Quel véhicule autonome pour demain ?

Une lutte sans mer­ci s’est enga­gé entre les dif­fé­rents pro­ta­go­nistes vou­lant déve­lop­per le véhi­cule auto­nome. D’un coté les construc­teurs et équi­pe­men­tiers, de l’autre les nou­veaux entrants tels Uber et Google ou Tes­la qui uti­lisent des tech­niques de pro­gram­ma­tion inédites. Compte tenu des efforts enga­gés, la ques­tion n’est plus de savoir si le véhi­cule du futur sera auto­nome, mais quand. 

Quelle mouche a donc piqué les ingé­nieurs auto­mo­biles du monde entier, pour qu’ils se mobi­lisent avec autant d’ardeur autour du véhi­cule autonome ? 

“ Uber et Google voient dans le véhicule autonome un levier d’accélération de leur modèle économique ”

Est-ce pour répondre au besoin de nos méga­poles engor­gées par le tra­fic, sou­cieuses de maî­tri­ser la conges­tion et de réduire les émis­sions de CO₂ ?

Est-ce pour appor­ter une réponse aux attentes d’une socié­té vou­lant assu­rer la mobi­li­té pour tous, y com­pris les plus âgés ? 

Est-ce un mou­ve­ment acti­vé par de nou­veaux acteurs du monde pri­vé comme Uber et Google, qui voient dans le véhi­cule auto­nome un levier d’accélération de leur modèle économique ? 

Est-ce enfin sim­ple­ment une évo­lu­tion ren­due aujourd’hui pos­sible par l’émergence de nou­velles tech­no­lo­gies en matière de cap­teurs ou d’intelligence embar­quée, mais ne répon­dant à aucun réel besoin des clients ? 

UNE AUTOMATISATION CROISSANTE

Les sys­tèmes de niveau 1 auto­ma­tisent une des deux fonc­tions de contrôle du véhi­cule (vitesse ou direc­tion) ; ils sont com­mer­cia­li­sés depuis plu­sieurs années, comme, par exemple, la fonc­tion de régu­la­tion active de la vitesse intro­duite par Jaguar ou Land Rover dès 1999. 

La conduite auto­nome sur auto­route com­mence à être bien maî­tri­sée par les constructeurs.

Cette fonc­tion, qui per­met de modu­ler la vitesse de croi­sière en fonc­tion de la dis­tance avec le véhi­cule qui vous pré­cède, a été peu à peu per­fec­tion­née avec l’utilisation de cap­teurs plus per­for­mants et notam­ment des radars. 

Des sys­tèmes de niveau 2 ont été lan­cés plus récem­ment, qui conduisent auto­ma­ti­que­ment dans les bou­chons grâce à un gui­dage laté­ral du véhi­cule dans sa file et un contrôle de la dis­tance avec le véhi­cule précédent. 

Pro­po­sé sur la der­nière Pas­sat de Volks­wa­gen ou sur le X5 de BMW, ce sys­tème per­met de libé­rer com­plè­te­ment le conduc­teur jusqu’à des vitesses de 60 km/h.

Citons éga­le­ment le Remote par­king pilot, lan­cé par Mer­cedes cette année sur la nou­velle classe E, qui per­met de garer sa voi­ture auto­ma­ti­que­ment en la contrô­lant depuis son télé­phone mobile de l’extérieur de la voiture. 

Le véhi­cule auto­nome le plus abou­ti com­mer­cia­li­sé à ce jour est incon­tes­ta­ble­ment la Tes­la Model S, pre­mière voi­ture capable de chan­ger de file auto­ma­ti­que­ment quand le conduc­teur le lui demande en agis­sant sur le cli­gno­tant. On entre ici dans le club res­treint des véhi­cules auto­nomes prêts pour le niveau 3. 

Tes­la a osé pro­po­ser un sys­tème per­for­mant, ludique et a pris des risques assu­més avec une fonc­tion pré­vue pour l’autoroute que rien n’empêche d’activer en ville. 

AUTOMATISER LES FONCTIONS DE CONDUITE

Quatre domaines sont direc­te­ment concer­nés : la per­cep­tion de l’environnement, le contrôle dyna­mique du véhi­cule, les algo­rithmes de déci­sion et l’interface homme-machine. 

“Désormais, le conducteur délègue l’exécution de manœuvres à grande vitesse”

Le contrôle dyna­mique du véhi­cule est le plus simple : il fait appel à des organes éprou­vés pour le contrôle de la direc­tion, du frei­nage, du moteur, ou de la boîte de vitesses. Toutes ces fonc­tions dyna­miques sont depuis long­temps pilo­tées par des cal­cu­la­teurs électroniques. 

Le véhi­cule auto­nome n’ajoute qu’une exi­gence accrue de fia­bi­li­té et de sécu­ri­té, car le conduc­teur délègue désor­mais l’exécution de manœuvres à grande vitesse. 

