La donnée : nouvel or noir de la voiture de demain

L'organisation SAE International, qui regroupe plus de 128.000 scientifiques, ingénieurs et professionnels des secteurs de l'industrie automobile, des véhicules commerciaux et de l'aérospatiale, a établi une classification des véhicules autonomes comportant six niveaux, d'une automatisation nulle à la conduite complètement autonome dans toutes les circonstances.

Nos véhicules actuels, intelligents et connectés, appartiennent pour la plupart aux niveaux 0 et 1. Ils possèdent déjà des capteurs leur permettant de percevoir leur environnement et d'utiliser les données générées pour proposer une automatisation partielle de la conduite, telles que la fonction Park Assist et le régulateur de vitesse adaptatif. Les véhicules Tesla équipés de la fonction Autopilot sont de niveau 2, les prototypes de véhicules autonomes de Google seraient au niveau 3 et le concept car électrique de Renault, SYMBIOZ, atteint le niveau 4 sur la portion de l'autoroute A13 qui sert aux phases de test. Il reste donc encore du chemin à parcourir avant que nos véhicules ne soient totalement autonomes.

Quand autonomie rime avec capteurs !

Caméras pour les images, radars pour la détection d'objets dans toutes les conditions, capteurs à ultrasons... l'autonomisation des voitures ne se fera pas sans la généralisation de capteurs permettant au véhicule de percevoir son environnement. Si elle est jugée « chère, moche et pas nécessaire » par Elon Musk, PDG de Tesla, l'ensemble des constructeurs automobiles s'accordent pourtant à dire que le développement de la conduite autonome s'appuiera également sur la technologie Lidar (Light Detection And Ranging) articulée autour d'un faisceau laser pour détecter les objets à distance. Au total, c'est donc près d'une trentaine de capteurs variés qui seront nécessaires ! A titre d'exemples, une Tesla équipée de la fonction Autopilot est équipée de plus de 20 capteurs d'environnements, SYMBIOZ intègre quant à lui 34 capteurs extérieurs !

Des véhicules dotés de « cerveaux »

Une recrudescence du nombre de capteurs dont la première conséquence est l'augmentation de la quantité de données produites. Selon Stéphane Nègre, président d'Intel Corporation : « 1h30 de conduite autonome génère 4 To de données, l'équivalent de 3.000 personnes qui surfent toute une journée sur Internet. Un million de voitures autonomes représentent donc autant de données que toute la population mondiale connectée sur le web ». Un volume de données qui s'avère colossal mais dont la vocation première n'est pas d'être transmis à l'extérieur. Pour permettre l'autonomie du véhicule, ces données doivent être traitées en temps réel directement au sein du véhicule qui, doté d'un « cerveau » hyperpuissant et apprenant, sera en capacité de processer et d'agréger plusieurs téraoctets en un temps record !

A l'horizon 2020, ce ne sont pas moins de 30 trillions d'opérations à virgule flottante par seconde qu'une voiture autonome sera donc en mesure de réaliser, soit 3 fois la capacité du cerveau humain (1). Un enjeu aujourd'hui essentiellement logiciel et non plus matériel, si on en croit le CEO de Tesla (2). Toutefois, si cette intelligence, commanditaire de la circulation du véhicule et responsable de la sécurité des usagers, est souhaitable et attendue, elle devra pourtant être parfaitement infaillible ! Une vraie réflexion s'impose donc sur les moyens à mettre en place pour garantir sa fiabilité.

Des enjeux de communication multiples

Enfin, cette donnée - une fois récoltée, analysée et agrégée dans le véhicule - ne présentera de véritable potentiel qu'à travers son partage ! Avec les autres véhicules d'abord, dans un souci de prévention des accidents ou d'optimisation du trafic. Aux infrastructures routières ensuite, telles que les feux de signalisation ou encore les aires de repos, afin d'optimiser leur taux de remplissage ou le temps d'attente aux infrastructures de recharge ou stations-service. Et aux plateformes centrales des différents constructeurs enfin. L'objectif : nourrir leurs algorithmes pour améliorer sans cesse l'intelligence des véhicules, ou encore en démontrer la fiabilité, notamment auprès des autorités.

Les phases d'expérimentation grandeur nature à venir nécessiteront très vraisemblablement la mise à disposition de données spécifiques à ces étapes transitoires (par exemple pour qu'un opérateur puisse reprendre la main sur un véhicule en cas de problème). D'autres acteurs vont également s'intéresser à ces données : autorités judiciaires, assureurs, fournisseurs de services de mobilité... Ce sont de véritables écosystèmes qui vont se constituer autour de la maitrise et du partage de ces données.

[1] https://www.auto-moto.com/green/lintelligence-artificielle-va-prendre-volant-de-voiture-159054.html

2 https://www.forbes.com/sites/jeffmcmahon/2016/08/04/software-is-the-last-obstacle-to-fully-autonomous-vehicles-elon-musk-says/#15422e826edc