Mais ou sont les trains automatiques ?

Bonjour,

J’ai une question qui me taraude depuis longtemps… on parle beaucoup des voitures autonomes on nous dis que c’est pour dans quelques années, certain modèle de voiture, actuellement commercialisé, on déjà des mode semi autonome (Tesla par exemple).

Mais dans nos trains qui roulent sur des rails et qui doivent s’arrêter seulement a des endroits très précis (Gare) il y a toujours des conducteur. et dans les médias je ne vois jamais d’article parlant d’automatisation des trains, pourquoi quelqu’un a une réponse à cette question ?

C’est déjà le cas pour les métros mais c’est dans un circuit fermé. Pour un train il y’a tellement de paramètres qui peuvent se présenter que la présence d’un humain est sûrement encore indispensable.

Je n’y connais rien en train mais les paramètres extérieure me semble beaucoup plus limité que pour une voiture, et les voitures sont déjà bien avancé dans le domaine.
Et dans le cas d’un gros problème rien empercherais que l’on puisse prendre le contrôle du train à distance, via la tour de contrôle (je sais pas si c’est le bon terme pour les trains)…

Je pense que vu l’étendu du réseau ferroviaire, ça coûterait très cher à mettre en place pour un bénéfice assez limité alors qu’il “suffit” de payer 1 ou 2 conducteurs par train pour le même résultat.

Parcequ’il y a un truc qui s’appelle les syndicats…

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Tu crois vraiment que sur le long terme ce ne serais pas rentable (10/20 ans), les coûts salariaux sont quand même assez élever ?

Ça fait partie de ma réflexions/questionement est-ce que les emploies perdu sont un freins à cette évolution, ou c’est dû a des contraintes technique/budgétaire ?

Ça ne sert à rien de vouloir tout automatiser à fond. En plus on perd les compétences.

Dans la série sur les crash aériens il y a 2 cas opposés pour l’illustrer:

  • Un avion coréen qui s’écrase “bêtement” à un atterrissage aux USA, avec de nombreux morts, car les pilotes ne savent plus atterrir sans ILS.
  • un avion qui amerrit sur le fleuve Hudson (à New-York), sans faire aucun morts, grâce à son pilote ancien de l’armée de l’air. Aucun scénario n’aurait pensé à faire décider au pilote automatique de faire cela.

A mon avis techniquement on peut très bien automatiser les trains, surtout ceux en circuit fermés comme les TGV, mais quel serait l’intérêt.

Je lis des forums de transport en commun, et si j’en crois ce que j’y ai lu, ce qui pousse à l’automatisme dans les métros ce n’est pas l’automatisme pour l’automatisme, mais le fait de devoir gérer des paramètres modifiés en temps réel et par forcément facilement gérable : je parle des cantons mobiles glissant, autrement dit au lieu d’avoir des portions (les cantons) de feux fixes qui séparent chaque train, c’est l’ordinateur qui gère des cantons devenus virtuels qui se déplacent au plus près des trains. Et quant le trafic est comme dans un métro, avec une fréquence très élevée, l’automatisme le simplifie, mais il me semble qu’il y a des rames qui sont mixtes (comme la 1 à Paris, ou complétement automatisée comme la D à Lyon, ou la 14 à Paris).

L’automatisme ne devrait pas être une fin en soi, mais un moyen de faciliter la vie des gens…mais on va rendre les gens complétement incompétent si on ne les implique pas un minimum. Je préférerais un automatisme qui aide les handicapés moteur à conduire une voiture, c’est-à-dire tout asservir à l’ordinateur mais laisser le choix au conducteur, qu’un automatisme où on fait la sieste dans la voiture (ou le train), mais où les compétences, les décisions, et les réactions en cas de soucis ne sont plus possibles.

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La 1 est mixte, mais la 14 est auto (gérée par des techs dans un lieu distant).
C’est simplement mon observation d’utilisateur, je ne suis pas spécialiste

oui tout à fait :slight_smile:

Pour moi la 1 et la 14 sont identiques. Le matos a toujours permis la cohabitation avec des rames manuelles.

