Laplace Intelligence développe des tests alimentés par l’IA pour véhicules autonomes
Laplace Intelligence, basé à Ann Arbor, fait progresser la sécurité des véhicules autonomes grâce à une technologie de red-teaming automatisée, un processus conçu pour tester les systèmes face à des vulnérabilités. Fondée par Howie Sun et Henry Liu, la startup se concentre sur l’assurance que les applications de l’IA dans le monde réel ne échouent pas, guidée par une vision de transition de la recherche académique vers des solutions pratiques.
« Imaginez si quelque chose comme ça se produisait dans le monde physique », a déclaré Sun, soulignant l’urgence de tests efficaces à mesure que les agents de l’IA passent des environnements virtuels aux applications du monde réel. L’entreprise vise à aider les organisations à identifier et à corriger les problèmes avant de déployer les technologies de l’IA, abordant ainsi les défis de sécurité posés par les systèmes robotiques.
L’approche innovante de Laplace utilise des simulations à haute fidélité, reconstruites à partir de scénarios réels, qui explorent de manière interactive les faiblesses des systèmes d’IA. La technologie vise à fournir une base de preuves que les entreprises, les assureurs et les autorités réglementaires peuvent faire confiance. Sun souligne : « Notre objectif est d’aider les entreprises à découvrir et à résoudre les problèmes avant le déploiement – et, au fil du temps, de construire une base de preuves partagée. »
En compétition lors du Startup Battlefield au TechCrunch Disrupt le 13 octobre, Laplace est l’une des 20 startups espérant attirer des investissements et de l’attention pour ses développements novateurs. Cet événement représente une opportunité significative pour la startup de mettre en avant ses capacités uniques dans un paysage concurrentiel.
L’environnement de simulation de Laplace utilise la plateforme Cosmos de Nvidia, créant des scénarios réalistes allant des situations de circulation urbaine à des contextes ruraux. Les développeurs peuvent manipuler ces environnements à l’aide d’instructions en langage, permettant des mises à jour en temps réel, comme la modification des schémas de circulation basés sur des conditions réelles collectées auprès de partenaires de données comme TomTom. Cette approche contraste avec les méthodes traditionnelles qui s’appuient sur des séquences enregistrées, révolutionnant la définition et les tests des cas limites.
Les simulations de la startup ne créent pas seulement des environnements, mais simulent également les réactions de divers participants à la circulation, améliorant ainsi la formation des véhicules autonomes. Les démonstrations ont montré que les véhicules peuvent s’adapter et réagir intelligemment dans des situations dynamiques, garantissant que les systèmes soient rigoureusement testés face à des comportements routiers inattendus.
Malgré leurs parcours académiques, Sun et Liu ont généré des revenus, obtenant des contrats avec des entreprises comme Isuzu et Bot Auto du Texas. Laplace collabore également avec Nvidia et T-Mobile sur un projet pilote de ville intelligente à San Jose visant à améliorer les opérations de circulation, tout en explorant des partenariats dans la robotique humanoïde pour des applications en entrepôt.
Sun anticipe une transition vers des pratiques commerciales plus durables alors que l’entreprise cherche à établir des sources de revenus récurrents. Se mesurer à des acteurs établis comme Applied Intuition, qui a levé des fonds considérables et affiche une valorisation de 15 milliards de dollars, pose des défis, mais Sun croit que la méthodologie unique de Laplace maintiendra des avantages concurrentiels. « Ce sera la plus grande forteresse », a-t-il déclaré, faisant preuve de confiance dans leur approche innovante de la sécurité de l’IA.
Le développement et le déploiement continus de mécanismes de test efficaces pour l’IA dans des espaces physiques mettent en avant une industrie en évolution qui privilégie de plus en plus la sécurité et la fiabilité à mesure que la technologie s’intègre dans la vie quotidienne.
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