La conduite autonome à la veille d’une percée
Une entretiens avec
Pierre Olivier, Chef de la technologie, LeddarTech
Voici quelques années, il semblait que la conduite autonome serait disponible pour tous dans un avenir rapproché. Espoir qui a fait place à la désillusion. Nous nous sommes entretenus avec Pierre Olivier, chef de la technologie de LeddarTech, qui est convaincu que le moment est enfin venu.
LeddarTech : La conduite automatisée est loin d’être aussi simple qu’on l’imaginait à l’origine. Il y a beaucoup de discussions pour savoir si le niveau 3 d’autonomie est superflu et si la prochaine étape ne serait pas de passer directement du niveau 2 au niveau 4…
Pierre Olivier : Le débat n’est pas nouveau. Il y a des années, certains se demandaient déjà si le niveau 3 n’était pas redondant. Aujourd’hui on parle du niveau 2+, etc., mais pour moi il ne s’agit de rien d’autre que du niveau 3 sans les fonctions de sécurité. En revanche, cela ne change rien au fait que les gens veulent des fonctions de pilotage automatique qui permettent aux véhicules de rouler tout seuls, sans nécessiter l’attention du conducteur. C’est ce que certains appellent aujourd’hui le niveau 2+, mais pour moi c’est exactement en cela que consiste le niveau 3.
LT : Une fonction de pilotage automatique serait probablement ce que chacun souhaiterait, mais un système de niveau 3 signifie aussi que le conducteur doit reprendre le contrôle du véhicule au bout d’un certain temps. Or, cela semble être un problème technique qui n’a pas encore été résolu…
P.O. : Je ne dirais pas que cela ne fonctionne pas. Je crois qu’au fil du temps, on s’est rendu compte que la conduite autonome n’est pas aussi facile à mettre en œuvre qu’on ne l’avait cru à l’origine. En 2015, par exemple, Elon Musk a affirmé que les véhicules autonomes (et je parle ici des véhicules entièrement autonomes) circuleraient dans les trois ans. Forbes a prédit qu’il y aurait 10 millions de voitures autonomes sur la route d’ici 2020, et le PDG de Waymo a même annoncé fin 2017 : « Les voitures qui roulent de façon entièrement autonome existent déjà ». Et ce ne sont que quelques déclarations. En fait, la réalité est fort différente. Tesla, par exemple, a nuancé ses attentes plusieurs fois, même si aujourd’hui l’entreprise est de nouveau convaincue que les voitures autonomes sont pour bientôt. Mais même Tesla reconnaît maintenant que la conduite autonome constitue un problème très complexe. J’irais même jusqu’à dire que c’est un des problèmes les plus complexes auxquels on se soit jamais attaqué, parce qu’en gros il s’agit de reproduire le fonctionnement du cerveau humain.
LT : Les problèmes sont-ils davantage d’ordre logiciel, ou matériel, ou sont-ils liés aux données d’apprentissage en termes d’intelligence artificielle?
P.O. : Je crois tous ces points à la fois. Tesla, par exemple, a éliminé la technologie radar de ses voitures pour une raison ou pour une autre, et toutes les expériences qui ont suivi ont démontré une nette diminution de performance. Certaines vidéos d’utilisateurs font vraiment peur. Pour ma part, cet exemple confirme une chose : la conduite autonome requiert les meilleures technologies de détection, parce que seule leur combinaison permet de sécuriser réellement la voiture. Autre chose, aussi. Des études sont en cours pour savoir comment des accidents impliquant des ambulances, des camions de pompiers, etc., se sont produits avec la fonction de pilotage automatique activée. Cela m’amène à me poser la question suivante : l’intelligence artificielle de ces véhicules reposait-elle sur des données inadéquates? Parce que, si les données d’apprentissage ne sont pas suffisantes, dans ce cas un système ne peut pas reconnaître les véhicules correspondants. Un vrai capteur 3D reconnaîtrait de toute façon un obstacle, de sorte que le véhicule s’immobiliserait dans tous les cas, qu’il soit capable ou non d’identifier l’obstacle. Cet exemple rappelle l’importance du matériel. Non pas que l’IA ou l’apprentissage profond ne soient pas importants, bien au contraire. L’IA et l’apprentissage profond sont les meilleurs outils dont nous disposions pour couvrir une multitude de conditions environnementales. Si on devait programmer ces différentes conditions une à une, cela ne fonctionnerait jamais. Donc, il faut le meilleur matériel, les meilleurs logiciels et les meilleures données d’apprentissage pour résoudre ce problème complexe.
