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Le récent accident de voiture Tesla est la preuve que les voitures autonomes sont encore loin

Le récent crash d’une voiture Tesla aux États-Unis, dans laquelle deux personnes sont décédées, a relancé le débat sur les capacités et la sécurité des technologies de «conduite autonome» d’aujourd’hui.

Les voitures Tesla comprennent un « pilote automatique»Qui surveille le trafic environnant et le marquage des voies, et la société déploie actuellement un système plus avancé de« conduite autonome »qui promet la navigation automatique, l’arrêt aux feux de circulation, etc.

Les enquêteurs le disent semble que personne n’était dans le siège du conducteur du véhicule lorsqu’il s’est écrasé. Le PDG de Tesla, Elon Musk, a mentionné aucune fonction d’auto-conduite n’était utilisée à l’époque.

Néanmoins, l’incident tragique a soulevé des questions sur la technologie de conduite autonome: dans quelle mesure est-elle sûre et quelle attention est-elle requise de la part des conducteurs?

Qu’entend-on par «conduite autonome»?

Les experts parlent de six niveaux de la technologie des véhicules autonomes, allant du niveau 0 (un véhicule traditionnel sans automatisation) au niveau 5 (un véhicule qui peut faire indépendamment tout ce qu’un conducteur humain peut).

La plupart des solutions de conduite automatisée disponibles sur le marché aujourd’hui nécessitent une intervention humaine. Cela les place au niveau 1 (assistance à la conduite, comme maintenir une voiture dans une voie ou gérer sa vitesse) ou au niveau 2 (automatisation partielle, comme la direction et le contrôle de la vitesse).

Ces fonctionnalités sont destinées à être utilisées avec une chauffeur attentif prêt à prendre le contrôle à tout moment.

Niveau 3 les véhicules ont plus d’autonomie et peuvent prendre certaines décisions par eux-mêmes, mais le conducteur doit rester vigilant et prendre le contrôle si le système est incapable de conduire.

Au cours des dernières années, plusieurs accidents mortels impliquant niveau 2 et niveau 3 des véhicules se sont produits. Ces accidents ont été largement attribués à l’erreur humaine et au fait de confondre ces niveaux d’automatisation avec des capacités de conduite autonome complètes.

Les constructeurs automobiles et les régulateurs ont été critiqués pour ne pas en faire assez pour rendre ces systèmes plus résistants à une utilisation abusive par des conducteurs inattentifs.

La voie vers des niveaux d’automatisation plus élevés

Pour des niveaux d’automatisation plus élevés, un conducteur humain ne sera pas nécessairement impliqué dans la tâche de conduite. Le pilote serait effectivement remplacé par le logiciel de conduite autonome AI.

Le niveau 4 est un véhicule «autonome» qui a une portée limitée de l’endroit et du moment où il conduira. Le meilleur exemple d’un véhicule de niveau 4 est celui de Google Waymo robotaxi projet. D’autres entreprises font également des progrès significatifs dans le développement de véhicules de niveau 4, mais ces véhicules ne sont pas disponibles dans le commerce pour le public.

Le niveau 5 représente un véhicule véritablement autonome qui peut aller n’importe où et à tout moment, semblable à ce qu’un conducteur humain peut faire. le passage du niveau 4 au niveau 5, cependant, est d’un ordre de grandeur plus difficile que les transitions entre les autres niveaux et peut prendre des années.

Alors que les technologies requises pour permettre des niveaux d’automatisation plus élevés progressent rapidement, la production d’un véhicule qui peut effectuer un voyage en toute sécurité et légalement sans intervention humaine reste un défi de taille.

Trois obstacles clés doivent être surmontés avant de pouvoir être introduits sur le marché en toute sécurité: la technologie, les réglementations et l’acceptation par le public.

Logiciel d’apprentissage automatique et d’auto-conduite

Le logiciel de conduite autonome est une caractéristique clé de différenciation des véhicules hautement automatisés. Le logiciel est basé sur des algorithmes d’apprentissage automatique et réseaux de neurones d’apprentissage en profondeur qui incluent des millions de neurones virtuels qui imitent le cerveau humain.

Les réseaux neuronaux n’incluent aucune programmation explicite «si X arrive, alors fais Y». Au contraire, ils sont formés pour reconnaître et classer des objets à l’aide d’exemples de millions de vidéos et d’images tirées de conditions de conduite réelles.

Plus les données sont diversifiées et représentatives, mieux elles sont capables de reconnaître et de répondre à différentes situations. L’entraînement des réseaux neuronaux, c’est quelque chose comme tenir la main d’un enfant lorsqu’il traverse la route et lui apprendre à apprendre à travers une expérience constante, la réplication et la patience.

Bien que ces algorithmes puissent détecter et classer les objets très précisément, ils ne peuvent toujours pas imiter les complexités complexes de la conduite. Les véhicules autonomes doivent non seulement détecter et reconnaître les humains et autres objets, mais doivent également interagir avec, comprendre et réagir à la façon dont ces choses se comportent.

Ils doivent également savoir quoi faire dans des circonstances inconnues. Sans un grand nombre d’exemples pour tous les scénarios de conduite possibles, la tâche de gestion de l’inattendu sera relativement résistante à l’apprentissage et à la formation en profondeur.

Règlements

Les décideurs politiques et les régulateurs du monde entier ont du mal à suivre le rythme. Aujourd’hui, l’industrie reste pour l’essentiel autorégulée, en particulier pour déterminer si la technologie est suffisamment sûre pour les routes ouvertes. Les régulateurs ont largement omis de fournir des critères pour faire de telles déterminations.

Bien qu’il soit nécessaire de tester les performances du logiciel de conduite autonome dans des conditions réelles, cela ne devrait se produire que après tests et évaluations de sécurité complets. Les régulateurs devraient proposer un ensemble de tests standard et obliger les entreprises à comparer leurs algorithmes sur des ensembles de données standard avant que leurs véhicules ne soient autorisés sur les routes ouvertes.

En Australie, les lois actuelles ne prennent pas en charge le déploiement et l’exploitation commerciaux en toute sécurité de véhicules autonomes. le Commission nationale des transports est le fer de lance des efforts visant à développer des réformes cohérentes à l’échelle nationale qui soutiennent l’innovation et la sécurité afin de permettre à l’Australie d’accéder aux avantages de la technologie.

Une approche graduée de la certification est nécessaire, dans laquelle un système de conduite autonome pourrait d’abord être évalué dans des simulations, puis dans des environnements réels contrôlés. Une fois que les véhicules passent spécifiques tests de référence, les régulateurs peuvent les autoriser sur les routes ouvertes.

Acceptation publique

le Publique doit être impliqué dans les décisions concernant le déploiement et l’adoption des véhicules autonomes. Il existe un risque réel de saper la confiance du public si les technologies de conduite autonome ne sont pas réglementées pour assurer la sécurité publique. Un manque de confiance affectera non seulement ceux qui veulent utiliser la technologie, mais aussi ceux qui partagent la route avec eux.

Enfin, cet incident devrait servir de catalyseur pour amener les régulateurs et l’industrie à établir une culture de sécurité forte et robuste pour guider les innovations dans les technologies de conduite autonome.

Sans cela, les véhicules autonomes n’iraient nulle part très vite.La conversation

Hussein Dia, professeur de mobilité urbaine future, Université de technologie de Swinburne

Cet article est republié à partir de The Conversation sous une licence Creative Commons. Lisez l’article original.

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