Les véhicules à conduite autonome sont en passe d'être intégrés dans la société. Dans cet article, nous donnons un aperçu des rôles de l'IA dans les véhicules à conduite autonome et de la façon dont les gens les perçoivent.
Les véhicules à conduite autonome représentent un segment à croissance rapide dans l'industrie automobile. De 1 milliard USD en 2019, l'IA dans le marché automobile devrait dépasser les 12 milliards USD d'ici 2026 {1}. Compte tenu du développement de la technologie et des réticences de la part du public, les industries doivent se concentrer sur les avantages de l'IA au sein de ces voitures et sur la perception réelle qu'en ont les citoyens. En outre, il convient de la surveiller de près, car elle devrait "bientôt" être largement intégrée dans notre vie quotidienne.
Tout d'abord, il existe différents types de véhicules "autonomes", mais le mot "autonome" lui-même n'est pas exact. Comme vu dans un précédent article, c'est le terme " automatisé " qui convient mieux et évite les malentendus (cf {2}). En 2019, SAE International a mis à jour le tableau J3016 pour les "niveaux d'automatisation de la conduite" qui contient une échelle de 6 niveaux d'"automatisation" {3} :
Aujourd'hui, la plupart des voitures autonomes commercialisées se situent entre les niveaux 2 et 3. Mais des véhicules de niveaux supérieurs sont en cours d'essai et ces types de véhicules devraient se multiplier à l'avenir.
Avec un système aussi complexe, on peut se demander quel est le rôle de l'IA afin d'évaluer ses conséquences potentielles. Elle a en fait des rôles multiples au sein de la voiture. En effet, le premier et principal objectif de l'IA dans une voiture autonome est de maîtriser l'exécution de la conduite et d'assurer la sécurité, en utilisant des systèmes de détection et de mesure. Les capteurs collectent des données (comme les images des caméras, les données des radars...) et les logiciels d'IA vont les analyser. C'est là qu'interviennent par exemple les algorithmes de reconnaissance d'images pour la détection d'objets ou la reconnaissance de panneaux de signalisation. Grâce à ces données, il est possible d'avoir un système de contrôle de la voiture qui peut être entièrement performant (conduite, freinage d'urgence, ...) {4}.
Le deuxième rôle concerne le processus de prise de décision et la planification du trajet. L'IA analysera le chemin emprunté par toutes les voitures et choisira toujours le meilleur. Par exemple, l'apprentissage profond est efficace pour de tels rôles et les techniques de renforcement sont efficaces pour la formation de ces IA {5}. Enfin, l'IA a un rôle à jouer dans la surveillance des véhicules. L'utilisation de capteurs pour faire de la maintenance prédictive. L'IA peut avoir une bonne vue d'ensemble de la surveillance de la santé du véhicule et prévenir les défaillances. L'IA est également capable de s'adapter au comportement de l'utilisateur : elle peut adapter le siège, les rétroviseurs, etc. en fonction du conducteur.
Les rôles de l'IA sont variés dans les véhicules à conduite autonome. De nombreux algorithmes sont utilisés, mais le point commun est qu'ils sont toujours liés à l'analyse des données {6}.
Pourtant, les véhicules à conduite autonome soulèvent de nombreuses questions. Quelle sera la perception réelle de ces véhicules par le public ? Le premier panel français sur le sujet est sorti récemment et nous allons le comparer aux perceptions des autres pays. L'étude a été réalisée auprès de 4014 personnes et est représentative de la population française {7}. La recherche et le développement des véhicules à conduite autonome sont très dynamiques mais les avis sont partagés. Cependant, en 2020, 6 Français sur 10 déclarent se sentir en sécurité avec les voitures autonomes et 5 sur 10 font confiance aux véhicules autonomes. Bien que 87% des personnes interrogées n'aient jamais vu de véhicule autonome et 97% n'en aient jamais pris, 4 sur 10 sont prêts à en essayer un et 3 sur 10 pensent qu'ils l'utiliseront régulièrement. Au final, 40% des personnes interrogées se sentent impliquées dans cette démarche.