Et il faut des équipementiers et des intégrateurs de rang 1 responsables. Les équipementiers ont la plus grande responsabilité parce que, s’ils permettent à un conducteur de contourner facilement un système de sécurité, alors le danger est bien réel. On ne peut pas compter sur l’utilisateur final pour agir de façon responsable en toutes circonstances.
LT : Pourquoi un utilisateur final devrait-il agir de manière irresponsable? Il devrait être le premier à s’intéresser à la sécurité du véhicule…
P.O. : Les conducteurs ne sont pas formés. Un système de pilotage automatique est très complexe. Les pilotes d’avions utilisent un système de pilotage automatique, mais ils ont subi un entraînement intensif. Ils savent exactement quand pouvoir compter dessus, et quand ne pas pouvoir compter dessus. Dans une voiture, le conducteur active la fonction de pilotage automatique, puis l’essaie pour voir comment cela fonctionne. C’est une approche totalement différente.
LT : Pour en revenir aux données d’apprentissage, des entreprises comme Tesla ou Waymo devraient maintenant avoir une quantité infinie d’information disponible. Ne devraient-elles pas déjà être plus avancées dans leurs efforts de développement?
P.O. : Si quelqu’un veut obtenir son permis de conduire de nos jours, cela lui prend environ 50 heures. À ce stade, il peut raisonnablement bien conduire dans le trafic et ne plus constituer un danger. Mais pour vraiment devenir un bon conducteur, il aura besoin de conduire au moins 100 000 kilomètres. Il ne suffit pas de recueillir des données encore et encore dans le même environnement. Le problème ne touche pas la quantité de données, mais leur diversité. Waymo se préoccupe plus de la quantité de données. Mais si on regarde des vidéos de véhicules, on voit que les systèmes font toujours des erreurs lorsqu’ils se trouvent dans des situations qu’ils ne reconnaissent pas.
LT : De nombreuses entreprises sont impliquées dans le domaine de la « conduite automatisée », même si le succès n’est pas encore au rendez-vous. Vous qui êtes convaincu de ce succès, selon vous, que faut-il pour que l’histoire devienne une réussite?
P.O. : Beaucoup de choses me viennent à l’esprit. D’abord et avant tout, par contre, il y a la contribution de l’infrastructure, c.-à-d., la technologie « véhicule-à-tout » (V2X). Aujourd’hui, on considère que le Super Cruise de General Motors est le système le plus sûr. Mais il ne fonctionne que sur les routes qui sont « mappées ». Est-il acceptable qu’une voiture puisse rouler seulement sur une route qui a été mappée? Si suffisamment de routes sont mappées, cela pourrait être un bon compromis, c.-à-d. que la technologie V2X aiderait vraiment. Mais pour ce qui est des systèmes qui fonctionnent dans toutes les conditions, on atteint vite les limites, y compris dans la capacité de calcul. Pas tant pour les capteurs, mais pour le matériel informatique. Même si je dispose de solides données d’apprentissage, le matériel informatique est le facteur limitant.
LT : Mais cela voudrait dire qu’il ne faudrait s’attendre à aucun réel progrès non plus dans les dix prochaines années, car si la conduite autonome reposait juste sur la puissance de calcul, ce serait serré…
P.O. : C’est vrai jusqu’à un certain point. C’est pourquoi je crois que d’autres approches mèneront à l’objectif. On doit choisir quels cas d’utilisation exactement ont du sens sur le plan économique, c.-à-d., seront également payants, par exemple, un système de pilotage automatique pour un trajet sur autoroute entre Munich et Nuremberg, et la sécurité doit être assurée pour ce cas d’utilisation. C’est relativement simple. Mais si l’objectif est d’avoir un véhicule qui roule de manière autonome en circulation urbaine dans une ville inconnue, c’est beaucoup plus compliqué. Si l’application ou le cas d’utilisation est clair, alors on peut développer des solutions optimisées spécifiques. Et même alors, on parle d’un système de niveau 4.
