Mapillary est une start-up suédoise soutenue par Séquoia, Atomico qui a construit une banque de près de 130 millions d’images grâce aussi à une campagne de financement participatif. Elle libère aujourd’hui un jeu de donnée de près de 25000 images au niveau rue, comparable à Google Street View, annotée au pixel près, permettant l’apprentissage des systèmes d’aide à la conduite fondés sur l’intelligence artificielle.
Dans un contextede croissancecontinuedes projets basés sur l’intelligence artificielle et se donnant pour objectif l’aide à la conduite,la société fondée par un ancien d’Applese targue de mettre à disposition de la communauté « le jeu de données le plus grand et le plus hétérogène pour la reconnaissance des objets au niveau d’une rue » à ce jour. Le jeu de données couvre 190 pays avec des images construites sur les cartes issues de Mapbox et OpenStreetMap. Il est gratuit tant pour les équipes de recherches académiques ou privées. Si le jeu de données devait être utilisé dans le cadre de la commercialisation d’un produit, il faudra en revanche s’acquitter d’une licence.
Jan-Erik Solem, le PDG et cofondateur de Mapillary confie qu’il existe bien d’autres ensembles de données disponibles et utilisés par les entreprises pour générer des algorithmes d’apprentissage machine pour leurs systèmes embarqués. Cependant il commente : « ces jeux ne possèdent pas assez de variabilité et une couverture insuffisante pour être utiles dans les scénarios d’utilisation du monde réel. Ce que nous avons fait ici, c'est que nous avons sélectionné manuellement 25 000 images avec la variabilité que nous voulions des 130 millions disponibles sur Mapillary. Ensuite, nous les avons annotés manuellement pour étiqueter tous les pixels dans les images. Il s'agit d'un processus de travail manuel fastidieux et coûteux."
La gratuité de la mise à disposition du jeu de données a été rendue possible par le parrainage du travail de la société par de grands groupes comme Lyft, Toyota et Daimler. Ces derniers ont reçu une prépublication du jeu de données pour l’intégrer dans leurs processus d’apprentissage.
C’est un enjeu fort pour la société : construire des villes plus intelligentes, avec des cartes pour le futur et des véhicules autonomes. Utilisant la vision par ordinateur, Mapillary "lit" les images qui ont été téléchargées dans sa base de données pour identifier les emplacements en 3D et reconnaître et commander des objets en leur sein.