Couverture ElectroniqueS n°127

Pour l'heure, les obstacles techniques et réglementaires restent conséquents. Sur le plan réglementaire, humain, sécuritaire, en matière de transfert de responsabilité, il reste encore beaucoup à faire. Sans oublier les verrous technologiques qui restent à lever en ayant notamment recours au « deep learning ». L'industrie automobile va davantage changer au cours des 5 à 10 prochaines années qu'elle ne l'a fait lors des 50 dernières », prévoyait Mary Barra, Pdg de General Motors, lors du CES de Las Vegas en janvier 2016. Les acteurs de l'industrie automobile et les organismes de recherche ont déjà beaucoup avancé depuis deux ans sur le développement de la voiture autonome, explique le CEA List qui voit cette évolution comme l'un des grands défis dont il compte bien être l'un des principaux acteurs, et qui est analysé en détail dans la revue Les défis du CEA . Si la technologie est quasiment prête à révolutionner le monde de l'automobile, la mise en circulation sur les routes des voitures sans conducteur reste plus difficile à concrétiser. Outre la réglementation, c'est la mise en confiance des usagers et des conditions satisfai-santes de sécurité dont il convient de s'assurer. Les prototypes se sont multipliés avec l'affirmation répétée des constructeurs d'une commercialisation des premières voitures autonomes à l'horizon 2020, ce qui semble un challenge difficile à tenir à un peu plus de deux ans de l'échéance, alors que nombre d'obstacles restent à franchir. Dans les laboratoires, les équipes de recherche travaillent pourtant d'arrache-pied pour tenir ce délai ou pour essayer de ne pas trop le dépasser. À l'image du CEA-List qui coopère avec les grands constructeurs, notamment Renault, pour lever les différents verrous technologiques qui subsistent encore. Ils s'appuient sur des méthodes d'apprentissage comme le deep learning pour doter les véhicules de l'intelligence nécessaire à leur autonomie. Un autre enjeu sera d'adapter l'architecture électronique et électrique des véhicules afin de simplifier l'intégration de ces nouvelles fonctionnalités. Si la technologie est quasiment prête à révolutionner le monde de l'automobile, la mise en circulation sur les routes des voitures sans conducteur reste plus difficile à concrétiser. Aux États-Unis, en Asie, en Europe et aussi en France où des tests sont conduits en particulier par Renault, PSA ou Valeo, des dizaines de flottes de prototypes sillonnent les routes, parcourant chaque année des milliers de kilomètres. Selon les études du cabinet Mc Kinsey, jusqu'à 15 % des véhicules neufs qui seront vendus en 2030 pourraient être entièrement autonomes. Pour l'heure, les obstacles techniques et réglementaires restent conséquents. L'être humain, qui est encore derrière le volant, aura aussi son mot à dire. Acceptera-t-il de se laisser conduire et de laisser les commandes de son engin à la technologie, aussi perfectionnée soit-elle ? Pour certains, c'est même un objet de luxe dont ils voudront garder jalousement le contrôle sans que la technologie ne vienne trop interférer sur leurs prises de décisions ! Mettre l'humain au cœur de la démarche Afin de mieux anticiper les problématiques liées aux facteurs humains dans les technologies et ingénieries industrielles, Human Design Group (HDG) et bcom, l'Institut de Recherche Technologique fournisseur de technologies basé à Rennes, ont collaboré. Une première concrétisation de leurs travaux communs a été montrée dans le cadre du Mondial Tech, du 2 au 6 octobre 2018, à Paris. En mettant l'humain au cœur de la démarche de développement, ils maximisent l'acceptabilité et donc le succès des technologies mises en œuvre pour le développement de la voiture autonome. L'objectif est de proposer aux industriels internationaux des innovations centrées utilisateurs. Une démonstration de simulation en réalité virtuelle co-développée a été présentée pendant Mondial Tech. Cette dernière immerge l'utilisateur dans une expérience routière en contexte urbain soumise à de nombreuses situations inattendues. Centrée sur l'expérience utilisateur, la solution va permettre, grâce aux technologies cognitives, d'évaluer avec une grande précision les comportements humains au sein d'un cockpit automobile. Objectif affiché : mieux concevoir les voitures de demain. L'assureur Axa et le constructeur de navettes sans conducteur Navya ont annoncé un partenariat de trois ans pour concevoir des offres adaptées aux risques spécifiques à ce nouveau mode de mobilité. Transfert de responsabilité « Une “voiture 100 % autonome” désigne un moyen de transport entièrement piloté par une intelligence artificielle , explique Patrick Sayd, chef du Laboratoire vision et ingénierie des contenus au CEA List dans la revue Les défis du CEA . C'est-à-dire un véhicule capable de définir lui-même son trajet et d'interagir avec son environnement afin d'adapter sa conduite en fonction de la signalisation, du comportement des autres usagers de la route (y compris les piétons) et d'événements inattendus comme la présence de travaux ou d'obstacles inhabituels ». Même les prototypes les plus avancés ne sont pas encore en mesure de mener à bien une telle mission dans toutes les situations de conduite. Et, s'il existait, ce véhicule ne serait pas autorisé à circuler, pour des raisons régle-mentaires, hors des zones dévolues à l'expérimentation. C'est pourquoi, les industriels-constructeurs, équipementiers, géants du numérique et sociétés spécialisées dans la mobilité envisagent une introduction de la technologie en cinq étapes successives correspondant chacune à un degré croissant d'autonomie ( voir encadré page 44 ). Le véhicule autonome pose aussi un problème en termes d'assurance, car