Les données de conduite autonome sont loin d'être complètes

En fonction de vos demandes, les voitures autonomes seront prêtes pour le public dans quatre, sept ou dix ans. Mais une chose est claire: les voitures autonomes sont à venir - dès que les entreprises collectent suffisamment de données pour que la technologie fonctionne correctement.

Ce qui amène la question: combien de données sont suffisantes? La réponse réside dans le niveau de risque que vous êtes prêt à prendre.

Les véhicules autonomes devront parcourir des centaines de millions de kilomètres, voire davantage, avant que les entreprises ne puissent affirmer que leurs voitures sont aussi sûres que les conducteurs, a déclaré Susan Paddock et Nidhi Kalra, chercheurs au RAND Institute.

Paddock et Kalra exposent leurs arguments dans un rapport d’avril intitulé «Conduire pour se mettre en sécurité: combien de kilomètres de conduite faudrait-il pour démontrer la fiabilité d’un véhicule autonome».

"Cela remonte à ce qui est important pour les gens", a déclaré Paddock. Inverse. «Veulent-ils que les voitures autonomes soient plus sûres que les conducteurs humains? Comparable? Est-ce que cette réponse va changer avec le temps?

Pour avoir une idée précise de la sécurité de la technologie autonome, il faudrait peut-être des milliards de miles de données. Un peu de maths du rapport explique pourquoi:

Bien que le nombre total d'accidents, de blessures et de décès dus à la conduite humaine soit élevé, le taux de ces défaillances est faible par rapport au nombre de kilomètres parcourus. Les Américains parcourent près de 3 000 milliards de kilomètres chaque année, selon le Bureau of Transportation Statistics. En 2013, 2,3 millions de blessés ont été signalés, ce qui représente un taux d'échec de 77 blessés par 100 millions de kilomètres parcourus. Les 32 719 décès correspondants correspondent à un taux d'échec d'environ 1 décès par 100 millions de kilomètres parcourus."

C'est une perspective. Mais l’Américain moyen ne parcourt qu’environ 15 000 km au cours d’une vie. L’expérience humaine gagne des kilomètres, alors que chaque voiture autonome de Google ou de Tesla possède des millions de kilomètres d’expérience préprogrammés avant même de voir la route. Chaque voiture a une vie d'expérience que la très grande majorité des gens ne pourra jamais acquérir.

Alors, combien de données un constructeur automobile autonome a-t-il vraiment besoin? Cela pourrait nécessiter des milliards ou quelques centaines de milliers - tout dépend du degré de risque que l'entreprise est disposée à prendre et du niveau de risque que le grand public est disposé à accepter.

Le modèle de Google

Google a rassemblé certaines des données les plus précieuses sur la conduite autonome depuis le lancement du programme en 2009. L'entreprise est passée de la conduite sur autoroute à la conduite dans les rues résidentielles, pour enfin se déplacer dans les zones urbaines encombrées.

Bien sûr, il y a eu quelques suspensions de coudières ici et là, mais elles se sont lentement rapproché du produit fini.

Chris Urmson, directeur de la sécurité de Google pour son projet de voiture autonome, a expliqué la progression sur la scène sud par sud-ouest cette année.

"Nous imaginons que nous allons trouver des endroits où il fait beau, où les routes sont faciles à conduire, et nous commencerons par là", a déclaré Urmson à ce moment-là. En utilisant les données de zones simples, Google peut alors se déplacer en toute confiance vers des zones plus complexes "car nous allons comprendre comment nos voitures conduisent."

La société parcourt environ 15 000 miles autonomes par semaine et a accumulé plus de 1,7 million de miles en mode totalement autonome à ce jour. Il a appris aux voitures à klaxonner patiemment et à gérer les cyclistes itinérants. Lorsque les 100 mini-fourgonnettes autonomes Fiat Chrysler seront mises à l'essai, les données arriveront encore plus rapidement.

Mais 1,7 million de miles de données autonomes recueillies sur la route sont loin des 100 millions de miles que les Américains parcourent avant qu'un accident mortel ne se produise. À ce rythme, il faudrait des années à Google pour obtenir suffisamment de données. C'est pourquoi Tesla a opté pour un itinéraire plus rapide.

Le modèle Tesla

Les pilotes de test de Tesla sont ses clients. Le pilote automatique, le système autonome le plus avancé sur la route à ce jour, est toujours en version bêta. Cela n’a cependant pas empêché les pilotes de 70 000 Teslas compatibles avec le pilote automatique de l’utiliser.

Sterling Anderson, directeur du pilote automatique de Tesla, a déclaré en mai qu’il avait rassemblé plus de 100 millions de kilomètres de données sur la conduite autonome et 780 millions de kilomètres de données sur la conduite humaine au cours des 18 premiers mois. La société est en bonne voie pour obtenir des données autonomes comparables aux données de conduite humaine. L'aiguille de données augmentera de manière exponentielle quand il y a beaucoup de modèles 3 dans les rues.

Cependant, il est dangereux d’utiliser des clients comme pilotes d’essai - comme l’a montré le premier crash mortel autonome de mai.

Utiliser la technologie bêta, c'est comme utiliser des soins de santé expérimentaux, dit Paddock. Les gens vont tester un nouveau médicament pour un problème de santé avant de disposer de suffisamment de données et de comprendre les risques associés.

«Avec toute nouvelle technologie, je pense qu’il est important de réfléchir à la manière dont elle devrait être utilisée», déclare Paddock. "Il s’agit d’un produit bêta, les pilotes doivent donc comprendre qu’il est expérimental."

Des accidents se produiront, mais des accidents surviendront également avec des conducteurs humains. Ou, comme le dit Elon Musk, "S'il vous plaît, prenez cinq minutes et faites le calcul sanglant."

Données sans les voitures de luxe

Presque tous les autres grands constructeurs automobiles, de GM à Ford en passant par Volvo, recueillent également des données autonomes à petite échelle.

Il existe cependant un autre moyen de collecter des données et tout ce qu’il faut, c’est un téléphone.

Comma.ai, une entreprise automobile autonome en démarrage, envisage de construire un kit de 1 000 dollars pour permettre aux voitures de devenir autonomes. La société, dirigée par George Hotz, a construit un prototype en moins d’un an sans une flotte de voitures sophistiquée n’utilisant que 5 000 km de données. Hotz a dit Inverse en juin, il souhaite disposer d’environ 100 000 km de données avant de commercialiser un produit à la fin de l’année. Il obtiendra ce produit en procédant à un crowdsourcing des données depuis une application sur les téléphones des utilisateurs.

Uber rassemble des données sur ses pilotes de la même manière. Si les données du téléphone s’avèrent utiles, la vaste plate-forme d’Uber pourrait rassembler une énorme quantité de données en peu de temps.

"Quelle incertitude le public est-il prêt à accepter?"

Chaque entreprise a sa propre méthode de collecte de données.

Tesla est le plus proche des chiffres qui, selon Paddock, sont nécessaires pour une comparaison réaliste avec la sécurité des conducteurs, mais ce n’est pas la méthode de collecte la plus sûre. Cela prendra du temps avant que Google ne prenne de l'ampleur, et il en va de même pour Comma.ai - si l'entreprise peut combler le fossé entre les données téléphoniques désordonnées et les données de capteur de voiture plus fiables.

Alors, combien de données les entreprises ont-elles besoin avant que des voitures autonomes ne soient commercialisées? «Tout dépend, dit Paddock, du degré d'incertitude que le public est prêt à accepter.»

Rappelez-vous simplement que les voitures ont déjà plus d’expérience de conduite que vous.