PARIS SCIENCES & LETTRES (PSL)
Merci ! Votre abonnement a bien été enregistré !
il y a un soucis. Merci de vérifier votre saisie.

La voiture autonome va bouleverser tout notre environnement

Certains constructeurs automobiles comme Renault et PSA annoncent la commercialisation de leurs premières voitures autonomes de niveau 4 (l’avant-dernier niveau selon la classification établie par SAE International) pour 2020, autant dire pour demain. C’est peut-être trop optimiste au regard des progrès qu’il reste à faire, notamment en matière de contextualisation de la conduite. Mais il y a peu de doute qu’un jour la voiture autonome sera généralisée, avec des conséquences majeures sur l’ensemble de la chaîne de valeur automobile et sur notre environnement.

Monday
26
June 2017
read in english
read in english
Lire le résumé

Paris Innovation Review — Cela fait 15 ans que vous travaillez sur le véhicule autonome. Quels progrès ont été faits pendant cette période ?

Arnaud de La Fortelle — Quinze ans avant que je commence, il y avait déjà des démonstrations de véhicules intelligents : les premières ont eu lieu vers la fin des années 1980. Il faut s’imaginer des véhicules autonomes roulant à 130 km/h sur les autoroutes françaises. Et 30 ans après, nous y sommes encore ! Les plus grands progrès ont été faits en matière de puissance de calcul et de capteurs. Les premiers véhicules fonctionnaient avec des radars et des caméras mais les algorithmes de vision étaient relativement primitifs. Aujourd’hui, nous avons un triptyque de capteurs (les caméras, les radars et les lasers), même s’ils sont en réalité quatre comme les trois mousquetaires. Les lasers sont la véritable nouveauté. Il y en avait il y a quinze ans mais ils étaient très coûteux et beaucoup moins précis. On a aujourd’hui des capteurs lasers tournants très précis qui existent en 2D ou en 3D, par exemple les scanners lasers Valeo Scala. Enfin, il y a les ultrasons. C’est le petit quatrième, qui sert pour les manoeuvres à très basse vitesse (parking, etc.). C’est une technologie déjà très répandue sur nos véhicules actuels.

Grâce à ces progrès en matière de capteurs, les machines peuvent avoir une perception beaucoup plus riche de la réalité. Il y a quinze ans, c’était compliqué de simplement reconnaître une voiture sur la route. Et la reconnaissance de la route elle-même se faisait essentiellement par le marquage : avec une ligne blanche à droite et une ligne blanche à gauche, la machine déduisait que la route se trouvait au milieu. Mais dès qu’il n’y avait pas de ligne blanche ou au contraire plusieurs, c’était problématique. Aujourd’hui, on développe des algorithmes de deep learning permettant, pratiquement en temps réel, de catégoriser l’image fournie par la caméra : la route, les véhicules, les piétons, etc. Il y a une vingtaine de catégories en tout. C’est l’objet d’une thèse que je finance actuellement en Chine.

Quels sont les obstacles qui perdurent ?

Nous ne sommes toujours pas capables de contextualiser la conduite, c’est-à-dire d’identifier le contexte de la conduite : est-ce que je me trouve sur une route très tranquille à 2h du matin ? Est-ce que je conduis par temps de pluie sur une autoroute chargée mais où la circulation est rapide ? Suis-je en ville dans les embouteillages ? Cela nous semble évident et pourtant c’est quelque chose qu’on a beaucoup de mal à faire comprendre aux machines, ce qui montre très bien les limites de l’intelligence artificielle.

Il y a notamment un élément que vous faites intuitivement en tant qu’être humain mais que l’ordinateur ne sait pas faire : le partage de la conduite avec les autres utilisateurs. C’est ce que j’appelle la conduite sociale. Nous ne conduisons pas seuls dans notre coin mais avec les autres. Quand vous arrivez à une intersection, il y a une sorte de jeu qui se met en place avec les autres conducteurs. Il y a des règles bien-sûr mais il y a toujours des cas limites. Quand j’écris des règles de calculs mathématiques, je dois me poser tout un tas de questions. Par exemple, quelle est la distance de la priorité à droite ? Un véhicule arrivant à un kilomètre n’a pas la priorité mais s’il est à dix mètres, il l’a. Où commence donc la priorité à droite ? Aucun humain ne raisonne comme ça, tout d’abord parce que nous ne savons pas mesurer les distances. Le formalisme mathématique que nous développons pour la coopération entre machines est donc très différent de la façon dont les êtres humains coopèrent.

Il y a des pistes pour améliorer la contextualisation de la conduite, comme la classification sémantique de scène. C’est le sens donné à la conduite en fonction du sens donné à la scène. Pour l’instant, c’est plutôt de la labellisation avec plusieurs cibles que de la sémantique mais nous avons de bons espoirs. Avec le machine learning, le jour où des véhicules autonomes auront conduit pendant des centaines de millions de kilomètres — ce qui arrivera bientôt — on parviendra à avoir une idée de certains contextes et on pourra enfin donner du sens à la conduite des véhicules autonomes. Autre piste : l’internet des objets. Des échanges d’informations entre les objets connectés en ville et les véhicules autonomes permettront de mieux comprendre les différents contextes et aux machines d’interagir entre elles.

