Véhicule autonome : le grand remplacement ?

On par­lait beau­coup des véhi­cules auto­nomes (VA), des robo­taxis, on com­men­çait à ima­gi­ner à quel point ils pour­raient chan­ger la mobi­li­té voire les villes. Puis est venue la dés­illu­sion, ali­men­tée par quelques indus­triels et médias. Alors qu’en est-il exactement ?

Les véhi­cules auto­nomes roulent. Way­mo (filiale de Google) opère plu­sieurs cen­taines de mini­vans en mode auto­nome dans la ban­lieue de Phoe­nix en Ari­zo­na : cer­tains roulent sans chauf­feur de sécu­ri­té donc au niveau 4 strict. Leur ODD : une zone de 16 x 16 km envi­ron où habitent quelques cen­taines de mil­liers d’habitants, une vitesse maxi­male de 72 km/h, la limite régle­men­taire, et cela par tous les temps sauf pluie dilu­vienne ou tem­pête de sable. Ils ont par­cou­ru, au total, plus de 100 000 km en 2019–2020, ce qui est limi­té, com­pa­ré aux 6 mil­lions de kilo­mètres par­cou­rus par les autres voi­tures de Way­mo qui conti­nuent d’« apprendre » la conduite dans Phoe­nix tout en trans­por­tant des clients, mais avec des chauf­feurs de sécu­ri­té. En Cali­for­nie, Way­mo et cinq autres entre­prises ont obte­nu l’autorisation de rou­ler et roulent sans chauf­feur de sécu­ri­té, depuis l’été 2019 pour Way­mo, sur un ter­rain plus com­plexe que la ban­lieue de Phoenix.

Les technologies mobilisées

Tout cela n’est pos­sible que parce que les cap­teurs, camé­ras, radars et lidars, ont fait et conti­nuent de faire d’immenses pro­grès en per­for­mance, com­pa­ci­té et coût. Car, pour l’instant, il en faut beau­coup pour rem­pla­cer les deux yeux des humains : ain­si la 5^e géné­ra­tion de Way­mo – sans doute surs­pé­ci­fiée car Way­mo approche mani­fes­te­ment la solu­tion par le haut – com­porte 27 camé­ras, 5 lidars et 6 radars. Ces cap­teurs intègrent peu à peu une capa­ci­té à iden­ti­fier les dif­fé­rents acteurs de la rue ain­si que feux, bandes et pan­neaux de signa­li­sa­tion, mais aus­si obs­tacles divers, bal­lons, papiers empor­tés par le vent, tra­vaux impromp­tus, etc. La géo­lo­ca­li­sa­tion, com­plé­tée par des cap­teurs iner­tiels, des cap­teurs de roues, des tri­an­gu­la­tions en conti­nu avec des amers pré­iden­ti­fiés et, bien sûr, des cartes haute défi­ni­tion, per­met un posi­tion­ne­ment à quelques cen­ti­mètres près. Mais le plus dif­fi­cile vient ensuite : il faut fusion­ner les don­nées mul­tiples et dyna­miques de ces cap­teurs qui ne voient pas tous la même chose et faire des pré­dic­tions pro­ba­bi­li­sées du mou­ve­ment de ces acteurs ou objets mobiles de la rue. Dans cette pré­vi­sion, il faut natu­rel­le­ment inté­grer des com­por­te­ments humains, eux aus­si pro­ba­bi­li­sés : com­ment pour­raient réagir ces pié­tons, jog­gers, cyclistes, moto­cy­clistes, poli­ciers, pom­piers et, sur­tout, ces conduc­teurs des autres voi­tures détec­tées en cet ins­tant. Enfin, le sys­tème va construire ain­si une scène de conduite. Way­mo décla­rait en avoir plus de 20 000 il y a quelques années.

Repères

La Socié­té inter­na­tio­nale des ingé­nieurs de l’automobile a don­né une défi­ni­tion claire des dif­fé­rents niveaux d’automation. Les VA d’aujourd’hui, et pour long­temps encore, sont de niveau 4 : sur une zone et des condi­tions don­nées, donc pour un domaine opé­ra­tion­nel limi­té (Ope­ra­tio­nal Desi­gn Domain, ODD) le véhi­cule peut rou­ler sans chauf­feur, ce qui sup­pose bien sûr un très haut niveau de cer­ti­tude qu’il condui­ra bien, et même beau­coup mieux qu’un conduc­teur humain, et ce quelle que soit la situa­tion de conduite dans laquelle il se trouve. Le niveau 5 est une uto­pie à ce jour. 

