Le championnat de drones autonomes A2RL établit de nouveaux standards pour l’IA en vol autonome

Le championnat de drones de l’Abu Dhabi Autonomous Racing League (A2RL) a servi de banc d’essai déterminant mettant à l’épreuve l’excellence humaine et l’autonomie de pointe. Le drone autonome TII Racing, représentant le Technology Innovation Institute, a établi un temps record en autonomie pour s’adjuger l’AI Speed Challenge, tandis que Minchan Kim, pilote de drone FPV (vue à la première personne) sud-coréen - champion du monde FPV - s’est imposé de justesse face à son adversaire IA lors d’une finale décisive Humain vs IA, au terme d’un affrontement haletant jusqu’au fil d’arrivée.

Organisé par ASPIRE, la branche d’accélération de l’innovation du Advanced Technology Research Council (ATRC), l’événement a mis en lumière les progrès rapides de l’autonomie guidée par la vision, tout en rappelant les écarts infimes qui séparent encore l’instinct humain de l’exécution précise des machines à haute vitesse.

Disputé sur deux jours, les 21 et 22 janvier, dans le cadre d’UMEX, le championnat A2RL a rassemblé des équipes de recherche en intelligence artificielle de premier plan ainsi que des pilotes FPV de classe mondiale, qui se sont affrontés dans plusieurs formats de course visant à tester la perception, la prise de décision et la maîtrise du pilotage dans des conditions de course réelles. Une cagnotte totale de 600 000 USD a été attribuée aux participants.

TII Racing établit la performance de référence du championnat à l’AI Speed Challenge

Lors de l’épreuve AI Speed Race, TII Racing a dominé la compétition en enregistrant le meilleur temps du championnat, enregistrant un tour de référence établi à 12,032 secondes. MAVLAB s’est classé juste derrière, avec un chrono de 12,832 secondes, soulignant le resserrement des écarts de performance en tête du classement.

Stéphane Timpano, CEO d’ASPIRE, a souligné : « Ce qui marque l’édition de cette année sont les progrès collectifs de l’ensemble des équipes. Par rapport à la première saison, ces équipes ont atteint des régimes de vitesse plus élevés, avec plus de stabilité et de régularité, essentiellement grâce aux avancées logicielles. Cette dynamique démontre la maturité croissante des capacités autonomes lorsqu’elles sont confrontées à un environnement ouvert et compétitif. »

L’AI Speed Race évalue les capacités autonomes à l’état pur, en testant la précision de la perception, la maîtrise fine du pilotage et la vitesse maximale sur un circuit dégagé, sans interférence d’autres drones. Les résultats de cette année témoignent des avancées significatives en matière d’autonomie guidée par la vision et de prise de décision, fruits exclusifs d’optimisations algorithmiques.

Giovanni Pau, directeur technique de TII Racing, a déclaré :
« Réussir à établir le tour le plus rapide du championnat reflète l’ampleur de nos efforts en matière de développement et de test logiciel. Atteindre un tel niveau de performance dans un défi d’autonomie pure démontre le potentiel de systèmes guidés par la vision, conçus selon une approche rigoureuse, lorsqu’ils sont exploités à leurs limites opérationnelles. »

La course multi-drones met à l’épreuve la coordination dans un environnement aérien partagé

Les épreuves de l’AI Multi-Drone ont déplacé l’objectif de la vitesse individuelle vers l’interaction et la coordination en espace aérien partagé. MAVLAB a remporté la Multi-Drone Gold Race, démontrant une planification multi-agents robuste et une consistance opérationnelle sous contrainte. FLYBY Racing s’est imposé dans la Multi-Drone Silver Race, soulignant la profondeur croissante des performances et la compétitivité du championnat.

Ces courses ont mis à l’épreuve les capacités d’évitement de collision en temps réel, la planification de trajectoire et la robustesse en environnements dynamiques ; des capacités qui comptent parmi les défis les plus difficiles pour les systèmes aériens autonomes.

Finale Humain v/s AI :  une bataille au meilleur de neuf, qui s’est jouée sur un fil

La finale Humain vs IA a offert l’un des moments les plus marquants du championnat, avec une confrontation qui s’est jouée jusqu’à la course ultime. Minchan Kim, champion du monde FPV, a affronté le drone autonome du TII Racing dans une série best-of-nine, restée à égalité à quatre victoires partout.

Dans la dernière manche, Kim a gardé son avance tandis que le drone autonome a percuté une porte et n’a pas réussi à se relancer, offrant la victoire au pilote humain.

Systèmes autonomes testés dans des conditions identiques

En plaçant les systèmes autonomes en comparaison directe avec les pilotes de drones humains les plus accomplis au monde, le championnat a mis à l’épreuve les performances de l’IA dans des scénarios exigeant une perception ultra-rapide, un contrôle d’une grande précision et une résilience sous une pression soutenue.

Tous les drones ont concouru en autonomie complète, en utilisant une seule caméra monoculaire RGB frontale et une unité de mesure inertielle. Les technologies LiDAR, la vision stéréoscopique, le GPS et tout système de positionnement externe n’étaient pas autorisés.
 

Cette configuration minimale de capteurs reflète la perception dont disposent les pilotes humains et garantit que les progrès de performance sont dus au logiciel d’IA, et non à la sophistication des capteurs. Cette approche permet une comparaison directe, à armes égales, entre humain et machine, tout en restant en phase avec les contraintes opérationnelles réelles de l’autonomie civile.

L’A2RL Summit 3.0 : de la compétition au déploiement 

Le championnat a fait suite à l’A2RL Summit 3.0, organisé le premier jour d’UMEX, où décideurs, chercheurs et leaders industriels ont discuté de la manière dont les leçons tirées de la course autonome peuvent éclairer le déploiement sûr et responsable de systèmes autonomes basés sur l’IA, en dehors des environnements de compétition.

Le sommet a réuni des intervenants de haut niveau issus du gouvernement, de la recherche et de l’industrie, dont Salem AlBalooshi, directeur de la technologie chez « du », et Marcos Muller-Habig, directeur principal de développement chez Abu Dhabi Gaming, entre autres. Les débats ont porté sur la réglementation, le passage de la simulation à la réalité, ainsi que les voies nécessaires pour déployer l’autonomie à grande échelle dans des secteurs tels que la logistique, les interventions d’urgence et la mobilité aérienne du futur.

Au-delà de la compétition, l’Abu Dhabi Autonomous Racing League (A2RL) sert de banc d’essai scientifique public, rassemblant le fruit de nombreuses années de recherche sur les systèmes autonomes en quelques jours de performances mesurables et observables. En exposant les systèmes d’IA à des conditions extrêmes et à grande vitesse, l’A2RL établit des références crédibles qui informent directement les applications réelles de ces systèmes et renforcent l’ambition d’Abou Dhabi de devenir un hub mondial pour la recherche appliquée, l’IA et l’innovation en systèmes autonomes.

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