Quels sont les environnements les plus difficiles pour les véhicules autonomes ?

Les véhicules autonomes marchent relativement bien sur autoroute mais ont plus de difficultés en ville, là où il y a beaucoup d’usagers de la route, en particulier de piétons. Ces derniers sont extrêmement difficiles à lire en terme de prédiction. De plus, comment le véhicule peut-il interagir avec les piétons ? Puisqu’il n’y a pas de conducteur, le piéton n’a personne à regarder, ce qui peut être très déstabilisant. Il faut absolument éviter la spirale infernale : le véhicule ne sait pas communiquer avec le piéton, du coup ce dernier a un comportement erratique et par conséquent le véhicule aussi… Une solution possible est d’avoir des trajectoires défensives mais pas conservatrices, c’est-à-dire être en mesure de réagir et se défendre face aux aléas sans toutefois faire l’hypothèse que tout le monde fait n’importe quoi. Le véhicule autonome doit pouvoir éviter tous les accidents mais il ne le pourra pas dans le cas où quelqu’un veut provoquer un accident. Car mathématiquement, être capable de se protéger contre n’importe quelle réaction d’un conducteur revient à se prémunir contre le pire cas, qui est quand tous les usagers de la route cherchent à provoquer un accident. Du coup, autant ne jamais démarrer.

Une autre difficulté réside dans la différence des usages selon les pays. Par exemple, les Suisses s’arrêtent deux mètres avant le passage piéton, tandis qu’à Paris, on a de la chance si les véhicules s’arrêtent 30 cm à l’intérieur du passage piéton… C’est pourquoi la voiture autonome ne sera jamais mondiale. Sa composante sociale devra être adaptée à chaque pays.

On parle beaucoup du choix moral que devrait faire un véhicule autonome en cas d’accident, entre tuer son conducteur ou des piétons, ou bien entre percuter un seul piéton ou un groupe de piétons, etc. Est-ce véritablement un problème ?

Ce raisonnement moral est absurde de mon point de vue parce que la question ne se pose pas comme ça. Un juge devant statuer sur une affaire où il y a eu un mort sur la route va reprocher au conducteur de n’avoir pas maîtrisé son véhicule et d’avoir provoqué un accident. Je ne connais aucun jugement où un conducteur s’est fait condamner pour avoir tué trois personnes alors que s’il avait donné un coup de volant, il n’en aurait tué qu’une. Aujourd’hui, les algorithmes des véhicules autonomes sont incapables de faire ce genre de choix. Ce qui leur importe est d’éviter les accidents. S’il y avait aujourd’hui un accident avec une voiture autonome ayant pris sciemment la décision de tuer une personne plutôt que de rentrer dans un groupe de personnes, je suis certain que la préméditation pourrait être retenue ! Il n’y aura pas de morceau de code disant “je vais tuer”. Que je sache, Tesla, qui a déjà eu deux accidents mortels, n’a jamais inséré un tel morceau de code.

Je dois dire que j’ai été très surpris par ces accidents. Tout le monde s’attendait à ce que les premiers accidents impliquant les véhicules autonomes soient de la tôle froissée mais ils ont été mortels. C’est étonnant et assez inquiétant. Mon hypothèse est la suivante : est-ce que nous ne sommes pas allés tellement loin dans la bonne prise en compte de l’évitement des crashs que les seuls restant sont les accidents mortels ?  Si c’est le cas, c’est très dangereux car les véhicules autonomes ne seront pas capables d’apprendre la différence entre une conduite normale et une conduite à risque s’ils n’ont jamais l’opportunité d’expérimenter des accidents évités de justesse. Ceci étant, il faut relativiser : on commence à mesurer que les premiers véhicules autonomes  sont plus nettement sûrs que les véhicules traditionnels. C’est donc un vrai progrès.

Sera-t-il possible d’éliminer totalement les accidents ?

C’est ce que l’on veut mais même si on fait d’énormes progrès, il y aura toujours des morts sur les routes. D’après les statistiques sur l’auto-pilote de Tesla et les assistances à la conduite, il est très probable qu’on parvienne à réduire rapidement de moitié le nombre d’accidents, et bien davantage sur le long terme.

Certains constructeurs parlent de commercialiser des voitures autonomes dès 2020. Est-ce réaliste ?

Je pourrais vous retrouver un communiqué de presse de General Motors datant de 2005 et annonçant la conduite autonome sur autoroute pour 2008 ! Personne n’est d’accord sur la date. Certains constructeurs automobiles, comme les Allemands, ne voient pas un déploiement massif avant 2025-2030. Les algorithmes d’apprentissage ont encore besoin de faire beaucoup de kilomètres mais ça peut aller très vite : on est déjà passé de la dizaine à la centaine de véhicules en test au cours des dernières années et on passera au millier en 2017-2018. Mon hypothèse est donc plutôt aux environs de 2030 pour de l’autonomie de niveau 5. C’est l’autonomie complète, c’est-à-dire que vous mettrez votre enfant seul dans le véhicule pour l’envoyer à l’école, chez sa grand-mère, etc. Le véhicule, sans volant ni pédales, sera capable de le conduire partout.

