Une jeune pousse de l’EPFL a aidé l’IUT d’Annecy pour la mise au point d’un vélo destiné à battre le record du monde de vitesse sur piste plate à plus de 130 kilomètres à l’heure… sur 200 mètres !
Le record du monde de vitesse en vélo sur piste plate est de 133,78 km/h à la seule force des mollets du pilote. Une nouvelle tentative pour battre cette performance établie par une équipe hollandaise en 2012 aura lieu en septembre aux États-Unis dans le désert du Nevada, dans le cadre du World Human Powered Speed Challenge.
Pour améliorer son deux-roues, l’équipe de l’IUT d’Annecy s’est tournée vers Neural Concept, spin-off de l’EPFL. L’intelligence artificielle développée par la jeune entreprise permet d’obtenir en quelques minutes une forme optimale. Son programme permet d’optimiser l’aérodynamisme dans de nombreux domaines.
De l’extérieur, ce vélo caréné à pédalage couché ressemble davantage à une petite voiture de course qu’à un deux-roues sans moteur. Développée sur mesure pour le pilote de l’équipe française, la structure doit épouser étroitement sa physionomie. Couché dans cet espace très confiné, le cycliste devra parcourir 200 mètres le plus rapidement possible, après une prise d’élan de huit kilomètres sur les routes rectilignes du désert du Nevada.
Carénage optimisé
Les méthodes d’optimisation aérodynamique sont très gourmandes en calcul. La méthode classique fait seulement appel à l’intuition de l’ingénieur pour décider d’un certain nombre de formes ensuite testées en simulation. Pour la première fois, le dessin de la forme du carénage a été guidé par le programme d’optimisation. Le programme traite ces données en comparant rapidement d’innombrables formes, utilisant n’importe quel format.
Avec des critères précis de longueur et largeur maximale, d’espace pour le passage du mécanisme et des roues, le programme a aidé à décider de l’emplacement de la largeur maximale de l’engin. Sur la base de formes génériques présentées sous forme de réseaux de points, les chercheurs du Laboratoire de vision par ordinateur ont entraîné un réseau neural convolutif à prédire leurs caractéristiques aérodynamiques. Ce genre d’intelligence artificielle à plusieurs niveaux de traitement parvient à catégoriser les informations des plus simples aux plus complexes. Les premières couches détecteront par exemple les contours, puis attribueront les contours à un objet, puis ces informations seront utilisées pour distinguer plus précisément à quelle catégorie appartient l’objet.
Le programme permet d’explorer les formes plus rapidement et de manière plus approfondie, avec une précision du résultat nettement meilleure. « Dans certains cas, il permet d’obtenir un résultat 5 à 20 % plus aérodynamique que la méthode habituelle et, encore plus important, cette approche s’applique aux cas que la méthode traditionnelle ne peut pas traiter », assure Pierre Baqué, CEO de la spin-off. De plus, il compare les exemples trouvés sans a priori.
Le World Human Powered Speed Challenge, concours ouvert aux deux-roues développés par des instituts universitaires, se tiendra du 10 au 15 septembre aux États-Unis. D’autres vélos seront au départ pour battre le record du monde sur piste plate. Un test grandeur nature pour le programme de Neural Concept et l’équipe de l’IUT d’Annecy. Le programme permet aussi de très nombreuses autres utilisations : drones, éoliennes, aéronautique par exemple. Cette application d’apprentissage automatique intéresse les professionnels puisque Pierre Baqué a été invité pour la présenter le 12 juillet à Stockholm lors de la plus grande conférence internationale annuelle du domaine (International Conference in Machine Learning). La start-up et l’équipe de l’IUT d’Annecy ont d’ores et déjà commencé à travailler sur le vélo de l’année prochaine, qui devrait être dessiné entièrement par le programme, sans intervention humaine.