Une variante généralisée qui fonctionne partout est beaucoup plus difficile et prendra au moins 20 ans.
LT : Serait-il facile d’entraîner une voiture pour les autoroutes chinoises?
P.O. : Oui, et c’est vrai pour n’importe quelle autoroute (chinoise, allemande, canadienne, etc.), parce que tout le réseau autoroutier a été conçu pour être très sûr. Si on ne tient pas compte de la vitesse dans ce cas, l’application autoroutière est la plus sûre. Parce qu’en théorie on peut faire des centaines de kilomètres sans rencontrer de situation dangereuse. Les autoroutes sont, par définition, des environnements contrôlés avec juste des bretelles d’entrée et de sortie, donc les scénarios complexes sont beaucoup plus limités : pas de trottoirs, pas de piétons, beaucoup moins de choses à prendre en compte. Des systèmes comme le pilotage automatique fonctionnent plutôt bien ici. La circulation urbaine semble être le véritable point d’achoppement pour ces systèmes. Le problème, c’est que c’est précisément là que surviennent la plupart des accidents.
LT : Je crois que beaucoup de gens seraient intéressés par un véhicule capable de rouler de manière autonome sur autoroute, mais ces voitures n’existent pas…
P.O. : Je pense aussi que les gens accepteraient de payer un montant raisonnable pour ne pas avoir à conduire eux-mêmes sur autoroute. Et même si le type de véhicule concerné n’est pas encore disponible sur le marché, je dirais : on est tout près du but.
LT : Cela a pris du temps…
P.O. : Oui, parce que tout le monde fait cavalier seul pour tenter de résoudre ce problème extrêmement complexe : des dizaines d’entreprises veulent atteindre le même résultat au lieu de collaborer et d’utiliser des données d’apprentissage standardisées, par exemple, mais ce serait beaucoup plus facile. Un regard sur l’histoire montre que l’homme a toujours résolu les plus gros problèmes par la collaboration. Dans le programme lunaire Apollo, les plus grandes entreprises ont coopéré pour atteindre cet objectif. Avec la conduite autonome, c’est chacun pour soi : ça ne marche pas, le problème est beaucoup trop complexe pour cela.
LT : Mais l’industrie automobile est certainement l’une des industries où la concurrence est la plus féroce…
P.O. : C’est vrai, mais l’industrie automobile démontre en particulier que là où là où des normes ont été établies, le succès peut être atteint. Actuellement, plus de 90 pour cent des véhicules sont équipés de systèmes d’injection Bosch. Pourquoi cela ne fonctionnerait-il pas aussi avec la conduite autonome?
LT : Pas de doute, mais cela ressemble plus à un succès à long terme, parce que pour le moment les applications ADAS en particulier sont un domaine dans lequel les équipementiers se démarquent de la concurrence…
P.O. : Je pense qu’il y a manifestement des signes d’un changement de paradigme à ce sujet. Citons par exemple Volkswagen, qui a investi des milliards dans la filiale de Ford Argo AI. Je ne peux pas penser à de plus gros concurrents que Ford et Volkswagen. Quand ces entreprises travaillent ensemble, on voit que c’est faisable. En plus, jusqu’ici il n’y a aucune différenciation dans la conduite autonome parce que la conduite autonome ne fonctionne pas. Ils offrent tous la même non-fonctionnalité.
LT : BMW souhaite engager des dizaines de milliers d’ingénieurs logiciels, comme tout le monde…
P.O. : Oui, parce que chaque équipementier croit que le logiciel est la clé du succès dans l’avenir; le développement de moteurs ne l’est certainement plus… Oui, c’est vrai, l’industrie automobile fait face à d’énormes défis, les équipementiers doivent s’assurer de pouvoir se démarquer, mais je ne pense pas qu’ils y parviennent en matière de conduite autonome en faisant cavalier seul.
LT : Quand on voit les différents équipementiers, certains ont-ils compris où la différenciation est possible?