L’apprentissage

C’est en se réfé­rant à cette scène de conduite et à ses variantes, que le sys­tème a apprises, que la déci­sion d’action du véhi­cule va être prise, en bonne connais­sance des tra­jec­toires qu’il est dyna­mi­que­ment capable d’assumer. L’intelligence arti­fi­cielle et l’apprentissage auto­ma­tique sont omni­pré­sents dans ces pro­ces­sus, par des rou­lages d’abord, plus de 32 mil­lions de kilo­mètres aux USA pour Way­mo depuis 2009 par exemple. Cela leur per­met de tes­ter les der­nières ver­sions de leur sys­tème et donc de détec­ter de nou­velles situa­tions dans les­quelles le sys­tème n’a pas encore la bonne réac­tion. Mais la fré­quence de ces trou­vailles baisse. Ain­si, sur les 2,3 mil­lions de kilo­mètres par­cou­rus en Cali­for­nie en 2019, les chauf­feurs de sécu­ri­té de Way­mo ne sont inter­ve­nus que tous les 21 000 kilo­mètres en moyenne ! Mais, lorsque l’on sait que l’occurrence moyenne d’un acci­dent avec dégâts maté­riels n’est que de 1 par 1,1 mil­lion de kilo­mètres aux USA, et celle d’un acci­dent mor­tel impli­quant deux véhi­cules, un pié­ton ou un cycliste de 1 par 260 mil­lions de kilo­mètres, on com­prend bien que les rou­lages ne suf­fi­ront jamais à vali­der un tel système.

“L’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique sont omniprésents.”

Et c’est pour­quoi cet appren­tis­sage se fait aus­si par des simu­la­tions. Celles-ci vont repro­duire des situa­tions de conduites enre­gis­trées, y com­pris bien sûr celles où le chauf­feur de sécu­ri­té a jugé bon de reprendre la main, et les rendre plus com­plexes, sur des tra­jets et des confi­gu­ra­tions dif­fé­rentes, avec des réac­tions dif­fé­rentes des acteurs humains, l’apparition d’autres acteurs de la rue, d’autres objets mobiles, un soleil aveu­glant, de la pluie, de la boue sur les bandes blanches, etc. En jan­vier 2020, Way­mo annon­çait en avoir fait l’équivalent de 24 mil­liards de kilo­mètres et en faire pour 32 mil­lions de kilo­mètres chaque jour, mobi­li­sant ain­si des res­sources infor­ma­tiques aux­quelles peu d’entreprises ont accès. Chaque défaillance est alors ana­ly­sée et le sys­tème cor­ri­gé puis réin­jec­té dans les voi­tures. Jusqu’à ce que la confiance soit suf­fi­sante pour lais­ser par­tir quelques véhi­cules ain­si équi­pés sans chauf­feur. C’est leur démarche et donc leur res­pon­sa­bi­li­té qui est enga­gée. Mais quid des auto­ri­tés qui devront les auto­ri­ser en beau­coup plus grand nombre qu’aujourd’hui et sur de nou­veaux terrains ?

Comment homologuer ou certifier un VA sur une zone donnée ? 

Les voi­tures clas­siques aujourd’hui sont homo­lo­guées, c’est-à-dire que des voi­tures iden­tiques à quelques détails près ont été tes­tées avec suc­cès dans une bat­te­rie d’essais régle­men­tés. Le construc­teur s’engage à ce que toutes les autres leur soient iden­tiques. L’homologation délègue la res­pon­sa­bi­li­té aux pou­voirs publics et, ain­si, la res­pon­sa­bi­li­té du construc­teur se limite à n’avoir rien dis­si­mu­lé et à pro­duire des voi­tures iden­tiques en tout point. Mais, si cette voi­ture est auto­nome, com­ment tes­ter sur des dis­tances et situa­tions aus­si vastes et donc com­ment homo­lo­guer ? Com­ment accep­ter une vali­da­tion qui ne concerne qu’un ter­ri­toire don­né et des condi­tions d’usage bien défi­nies pour une voi­ture dont le sys­tème pour­rait avoir un com­por­te­ment inap­pro­prié dans un autre ter­ri­toire avec des condi­tions dif­fé­rentes ? L’European Union Avia­tion Safe­ty Agen­cy (EASA) cer­ti­fie un avion et elle cer­ti­fie aus­si sa capa­ci­té à atter­rir en auto­ma­tique sur un aéro­port don­né en garan­tis­sant un risque d’accident infé­rieur à un pla­fond. Fau­dra-t-il en arri­ver là ? Mais autant un avion ou un métro auto­ma­tique sont vali­dés avec des algo­rithmes entiè­re­ment déter­mi­nistes, autant les véhi­cules auto­nomes actuels sont déve­lop­pés avec de l’intelligence arti­fi­cielle qui est – au moins par­tiel­le­ment – une boîte noire. De nom­breux déve­lop­pe­ments s’attaquent à cette ques­tion. Par exemple le pro­gramme Explai­nable Arti­fi­cial Intel­li­gence de la DARPA (Defense Advan­ced Research Pro­jects Agen­cy de l’US Army), mais aus­si le Grand Défi fran­çais « Sécu­ri­ser, cer­ti­fier et fia­bi­li­ser les sys­tèmes fon­dés sur l’intelligence arti­fi­cielle » qui est rat­ta­ché au Pre­mier ministre.