la responsabilité en cas de dommages ou d'accident devrait être transférée du conducteur vers un autre acteur (opérateur, constructeur, développeur de l'algorithme ou piéton). Afin de préparer cette évolution, l'assureur Axa et le constructeur de navettes sans conducteur Navya ont annoncé un partenariat de trois ans pour concevoir des offres adaptées aux risques spécifiques à ce nouveau mode de mobilité. Annonce faite dans le cadre du Mondial de l'auto, qui s'est tenu du 4 au 14 octobre dernier. Pour le moment, les assureurs se posent toujours la question du transfert de responsabilité. Même si la révolution des véhicules sans conducteur doit se traduire par une forte baisse des sinistres, elle pose de réelles questions au secteur de l'assurance. L'assureur français Axa a décidé de s'y atteler en conditions réelles, ce partenariat ayant pour objectif de « développer des solutions d'assurance adaptées aux véhicules autonomes ». Aujourd'hui, les constructeurs proposent des systèmes d'aide à la conduite dits ADAS (« Advanced Driving Assist System ») : asservissement de la vitesse sur les véhicules suivis, sur autoroute ou en situation d'embouteillage ; maintien dans les voies de circulation ; détection de signalisations et de piétons… Ces systèmes vont se complexifier jusqu'au moment où l'utilisateur pourra déléguer l'ensemble de ses fonctions de conduite à l'intelligence artificielle. À ce niveau de complexité, le conducteur sera toujours juridiquement responsable de son véhicule et sera tenu, en cas de nécessité, de reprendre la main. « C'est seulement au cours de la quatrième phase ultérieure que l'usager pourra consacrer l'ensemble de son trajet à d'autres activités sans plus se préoccuper du volant », indique Jean Noël Patillon, directeur du CEA-List. Le cinquième et ultime stade verra la voiture prête à effectuer n'importe quel trajet, en ville, à la campagne et même hors route, en mode autonome. Les automobiles intelligentes ne seront pas mises sur le marché sans garantie sérieuse de sécurité et de sûreté. L'accident à Tempe, aux États-Unis, lors duquel un robot-taxi d'Uber en phase de test renversait mortellement une piétonne, est venu le rappeler. Lever les verrous technologiques grâce au deep learning Les verrous technologiques pour atteindre un tel objectif sont nombreux et variés. Pour être levés, ils nécessitent de préparer le parc automobile au niveau de l'architecture électronique et électrique des véhicules qu'il convient de simplifier. Concernant l'autonomie proprement dite du véhicule – lequel ne sera pas forcément au départ une voiture de tourisme, mais plutôt un moyen de transport type bus ou robot-taxi – l'un des défis concerne la perception de l'environnement. La plupart des industriels travaillent à des systèmes faisant appel à des intelligences artificielles pour extraire en temps réel de l'information à partir des enregistrements réalisés par une ou plusieurs caméras embarquées. Pour cela, ils explorent le deep learning , méthode d'apprentissage dont le CEA-List s'est peu à peu fait une spécialité. La question de la sécurité et de la sûreté est cruciale Malgré les progrès, une chose est sûre : ces automobiles intelligentes ne seront pas mises sur le marché sans garantie sérieuse de sécurité et de sûreté. L'accident survenu le 18 mars 2018 à Tempe, aux États-Unis, lors duquel un robot-taxi d'Uber en phase de test renversait mortellement une piétonne, est venu le rappeler. « Sur ce point, indique François Terrier, chef du département ingénierie des logi-ciels et des systèmes au CEA List, le problème posé de l'intelligence artificielle à bord des voitures autonomes est inédit ». En effet, jamais jusqu'à présent aucun de ces dispositifs, utilisant des algorithmes habituellement employés pour des applications non critiques comme la diffusion de la publicité sur Internet, ne s'était vu confier la responsabilité d'une vie humaine. Selon François Terrier, le recours à de bonnes pratiques ne suffira pas, il faudra inventer : « le fonctionnement de ces cerveaux est unique et même mystérieux. Il dépend d'un apprentissage de type deep learning assez empirique consistant à les alimenter à l'aide de banques de données. Contrairement à d'autres types de machines, il est impossible de reconstituer la chaîne de leurs raisonnements. La certification de ces produits nécessite donc le recours à de nouvelles solutions. D'autant qu'il est envisagé que ces intelligences artificielles puissent un jour bénéficier d'un apprentissage en continu, encore après leur sortie d'usine ! », explique-t-il. Au CEA-List, les équipes s'intéressent aux approches des disciplines de la logique et des méthodes formelles ainsi qu'aux outils de physique théorique à même de construire et d'évaluer la robustesse et la stabilité de ces systèmes. Condition sine qua non pour que la voiture autonome sorte un jour du garage. CINQ NIVEAUX D'AUTONOMIE POUR LA VOITURE SANS CONDUCTEUR > 0 - Conduite manuelle. > 1 - Conduite assistée : freinage ABS, régulateur de vitesse, le conducteur peut être dispensé de la commande par les pédales. > 2 - Conduite partiellement automatisée : centrage automatique sur la voie, assistance à la trajectoire, le conducteur peut ponctuellement lever ses mains du volant. > 3 - Conduite conditionnellement automatisée : trajectoires et manœuvres automatisées avec système d'alerte, le conducteur peut ponctuellement ne pas regarder la route. > 4 - Conduite hautement automatisée : conduite et surveillance de l'environnement automatisées, le conducteur n'a plus à intervenir sur autoroute. > 5 - Conduite totalement automatisée : ce véhicule autonome peut circuler sur tout type de routes.

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