Ça va venir, juste actuellement ça coute moins cher de payer des conducteurs. Et c’est pas pour dénigrer leur boulot, mais il est complètement automatisable.Comme le mien de travail. Et le votre. (Oui, même si vous faites un truc créatif/artistique). C’est pas si loin le futur, pour vous en convaincre, matez la vidéo ci dessous. Oui, elle fait 15min. De toute façon, vous n’avez rien d’autre a faire.

C’est repris de ce post la : Heetch : l’app du covoiturage facile
Ou on avait eu les mêmes discussions, et ou @Hoaxymore avait posté un lien très intéressant :

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Flippant, et ça semble réaliste.

Et ce n’est que la pilule rouge.

Si tu veux aller plus loin dans la flippe réaliste sur notre avenir à court terme, il faut voir All Watched Over by Machines Of Loving Grace de la BBC (trouvable sur Vimeo, j’ai linké dans le thread que cite ana-l) ou lire Le Dernier Qui s’en Va Éteint la Lumière, de Paul Jorion.

Et la tu comprends que les trains automatiques, s’ils sont un exemple sympa, ne sont qu’un aspect très satellite d’une question plus globale sur ce que nous sommes en train de précipiter.

Bon, j’ai regardé le documentaire et je l’ai trouvé problématique. Il y a notamment deux points qui sont occultés et qui changent complètement les conclusions. Il ne dit rien de clairement faux mais je pense qu’il est trompeur.

Premièrement, il y a une surestimation immense, et c’est répandu aussi dans les médias, des capacités des systèmes d’IA. Il y a de l’emballement car certains succès récents ont été marquants mais il ne faut oublier, ni le spectre limité des tâches où une IA est aujourd’hui compétente, ni le travail humain qui a été mis en oeuvre pour arriver à ce résultat. Quelques exemples:

  • Beaucoup d’articles mentionnent le fait que les réseaux à convolution arrivent à dépasser les humains en reconnaissance d’images. D’une part, ces systèmes ont appris sur des millions d’images pour lesquels la bonne réponse était donnée, bien plus que ce dont aucun humain a besoin. Deuxièmement, la performance est mesurée sur des images extrêmement similaires aux images utilisées pour entraîner le modèle. Un article de 2011 s’est amusé à tester des réseaux à convolution appris sur un jeu de données d’images pour le tester sur un autre, a priori similaire (mêmes objects, les tailles ont été normalisées, etc.) Les performances sont bien moins bonnes.
  • Le premier article sur les réseaux à convolution remonte à 1989. De loin, on ne voit aucune différence entre l’architecture de cette époque et celle utilisée aujourd’hui. Quand on regarde dans les détails, on se rend compte que l’architecture utilisée pour la reconnaissance d’images n’est pas la même que pour la reconnaissance de chiffres, quand bien même les problèmes seraient similaires. Il y a aujourd’hui un paquet de labos qui bossent sur l’IA pour la langue naturelle et on est encore loin du compte.
  • On est en train d’atteindre un mur. Comme dit plus haut (et dans mon autre post sur le sujet), toutes les avancées reposent sur l’existence de gigantesques bases de données pour lesquelles on a la bonne réponse. Je ne pense pas que la taille de ces bases va pouvoir maintenir la croissance qu’elle a eue Si on prend FB, par exemple, le nombre d’images dépend du nombre d’utilisateurs. A moins de contact extraterrestre, ce nombre devrait se stabiliser. On ne sait pas aujourd’hui comment utiliser des données pour lesquelles on ne connaît pas la réponse. On y arrivera un jour mais on ne sait pas quand. De plus, tout comme les réseaux à convolution ont mis 25 ans à être largement utilisés, il faudra du temps pour mettre à profit notre nouvelle utilisation des données.
  • Il parle de la voiture autonome (de manière amusante, il montre des voitures avec un LIDAR qui n’est a priori pas la techno qui va se répandre) en parlant de millions de kilomètres, mais ces kilomètres ont été parcourus dans des directions précises. On est encore loin aujourd’hui d’une voiture autonome qui aurait la même versatilité qu’un humain. Je vais y revenir à la fin.

