Conduire n'importe comment faire partie intégrante de l'expérience de jeu dans un Grand Theft Auto. Et selon des scientifiques, c'est justement cette conduite dangereuse qui contribue à améliorer le pilotage automatique des voitures autonomes.
À lire aussi : Pokémon GO débarque dans GTA 5 !
Des chercheurs allemands de l'Université de Darmstadt et d'Intel Labs ont eu l'idée pour le moins originale d'utiliser Grand Theft Auto V pour récupérer des données destinées à aider l'apprentissage de la conduite aux voitures autonomes.
Pourquoi GTA V ? Parce qu'il associe un environnement réaliste (avec des conditions climatiques diverses) à des situations extrêmement variées. Cela permet un gain de temps considérable et donc une accélération de l'amélioration des véhicules autonomes.
En effet, récupérer des données dans la vraie vie est une opération extrêmement longue et peu efficace au sens où les situations rencontrées sont relativement peu nombreuses. La conduite souvent chaotique dans le titre de Rockstar Games permet de récupérer rapidement des données liées à de très nombreux cas de figure (comme par exemple celui d'un automobiliste qui se met à conduire à pleine vitesse sur le trottoir avec des passants qui tentent tant bien que mal de l'éviter).
D'après un article publié sur le site Business Insider, les scientifiques ont créé un logiciel capable de classer les objets trouvés sur les routes dans le jeu. Ces données permettent ensuite d'apprendre aux voitures autonomes à faire la différence entre des piétons et d'autres objets croisés sur les routes dans la vraie vie. Selon les chercheurs, les données récupérées dans GTA V sont "presque aussi bonnes, et parfois meilleures" que celles obtenues dans la vraie vie.
Voilà en tout cas une utilisation de Grand Theft Auto V à laquelle ses développeurs n'avaient certainement pas pensé. Si un jour les voitures autonomes deviennent suffisamment fiables et sécurisées pour que leur utilisation se démocratise, il faudra remercie (entre autres) les développeurs de Rockstar North.
[Sources : Business Insider/Visual Inference/LCI]