Profil: Entretien avec une PME sur la conception de véhicules autonomes (1ère partie)

Je pense qu'il y a quelques années, chacun d'entre nous rêvait de s'asseoir dans un robotaxi et de dire à une intelligence artificielle : « Je veux aller au prochain cinéma", et tout se ferait automatiquement ». Se détendre, profiter du film. Avec le recul, je dois dire que cela a pris beaucoup plus de temps que prévu. De nombreux développements ont eu lieu, beaucoup d'énergie et de temps y ont été consacrés. Cependant, je pense que des problèmes tels que les conditions météorologiques, la neige et la circulation mixte ont été beaucoup plus difficiles à surmonter que la plupart d'entre nous ne le pensaient. Par conséquent, l'ensemble des progrès est axé sur la sécurité et prend plus de temps que prévu.  

Je pense que les gens parlent beaucoup des niveaux, mais il y a quelques brèves explications sur ce que sont les niveaux. Je pense que le niveau zéro, c'est vous qui conduisez le véhicule. Lorsque nous passons au niveau un, l'abréviation signifie « les pieds hors des pédales », ce qui signifie que la voiture est capable de se diriger lorsque vous traversez la voie, et donc de vous maintenir entre les deux voies. Et si une voiture vous précède, elle commence à décélérer. Elle freine d'elle-même, puis accélère à nouveau jusqu'à la vitesse que vous avez définie. Voilà pour le niveau un. Au niveau deux, on parle de « mains libres ». Il s'agit d'une automatisation partielle, ce qui signifie que le véhicule peut actionner la direction, ainsi que l'accélération et la décélération dans des cas spécifiques. Au niveau trois, on parle d'un tout autre langage, car jusqu'au niveau deux, le conducteur reste responsable. À partir du niveau trois, la responsabilité incombe à la voiture, au logiciel, à l'intelligence de la voiture. Ici, le niveau trois signifie « yeux libres ». Le conducteur n'a donc pas besoin d'observer la conduite, mais doit être prêt à prendre le contrôle lorsqu'une alerte se déclenche. En cas de mauvais temps ou de situation dangereuse, il doit prendre le relais. À partir du niveau quatre, le conducteur n'est plus nécessaire, c'est vraiment une conduite sans surveillance. Le conducteur n'est plus nécessaire. Le véhicule peut fonctionner, mais dans des conditions de conduite limitées. Au niveau cinq, le conducteur n'est vraiment plus nécessaire. L'automatisation est totale dans toutes les conditions de conduite.  

Je pense qu'il y a beaucoup plus d'obstacles que nous ne l'aurions jamais imaginé. Rien qu'en essayant d'en compter un, deux, je pense que jusqu'à quatre obstacles me viennent à l'esprit. Je pense que nous avons tout d'abord des obstacles techniques. Nous les voyons lorsque nous sommes confrontés à des scénarios non définis. En particulier dans les villes, lorsque des enfants jouent dans les rues, que des cyclistes et des piétons traversent les rues. Il y a aussi le trafic mixte. Imaginez une voiture circulant à Paris. Cinq voies, beaucoup de voitures qui entrent et sortent. Des scénarios très imprévisibles, difficiles à intégrer dans l'apprentissage et l'intelligence artificielle. Les obstacles techniques liés au trafic mixte sont donc difficiles à surmonter. L'autre obstacle que je vois est la responsabilité. Comme je l'ai déjà dit, lorsque l'on passe du niveau deux au niveau trois, la responsabilité incombe au constructeur automobile. Et cela ne leur est pas facile à accepter. Si vous vous trouvez dans des situations dangereuses dans différentes conditions météorologiques, quel constructeur automobile assumera la responsabilité en cas d'accident ? Comme nous le savons tous, aux États-Unis, par exemple, les amendes infligées par les tribunaux peuvent être très élevées. 

C'est donc un risque à prendre et un obstacle à l'atteinte de niveaux d'autonomie plus élevés. Un autre obstacle que je vois est d'ordre humain. Il s'agit de la préparation à la conduite autonome. Je pense qu'environ 60 % des gens ne font toujours pas confiance à la conduite autonome. Il existe donc un obstacle humain, à savoir si les gens sont prêts à passer au mode autonome ou non. Enfin, le dernier obstacle à ne pas négliger, selon moi, est le coût. Les gens ne sont pas prêts à payer un supplément considérable pour une voiture particulière, pour le plaisir et la détente. Et si vous passez à des niveaux d'autonomie supérieurs, nous parlons d'exigences informatiques plus élevées, de beaucoup plus de capteurs, de fusion de capteurs, d'intelligence artificielle, et cela a un coût. Il existe donc un certain nombre d'obstacles. Quel type d'autonomie les gens sont-ils prêts à payer ? Lorsque nous parlons de sécurité, les gens sont prêts à payer pour la sécurité dans les voitures particulières, mais pour l'autonomie relaxante, cela reste un obstacle dont il faut discuter.  