Deuxièmement, et c’est un argument plus économique et politique, il présente le remplacement d’humains par des robots comme une catastrophe. Supposons que demain, 45% (comme il le dit) des emplois soient parfaitement remplis par des robots. C’est donc qu’on a généré la même valeur qu’auparavant avec 45% de travailleurs en moins. C’est une nouvelle fantastique, à une condition: que cela profite à tous. Or, aujourd’hui, on est encore dans un mode de pensée où le revenu est associé au travail. Dans ce mode-là, effectivement, l’arrivée de robots est problématique. Si, en revanche, on décorrèle les deux, alors le tableau est beaucoup moins sombre. Bien sûr, il y a énormément de points à résoudre, économiques comme politiques, pour arriver à un changement de paradigme. Mais, si on y repense, la révolution industrielle n’a pas fait que faire évoluer les emplois. Elle nous a aussi permis de travailler moins.

Maintenant, j’aimerais revenir plus en profondeur sur le point que je mentionnais pour les voitures. Il faut savoir qu’aujourd’hui, la publication scientifique et l’adoption de nouvelles méthodes se fait par la mesure de la performance. Si vous lisez un article, vous verrez que l’algorithme X fait en moyenne 4% d’erreur alors que Y faisait 5%, donc X est mieux. Sauf que personne ne dit ce que signifie “en moyenne”. Pour moi, l’intelligence est la capacité à agir de manière adaptée dans les situations qui se présentent. Sauf que, en tant qu’humain, les situations qui se présentent sont le résultat d’une nécessité (je dois conduire de nuit sous la neige pour amener mon bébé à l’hôpital) et d’un choix (je vais attendre qu’il fasse beau pour partir en vacances en voiture). Pour les algorithmes, la moyenne calculée est sur un ensemble de situations arbitraires, qui peut ou peut ne pas représenter la réalité.

Dit autrement, un algorithme de machine learning ne répond pas à un contrat précis. Aujourd’hui, personne ne peut garantir le résultat dans des conditions réelles. Ce qui amène la question de la responsabilité. Si mon nouvel algo de détection de terroriste fait 5% d’erreur, je ne suis absolument pas en mesure de dire si, utilisé dans un drone pour tirer sur les terroristes, il fera 1% ou 30% de victimes collatérales. La différence avec un soldat qui peut se tromper, c’est qu’il sera moins évident de savoir qui doit porter la responsabilité. De manière plus anodine, Microsoft l’a bien vu avec son bot: le comportement n’était pas celui prévu bien que l’algo ait très bien marché. Si les IAs sont amenées à nous côtoyer de plus en plus, l’un des plus gros défis va être d’adapter notre notion de responsabilité. Je ne me fais pas de souci pour les applications marchandes car ce n’est qu’une question d’argent. En revanche, sur les questions de justice (aller chercher la jurisprudence), d’embauche (présélection automatique de candidats), de santé (diagnostic automatique) ou militaires, les défis et conséquences sont bien plus importants. Et ça, pour moi, c’est bien plus problématique et concrets que des emplois qui disparaissent à cause de l’IA.

Pour une autre lecture du futur avec les robots, c’est ici (en anglais).

L’article qui teste sur d’autres jeux de données est ici

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Perso, la surestimation est peu être immense, mais a la fin, le résultat est le même. Ça sera ptet pas notre génération, mais c’est quand même pas si lointain que ça. Apres, sur le coté dramatique de la chose, je l’ai pas perçu comme si dramatique, ça me réjouis plutôt même. Mais effectivement tout ce que tu dis est plutôt vrai aussi, il faudra que ça profite a tous et décorrèler travail = revenu (et rien que ces 2 trucs, c’est pas gagné)

Je suis d’accord sur ton 2e point mais pour moi la vidéo ne l’aborde pas, elle pose plus le constat que l’on va assister à une importante disparition d’emplois pour les humains ce qui est un problème dans les paradigmes sociétaux actuel. Il ne m’a pas semblé que l’objectif était de proposer des solutions mais plus de poser le problème.