Il faut bien voir qu’il y a déjà des véhicules automatisés un peu partout dans le monde. A Rouen, par exemple, le bus TEOR est partiellement automatisé depuis dix ans : le conducteur lâche le volant en arrivant à l’arrêt de bus pour l’accostage. Cela fonctionne si bien que les chauffeurs ne veulent plus revenir à l’ancienne version. C’était un défi pour le conducteur de manœuvrer un bus articulé de 20 mètres de long pour le placer à trois centimètres du trottoir.

La généralisation de la voiture autonome sera-t-elle bien acceptée dans la société ?

La très grande majorité des gens acceptent très bien l’idée de laisser la conduite aux robots, surtout si c’est plus sûr. Des villes remplies de véhicules autonomes seraient beaucoup plus sûres pour les enfants par exemple. De ce point de vue là, il ne devrait pas y avoir de problème d’acceptation sociale. Par contre, ce sera plus délicat à d’autres niveaux. Certaines personnes, comme les chauffeurs de taxis, vont perdre leur emploi. Il y aura des cas de collisions causées par des véhicules autonomes. Quand un conducteur provoque un accident, on peut trouver une explication : il était fatigué, il n’a pas vu, etc. Avec le véhicule autonome, ce sera juste un fait : il a écrasé un enfant. C’est brutal et beaucoup plus difficilement acceptable.

Un déploiement massif de la conduite autonome suppose des changements profonds, par exemple sur le plan de la législation ou de l’assurance …

La législation est déjà en train de changer. Une voiture autonome est une machine ; elle sera donc soumise aux mêmes lois que toutes les machines. S’il y a un accident, on cherchera le responsable comme avec n’importe quelle autre machine. C’est déjà ce que l’on fait lorsqu’il y a un accident d'ascenseur par exemple.

La question de l’assurance est à double tranchant : il faudra assurer ce risque mais il sera probablement divisé par dix à moyen terme. J’ai discuté avec des assureurs et cela leur pose un grave problème parce que les primes automobiles représentent 70% de leur chiffre d’affaires. C’est potentiellement 90% de cette partie de leur chiffre d’affaires qui pourrait disparaître… La voiture autonome ne se contentera pas d’impacter le monde de l’assurance mais tous les métiers liés à l’automobile. A l’avenir, on aura probablement des flottes de véhicules plutôt que des voitures achetées par des particuliers. Les circuits d’achat et la maintenance vont devoir changer. Les assurances seront en B to B et non plus en B to C. Je crois que l’on ne réalise pas à quel point cela va bouleverser notre environnement.

La cybercriminalité représente-t-elle un véritable risque pour la voiture autonome ?

Dans le dernier opus de Fast and Furious, il y a une scène où des véhicules autonomes sont détournés. C’est amusant comme idée mais cela me paraît totalement surréaliste. Des systèmes critiques comme les transports ne seront pas déployés entièrement connectés s’ils ne sont pas hors d’atteinte des hackers. On interdira les fonctions en réseaux les rendant trop vulnérables. Cela ne veut pas dire qu’il n’y aura pas de cybercriminalité. Elle deviendra d'ailleurs de plus en plus sophistiquée. Faire tomber en panne une ville intelligente s’apparentera à un véritable acte de guerre.

Votre laboratoire travaille aussi sur la logistique urbaine. En quoi peut-elle être affectée par le véhicule autonome ?

L’un des principaux paramètres d’amélioration de la logistique urbaine est la mutualisation, à la fois entre les acteurs et surtout chez chaque acteur. Par exemple, le 35 tonnes qui va délivrer des palettes est très bien sur le plan logistique. Mais comme les villes n’aiment pas avoir des 35 tonnes dans leurs rues, elles ont tendance à fragmenter la logistique. C’est un mauvais calcul pour ce qui est de la pollution et des embouteillages car il faut 35 Kangoo pour livrer la même quantité… L’autre facteur de fragmentation réside chez les clients, qui veulent recevoir leurs colis un par un. Aujourd’hui la tendance est à optimiser les revenus et non la logistique : si c’est plus rentable pour Amazon de livrer trois colis le même jour à la même personne, il le fera. Pour cela et pour d’autres raisons, ça prendra du temps d’automatiser les flux logistiques du e-commerce: il faut bien comprendre que la coopération entre des acteurs en concurrence est loin d’être naturelle ! D’autres flux logistiques urbains seront probablement automatisés avant, comme le ramassage des poubelles.

Arnaud de la Fortelle
Directeur du Centre de robotique, Mines ParisTech PSL Research University, titulaire de la chaire internationale Drive for All sur la conduite automatisée