P.O. : Je dirais que oui. GM, par exemple, veut introduire son système Super Cruise dans 20 modèles, un signe clair qu’ils sont convaincus que l’approche fonctionne. C’est un premier pas dans la bonne direction, même si la fonctionnalité est encore limitée. Mais le groupe offre la fonctionnalité dans des véhicules de taille moyenne, et c’est un engagement fort. Honda a également commencé à livrer des véhicules avec un niveau 3 de sécurité au Japon, ce que je considère aussi comme un engagement fort. De mon point de vue, il est particulièrement remarquable que des entreprises comme GM ou Ford, qui sont généralement considérées comme plus conservatrices, fassent de très bons progrès en termes de conduite autonome. Typiquement, on s’attendrait à voir réussir sur ce terrain des nouveaux-venus comme Tesla, par exemple, et à voir des entreprises comme GM très à la traîne. Mais ce n’est pas le cas : certaines des entreprises les plus établies semblent ouvrir la voie dans ce domaine. Pour moi, c’est bon signe, parce que cela démontre que même des équipementiers traditionnels peuvent sans aucun doute réussir avec des nouvelles approches.
LT : Il a été dit qu’avec le niveau 3 –ou quelle que soit la manière dont on appelle la conduite autonome dans certains environnements– le LiDAR deviendrait incontournable, pouvez-vous confirmer cela?
P.O. : Je suis convaincu que le niveau 3 aboutira. Et je suis absolument convaincu que le LiDAR facilitera le niveau 3 ou la conduite autonome dans certains environnements. La technologie LiDAR est-elle absolument nécessaire? Je ne dirais pas cela, mais elle contribue clairement à mettre en œuvre la fonctionnalité en toute sécurité.
LT : LeddarTech commercialise déjà ses systèmes, y a-t-il d’autres applications que les robotaxis où la technologie LiDAR de LeddarTech est déjà déployée?
P.O. : La technologie LiDAR de LeddarTech n’est pas actuellement déployée sur la voie publique, mais des programmes sont en cours avec des équipementiers pour équiper des véhicules de série. Nous avons commencé avec des équipementiers actifs dans les véhicules de haut de gamme. Ce n’était pas différent avec le radar, même si nous espérons que le LiDAR ne mettra pas 30 ans pour s’établir sur le marché de masse.
LT : À votre avis, que faut-il pour faire avancer l’idée de la conduite automatisée?
P.O. : La commercialisation de solutions fiables et leur déploiement sur la route. Elles sont nécessaires pour que les gens gagnent confiance dans la technologie. Quelques dizaines de milliers de Tesla, ce n’est pas assez pour cela. Les conducteurs doivent se faire à l’idée d’un véhicule qui fait une partie du trajet de manière autonome. Jusqu’à présent, l’expérience démontre que les systèmes ne fonctionnent pas. Quand ils fonctionneront, les attitudes changeront. Lorsque les coussins de sécurité gonflables sont apparus, les médias ont aussi largement rapporté que ces coussins allaient tuer les gens plutôt que les protéger. En fin de compte, la technologie a prouvé qu’elle avait du sens, et elle a du sens pour le conducteur. De nos jours, plus personne ne remet en question l’utilité du coussin gonflable. Et la même chose doit se produire avec la conduite autonome.
LT : Vous êtes convaincu qu’il reste seulement un petit pas à faire pour venir à bout des problèmes associés à la conduite autonome, mais en même temps le scepticisme envers la technologie est indéniable, notamment à cause des commentaires négatifs dans la presse…
P.O. : C’est vrai, mais si on considère le nombre d’accidents causés par la faute des conducteurs, le nombre d’accidents causés par des systèmes ADAS est quasi négligeable. Ce que je dis, c’est que la conduite automatisée améliore la sécurité routière, il faut juste que les systèmes fonctionnent de façon fiable. Il y a désormais des solutions commerciales déployées sur la route qui démontrent le résultat des approches utilisées. Et cela crée un élan décisif. Aujourd’hui, les gens tendent à être critiques face à la conduite autonome. À ce jour, les rapports négatifs n’ont fait que confirmer que de telles approches ne fonctionnent pas. Mais maintenant, tout le monde peut essayer par soi-même et savoir si cela est vrai ou pas. Et quand il sera clair que les voitures sont fiables et sûres, le marché décollera, tout comme avec les coussins gonflables.