Baidu, c'est "le google chinois" (en faisant un raccourci) et tout comme Google, Baidu compte bien mettre son immense savoir-faire au service de la voiture autonome ou plutôt "hautement autonome".

Car en effet, Baidu estime, contrairement à Google, que la voiture ne doit pas remplacer le conducteur. "C'est en fait un assistant intelligent qui récolte des données de situations sur la route pour s'en servir localement par la suite. Nous n'appelons pas cela une voiture sans conducteur. Je pense qu'une voiture doit aider les gens, pas les remplacer, donc nous appelons cela une voiture hautement autonome" déclare Kai Yu, le directeur de l'Institut de Deep Learning (*) de Baidu.

Concrètement, à tout moment, le conducteur peut reprendre le contrôle de la voiture et donc à l'inverse de la voiture Google, il y aura toujours un volant et un pédalier. Mais la voiture connaîtra déjà le chemin et aura appris à se sortir des situations rencontrées. Pour développer sa voiture, Baidu va s'appuyer sur l'énorme volume de données déjà collectées sur les différentes routes de Chine.

Comme Google, Baidu s'est lancé dans le Big Data et son système de cartes routières permettra aux voitures de se "former" avant d'être lâchées dans la nature. "La liberté signifie une voiture suffisamment intelligente pour manœuvrer par elle-même, comme un cheval, et prendre des décisions selon la configuration de la route" ajoute Yu. Un cheval qui en plus aura appris le chemin par cœur.

Si les buts de Baidu et Google sont visiblement différents, leurs méthodes sont similaires. Partir de la montagne de données collectées par ces deux monstres des recherches sur Internet pour prévoir le trajet et anticiper les manœuvres. En revanche pour l'un, l'humain reste l'élément déterminant dans la conduite, pour l'autre ce n'est plus qu'un passager passif. On devrait désormais assister à une guerre entre les deux moteurs de recherche pour savoir qui sortira le premier son prototype viable.

(*) : le Deep Learning a pour objet de générer des algorithmes à apprentissage et haut niveau d'abstraction. Ils sont notamment utilisés dans la reconnaissance d'image

Source : The next web, illustration : Baidu, Google