Je pense que c'est une sorte de parcours du combattant. Aujourd'hui, on peut dire que si le temps est parfaitement ensoleillé en Californie et que le marquage routier est clair, les voitures autonomes n'ont aucun mal à suivre la route et bénéficient d'une bonne visibilité. Les caméras voient loin devant. L'ordinateur a suffisamment de temps pour réagir. Les temps de latence ne sont pas critiques dans ce cas. Mais lorsqu'il neige abondamment, il ne faut pas sous-estimer les conséquences. Le cerveau humain d'un bon conducteur entraîné, peut conduire dans des conditions de fortes chutes de neige, où les lignes sur la route ne sont plus visibles. Il n'y a donc que de la neige partout. Pourtant, un conducteur expérimenté réduira sa vitesse à une certaine limite et conduira de la manière la plus sûre possible. Ces conditions, les fortes pluies, les fortes chutes de neige, sont difficiles à surmonter. L'ensemble de capteurs que nous utilisons ici est essentiel à cet égard. Je pense que nous progressons continuellement. Avec une caméra, vous avez une bonne visibilité, mais lorsqu'il neige, la caméra atteint ses limites. Le radar est alors un peu plus performant et il s'agit de fusionner les capteurs. Je pense que c'est un processus. J'ai l'impression que les constructeurs automobiles essaient actuellement de trouver une solution axée sur la sécurité, afin de ne pas prendre de risques excessifs dans toutes ces conditions météorologiques. Nous devons rester prudents. 

Je pense que lorsque nous nous intéressons aux voitures particulières, ce que je constate actuellement, c'est qu'il existe une forte tendance en matière de sécurité, car passer à une conduite entièrement autonome en se relaxant, en regardant un film, comporte des risques. Mais lorsque nous parlons d'un niveau deux plus pour les voitures particulières, nous parlons de conduite automatisée. Et c'est quelque chose qui s'avère très important. Nous enregistrons des taux de croissance de plus de 20 % par an dans ce domaine, car des capteurs sont utilisés pour permettre le freinage d'urgence. Lorsque vous sortez d'un parking, les capteurs regardent à gauche et à droite. Y a-t-il des véhicules qui s'approchent ? Ils permettent donc de voir des zones que vous ne pouvez généralement pas voir en tant que conducteur. Et c'est là tout l'intérêt du niveau deux : vous bénéficiez d'une sécurité supplémentaire tout en conservant la fiabilité du conducteur, ce qui représente un atout considérable pour les personnes concernées, d'autant plus que le surcoût n'est pas trop élevé. Vous gagnez donc beaucoup en sécurité et en confort de conduite, sans que cela ne vous coûte trop cher. En revanche, lorsqu'il s'agit des poids lourds commerciaux, c'est une autre histoire. Le niveau deux plus offre une sécurité supplémentaire si vous conduisez et utilisez le véhicule en ville. C'est bien, mais le véritable gain commercial, à savoir 45 % d'économies, est obtenu lorsque vous passez à l'autonomie totale. C'est pourquoi, pour les camions, il est plus intéressant de passer à l'autonomie totale, c'est-à-dire à la conduite sans conducteur. C'est d'ailleurs ce que préconisent aujourd'hui les réseaux de transport de marchandises autonomes, comme c'est le cas aux États-Unis. Nous le constatons déjà entre Phoenix et Orlando, en Floride. Un réseau de fret autonome a été mis en place aux États-Unis afin que les camions circulant sur l'autoroute dans un environnement très contrôlé et par beau temps puissent fonctionner au niveau cinq, c'est-à-dire en autonomie totale. Cela permet de réaliser des économies. C'est donc rentable, car les économies totales de 45 % constituent une réelle motivation pour investir beaucoup plus dans des capteurs, une puissance de traitement et une puissance informatique supplémentaires afin de compenser cela. 