Une autre étude réalisée en 2019 sur la perception de 51 pays sur le sujet {8} a montré qu'environ 44% des personnes interrogées pensent que les véhicules à conduite autonome sont sûrs. Pour 39%, ils seront suffisamment sûrs pour être utilisés dans moins de 5 ans. Les Français semblent plus confiants que la moyenne et les mêmes résultats apparaissent pour l'Amérique du Nord et la plupart des pays européens, y compris les pays de l'Est. Même si les avis divergent, près de la moitié des personnes interrogées pensent que les véhicules à conduite autonome sont en quelque sorte sûrs.
De plus, comme le montre une autre étude sur l'évolution de la perception des Européens sur les voitures autonomes et robotisées {9}, plus le temps passe et plus la technologie progresse, plus les gens lui font confiance. En 2014, 35 % des personnes interrogées se sentiraient à l'aise de voyager dans une voiture sans conducteur, et ce chiffre passe à 39 % en 2017. L'acceptabilité des véhicules sans chauffeur est en hausse et représente désormais une grande partie de la population, c'est une bonne nouvelle pour l'avenir de ce domaine. Il faut noter que toutes ces études ont été réalisées à un moment où il n'y avait pas encore de voitures autonomes, et où il n'y avait pas eu trop d'accidents ou de mauvaise presse à leur sujet. Il n'est pas totalement impossible que l'opinion puisse changer en cas de série d'événements traumatisants.
Des défis techniques
Il reste encore de nombreux défis et problèmes techniques à surmonter en matière de confiance. Mais les entreprises y travaillent dur. Par exemple, les défis techniques peuvent concerner la réponse en temps réel, il est nécessaire de minimiser le temps de réaction de la voiture pour effectuer des manœuvres sûres {4 bis}. Ou encore sur la complexité de calcul, l'IA nécessite un matériel spécifique en raison de la spécificité et de la quantité d'opérations qu'elle doit effectuer ; c'est un défi de l'intégrer dans une voiture sans drainer trop d'énergie de la batterie. De plus, le passage aux conditions réelles est une confrontation importante {10}. Mais l'entraînement à partir d'expériences en conditions réelles, qui fournissent de nombreuses données et améliorent la robustesse, permettra de perfectionner les systèmes.
Des défis sociétaux
Il existe également des défis sociétaux : l'intégration sur les routes et l'acceptabilité, les lois et l'éthique, les assurances, etc. Mais la technologie évolue efficacement et certaines entreprises travaillent sur ces questions. Par exemple, Jaguar Land Rover travaille sur les questions de confiance, visant à les améliorer en donnant des yeux virtuels aux voitures afin que les gens puissent comprendre les actions des voitures et se sentir en sécurité {11}. Les aspects juridiques et éthiques progressent également {12}, les États et les organismes de normalisation se penchent sur ces points complexes afin de faire un pas vers une véritable intégration de l'IA dans ces véhicules {13}.
Il est clair que les travaux concernant les véhicules à conduite autonome sont très dynamiques car ils sont sur le point de faire partie de notre vie quotidienne. L'IA est un élément clé de ces véhicules, car l'analyse des données est très importante. Même avec les technologies de pointe actuelles, la plupart des véhicules à conduite autonome sont encore en phase d'expérimentation. Leurs problèmes sont progressivement résolus, ce qui contribue à améliorer les opinions concernant ces véhicules. La prise de conscience évolue à mesure que la technologie progresse et que les gens font progressivement confiance à ces véhicules et se sentent en sécurité.
{1} https://www.gminsights.com/industry-analysis/artificial-intelligence-ai-in-automotive-market
{3} https://www.sae.org/news/2019/01/sae-updates-j3016-automated-driving-graphic
{4} Part 1 : https://www.embedded.com/the-role-of-artificial-intelligence-in-autonomous-vehicles/
{4 bis} Part 2 : https://www.embedded.com/artificial-intelligence-algorithms-and-challenges-for-autonomous-vehicles/
{5} https://medium.com/datadriveninvestor/artificial-intelligence-and-autonomous-vehicles-ae877feb6cd2
{9} https://ijoc.org/index.php/ijoc/article/viewFile/8321/2690
{13} https://www.pinsentmasons.com/out-law/analysis/driverless-cars-mobility-future-regulation
Écrit par Arnault Ioualalen & Baptiste Aelbrecht
Sources images :
Image 1 : Patrick
Image 2 : Karol
Image 3 : Ricardo Esquivel
Image 4 : Public domain