PERCEVOIR L’ENVIRONNEMENT

Autre­ment plus com­plexe est le pro­blème de la per­cep­tion de l’environnement. Un des cap­teurs les plus emblé­ma­tiques équi­pant les véhi­cules auto­nomes est le LiDAR : ce télé­mètre laser infra­rouge per­met de recons­truire une image 3D de l’environnement de la voi­ture et ain­si de détec­ter tous les obs­tacles poten­tiels tels qu’un véhi­cule, un cycliste ou un piéton. 

L’intérêt du LiDAR est qu’il émet ses propres impul­sions lumi­neuses, per­met­tant son fonc­tion­ne­ment quelle que soit la lumi­no­si­té. Il offre éga­le­ment une réso­lu­tion et une dis­tance de détec­tion com­pa­tibles avec un fonc­tion­ne­ment à grande vitesse. 

Seul incon­vé­nient, outre son coût encore impor­tant, il perd en per­for­mance dans des condi­tions cli­ma­tiques sévères (neige, forte pluie, brouillard). Il est à ce jour essen­tiel dès lors qu’on veut s’affranchir tota­le­ment d’une super­vi­sion humaine. 

Com­ment recon­naître les pan­neaux de signa­li­sa­tion ou les mar­quages au sol ? Com­ment iden­ti­fier un enfant jouant au bord de la route et sus­cep­tible à tout moment de cou­per votre tra­jec­toire ? Cette tâche est géné­ra­le­ment confiée à des camé­ras cumu­lant faible coût, grande réso­lu­tion, grande flexi­bi­li­té d’installation et d’usage mal­gré la qua­li­té variable de l’éclairage de la scène. Ici, les per­for­mances des camé­ras sont démul­ti­pliées par les pro­grès consi­dé­rables du trai­te­ment d’image.

Citons enfin comme der­nière caté­go­rie de cap­teurs embar­qués les radars, qui garan­tissent un fonc­tion­ne­ment sûr par temps de brouillard et offrent éga­le­ment l’avantage de mesu­rer par effet Dop­pler la vitesse rela­tive de l’obstacle détec­té, même si leur réso­lu­tion est faible. 

Pour savoir sur quelle file on se trouve ou évi­ter une zone de chan­tier ou d’accident, l’approche géné­rale rete­nue consiste à enri­chir les don­nées GPS par celles pro­ve­nant des camé­ras, de l’odomètre ou des cap­teurs iner­tiels, et à croi­ser l’ensemble de ces don­nées avec une car­to­gra­phie haute définition. 

Ce type de car­to­gra­phie per­met éga­le­ment d’anticiper la com­mande du véhi­cule par rap­port à des risques situés en dehors de la zone de per­cep­tion directe du véhi­cule, de l’ordre de 50 à 100 mètres. 

AU CŒUR DU SYSTÈME

Au cœur du sys­tème, les algo­rithmes de com­mande cal­culent la tra­jec­toire opti­male du véhi­cule pour assu­rer des fonc­tions aus­si variées que gar­der sa file, dépas­ser un véhi­cule, s’insérer dans le tra­fic ou s’arrêter à une intersection. 

Mais ils doivent être capables d’intervenir éga­le­ment en cas d’urgence pour évi­ter une col­li­sion. Le tout en opti­mi­sant le confort pour les pas­sa­gers, en évi­tant les à‑coups, les frei­nages vio­lents et les écarts brusques. 

Si la conduite auto­nome sur auto­route com­mence à être bien maî­tri­sée par les construc­teurs, en revanche la conduite urbaine, de par la den­si­té des véhi­cules proches, la com­plexi­té des inter­sec­tions (sans même envi­sa­ger encore la place de l’Étoile) et la pré­sence de pié­tons et cyclistes reste un véri­table défi. 

UNE INTERFACE HOMME-MACHINE SOPHISTIQUÉE

Il importe alors, dans les cas où le sys­tème trouve ses limites, de rendre la main au conduc­teur : c’est une des mis­sions allouées au module d’interface homme-machine. 

Celui-ci a d’autres mis­sions impor­tantes : ras­su­rer le conduc­teur sur le bon fonc­tion­ne­ment du sys­tème de conduite auto­nome, par exemple en visua­li­sant la zone « cocon » de sécu­ri­té autour du véhi­cule, ou sur­veiller l’état de vigi­lance du conduc­teur pour garan­tir qu’il est à même à tout moment de reprendre le contrôle. 

TENIR LA PROMESSE DE SÉCURITÉ ACCRUE

Il importe alors, dans les cas où le sys­tème trouve ses limites, de rendre la main au conduc­teur .

Le prin­ci­pal défi du véhi­cule auto­nome est pro­ba­ble­ment de tenir la pro­messe de sécu­ri­té accrue mise en avant par les construc­teurs. Le point le plus déli­cat touche pro­ba­ble­ment aux com­po­sants logi­ciels inter­ve­nant dans la fusion de don­nées, la recon­nais­sance de scènes, la pla­ni­fi­ca­tion des trajectoires. 