Les acteurs majeurs

Pour l’instant, les acteurs prennent donc un risque aux États-Unis et en Chine. Mais ce sont des joueurs aux poches pro­fondes et ils se sont encore concen­trés ces der­niers mois. Way­mo, clai­re­ment le lea­der de cette course tech­no­lo­gique, est bien sûr tota­le­ment sou­te­nu par Google, mais il vient aus­si de lever 2,25 Mds $ en ouvrant son capi­tal. Gene­ral Motors Cruise est son pre­mier chal­len­ger. En effet, GM a acquis et contrôle Cruise, vite rejoint par Hon­da, Soft­Bank et, récem­ment, Micro­soft, qui ont appor­té plus de 8 Mds $ de fonds. Ford et VW se sont mis ensemble pour finan­cer et accé­lé­rer les déve­lop­pe­ments d’Argo AI. Ama­zon a acquis l’excellent Zoox. Hyun­dai et Aptiv ont créé une joint ven­ture qui opère sans chauf­feur à Las Vegas. Enfin Uber et Auro­ra – sans doute la start-up la plus capée – ont fusion­né leurs équipes de déve­lop­pe­ment du VA, Uber trans­fé­rant ses 1 500 ingé­nieurs à Auro­ra et entrant en force au capi­tal et au conseil d’administration. Toyo­ta les rejoi­gnait peu après. Quant à Apple, on sait sim­ple­ment qu’ils y tra­vaillent… Enfin en Chine, par­mi beau­coup d’autres, Bai­du, le Google chi­nois, et AutoX sou­te­nu par Ali­ba­ba font par­tie des six entre­prises auto­ri­sées à rou­ler sans chauf­feur en… Cali­for­nie (avec Way­mo, Cruise, Zoox et Nuro), mais aus­si à Pékin et Shenz­hen. Les acteurs chi­nois sont par­tis plus tard, mais ils mettent mani­fes­te­ment les bou­chées doubles avec le plein sou­tien de leur État. 

Et les Européens, les Français ? 

Les admi­nis­tra­tions euro­péenne et japo­naise, dans l’UNECE (Uni­ted Nations Eco­no­mic Com­mis­sion for Europe), viennent à peine de ter­mi­ner la régle­men­ta­tion pour le niveau 3. Et, pour les rai­sons déjà évo­quées, il va être dif­fi­cile de faire la même chose pour le niveau 4. Or sans ces homo­lo­ga­tions il n’y a pas les mêmes faci­li­tés juri­diques et finan­cières qu’aux États-Unis ou en Chine et, de fait, il n’y a pas d’équivalent aux expé­ri­men­ta­tions sans chauf­feur de sécu­ri­té de ces deux pays en Europe. On est aus­si très loin des mil­lions de kilo­mètres par­cou­rus en VA avec chauf­feur de sécu­ri­té aux E‑U. Daim­ler va démar­rer un essai dans un par­king public d’aéroport à Stutt­gart, mais leur essai sur route ouverte le plus impor­tant est à San Jose en Cali­for­nie. Quant aux deux Fran­çais, ils sont loin der­rière, concen­trés qu’ils sont sur le pas­sage aux véhi­cules élec­triques, comme les autres Euro­péens, mais sans les moyens finan­ciers des trois Alle­mands. Il y a bien aus­si Navya et Easy­Mile qui fabriquent des navettes auto­nomes qui devraient rou­ler sans chauf­feur, peut-être en 2022 mais sur des tra­jec­toires par­fai­te­ment détaillées à l’avance et peu capables du moindre écart si un obs­tacle s’est inter­ca­lé sur leur che­min, et à faible vitesse. C’est d’autant plus dom­mage que, avec Air­bus, Thales, Safran et Alstom, avec l’Inria, Ani­ti à Tou­louse, Sys­temX, le CEA-List, Vede­com, etc., il y a de grandes réa­li­sa­tions et com­pé­tences fran­çaises sur ces sujets. Il y a aus­si, par­mi les start-up, de belles pousses, en loca­li­sa­tion, en vision, en logi­ciel, en micro­pro­ces­seurs mul­ti­cœurs, etc., sans comp­ter les atouts solides de Valeo sur les cap­teurs. Mais il manque pour l’instant l’assembleur, le construc­teur d’au­to­mo­biles ou bien le géant du numé­rique pour fédé­rer, entraî­ner et, en par­tie, finan­cer l’ensemble de ces res­sources épar­pillées autour d’un pro­jet concret à l’échelle de ce qui advient aux États-Unis et en Chine.

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