Pour ton 1er point, j’ai l’impression c’est plus un problème technique et donc un problème de “quand” va-t-on y assister plus que “si”. J’ajouterais que l’on y assiste déjà : les caissières disparaissent en partie grâce aux caisses automatisés, idem pour certains employés dans les entrepôts ou les bibliothèques (pensez à la BNF où l’obtention d’un document se fait grâce à un système automatique plutôt qu’à des bibliothécaires). Il ne faut pas oublier que beaucoup de boulots ne font pas appel à des fonctions cognitives très élevées et ceux-là sont, pour beaucoup d’entre eux, déjà menacés.

Pour l’aspect transport : il y a une entreprise qui va mettre en place un transport automatisé sur un de ses sites (dans quelques semaines), c’est déjà quelques emplois de perdus pour l’homme…

sur la 14 circuit fermé court (pour le moment) en sous terrain et surveillé par des caméras etc etc
La 14 c’est pas de l’IA c’est juste quasi tout fait en B (je connais les mecs qui l’ont fait).

Pour les grandes lignes la majorités des actions sur les TGV sont automatisées (comme en Avion d’ailleurs où on peut tout faire en mode autopilote), les conducteurs/pilotes ne sont là qu’en cas de problème … tu me dira comme sur la 14 oui mais non, les paramètres d’avoir une vitesse plus grande, des interconnexions multiples, et des voies en extérieur compliquent les choses.
Sur la 14 tu ne peux pas avoir de collisions des rames car le système gère en gros (vraiment très gros) que les espaces que sur une ligne “infinie” dans une direction à une vitesse limitée qui permet des arrêts court; j’ai même envie de dire qu’en cas d’accident la vie des passagers est peu engagée.
Sur un TGV il y a tellement de paramètre, de croisement avec des lignes autres que ce n’est pas possible de programmer tous les cas (contrairement à ce qui a été fait en B sur la 14) donc la présence humaine est nécessaire ne serait-ce qu’au cas où. Ensuite en cas d’accident tu as combien de mort ? 50 / 100 … plus ?
Je pense que le problème n’est pas tant le coup d’exploitation que le coup du risque.

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Concernant les voitures autonomes, il faut bien se rendre compte qu’on sait faire depuis deja pas mal de temps. Ce n’est pas les algo qui prennent du temps, c’est l’évolution du matos et de la légalisation (le fameux drive by wire).

Aujourd’hui la question de la recherche sur la voiture autonome ne se pose presque plus. Il y a des moins en moins de financement pour le contrôle “pur et dur” d’un véhicule. On sait faire et de façon réactive (pas de scénario prédéfinit, pas de situations apprissent à l’avance,…). On embarque un LMS, une VeloDyn si on est riche, une ceinture d’US, etc. On sait fusionner les données pour avoir un bon contrôle. On le voit très bien avec l’industrie qui l’intègre petit a petit sous forme d’assistance à la conduite. En premier le régulateur de vitesse, puis le parcAssist, la detection d’obstacle, etc… Ce sont ni plus ni moins que des briques de la voiture autonome qu’on connait depuis pas mal de temps dans les labos. Pour finir sur les voitures, aujourd’hui la question porte de plus en plus sur le confort, la sécurité et la sureté de fonctionnement. Sur la prédictibilité des systèmes de systèmes, sur les verifications formelles en runtime.

Pour les trains c’est le même principe avec en plus un background plus important. On ne change pas une rame pour le plaisir, l’amortissement est plus important que sur une voiture mais il y a deja pas mal d’automatisation sur les derniers TER. La courbe d’acceleration par exemple, la vitesse max, la gestion du pantographe… Et faut pas croire le TGV c’est construit sur deux principes : la rapidité et la sécurité, l’automatisation arrive, comme pour les voitures, brique par brique.

Il faut aussi bien distinguer pas mal de chose. Quand on parle d’IA on melange pas mal de chose, il y a les IA supervisées et non supervisées, les centralisées et les décentralisées, les cognitives et les réactives, etc…

Les IA réactives par exemple, sont deja dans nos voitures, dans nos usines et surement même dans nos smartphones. Elles sont super pratique pour répondre à des situations non prévu par le concepteur et qui demande plus de réactivité que celle d’un humain.

Le language ne change rien. Si c’est un soft qui est capable de prendre une décision, c’est de l’IA.

il ne prends aucune décision c’est juste du formel qui dit si blabla alors blabla.