En fait, j'espérais un peu cela, car le problème du trafic mixte reste d'actualité. Imaginez un conducteur imprudent dans un trafic mixte. Si, dans un trafic mixte, un conducteur imprudent arrive et que vous avez votre camion autonome, votre voiture autonome, et que vous croisez simplement la trajectoire de la voiture autonome, celle-ci déclenchera un freinage d'urgence. À New Delhi, où de nombreuses voitures circulent dans tous les sens et utilisent leur klaxon pour communiquer entre elles, une voiture autonome sera la plus lente dans le trafic. Elle freinera. Elle privilégiera la sécurité. C'est un environnement dans lequel il est difficile de se déplacer en voiture autonome. C'est pourquoi, lorsque je réfléchis à la manière de déployer les transports autonomes, j'imagine un avenir où il y aura des mégapoles de 20 millions d'habitants. J'imagine qu'il sera difficile de trouver une place de parking dans une mégapole de 20 millions d'habitants. Pourquoi ne pas prendre le centre d'une mégapole et dire que c'est là que sera l'autonomie ? Nous commencerons donc à exploiter des voitures particulières autonomes, la mobilité en tant que service, qui fonctionneront toutes très bien dans le centre. Vous n'avez plus besoin de place de stationnement. Vous appelez la voiture. Et tant qu'il n'y a pas de circulation mixte, seulement des voitures autonomes, elles circuleront sans encombre et en toute sécurité dans le centre-ville. Cela fonctionnera très bien. L'autre point est que lorsque vous avez des pilotes sur autoroute, je pense que c'est la prochaine étape. Sur les autoroutes, les camions et les voitures particulières circuleront dans un seul sens, même dans un trafic mixte. Je pense que les scénarios sont désormais suffisamment bien rodés pour garantir un bon niveau de sécurité, dans des conditions météorologiques favorables. Ne parlons pas de chutes de neige ou de fortes pluies. C'est plus délicat.  

Pour comprendre ce qu'est la conduite autonome, le plus simple est de comparer avec la façon dont nous conduisons aujourd'hui. Comment conduisons-nous aujourd'hui ? Nous avons deux yeux, deux capteurs visuels. Nous avons un cerveau avec un QI plus ou moins élevé, selon le conducteur. Nous avons des phares, des essuie-glaces, ce qui nous permet de conduire 24 heures sur 24, 7 jours sur 7, par tous les temps. Si l'on transpose cela à la conduite autonome, au lieu des deux capteurs visuels, nous avons des caméras, nous pouvons avoir des radars, nous pouvons avoir des scanners laser LIDAR. Nous avons également une intelligence artificielle avec un QI plus ou moins élevé, selon le fabricant. Ensuite, nous avons un éclairage numérique qui devrait nous offrir de meilleures capacités. Mais le point important ici est que les capteurs sont très différents, donc une caméra est très efficace lorsque les conditions météorologiques sont bonnes. Vous pouvez lire les panneaux, vous pouvez lire toutes sortes d'informations sur la route. Mais en ce qui concerne le radar, il est efficace pour détecter les mouvements à travers la pluie et le brouillard. Le LIDAR, quant à lui, ne dispose que de points laser. Il permet d'obtenir une image tridimensionnelle de l'objet. Il vous indique la distance et l'objet lui-même. Mais lorsque vous arrivez à 200 mètres, vous ne voyez plus que quelques points. La clé réside donc dans l'utilisation d'une combinaison de capteurs. Afin d'obtenir une reconnaissance des objets à 100 %, il est bon de combiner certains capteurs. Vous commencez par la lumière et la caméra, puis le radar assure la détection des mouvements.    

Cela signifie que vous voyez à une plus grande distance que vous ne le feriez la nuit, vous verrez un mouvement. Il peut s'agir simplement d'un sac en plastique qui traverse la rue. Et le radar ne sait pas. Est-ce un sac en plastique ? Qu'est-ce que c'est ? Ou est-ce un cerf ou quelqu'un à vélo ? Vous avez besoin de la lumière et de la caméra pour identifier ce qui traverse. De même, vous pouvez utiliser le LIDAR dans certaines situations, mais seulement jusqu'à une certaine distance. La clé est donc d'utiliser différents capteurs afin d'obtenir une probabilité de 100 % d'identifier le type d'objet qui se trouve devant vous, et de savoir si vous conduisez en toute sécurité, si vous pouvez éviter toute collision. Tout cela sous différentes conditions météorologiques. Chaque capteur a donc ses avantages et ses inconvénients. Si, par exemple, le soleil est très bas devant vous et que la portée de la caméra diminue fortement, vous voyez alors une voiture autonome entre les voies. Elle rebondit de gauche à droite parce que la portée vers l'avant devient trop courte. Il s'agit donc vraiment d'un processus qui nécessite beaucoup de kilomètres et d'entraînement pour que l'intelligence artificielle puisse conduire une voiture comme vous en avez l'habitude.