Ces com­po­sants sont majo­ri­tai­re­ment issus de pro­ces­sus de pro­gram­ma­tion par appren­tis­sage de type deep lear­ning, à l’opposé des logi­ciels obte­nus par pro­gram­ma­tion impé­ra­tive, de loin les plus uti­li­sés dans notre indus­trie automobile. 

Or il n’existe aucun retour d’expérience de l’utilisation dans des appli­ca­tions cri­tiques de ce type de logi­ciels, par ailleurs ban­nis des sec­teurs aéro­nau­tiques, nucléaires ou ferroviaires. 

Et, plus les algo­rithmes sont puis­sants, plus leur fonc­tion­ne­ment est opaque. Les stan­dards et méthodes de concep­tion et de preuve de la sûre­té de fonc­tion­ne­ment sont ici à construire. 

À cet égard, l’accident qui a coû­té la vie au conduc­teur d’une Tes­la model S en Flo­ride en mai 2016 et les vives réac­tions qu’il a pro­vo­quées ont mal­heu­reu­se­ment mis en lumière les limites de la tech­no­lo­gie déployée à ce jour, mais aus­si l’insuffisance du cadre régle­men­taire régis­sant l’homologation et l’utilisation des véhi­cules autonomes. 

FAIRE ACCEPTER LA VOITURE AUTONOME PAR LES USAGERS

L’acceptation par les usa­gers de la voi­ture auto­nome est le second enjeu majeur : il s’agit de créer un sen­ti­ment de sécu­ri­té à bord pour l’usager qui met sa vie entre les mains de la machine. Dans ce domaine, la psy­cho­lo­gie compte plus que les don­nées rationnelles. 

Car l’acceptation du risque n’est pas la même sui­vant que l’on est maître du véhi­cule ou non : même si les acci­dents de la route tuent 1,2 mil­lion de per­sonnes par an dans le monde entier, il peut suf­fire de quelques cas d’accidents mor­tels à bord de véhi­cules auto­nomes pour rui­ner leur réputation. 

La coha­bi­ta­tion entre véhi­cules auto­nomes et véhi­cules non auto­nomes va aus­si créer des fric­tions – que pen­ser d’un véhi­cule qui ne réagit pas aux appels de phares et aux coups de klaxon ? Se posent même des ques­tions d’ordre éthique et moral dans le cas où l’accident n’est pas évi­table : peut-on lais­ser la machine déci­der par elle-même quelle vie a plus d’importance qu’une autre ? 

Des dif­fi­cul­tés tech­niques res­tent à résoudre, en par­ti­cu­lier le fonc­tion­ne­ment en zone urbaine et plus par­ti­cu­liè­re­ment dans cer­taines inter­sec­tions déli­cates où l’humain négo­cie le pas­sage de son véhi­cule par un regard, un geste, ou un signal d’avertissement.

“La machine peut-elle décider quelle vie a plus d’importance qu’une autre ?”

Il est pro­bable que, face à ces dif­fi­cul­tés, le déploie­ment du véhi­cule auto­nome ne pour­ra se faire que par étapes en com­men­çant par la cir­cu­la­tion auto­rou­tière ou dans cer­taines villes-tests. Une étude inté­res­sante menée aux États-Unis sug­gère qu’il fau­dra attendre une ving­taine d’années pour voir se déployer de vrais robots-taxis et une qua­ran­taine d’années pour que l’essentiel des véhi­cules com­mer­cia­li­sés soient autonomes. 

Le stade ultime du véhi­cule auto­nome impo­sé par la loi pour­rait quant à lui inter­ve­nir entre 2060 et 2080, lorsque les béné­fices du véhi­cule auto­nome auront été démon­trés à grande échelle. 

À QUAND LA RUPTURE CONSOMMÉE ?

Le véhi­cule auto­nome s’annonce comme une rup­ture majeure pour notre vieille industrie. 

L’effort consi­dé­rable déployé par les nou­veaux entrants comme Google, Apple, Tes­la ou Uber pour débau­cher les talents de la Sili­con Val­ley, le rachat par GM de Cruise Auto­ma­tion, petite entre­prise de 40 per­sonnes, pour un mon­tant esti­mé à 1 mil­liard de dol­lars, les ini­tia­tives récentes d’acteurs chi­nois comme Bai­du, le Google chi­nois, avec le sup­port actif du gou­ver­ne­ment qui rêve de gagner face aux États-Unis la bataille du véhi­cule auto­nome, sont autant de signes éloquents. 

Les construc­teurs d’automobiles tra­di­tion­nels, qui ont bien com­pris le risque de se voir dépas­sés par ces nou­veaux acteurs ambi­tieux, mettent les bou­chées doubles pour rat­tra­per leur retard. Ain­si Toyo­ta aurait déjà dépo­sé 1 400 bre­vets en la matière. 

Compte tenu des efforts incroyables enga­gés dans ce qu’on pour­rait com­pa­rer à une ruée vers l’or et au regard des béné­fices qu’en attend la socié­té, la ques­tion n’est plus de savoir si le véhi­cule du futur sera auto­nome. La ques­tion est sim­ple­ment quand.

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