approche combinée permet d’identifier rapidement la raison pour laquelle le véhicule n’a pas émis d’alerte de collision, qu’il s’agisse d’une faiblesse des modèles d’apprentissage automatique dédiés aux piétons, d’un problème au niveau du matériel de la caméra ou d’autres composants du véhicule, afin de résoudre rapidement le problème.
Pour en savoir plus, écoutez le podcast « The Garage »
Si ce sujet vous a intéressé, vous pouvez en apprendre beaucoup plus : j’ai récemment eu une longue conversation en deux parties avec Stefano Marzani, responsable mondial des technologies pour les véhicules définis par logiciel (SDV) chez AWS, dans le cadre de notre podcast « The Garage ». Au cours de cette discussion très complète (liens vers la partie 1 et la partie 2), nous abordons tous les sujets mentionnés ci-dessus avec une précision incroyable. Si vous souhaitez en savoir plus sur ce sujet et écouter l’un des principaux experts du secteur en matière de SDV, ne manquez pas ces deux épisodes. Vous pouvez retrouver l’intégralité du podcast « The Garage » sur YouTube, Spotify ou Apple Podcasts. N’oubliez pas de vous abonner pour être informé des prochains épisodes !